WENN KNAPPHEIT WANDERT - Wie technologischer Fortschritt die Bedeutung wirtschaftlicher Ressourcen verändert

Technologischer Fortschritt wird häufig daran gemessen, was er schneller, billiger oder leichter verfügbar macht. Maschinen reduzieren den Bedarf an bestimmten Formen körperlicher Arbeit, neue Verkehrssysteme verkürzen Distanzen, digitale Kommunikation senkt die Kosten des Austauschs, Software ermöglicht Leistungen in Größenordnungen, für die nicht mit jeder zusätzlichen Nutzung eine neue Produktionsanlage entstehen muss. Auch künstliche Intelligenz wird vor allem unter diesem Blickwinkel betrachtet: Welche Tätigkeiten kann sie übernehmen, welche Prozesse beschleunigen, welche Kosten senken, welche Fähigkeiten erweitern? Dahinter liegt jedoch eine zweite ökonomische Bewegung, die weniger sichtbar ist. Wenn eine Technologie etwas leichter verfügbar macht, verändert sie zugleich die Bedeutung dessen, was für ihre Nutzung weiterhin benötigt wird. Ein Produktionsfaktor wird produktiver, andere werden dadurch stärker beansprucht. Ein bisheriger Engpass verliert an Bedeutung, während an anderer Stelle eine neue Begrenzung entstehen kann. Technologischer Fortschritt beseitigt Knappheit deshalb nicht einfach. Er verändert ihre Struktur. Knappheit ist dabei nicht mit Mangel gleichzusetzen. Eine Ressource kann grundsätzlich vorhanden sein und dennoch nicht in ausreichender Menge, am benötigten Ort, zum erforderlichen Zeitpunkt oder in einer geeigneten Form zur Verfügung stehen. Ebenso wenig bedeutet eine höhere wirtschaftliche Bedeutung automatisch einen höheren Preis. Entscheidend ist zunächst das Verhältnis zwischen begrenzten Ressourcen und den Verwendungsmöglichkeiten, die mit ihnen verbunden sind. Genau dieses Verhältnis kann sich durch technologischen Fortschritt grundlegend verändern.


Gegenwärtig lässt sich diese Bewegung besonders deutlich an künstlicher Intelligenz beobachten. Ihre Anwendungen erscheinen zunächst als Fortsetzung einer digitalen Ökonomie, deren Produkte sich weitgehend von ihrer physischen Herstellung gelöst zu haben scheinen. Eine Softwareanwendung lässt nicht erkennen, in welchem Rechenzentrum sie ausgeführt wird. Eine Suchanfrage verrät nichts über die Stromnetze, die ihre Verarbeitung ermöglichen. Ein Sprachmodell trägt keine sichtbaren Spuren der Halbleiterfabriken, Kühlanlagen, Übertragungsnetze oder Finanzierungsstrukturen, auf denen seine Nutzung beruht. Die digitale Ökonomie war deshalb nie immateriell. Ihre materiellen Voraussetzungen waren für einen großen Teil ihrer Nutzer lediglich kaum sichtbar. Mit dem Ausbau künstlicher Intelligenz verändert sich weniger diese grundsätzliche Abhängigkeit als ihre Größenordnung. Der weltweite Stromverbrauch von Rechenzentren könnte sich nach Berechnungen der International Energy Agency bis 2030 gegenüber der Mitte dieses Jahrzehnts ungefähr verdoppeln. Gleichzeitig fließen außergewöhnlich große Investitionen in spezialisierte Halbleiter, Rechenzentren, Energieversorgung und Netzinfrastruktur. Die Bank für Internationalen Zahlungsausgleich beziffert die KI-bezogenen Investitionen der fünf größten Technologieunternehmen allein für 2025 und 2026 auf mehr als eine Billion US-Dollar. Ein Teil dieser Infrastruktur wird inzwischen nicht mehr ausschließlich aus den hohen laufenden Cashflows der Unternehmen finanziert, sondern auch über Anleihen, Private Credit und andere Finanzierungsformen. Eine Technologie, deren Leistungen digital erscheinen, erhält damit eine zunehmend kapitalintensive physische Grundlage. Das bedeutet allerdings nicht, dass Energie oder Rechenkapazität nun dauerhaft zu den entscheidenden Knappheiten der digitalen Wirtschaft werden. Gerade diese Schlussfolgerung wäre zu statisch. Steigende Nachfrage schafft Investitionsanreize, Engpässe fördern Substitution, Effizienzgewinne verändern den Ressourcenbedarf, zusätzliche Kapazitäten entstehen. Was heute begrenzt verfügbar ist, kann morgen reichlicher vorhanden sein. Knappheit erzeugt wirtschaftliche Reaktionen – und diese Reaktionen verändern wiederum die Bedingungen der Knappheit.


Besonders sichtbar wird dieser Zusammenhang dort, wo unterschiedliche Geschwindigkeiten aufeinandertreffen. Software kann innerhalb kurzer Zeit entwickelt und weltweit verbreitet werden. Rechenzentren benötigen Jahre. Stromnetze, neue Erzeugungskapazitäten oder Halbleiterfabriken folgen wiederum anderen Investitions-, Planungs- und Bauzyklen. Nachfrage kann deshalb schneller entstehen als jene Infrastruktur, die sie bedienen soll. Die Geschwindigkeit des Digitalen trifft auf die Geschwindigkeit des Physischen. Daraus kann eine Begrenzung entstehen, obwohl von einer Ressource insgesamt keineswegs zu wenig vorhanden sein muss. Elektrizität kann in einem Stromsystem grundsätzlich verfügbar sein, während an einem bestimmten Standort Netzkapazität fehlt. Kapital kann in einer Volkswirtschaft reichlich vorhanden sein und für bestimmte Investitionen dennoch schwer zugänglich bleiben. Qualifizierte Arbeitskräfte können vorhanden sein, ohne über jene Fähigkeiten zu verfügen, die eine neue Technologie verlangt. Knappheit besitzt deshalb eine räumliche, zeitliche und funktionale Dimension. Sie beschreibt nicht nur, wie viel von etwas existiert, sondern auch, ob unterschiedliche Voraussetzungen wirtschaftlicher Tätigkeit im richtigen Verhältnis zueinander verfügbar sind.


Doch der interessantere ökonomische Vorgang beginnt erst an dieser Stelle. Neue Technologien verändern nicht nur den Bedarf an jenen Ressourcen, die sie unmittelbar verbrauchen. Sie verändern die relative Bedeutung komplementärer Produktionsfaktoren. Wenn eine Leistung günstiger, produktiver oder leichter skalierbar wird, können gerade jene Voraussetzungen wichtiger werden, die mit ihr zusammenwirken müssen. Die Wirtschaftsgeschichte kennt diesen Zusammenhang. Elektrizität wurde nicht allein dadurch produktiv, dass Strom verfügbar war. Produktionsanlagen mussten verändert, Maschinen anders angeordnet und Arbeitsabläufe neu organisiert werden. Auch Computer führten nicht automatisch zu höherer Produktivität, sobald Unternehmen sie anschafften. Ihre wirtschaftliche Wirkung hing wesentlich davon ab, ob gleichzeitig Prozesse, Fähigkeiten und Organisationsformen angepasst wurden. Forschungen über sogenannte General Purpose Technologies zeigen deshalb, dass zwischen der Verfügbarkeit einer grundlegenden Technologie und ihrer breiten Produktivitätswirkung erhebliche Zeit liegen kann. Die Technologie ist bereits vorhanden, während jene komplementären Voraussetzungen, durch die sie wirtschaftlich wirksam werden kann, erst entstehen müssen. Technologischer Fortschritt verändert damit nicht nur einzelne Produktionsfaktoren. Er verändert deren Verhältnis zueinander.


