KI-Produktivitätsgewinne bleiben auf Magnificent Seven beschränkt, zeigen Apollo-Daten

Die Versprechen der Unternehmen rund um künstliche Intelligenz haben sich im breiteren Markt nicht in flächendeckende Effizienzgewinne übersetzt. Laut einer Notiz von Torsten Slok, Chefökonom bei Apollo Global Management, vom 24. Oktober steigert KI zwar den Umsatz pro Mitarbeiter bei den Magnificent Seven, während sich dieselbe Kennzahl beim Rest des S&P 500 kaum bewegt hat.

Slok unterteilt den Benchmark-Index in Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia und Tesla auf der einen Seite und die verbleibende Gruppe, bezeichnet als S&P 493, auf der anderen Seite. Für die führenden sieben Unternehmen stieg der inflationsbereinigte Umsatz pro Mitarbeiter auf rund 780.000 $, verglichen mit etwa 565.000 $ Anfang 2023.

Die übrigen 493 Unternehmen liegen bei knapp 525.000 $ pro Mitarbeiter und verharren seit 2019 faktisch auf diesem Niveau. Die Kennzahlen beim Nettogewinn spiegeln diese Kluft wider: Die Gewinnmargen der Magnificent Seven liegen bei fast 30 %, während der Rest des Index bei rund 10 % liegt.

Der Kapitaleinsatz rund um die Technologie ist ebenso konzentriert. Die obersten 10 % der Unternehmen machen 99,5 % der gesamten Ausgaben für Model-Serving und Inferenz aus, und dieselbe kleine Gruppe zeichnet für mehr als 95 % der Ausgaben für Dienste von Anthropic und OpenAI verantwortlich.

Dieses Missverhältnis folgt auf eine ähnliche Warnung, die Slok im Juni 2026 aussprach, als er darauf hinwies, dass der steigende Umsatz pro Mitarbeiter auf die Mag 7 beschränkt blieb, anstatt Small-Caps oder den breiteren Markt zu erreichen. Die aktualisierten Zahlen zeigen, dass der KI-Produktivitäts-Trade nach wie vor auf Mega-Cap-Tech begrenzt ist, anstatt sich in der Gesamtwirtschaft auszubreiten.

Die Daten deuten auf ein erhebliches Klumpenrisiko für Anleger hin, die KI als Rückenwind für den gesamten Markt betrachten. Nicht-Tech-Unternehmen, die KI als operativen Margentreiber anpreisen, sehen sich anhaltender Skepsis gegenüber, bis ihr Umsatz pro Mitarbeiter das Niveau von 2019 übertrifft und die Inferenzausgaben über die obersten 10 % der Unternehmenskäufer hinausgehen.