Wird die Rendite von Amazons enormen KI-Investitionen vom Markt unterschätzt?

Die KI-Kapitalkosten von Amazon entwickeln sich zum Kern der Bewertungsdiskussion: Der Markt befürchtet, dass Investitionen zu schnell getätigt und Erträge zu langsam realisiert werden, doch die von AWS ausgesendeten Bedarfssignale deuten darauf hin, dass Cloud-Migration, KI-Inferenz und Agenten-Workflows das Wachstum neu formen könnten.

Laut „The Information“ am Sonntag handelt Amazon derzeit zu einem erwarteten Kurs-Gewinn-Verhältnis unterhalb von Walmart, obwohl das Umsatzwachstum von Amazon etwa dreimal so hoch prognostiziert wird. Die hohen Kapitalkosten und die Unsicherheit der KI-Investitionsrendite sind die Hauptgründe für den Bewertungsabschlag bei Investoren.

Der Streitpunkt ist, ob Amazons Kapitalinvestition in Höhe von rund 220 Milliarden US-Dollar durch zukünftige Nachfrage absorbiert werden kann. In einem jüngsten Interview mit a16z betonte Matt Garman, CEO von AWS, dass die KI-bezogene Nachfrage enorm ist, die Kapitalkosten kurzfristig nicht sinken werden und AWS weiterhin knappe GPU-Kapazitäten für Startups vorhalte.

Für den Markt ist die Frage nicht, ob Amazon KI-Chancen hat, sondern ob diese Chancen in ausreichende Umsätze, Gewinne und Barmittelrendite transformiert werden können. Das AWS-Interview erklärt, woher die Nachfrage kommt, kann jedoch noch nicht beweisen, dass die Investitionen bereits eingelöst wurden.

„The Information“ zitiert Koyfin-Daten: Amazon hat aktuell ein erwartetes Kurs-Gewinn-Verhältnis von etwa 29, während Walmart bei etwa 37 liegt. Walmart geht in diesem Jahr von einem Umsatzwachstum von 5,6 % aus, das nur etwa ein Drittel von Amazons prognostiziertem Wachstum ausmacht, doch der Bewertungsaufschlag besteht seit etwa 18 Monaten.

Dieses Verhältnis spiegelt die Hauptsorge des Marktes wider: Amazon steigert massiv Kapitalkosten, vor allem zum Ausbau von KI-Datenzentren, wettet gemeinsam mit Alphabet und Meta auf KI-Infrastruktur-Nachfrage – doch der Ertragszyklus solcher Investitionen ist noch nicht klar. Sollte sich die KI-Nachfrage langsamer als erwartet entfalten, könnten hohe Kapitalkosten die Gewinne weiter belasten.

Die Analyse der Teilbewertung zeigt jedoch, dass die Geschäftsstruktur von Amazon möglicherweise nicht vollständig eingepreist ist. Amazon ist etwa 2,8 Billionen US-Dollar wert, wobei das Portfolio aus AWS, Online-Handel, Werbung und Content besteht. Materialien belegen, dass Amazons Online-Handelsumsatz in der ersten Jahreshälfte um 13 % gegenüber dem Vorjahr gestiegen ist, das Werbegeschäft jährlich ca. 80 Milliarden US-Dollar bei einem Wachstum von 20 bis 25 %, und der konservativ geschätzte Einzelwert von AWS liegt nicht unter 1 Billion US-Dollar.

Anders gesagt, der Bewertungsabschlag des Marktes bezieht sich nicht nur auf das Handelsgeschäft, sondern reflektiert die Unsicherheit der KI-Kapitalkosten, den Konzerncharakter und die Unklarheit der Ertragsaussicht. Eine niedrige Bewertung bedeutet nicht automatisch Unterbewertung, aber sie bietet einen Ansatz, um die Wachstumsaussichten von AWS neu zu betrachten.

Im a16z-Interview erklärte Matt Garman, dass AWS einen Umsatz von etwa 160 bis 170 Milliarden Dollar erzielt, mit 37 % Wachstum gegenüber dem Vorjahr. Er sieht AWS weiterhin am Anfang einer langfristigen Gelegenheit, weil viele Workloads noch lokal laufen, der Rechenbedarf in Unternehmen täglich steigt und KI zusätzlichen Rückenwind verleiht.

Die erste Wachstumsschicht kommt von Unternehmen, die in die Cloud migrieren. Matt Garman betonte, dass Cloud-Migration und KI-Nachfrage gemeinsam das AWS-Wachstum treiben. Für große Unternehmen ist KI keine einzelne Modellausführung, sondern mit Daten, Speicher, Sicherheit, Berechtigungen und produktiven Systemen verbundene Workloads. Dadurch ist AWS nicht nur GPU-Kapazitätsanbieter, sondern liefert die gesamte Infrastruktur, die Unternehmen für die Implementierung von KI in Produktionsumgebungen brauchen.