Bei künstlicher Intelligenz könnte genau dieser Zusammenhang eine größere Rolle spielen als die Frage, wer überhaupt Zugang zu leistungsfähigen Modellen besitzt. Ein Unternehmen kann dieselben oder vergleichbare technologischen Möglichkeiten nutzen wie seine Wettbewerber und dennoch völlig andere wirtschaftliche Ergebnisse erzielen. Rechenleistung allein schafft keine Produktivität. Ebenso wenig tun dies Daten, Kapital, qualifizierte Beschäftigte oder organisatorische Fähigkeiten jeweils für sich. Entscheidend ist ihre Verbindung innerhalb einer konkreten Wertschöpfung. Für einen großen Technologieanbieter können Energie, Halbleiter und Rechenzentren begrenzende Faktoren sein. Für ein Industrieunternehmen kann es die Integration einer Technologie in bestehende Produktionsprozesse sein. Für ein wissensintensives Unternehmen können spezifische Daten, Erfahrungswissen oder geeignete Fähigkeiten an Bedeutung gewinnen. Für ein anderes Unternehmen könnte nicht die Technologie selbst knapp sein, sondern der Zugang zu Kunden, Vertrauen oder die Fähigkeit, aus einer wachsenden Zahl technischer Möglichkeiten ein tragfähiges Angebot entstehen zu lassen. Knappheit wandert damit nicht einfach von einer einzelnen Ressource zur nächsten. Es verändert sich der Ort, an dem wirtschaftliche Differenzierung entsteht.


Gerade darin liegt eine bemerkenswerte Folge technologischer Verbreitung: Je allgemeiner eine Technologie verfügbar wird, desto weniger muss ihr bloßer Besitz wirtschaftlich unterscheiden. Wenn Software schneller und mit geringerem Aufwand erzeugt werden kann, könnte ihre reine Herstellung an Differenzierungskraft verlieren, während Integration, Distribution oder spezifisches Wissen wichtiger werden. Wenn Inhalte nahezu unbegrenzt produziert werden können, verschwindet ihr wirtschaftlicher Wert nicht automatisch; Aufmerksamkeit, Auswahl und Vertrauen können jedoch relativ bedeutsamer werden. Wenn Analyse kostengünstiger wird, kann die Fähigkeit wichtiger werden, relevante Fragen zu stellen, geeignete Daten zu besitzen oder aus mehreren möglichen Analysen wirtschaftliche Konsequenzen abzuleiten. Das bedeutet nicht, dass diese Faktoren zwangsläufig knapp werden oder dauerhaft knapp bleiben. Es bedeutet, dass sich die Relationen verändern, in denen sie wirtschaftliche Bedeutung erhalten. Wettbewerb findet deshalb nicht notwendigerweise dort statt, wo die sichtbarste neue Technologie liegt. Er kann sich auf jene komplementären Voraussetzungen verlagern, die sich nicht im gleichen Tempo vervielfältigen lassen wie die Technologie selbst.


Diese Verschiebung darf allerdings nicht mit einem Nullsummenspiel verwechselt werden. Technologischer Fortschritt kann reale Fülle erzeugen. Er kann Produktionskosten senken, bisher unzugängliche Leistungen verfügbar machen und den Raum wirtschaftlicher Möglichkeiten erheblich erweitern. Elektrifizierung, industrielle Automatisierung, Containerisierung und Digitalisierung haben nicht lediglich bestehende Knappheiten an andere Stellen verschoben. Sie haben Produktivität und Wohlstand ermöglicht, die zuvor nicht erreichbar waren. Auch künstliche Intelligenz könnte einen solchen Möglichkeitsraum erweitern. Ein größerer Möglichkeitsraum hebt Knappheit jedoch nicht auf. Er verändert die Entscheidungen, die innerhalb dieses Raums getroffen werden müssen. Hinzu kommt, dass technische Effizienz und ökonomische Nutzung nicht dasselbe sind. Wird eine Leistung durch höhere Effizienz günstiger, kann ihre Nutzung zunehmen. Ein einzelner Rechenvorgang kann weniger Energie benötigen, während die Zahl der Rechenvorgänge so stark wächst, dass der gesamte Energiebedarf dennoch steigt. Wie groß solche Rebound-Effekte tatsächlich ausfallen, hängt von Technologie, Preisen und Nachfrage ab; ein allgemeines Gesetz lässt sich daraus nicht ableiten. Der entscheidende Punkt liegt vielmehr darin, dass eine Verbesserung der technischen Effizienz allein noch nicht bestimmt, wie sich der Ressourcenverbrauch einer ganzen Ökonomie entwickelt. Technologie verändert Möglichkeiten, und Menschen und Unternehmen reagieren auf diese Möglichkeiten.


Die gegenwärtigen Investitionen in künstliche Intelligenz machen diese Dynamik besonders deutlich. Sie sind nicht nur Ausdruck technologischer Erwartungen. Sie schaffen bereits heute Kapitalstock, Infrastruktur und langfristige finanzielle Verpflichtungen für eine Zukunft, deren wirtschaftliche Erträge noch nicht vollständig bekannt sind. Rechenzentren werden gebaut, Halbleiterkapazitäten erweitert, Energieversorgung geplant und Kapital gebunden, bevor feststeht, welche Anwendungen dauerhaft profitabel sein werden und wie groß die späteren Produktivitätsgewinne tatsächlich ausfallen. Die wirtschaftliche Zukunft einer Technologie beginnt damit nicht erst, wenn ihre Produkte erfolgreich sind. Sie beginnt bereits mit den Ressourcen, die heute eingesetzt werden, um diese Zukunft überhaupt möglich zu machen. Darin liegt zugleich ein Risiko jeder großen technologischen Erwartung: Komplementäre Ressourcen werden nicht erst dann benötigt, wenn sich der wirtschaftliche Erfolg erwiesen hat. Sie müssen häufig vorher aufgebaut werden. Investitionen folgen deshalb nicht nur gesichertem Wissen über die Zukunft, sondern Erwartungen darüber, welche Produktionsbedingungen diese Zukunft verlangen könnte.


Gerade deshalb wäre es falsch, aus der gegenwärtigen Entwicklung eine dauerhafte Rangfolge neuer Knappheiten abzuleiten. Energie kann zum Engpass werden und durch zusätzliche Erzeugungs- oder Netzkapazitäten wieder an Bedeutung verlieren. Rechenleistung kann knapp sein und durch effizientere Hardware, neue Architekturen oder andere Modelle relativ günstiger werden. Kapital kann reichlich verfügbar sein, solange hohe zukünftige Erträge erwartet werden, und deutlich selektiver werden, sobald diese Erwartungen sinken. Fähigkeiten, die heute selten sind, können durch Ausbildung, Erfahrung oder wiederum durch Technologie verbreitet werden. Auch Unternehmen reagieren auf Knappheit: Sie investieren, substituieren, verändern Prozesse, wechseln Standorte oder entwickeln Alternativen. Dadurch verschiebt sich erneut, was wirtschaftlich begrenzend wirkt. Knappheit ist deshalb nicht nur eine Einschränkung wirtschaftlicher Tätigkeit. Sie ist zugleich ein Signal dafür, dass sich die Bedingungen der Wertschöpfung verändern.


Für Unternehmen und Volkswirtschaften entsteht daraus eine Beobachtungsfrage, die weit über die gegenwärtige Entwicklung künstlicher Intelligenz hinausweist. Bei einer neuen Technologie ist nicht allein interessant, welche bestehenden Tätigkeiten sie übernimmt, welche Kosten sie senkt oder welche neuen Produkte sie ermöglicht. Ebenso bedeutsam ist, welche anderen Voraussetzungen durch ihre Verbreitung stärker beansprucht werden, welche bislang selbstverständlichen Ressourcen an Bedeutung gewinnen und welche Fähigkeiten sich nicht im gleichen Tempo skalieren lassen wie die Technologie selbst. Dabei geht es nicht darum, den nächsten Engpass vorherzusagen. Die größere Herausforderung liegt darin, zu erkennen, dass die Struktur wirtschaftlicher Begrenzungen nicht konstant bleibt. Jede technische Lösung verändert das System, in dem sie eingesetzt wird. Sie kann bestehende Grenzen erweitern und gleichzeitig neue Abhängigkeiten erzeugen; sie kann einen Produktionsfaktor weniger bedeutsam machen und dadurch einen anderen stärker hervorheben. Gerade erfolgreiche Technologien können deshalb die Voraussetzungen ihres eigenen Erfolgs verändern.


Künstliche Intelligenz macht diesen Vorgang gegenwärtig ungewöhnlich sichtbar. Bestimmte Formen der Informationsverarbeitung und kognitiven Leistung könnten leichter skalierbar werden, während gleichzeitig außergewöhnliche Mengen an Kapital in Rechenleistung, Energie und Infrastruktur fließen. Doch auch diese Voraussetzungen bleiben nicht unverändert. Halbleiter werden effizienter, Netze werden erweitert, zusätzliche Erzeugungskapazitäten entstehen, neue Finanzierungsformen entwickeln sich, Unternehmen verändern ihre Prozesse und neue Anwendungen verschieben erneut die Nachfrage. Die ökonomisch interessante Frage ist deshalb möglicherweise nicht, welche Ressource im Augenblick am knappsten ist. Interessanter ist, wie eine neue Technologie die Relationen zwischen den Ressourcen verändert, von denen ihre wirtschaftliche Nutzung abhängt.


Technologischer Fortschritt erweitert den Raum dessen, was wirtschaftlich möglich ist. Gerade dadurch verändert er aber auch die Voraussetzungen, die benötigt werden, um diese Möglichkeiten zu nutzen. Manche Begrenzungen verlieren an Bedeutung, andere treten hervor, wieder andere entstehen erst durch die neuen Möglichkeiten selbst. Was heute knapp ist, kann morgen selbstverständlich werden. Was lange selbstverständlich erschien, kann zum begrenzenden Faktor werden. Die wirtschaftliche Bedeutung einer neuen Technologie zeigt sich deshalb nicht allein darin, was sie schneller, billiger oder leichter verfügbar macht. Ebenso aufschlussreich ist, welche Voraussetzungen ihrer Nutzung dadurch an Bedeutung gewinnen – und wie lange diese Bedeutung bestehen bleibt.


Knappheit verschwindet nicht. Aber sie bleibt auch nicht dort, wo wir sie zuletzt gefunden haben.





QUELLENNACHWEIS


International Energy Agency (IEA) (2026): Key Questions on Energy and AI. Paris.
 IEA – Key Questions on Energy and AI


International Energy Agency (IEA) (2025): Energy and AI. Paris.
 IEA – Energy and AI


Bank for International Settlements (BIS) (2026): Aldasoro, Iñaki; Doerr, Sebastian; Rees, Daniel: Financing the AI boom: from cash flows to debt. BIS Bulletin No. 120, 7 January 2026.
 BIS – Financing the AI boom


Bank for International Settlements (BIS) (2026): Artificial intelligence, growth and financial stability: challenges for central banks. 10 September 2026.
 BIS – Artificial intelligence, growth and financial stability


Brynjolfsson, Erik; Rock, Daniel; Syverson, Chad (2021): The Productivity J-Curve: How Intangibles Complement General Purpose Technologies. American Economic Journal: Macroeconomics, 13(1), 333–372. Working-paper version: NBER Working Paper 25148. 
 NBER – The Productivity J-Curve


Greening, Lorna A.; Greene, David L.; Difiglio, Carmen (2000): Energy efficiency and consumption – the rebound effect – a survey. Energy Policy, 28(6–7), 389–401.

Sorrell, Steve (2009): Jevons’ Paradox revisited: The evidence for backfire from improved energy efficiency. Energy Policy, 37(4), 1456–1469. 

Titelbild © 2026 THOMAS LEMCKE

Im Fokus

DIE RÜCKKEHR DES KAPITALS - Wie wirtschaftliche Zukunft finanziert, gebaut und über Zeit getragen wird