Die zweite Wachstumsschicht kommt von Start-ups. Matt Garman erläuterte, dass derzeit etwa 30 bis 40 % der AWS-Umsätze von Firmen stammen, die einst Start-ups waren. KI-native Start-ups unterscheiden sich von frühen Internetunternehmen, da sie schon früh große Rechenleistung benötigen, hohe Trainingskosten haben und in Finanzierung und Bewertung größere Summen bewegen. Daher reserviert AWS einen Teil der knappen GPU- und KI-Beschleuniger-Kapazitäten explizit für Start-ups, statt alle Ressourcen an große fortschrittliche Labore zu verkaufen.

Er ergänzte, dass AWS etwa 60 % der entsprechenden Anfragen bedient, gelegentlich über verschiedene Regionen, zu unterschiedlichen Zeiten oder Konfigurationen. AWS wird in den nächsten Jahren außerdem zwei Millionen Nvidia GPUs kaufen. Dies verdeutlicht, dass AWS seine Kundenökosysteme durch Kapazitätsallokation erhalten möchte und nicht nur auf einige wenige Großkunden setzt.

Die dritte Wachstumsschicht kommt von Agenten-Workflows. Matt Garman stellte fest, dass immer mehr Teams eine Cloud-Umgebung wollen, die nicht nur für Menschen geeignet ist, sondern auch für Agenten. AWS entwickelt hierzu Dienste wie Agent Core, Bedrock, AWS Context, um Agenten den Zugang über Data Lakes, Datenbanken und Service Calls zu optimieren. Agenten achten auf Tail Latency und erzeugen kurzlebige, schnell zu erstellende und zu lösende Rechenbedarfe.

Dies könnte die Nutzung der Cloud-Infrastruktur verändern. Früher diente Cloud hauptsächlich menschlichen Entwicklern und IT-Teams; künftig könnten Agenten automatisch Code schreiben, Datenbanken abfragen, Infrastruktur verwalten und Aufgaben in Sandboxen mit temporären Berechtigungen ausführen. Für AWS bedeutet das neue Anforderungen an Inferenz, Speicher, Sicherheit, Rechteverwaltung und Rechenleistung.

Zudem sieht AWS maßgeschneiderte Chips als Schlüssel für diese Logik. Matt Garman erwähnte, dass Graviton bei Kosten und Performance jeweils etwa 20 % Verbesserung bringt, Trainium ist inzwischen die Betriebsbasis für den Großteil des Bedrock-Traffics und schon bis Ende nächsten Jahres praktisch ausverkauft. Wenn diese Chips die Leistungskosten senken können, steigern sie die Wirtschaftlichkeit der KI-Infrastruktur-Investitionen.

Für Investoren bleibt die Rückkehr wichtiger als das Narrativ der Nachfrage selbst. Das AWS-Management beschreibt mehrere Wachstumsquellen: Cloud-Migration in Unternehmen, KI-Inferenz, Trainingsbedarf von Start-ups, Agenten-Workflows, maßgeschneiderte Chips. Doch diese Chancen müssen sich letztlich in höherem Umsatz, besseren Gewinnen und ausreichendem Kapitalertrag niederschlagen.

Matt Garman betonte im Interview, dass die AWS-Kapazität nicht hoch auf einzelne Kunden konzentriert ist, meist liegen Kundenanteile im niedrigen einstelligen Prozentbereich oder noch darunter. Er sagte zudem: Bei Kerncomputing, Speicher und Inferenz sehen Unternehmenskunden bereits positive Erträge. Diese Aussagen helfen, die Sorgen des Marktes bezüglich KI-Blasen und Kundenkonzentration zu entkräften.

Doch aus Sicht der Anteilseigner bedeutet das noch nicht, dass Amazons eigene Investitionsrendite bewiesen ist. Kapitalkosten in Höhe von 220 Milliarden Dollar benötigen langfristig hohe Auslastung, stabile Kundenbedarfe und kontrollierte Kosten. Bleiben Agentenanwendungen experimentell oder kommen Unternehmensimplementierungen langsamer als erwartet, könnten Investitionen Erträge vorauslaufen und die Gewinnspanne belasten.

Somit sind für den Markt die entscheidenden Kennzahlen: Kann das Umsatzwachstum von AWS anhalten? Werden Bedrock, Trainium und Agent Core als kostenpflichtige Services ausgebaut? Können Unternehmen vom agentengestützten Prozess zu produktiveren Workflows übergehen? Und reicht diese zusätzliche Nachfrage zur Deckung von Investitionen in Datenzentren, Chips, Energie und Lieferketten?

Amazons KI-Ertrag könnte vom Markt unterschätzt werden, doch die Skepsis ist nicht unbegründet. Das AWS-Interview zeigt die Herkunft der Nachfrage und den technologischen Pfad, die Bewertungsanalyse von „The Information“ eröffnet Raum für eine Neubeurteilung der Multiples. Ob der Abschlag letztlich behoben wird, hängt davon ab, ob Amazon KI-Infrastruktur-Investitionen in sichtbare, nachhaltige Finanz-Rendite verwandeln kann.