von Thomas Lemcke • 21. September 2026
Über Zukunft wird häufig gesprochen, als beginne sie mit einer Idee. Neue Technologien entstehen, wissenschaftliche Erkenntnisse eröffnen Möglichkeiten, Unternehmen entwickeln Produkte, Gesellschaften formulieren Ziele. Wirtschaftlich beginnt Zukunft jedoch oft an einem anderen Punkt: mit der Bereitschaft, etwas in der Gegenwart für sie zu binden. Eine Fabrik muss errichtet werden, bevor feststeht, wie lange ihre Produkte gefragt sein werden. Ein Stromnetz muss erweitert werden, bevor der künftige Bedarf exakt bekannt ist. Forschung muss finanziert werden, obwohl ihr Ergebnis offen ist. Rechenzentren entstehen, bevor sich endgültig beurteilen lässt, welche Geschäftsmodelle die dafür benötigte künstliche Intelligenz dauerhaft tragen werden. Zwischen einer erkannten Möglichkeit und ihrer wirtschaftlichen Realität liegt deshalb eine Ressource, deren Bedeutung leicht unterschätzt wird, solange sie ausreichend verfügbar erscheint: Kapital. Es stellt nicht nur Geld bereit. Es ermöglicht, Ressourcen aus ihrer unmittelbaren Verwendung zu lösen und für eine Zukunft einzusetzen, deren Ertrag noch nicht feststeht. In diesem Sinn verbindet Kapital Gegenwart und Zukunft. Und je größer die Investitionen werden, die eine wirtschaftliche Transformation voraussetzt, desto deutlicher tritt diese Funktion wieder hervor. Die gegenwärtige Entwicklung künstlicher Intelligenz macht diesen Zusammenhang besonders sichtbar. Lange konnte ein wesentlicher Teil der digitalen Ökonomie mit einer Vorstellung verbunden werden, die den materiellen Unterbau ihrer Leistungen in den Hintergrund treten ließ. Software ließ sich vervielfältigen, digitale Dienste konnten schnell skalieren, und einige besonders erfolgreiche Geschäftsmodelle benötigten für zusätzliches Wachstum vergleichsweise wenig physisches Kapital. Immateriell war diese Wirtschaft deshalb nie. Rechenzentren, Kommunikationsnetze, Halbleiterfabriken, Energieversorgung und logistische Infrastrukturen bildeten immer ihre materielle Grundlage. Doch die gegenwärtige Investitionswelle verschiebt deren Sichtbarkeit. Leistungsfähige künstliche Intelligenz verlangt nicht nur Modelle, Daten und Algorithmen. Sie benötigt Server, Halbleiter, Kühlung, Netzanschlüsse, Energie und Gebäude. Die Bank für Internationalen Zahlungsausgleich beobachtet deshalb bereits eine Veränderung der Finanzierung: Die erwartete Größenordnung der Investitionen lässt sich zunehmend nicht mehr allein aus den laufenden Cashflows der beteiligten Unternehmen finanzieren; Fremdkapital und Private Credit gewinnen an Bedeutung. Die Europäische Zentralbank beschreibt die Entwicklung inzwischen sogar als ein neues Zeitalter des Kapitals. Hinter der zugespitzten Formulierung liegt ein bemerkenswerter Befund: Eine Technologie, die wirtschaftliche Prozesse stärker digitalisieren und Teile geistiger Arbeit skalierbarer machen könnte, erzeugt zugleich einen außerordentlichen Bedarf an physischer Infrastruktur und langfristiger Finanzierung. Doch künstliche Intelligenz ist nur das gegenwärtig auffälligste Beispiel. Auch die Transformation der Energieversorgung, die Elektrifizierung von Verkehr und Industrie, der Ausbau von Netzen, neue Produktionskapazitäten und die Modernisierung bestehender Infrastruktur verlangen erhebliche Investitionen. Die Internationale Energieagentur erwartet für 2026 weltweite Energieinvestitionen von rund 3,4 Billionen US-Dollar; fast 60 Prozent der gesamten Energieinvestitionen entfallen inzwischen auf den Elektrizitätsbereich. Allein für Stromnetze werden 2026 Investitionen von annähernd 550 Milliarden US-Dollar erwartet. Solche Größenordnungen bedeuten nicht, dass die gesamte Wirtschaft plötzlich ungewöhnlich kapitalintensiv geworden wäre. Sie zeigen vielmehr, dass mehrere zentrale Zukunftsfelder gleichzeitig auf Voraussetzungen angewiesen sind, die sich nicht im Tempo einer Software aktualisieren lassen. Ein Algorithmus kann innerhalb kurzer Zeit verbessert werden. Ein Übertragungsnetz nicht. Eine digitale Anwendung kann Millionen zusätzlicher Nutzer erreichen, ohne für jeden von ihnen neu gebaut zu werden. Ein Kraftwerk, eine Fabrik oder ein Rechenzentrum bleibt dagegen an Material, Fläche, Energie, Genehmigungen und Bauzeiten gebunden. Die Geschwindigkeit technologischer Möglichkeiten trifft damit auf die Geschwindigkeit physischer Realisierung – und beide folgen unterschiedlichen Zeitordnungen. Gerade deshalb wäre es irreführend, die gegenwärtige Entwicklung lediglich als Forderung nach „mehr Investitionen“ zu beschreiben. Kapital war nie verschwunden. Industriegesellschaften beruhten immer auf langfristigen Investitionen, und auch die digitale Wirtschaft war ohne enorme Kapitalbestände nicht denkbar. Ebenso wenig lässt sich aus einzelnen großen Investitionsprogrammen schließen, dass die gesamtwirtschaftliche Kapitalbildung historisch außergewöhnliche Werte erreicht hätte. Die Rückkehr des Kapitals bezeichnet deshalb keine Rückkehr einer Ressource, die zwischenzeitlich bedeutungslos geworden wäre. Sie bezeichnet die erneute Sichtbarkeit einer wirtschaftlichen Funktion: Zukunft muss häufig vorfinanziert werden. Bevor sich zeigt, ob eine Möglichkeit trägt, müssen Ressourcen gebunden werden. Menschen arbeiten an Projekten, deren Ertrag erst Jahre später entstehen kann. Maschinen werden angeschafft, Gebäude errichtet, Infrastruktur aufgebaut und Forschung betrieben, obwohl Nachfrage, Technologie und Wettbewerbsbedingungen sich bis zur Amortisation verändert haben können. Kapital überbrückt diese zeitliche Differenz. Es erlaubt einer Wirtschaft, in der Gegenwart etwas zu tun, dessen Rechtfertigung teilweise erst in der Zukunft sichtbar werden kann. Damit verändert sich auch die Frage, die an Kapital gestellt werden muss. Üblicherweise wird es als Menge und Preis betrachtet: Wie viel Finanzierung steht zur Verfügung, und zu welchen Kosten? Beides ist entscheidend. Doch für langfristige Transformationen kommt eine dritte Dimension hinzu: Zeit. Kapital unterscheidet sich danach, wie lange es gebunden bleiben kann, welche Unsicherheit es währenddessen aushält und wann es einen Ertrag erwartet. Eine Finanzierung, die nach kurzer Zeit Liquidität oder sichere Rückzahlungen verlangt, ermöglicht andere Projekte als Eigenkapital, das mehrere Jahre ohne laufenden Ertrag gebunden bleiben kann. Bankkredit, Anleihen, Venture Capital, Private Credit, langfristiges Eigentümerkapital und öffentliche Finanzierung stellen deshalb nicht einfach verschiedene Wege dar, dieselbe Geldmenge bereitzustellen. Ihre Bedingungen verändern den zeitlichen Raum, in dem wirtschaftliches Handeln möglich wird. Eine im September 2026 veröffentlichte Untersuchung über Venture Capital zeigt in einem spezifischen chinesischen Kontext, dass längerfristig orientierte Kapitalgeber tatsächlich mit längeren Haltedauern, früheren Investitionsphasen und anderen Innovationsresultaten verbunden sein können. Daraus lässt sich keine allgemeine Regel für sämtliche Unternehmen oder Kapitalmärkte ableiten. Aber der Befund macht eine grundsätzliche Eigenschaft sichtbar: Kapital besitzt einen Zeithorizont. Diese zeitliche Dimension reicht bis in die Eigentums- und Finanzierungsstruktur von Unternehmen hinein. Wer Kapital bereitstellt, beeinflusst auch, welche Zeit ein Unternehmen besitzen kann. Das bedeutet nicht, dass eine bestimmte Eigentumsform grundsätzlich langfristiger oder wirtschaftlich überlegen wäre. Familienunternehmen können kurzfristig handeln, börsennotierte Unternehmen jahrzehntelang investieren, öffentliche Institutionen können langfristige Projekte ermöglichen und zugleich unter kurzfristigen politischen Zwängen stehen. Entscheidend ist etwas anderes: Kapital ist niemals vollständig von den Erwartungen seiner Träger getrennt. Renditeanforderungen, Liquiditätsbedürfnisse, Laufzeiten, Risikotoleranzen und Governance bestimmen mit, welche Projekte finanziert werden können und wie lange eine Organisation warten kann, bevor aus einer Investition ein Ergebnis entstehen muss. Zwei Unternehmen können deshalb dieselbe technologische Möglichkeit erkennen und dennoch über sehr unterschiedliche Fähigkeiten verfügen, sie zu verfolgen. Nicht weil eines mehr weiß als das andere, sondern weil ihre Finanzierung ihnen unterschiedliche Zeithorizonte eröffnet. Gerade in Europa gewinnt diese Frage an Bedeutung. Die Herausforderung besteht nicht ausschließlich darin, ob genügend Ersparnisse vorhanden sind. Die privaten Haushalte des Euroraums sparen nach Angaben der Europäischen Zentralbank jährlich rund 1,4 Billionen Euro. Ein erheblicher Teil europäischen Vermögens finanziert zugleich Investitionen außerhalb Europas. Die entscheidende Frage lautet deshalb auch, durch welche Kapitalmärkte, Finanzierungsformen und institutionellen Strukturen Ersparnisse in produktive langfristige Investitionen übersetzt werden können. Für manche Vorhaben genügt Fremdkapital, weil zukünftige Cashflows relativ verlässlich erscheinen. Andere benötigen Eigenkapital, das Verluste oder lange Entwicklungsphasen tragen kann. Wieder andere – insbesondere Infrastruktur mit breiten gesellschaftlichen Wirkungen – können Finanzierungsmodelle erfordern, in denen privates und öffentliches Kapital unterschiedliche Risiken übernehmen. Die Menge vorhandenen Geldes sagt daher noch wenig darüber aus, welche Zukunft damit tatsächlich finanziert werden kann. Kapital wird erst durch seine Bedingungen zu einer wirtschaftlichen Möglichkeit. Darin liegt zugleich eine Grenze jeder Erzählung von der Rückkehr des Kapitals. Mehr Kapital erzeugt nicht automatisch mehr Zukunft. Die Geschichte technologischer Umbrüche ist auch eine Geschichte von Fehleinschätzungen, Überkapazitäten und Investitionen, deren private Erträge weit hinter den Erwartungen zurückblieben. Gerade wenn eine Technologie als fundamental wahrgenommen wird, können sich Erwartungen gegenseitig verstärken. Unternehmen investieren, weil Wettbewerber investieren; Kapitalgeber finanzieren Kapazitäten, weil sie mit stark wachsender Nachfrage rechnen; steigende Bewertungen erleichtern weitere Finanzierung. Die Infrastruktur, die auf diese Weise entsteht, kann langfristig wirtschaftlich oder gesellschaftlich nützlich sein und trotzdem für einzelne Investoren erhebliche Verluste verursachen. Eine produktive Investition für eine Volkswirtschaft muss nicht automatisch eine profitable Investition für jeden Kapitalgeber sein. Umgekehrt ist nicht jede profitable Investition von besonderer volkswirtschaftlicher Bedeutung. Kapital besitzt deshalb keine eingebaute Fähigkeit, zwischen tragfähiger Zukunft und überzeugender Zukunftserzählung zu unterscheiden. Die gegenwärtige KI-Investitionswelle macht dieses Problem besonders deutlich. Niemand kann heute mit Sicherheit wissen, welche Rechenkapazitäten in einigen Jahren benötigt werden, wie schnell Hardware effizienter wird, welche Modelle sich durchsetzen, welche Anwendungen ausreichend hohe Zahlungsbereitschaft erzeugen oder wie sich Energiepreise und regulatorische Bedingungen entwickeln. Trotzdem können Unternehmen mit dem Bau der notwendigen Infrastruktur nicht warten, bis all diese Fragen beantwortet sind. Würden sie vollständige Gewissheit verlangen, könnte die Möglichkeit bereits an anderen Orten realisiert worden sein. Investieren sie dagegen zu früh, zu groß oder in die falsche technische Architektur, kann Kapital dauerhaft fehlgebunden werden. Genau darin liegt die Besonderheit großer Transformationsphasen: Je weniger die Zukunft feststeht, desto früher müssen teilweise Entscheidungen getroffen werden, die nur schwer rückgängig zu machen sind. Die BIS weist deshalb zu Recht darauf hin, dass die Nachhaltigkeit der gegenwärtigen Finanzierung letztlich davon abhängt, ob die hohen Ertragserwartungen tatsächlich erfüllt werden. Zugleich entstehen neue Finanzierungsstrukturen, in denen langfristige Abnahmeverpflichtungen, Zweckgesellschaften, Private Credit und Garantien die wirtschaftlichen Risiken auf verschiedene Akteure verteilen. Kapital finanziert hier nicht nur Zukunft. Es organisiert, wer die Unsicherheit dieser Zukunft trägt. Damit wird eine zweite Grenze sichtbar. Kapital kann Möglichkeiten ermöglichen, aber es kann ihre Realisierung nicht erzwingen. Eine Milliarde Euro baut noch kein Stromnetz. Zwischen einer Finanzierungsentscheidung und einer funktionsfähigen Infrastruktur liegen Grundstücke, Planungsverfahren, Genehmigungen, Fachkräfte, Lieferketten, Maschinen, technische Standards und organisatorische Fähigkeiten. Fehlen diese komplementären Voraussetzungen, kann zusätzliches Kapital sogar auf ein begrenztes Angebot treffen und zunächst Preise erhöhen, statt zusätzliche Kapazitäten hervorzubringen. Die wirtschaftliche Wirkung einer Investition hängt deshalb nicht allein davon ab, ob Geld mobilisiert wurde. Sie hängt davon ab, ob eine Wirtschaft dieses Kapital in reale Fähigkeiten übersetzen kann. Gerade bei Infrastruktur und industriellen Kapazitäten wird damit eine Unterscheidung wichtig, die in politischen und wirtschaftlichen Debatten leicht verloren geht: Finanzierungskapazität und Umsetzungskapazität sind nicht dasselbe. Diese Unterscheidung verändert auch den Blick auf die Rolle des Staates. Manche Zukunftsinvestitionen besitzen Eigenschaften, die private Finanzierung erschweren: sehr lange Amortisationszeiten, schwer zurechenbare Erträge, hohe Anfangskosten oder Wirkungen, von denen viele profitieren, ohne unmittelbar dafür zu bezahlen. Straßen, Netze, Grundlagenforschung oder bestimmte Sicherheitsinfrastrukturen folgen anderen Finanzierungslogiken als ein Produkt, dessen Käufer und Erlöse klar identifizierbar sind. Daraus folgt weder, dass der Staat jede strategisch erscheinende Investition finanzieren sollte, noch dass private Kapitalmärkte langfristige Transformation grundsätzlich nicht leisten könnten. Es bedeutet vielmehr, dass unterschiedliche Formen von Zukunft unterschiedliche Finanzierungsarchitekturen benötigen. Die relevante Frage lautet dann nicht, ob öffentliches oder privates Kapital „besser“ ist, sondern welches Risiko an welcher Stelle getragen werden kann und welche institutionelle Form verhindert, dass die langfristige Möglichkeit entweder an kurzfristigen Renditeanforderungen oder an fehlender wirtschaftlicher Disziplin scheitert. An diesem Punkt zeigt sich, weshalb die aktuelle Investitionswelle über ihre unmittelbaren Technologien hinausweist. Eine Wirtschaft kann über ausgezeichnete Forschung verfügen und dennoch Schwierigkeiten haben, daraus Produktionskapazitäten entstehen zu lassen. Sie kann hohe private Ersparnisse besitzen und dennoch zu wenig langfristiges Risikokapital mobilisieren. Sie kann öffentliche Milliarden bereitstellen und trotzdem an Planung und Umsetzung scheitern. Sie kann eine technologische Möglichkeit richtig erkennen und dennoch zu viel für ihre Realisierung bezahlen. Keine dieser Spannungen lässt sich allein durch mehr Geld auflösen. Aber ohne die Fähigkeit, Ressourcen über Zeit zu binden, bleiben viele Möglichkeiten ebenfalls abstrakt. Kapital ist deshalb weder der Ursprung wirtschaftlicher Zukunft noch deren Garantie. Es ist eine ihrer Bedingungen. Gerade diese Bedingung könnte in den kommenden Jahren wieder stärker darüber entscheiden, welche Unternehmen und Volkswirtschaften technologische Möglichkeiten tatsächlich in produktive Strukturen übersetzen können. Wenn künstliche Intelligenz, Elektrifizierung, Energieinfrastruktur und neue industrielle Kapazitäten gleichzeitig erhebliche Vorleistungen verlangen, wird nicht nur die Fähigkeit wichtig, Innovationen hervorzubringen. Ebenso wichtig wird, wie Finanzierung, Eigentum und institutionelle Strukturen mit langen Entwicklungszeiten umgehen. Das könnte auch erklären, weshalb die wirtschaftliche Bedeutung von Geduld neu bewertet werden muss. Geduld ist dabei keine Tugend und Langfristigkeit kein Wert an sich. Kapital kann auch jahrzehntelang falsch gebunden sein. Entscheidend ist die Fähigkeit, zwischen einer Zukunft, die Zeit benötigt, und einer Investition, die lediglich länger braucht, um ihren Irrtum sichtbar zu machen, zu unterscheiden. Genau diese Unterscheidung lässt sich nicht vollständig im Voraus treffen. Damit kehrt die Unsicherheit an den Ausgangspunkt zurück. Kapital wird benötigt, weil Zukunft noch nicht Realität ist. Wäre ihr Ertrag bereits gewiss, wäre ein wesentlicher Teil des unternehmerischen Risikos verschwunden. Investieren bedeutet deshalb immer, Ressourcen unter Bedingungen unvollständigen Wissens festzulegen. Technologischer Fortschritt beseitigt diese Unsicherheit nicht. Er kann sie sogar vergrößern, weil neue Möglichkeiten schneller entstehen, als die langfristigen Folgen früherer Investitionen sichtbar werden. Je kürzer Innovationszyklen werden und je länger gleichzeitig die Lebensdauer der dafür notwendigen Infrastruktur ist, desto anspruchsvoller wird diese zeitliche Spannung. Eine Anlage, die heute gebaut wird, muss möglicherweise eine Technologie tragen, deren nächste Generation noch nicht entwickelt ist. Kapital finanziert damit nicht nur einen erwarteten Zustand der Zukunft. Es finanziert die Fähigkeit, mit einer Zukunft umzugehen, die sich während der Investitionsdauer weiter verändert. Vielleicht liegt darin die eigentliche Rückkehr des Kapitals. Nicht darin, dass Geld wieder wichtiger würde, nachdem es eine Zeit lang unwichtig gewesen wäre. Und auch nicht darin, dass jede Zukunft zwangsläufig kapitalintensiver sein müsste als die Vergangenheit. Sichtbarer wird vielmehr eine elementare wirtschaftliche Tatsache, die in einer Welt scheinbar grenzenlos skalierbarer digitaler Möglichkeiten leicht in den Hintergrund geraten konnte: Zwischen Möglichkeit und Wirklichkeit liegt Zeit. Diese Zeit muss finanziert werden. Sie verlangt Ressourcen, bevor Erträge entstehen, Infrastruktur, bevor ihre Auslastung feststeht, und Entscheidungen, bevor Gewissheit möglich ist. Die Zukunft einer Wirtschaft entscheidet sich deshalb nicht allein daran, welche Technologien sie entwickelt, welche Erkenntnisse sie hervorbringt oder welche Möglichkeiten sie erkennt. Sie entscheidet sich auch daran, ob sie Kapital in Formen bereitstellen kann, die lange genug tragen, ohne die Möglichkeit wirtschaftlicher Korrektur auszuschalten; ob aus Finanzierung tatsächlich Produktionsfähigkeit entsteht; und ob Ressourcen dort gebunden werden können, wo ihr zukünftiger Wert noch nicht vollständig beweisbar ist. Zukunft beginnt mit Möglichkeiten. Wirtschaftlich wird sie dort, wo jemand bereit ist, Gegenwart für sie zu binden. QUELLENNACHWEIS European Central Bank (2026): A new age of capital: growth, sovereignty and AI . Speech by Christine Lagarde, President of the European Central Bank, Vienna, 14. September 2026. Aldasoro, Iñaki / Doerr, Sebastian / Rees, Daniel (2026): Financing the AI boom: from cash flows to debt . BIS Bulletin No. 120, Bank for International Settlements, 7. Januar 2026. International Energy Agency (2026): World Energy Investment 2026 . IEA, Paris, 28. Mai 2026. European Investment Bank (2026): Investment Report 2025/2026: Capitalising on Europe’s strengths . European Investment Bank, 3. März 2026. OECD (2026): OECD Compendium of Productivity Indicators 2026 . OECD Publishing, Paris, 23. Juni 2026. DOI: 10.1787/734a5e68-en. KfW Research (2026): Unternehmen vermelden hohe Investitionsbedarfe, aber niedrige Investitionsplanungen . KfW Research, Frankfurt am Main, 1. Juli 2026. Li, Yingxiang / Liu, Tong / Xu, Ting (2026): The Impact of Patient Capital . NBER Working Paper No. 35711, National Bureau of Economic Research, September 2026. DOI: 10.3386/w35711.

WENN WISSEN NICHT REICHT - Warum Erkenntnis allein noch keine Handlungsfähigkeit erzeugt

von Thomas Lemcke • 21. September 2026
Noch nie war Wissen in einer vergleichbaren Menge verfügbar. Wissenschaft produziert fortlaufend neue Erkenntnisse, Unternehmen verfügen über immer größere Datenbestände, digitale Systeme machen Informationen nahezu überall zugänglich, und künstliche Intelligenz erweitert die Möglichkeiten, dieses Wissen zu suchen, zu verbinden und auszuwerten. Was früher Wochen der Recherche erforderte, kann teilweise innerhalb weniger Stunden erschlossen werden. Simulationen machen Entwicklungen sichtbar, bevor sie eintreten. Forschung ermöglicht Technologien, deren Anwendungsmöglichkeiten noch vor wenigen Jahren kaum vorstellbar waren. Vieles spricht deshalb dafür, moderne Gesellschaften als Wissensgesellschaften zu beschreiben. Weniger selbstverständlich ist allerdings eine andere Annahme: dass eine Gesellschaft, die immer mehr weiß, deshalb auch immer besser handeln kann. Deutschland bietet für diesen Widerspruch ein interessantes Untersuchungsfeld. Das Land verfügt über eines der fortgeschrittensten Innovationssysteme der OECD, vergleichsweise hohe Forschungs- und Entwicklungsausgaben und ein ausgeprägtes Zusammenspiel von Wissenschaft und Industrie. Zugleich bestehen Schwierigkeiten beim Transfer von Wissen aus öffentlicher Forschung in neue Produkte und Dienstleistungen, beim Zugang innovativer junger Unternehmen zu privatem Kapital und bei der Verbreitung neuer Technologien. Auch der deutsche Mittelstand ist keineswegs innovationslos. Gleichzeitig identifiziert KfW Research bürokratische, finanzierungsbezogene und kompetenzbezogene Hemmnisse als wesentliche Hindernisse für Innovation; bürokratische Hemmnisse sind dabei mit einer geschätzten Betroffenheitswahrscheinlichkeit von 46 Prozent für ein typisches mittelständisches Unternehmen besonders weit verbreitet. Das Bild ist deshalb widersprüchlicher, als die verbreitete Diagnose eines Mangels an Innovation vermuten lässt: Wissen und Innovationsfähigkeit können vorhanden sein, ohne dass daraus im gleichen Maße neue wirtschaftliche oder gesellschaftliche Realität entsteht. Vielleicht beginnt das Problem bereits bei einer Vorstellung, die so selbstverständlich erscheint, dass sie selten hinterfragt wird. Wissen wird häufig behandelt, als enthalte es bereits eine Handlungsanweisung. Doch eine wissenschaftliche Erkenntnis sagt zunächst etwas darüber aus, was wir erkennen können. Eine technische Entwicklung erweitert den Raum dessen, was möglich wird. Daraus folgt noch nicht, ob diese Möglichkeit wirtschaftlich tragfähig, gesellschaftlich erwünscht, rechtlich zulässig oder unter den gegebenen Bedingungen realisierbar ist. Wissen muss interpretiert, Möglichkeiten müssen bewertet, Alternativen gegeneinander abgewogen und Entscheidungen getroffen werden. Für ihre Umsetzung werden Kapital, Personal und Kompetenzen benötigt; rechtliche Voraussetzungen müssen erfüllt, Zuständigkeiten geklärt und gegebenenfalls Genehmigungen erteilt werden. Und selbst eine erfolgreiche Umsetzung garantiert noch nicht die beabsichtigte Wirkung. Zwischen Erkenntnis und Wirkung liegt kein gerader Weg. Dort liegen Institutionen. Moderne Gesellschaften haben hochentwickelte Einrichtungen geschaffen, um Wissen hervorzubringen: Universitäten, Forschungsinstitute, Entwicklungsabteilungen, Dateninfrastrukturen und inzwischen leistungsfähige Systeme künstlicher Intelligenz. Für die Übergänge zwischen Wissen, Entscheidung und Wirkung existiert dagegen kein vergleichbar geschlossenes System. Wissenschaft kann Erkenntnisse hervorbringen, ohne für deren wirtschaftliche Anwendung zuständig zu sein. Unternehmen können eine technische Möglichkeit erkennen, ohne ihre Entwicklung finanzieren zu können. Kapitalgeber können einen belastbaren Funktionsnachweis verlangen, bevor sie investieren, obwohl gerade für diesen Nachweis bereits Kapital benötigt wird. Eine Behörde kann für die Einhaltung einer Vorschrift zuständig sein, ohne für die wirtschaftlichen Folgen der dadurch entstehenden Verzögerung verantwortlich zu sein. Jede Institution kann innerhalb ihrer eigenen Logik nachvollziehbar handeln – und das Gesamtergebnis kann dennoch darin bestehen, dass eine vorhandene Möglichkeit nicht realisiert wird. Darin liegt ein Teil dessen, was sich als Übersetzungsfähigkeit bezeichnen ließe. Gemeint ist nicht lediglich der klassische Transfer wissenschaftlicher Erkenntnisse in Unternehmen. Es geht um die Fähigkeit eines gesellschaftlichen Systems, Erkenntnisse über mehrere Übergänge hinweg in realisierbare Handlung zu überführen. Wissen allein genügt dafür nicht. Es braucht Urteil, Entscheidung, Kapital, Kompetenzen, Recht und organisatorische Fähigkeit. Eine leistungsfähige Wissensordnung ist deshalb noch keine leistungsfähige Handlungsordnung. Gerade Deutschland macht sichtbar, wie unterschiedlich diese Übergänge beschaffen sein können. Rechtliche und administrative Anforderungen können Zeit, Geld und Aufmerksamkeit binden. Für kleinere Unternehmen können dieselben Anforderungen schwerer wiegen als für Organisationen mit eigenen Rechts-, Steuer- oder Complianceabteilungen. Gleichzeitig wäre es analytisch zu einfach, daraus einen Gegensatz zwischen Bürokratie und Innovation zu konstruieren. Regeln schaffen Rechtssicherheit, begrenzen Willkür und schützen Interessen, die eine moderne Gesellschaft bewusst schützen will. Eigentum, Arbeitnehmerrechte, Datenschutz, Umwelt, Sicherheit und Wettbewerb benötigen institutionelle Sicherungen. Eine Gesellschaft, die jede technisch mögliche Neuerung möglichst schnell zuließe, wäre nicht zwangsläufig besonders handlungsfähig. Sie könnte lediglich schlecht darin sein, die Folgen ihres Handelns zu begrenzen. Die schwierigere Frage lautet deshalb nicht, ob reguliert wird, sondern wie eine institutionelle Ordnung Schutz und Veränderungsfähigkeit gleichzeitig organisiert. Nicht jede Verzögerung ist ein Zeichen von Dysfunktion. Eine medizinische Therapie muss anders geprüft werden als eine Verwaltungssoftware; kritische Infrastruktur verlangt andere Sicherungen als ein begrenztes digitales Experiment. Geschwindigkeit allein sagt wenig über institutionelle Qualität aus. Problematisch wird es dort, wo unterschiedliche Risiken mit denselben Verfahren behandelt werden, Zuständigkeiten unklar bleiben oder die Summe jeweils nachvollziehbarer Anforderungen eine Komplexität erzeugt, die Handlung faktisch erschwert. Gerade diese kumulative Wirkung verdient Aufmerksamkeit. Eine einzelne Vorschrift muss Innovation nicht verhindern. Datenschutz, Arbeitsrecht, Steuerrecht, Umweltrecht, Dokumentationspflichten, Genehmigungen und Förderbedingungen können jeweils legitime Zwecke verfolgen. Ihre Kombination kann dennoch Kosten und Dauer eines Vorhabens so verändern, dass seine Realisierung unwahrscheinlicher wird. Komplexität besitzt damit eine Wirkung, die keiner einzelnen Regel zugerechnet werden kann. Und sie trifft Akteure unterschiedlich. Wer über Kapital, spezialisierte Abteilungen und Erfahrung mit komplexen Verfahren verfügt, kann Anforderungen anders absorbieren als ein junges Unternehmen, eine kleine Organisation oder ein Forschungsteam, das aus einer Erkenntnis erstmals eine Anwendung entwickeln will. Regulierung bestimmt damit nicht nur, was getan werden darf. Ihre konkrete Ausgestaltung kann mittelbar beeinflussen, wer überhaupt in der Lage ist zu handeln. Doch auch damit wäre die Erklärung unvollständig. Kapital kann fehlen. Kompetenzen können fehlen. Wissenschaft und Wirtschaft können nach unterschiedlichen Zeithorizonten und Anreizstrukturen arbeiten. Eine Technologie kann funktionieren, ohne bereits skalierbar zu sein. Eine Organisation kann alle notwendigen Informationen besitzen und dennoch keine klare Entscheidungsautorität haben. Selbst Förderinstrumente zeigen diese Ambivalenz: Sie können Innovation ermöglichen und zugleich neue administrative Voraussetzungen erzeugen. Die OECD verweist beispielsweise beim Zentralen Innovationsprogramm Mittelstand auf positive zusätzliche Forschungs- und Entwicklungseffekte, zugleich aber auf komplexe Antragsverfahren und einen hohen administrativen Aufwand. Die Lücke zwischen Wissen und Wirkung besitzt deshalb nicht eine Ursache. Sie entsteht aus mehreren Übergängen, an denen unterschiedliche Systeme aufeinandertreffen und jeweils andere Voraussetzungen gelten. An dieser Stelle zeigt sich jedoch ein noch tieferes Problem. Mehr Wissen beseitigt Unsicherheit nicht notwendigerweise. Es kann sie präziser sichtbar machen. Je mehr wir über mögliche Folgen einer Technologie wissen, desto mehr Risiken können wir berücksichtigen. Je genauer Umweltwirkungen untersucht werden, desto mehr Wechselwirkungen werden sichtbar. Je größer die verfügbaren Datenmengen werden, desto mehr Alternativen können miteinander verglichen werden. Wissen reduziert Ungewissheit und erweitert zugleich den Raum dessen, was bei einer Entscheidung berücksichtigt werden könnte. Eine Wissensgesellschaft steht deshalb nicht zwangsläufig vor immer einfacheren Entscheidungen. Sie kann vor immer besser informierten und zugleich komplexeren Entscheidungen stehen. Ein Teil regulatorischer Komplexität entsteht sogar aus genau diesem Wissen. Erkenntnisse über Umweltgefahren führen zu Umweltstandards, Erkenntnisse über gesundheitliche Risiken zu Sicherheitsanforderungen, Erfahrungen mit Datenmissbrauch zu Datenschutz und Erfahrungen mit wirtschaftlicher Macht zu Wettbewerbsregeln. Je mehr eine Gesellschaft über mögliche Folgen ihres Handelns weiß, desto mehr Gründe kann sie entwickeln, dieses Handeln abzusichern. Darin liegt ein Paradox: Wissen kann Handlung ermöglichen und zugleich zusätzliche Bedingungen für Handlung erzeugen. Damit reicht auch die Forderung nach Beschleunigung nicht aus. Die anspruchsvollere Aufgabe besteht darin, Formen zu schaffen, in denen gehandelt werden kann, obwohl noch nicht alles bekannt ist. Denn bei neuartigen Technologien und gesellschaftlichen Veränderungen existiert bestimmtes Wissen vor der Anwendung noch gar nicht. Modelle können Folgen abschätzen, Labore technische Eigenschaften prüfen und Studien Risiken untersuchen. Wie eine Neuerung unter realen Bedingungen mit Menschen, Organisationen, Märkten und bestehenden Institutionen interagiert, zeigt sich teilweise erst in ihrer Anwendung. Hier dreht sich das Verhältnis zwischen Wissen und Handeln um. Handeln ist nicht nur das Ergebnis von Wissen. Handeln kann selbst Wissen hervorbringen. Damit wird aus dem vermeintlich linearen Weg von Erkenntnis zu Wirkung ein Lernprozess. Wissen eröffnet eine Möglichkeit. Eine Entscheidung ermöglicht Erprobung. Erprobung erzeugt Erfahrung. Erfahrung verändert Wissen. Und dieses Wissen verändert die nächste Entscheidung. Eine handlungsfähige Wissensgesellschaft benötigt deshalb nicht nur Einrichtungen zur Wissensproduktion. Sie benötigt institutionelle Formen, in denen begrenzte Erfahrung möglich wird, ohne dass Verantwortung aufgehoben wird. Reallabore sind ein Beispiel für diese Logik. Ihr Prinzip besteht darin, neue Technologien oder Verfahren unter kontrollierten realen Bedingungen zu erproben. Der Deutsche Bundestag nahm am 25. Juni 2026 einen Gesetzentwurf an, der die Rahmenbedingungen solcher Erprobungsräume verbessern und regulatorisches Lernen fördern soll; das Gesetzgebungsverfahren war zum Zeitpunkt dieser Betrachtung jedoch noch nicht abgeschlossen, das Inkrafttreten stand weiterhin aus. Interessant ist daran weniger das einzelne Gesetz als die institutionelle Idee dahinter. Zwischen den klassischen Alternativen, etwas vollständig zuzulassen oder es nicht zuzulassen, entsteht eine dritte Möglichkeit: begrenzt ermöglichen, beobachten und lernen. Unsicherheit muss damit nicht vollständig verschwinden, bevor gehandelt werden darf. Sie kann unter bestimmten Voraussetzungen organisiert werden. Das verlangt keine möglichst hohe Risikobereitschaft. Es verlangt die Fähigkeit, Risiken zu unterscheiden: reversible von irreversiblen Entscheidungen, begrenzte von systemischen Folgen, kontrollierbare Experimente von Entwicklungen, deren Konsequenzen sich nicht zurückholen lassen. Eine leistungsfähige Institution zeichnet sich dann nicht dadurch aus, dass sie besonders risikofreudig ist. Sie zeichnet sich dadurch aus, dass sie unterscheiden kann, welches Risiko sie unter welchen Bedingungen verantworten kann. Doch Erprobung allein genügt ebenfalls nicht. Organisationen können Pilotprojekte durchführen, Erfahrungen sammeln und Modellversuche finanzieren, ohne dass sich ihre regulären Verfahren verändern. Erfahrung wird erst dann zu institutionellem Lernen, wenn sie Folgen für künftige Entscheidungen, Regeln oder Ressourcen besitzt. Auch in der Sachverständigendebatte zum Bundeserprobungsgesetz wurde deshalb die Frage aufgeworfen, wie das in Reallaboren entstehende Wissen über einzelne Projekte hinaus gesammelt und für regulatorisches Lernen auf unterschiedlichen staatlichen Ebenen nutzbar gemacht werden kann. Damit erscheint neben der Übersetzung von Wissen in Handlung eine zweite Aufgabe: Das Wissen, das durch Handlung entsteht, muss zurück in die Institution gelangen. Eine Gesellschaft kann also auf unterschiedliche Weise an ihren Übergängen scheitern. Sie kann hervorragend forschen und schlecht transferieren. Sie kann Möglichkeiten erkennen und keine Entscheidungen treffen. Sie kann entscheiden und nicht umsetzen. Sie kann experimentieren und nicht skalieren. Und sie kann Erfahrungen sammeln, ohne ihre Institutionen zu verändern. Wissen, Handeln und Lernen bilden deshalb keinen Automatismus. Sie müssen institutionell miteinander verbunden werden. Künstliche Intelligenz könnte diese Frage in den kommenden Jahren noch deutlicher machen. Wenn große Informationsmengen schneller ausgewertet, wissenschaftliche Zusammenhänge leichter erschlossen und Szenarien schneller entwickelt werden können, wächst zunächst die kognitive Kapazität von Organisationen. Aber schnellere Analyse klärt keine Zuständigkeit. Sie stellt kein Kapital bereit. Sie entscheidet nicht, welches gesellschaftliche Risiko akzeptabel ist. Und sie verändert kein Genehmigungsverfahren allein dadurch, dass mehr Wissen verfügbar ist. Je stärker die Wissensproduktion beschleunigt wird, desto sichtbarer könnten deshalb diejenigen Engstellen werden, die nicht auf der Wissensseite liegen. Unsere Fähigkeit zu erkennen könnte schneller wachsen als unsere Fähigkeit, Erkenntnis institutionell zu verarbeiten. Vielleicht besteht die nächste Herausforderung der Wissensgesellschaft deshalb nicht allein darin, immer mehr Wissen hervorzubringen. Mehr Bildung, mehr Forschung, mehr Daten und leistungsfähigere Technologien erweitern den Raum dessen, was eine Gesellschaft tun kann. Doch Möglichkeit ist noch keine Wirkung. Dazwischen liegen Institutionen, die prüfen können müssen, ohne zu erstarren; entscheiden, obwohl nicht alles bekannt ist; begrenzte Risiken ermöglichen, ohne Verantwortung aufzugeben; und aus Erfahrung lernen, ohne jede Regel bei jeder neuen Entwicklung infrage zu stellen. Eine Gesellschaft, die viel weiß, ist noch keine handlungsfähige Gesellschaft. Wissen erweitert zunächst den Raum des Möglichen. Was daraus entsteht, entscheidet sich dort, wo Erkenntnis auf Kapital, Recht, Institutionen und Verantwortung trifft – und auf die Fähigkeit, unter unvermeidbarer Unsicherheit zu handeln und aus diesem Handeln wieder zu lernen. Die Wissensgesellschaft der Zukunft könnte deshalb vor einer Aufgabe stehen, die sie lange unterschätzt hat: Sie muss nicht nur lernen, immer mehr zu wissen. Sie muss lernen, mit ihrem Wissen handeln zu können. QUELLENNACHWEIS OECD (2025): OECD Economic Surveys: Germany 2025. OECD Publishing, Paris. OECD Economic Surveys: Germany 2025 Zimmermann, Volker / KfW Research (2025): Innovationshemmnisse in mittelständischen Unternehmen. Fokus Volkswirtschaft, Nr. 520, November 2025. KfW Research – Innovationshemmnisse in mittelständischen Unternehmen Deutscher Bundestag (2026): Bundestag beschließt Erprobung von Innovationen in Reallaboren. Dokumentation zur zweiten und dritten Beratung vom 25. Juni 2026. Deutscher Bundestag – Bundeserprobungsgesetz / Reallabore Bundesministerium für Digitales und Staatsmodernisierung (2026): Gesetz zur Förderung der Erprobung von Innovationen und neuer Verwaltungsverfahren in Reallaboren und zur Förderung des regulatorischen Lernens (Bundeserprobungsgesetz – BErpG). Dokumentation des Gesetzgebungsverfahrens. BMDS – Bundeserprobungsgesetz Deutscher Bundestag (2026): Stellungnahme zum Bundeserprobungsgesetz (BErpG). Ausschussdrucksache 21(23)85, 18. Mai 2026. Deutscher Bundestag – Stellungnahme zum Bundeserprobungsgesetz

DER PREIS DER ERWARTUNG - Wie viel Zukunft kann ein gegenwärtiger Preis tragen?

von Thomas Lemcke • 21. September 2026
Ein Aktienkurs ist ein Preis für etwas, das zu einem erheblichen Teil noch nicht existiert. Gewinne, Cashflows und Vermögenswerte der Gegenwart bilden eine Grundlage seiner Bewertung. Doch bezahlt wird zugleich für Wachstum, Margen, Wettbewerbsvorteile und Erträge, die erst entstehen sollen. Jeder gegenwärtige Preis enthält deshalb Annahmen über eine zukünftige wirtschaftliche Wirklichkeit. Das ist keine Besonderheit spekulativer Märkte, sondern das Prinzip jeder Unternehmensbewertung. Ohne Erwartung gäbe es keinen Preis, der über den Wert bereits vorhandener Vermögenswerte hinausweist. Interessant wird die Erwartung dort, wo immer anspruchsvollere Vorstellungen von Zukunft notwendig werden, um den Preis der Gegenwart zu rechtfertigen. Im Verlauf des Jahres 2026 lässt sich eine solche Konstellation insbesondere am US-Aktienmarkt beobachten. Bewertungskennzahlen liegen im oberen Bereich ihrer historischen Verteilung, eine von der Federal Reserve verwendete Schätzung der Aktienrisikoprämie befindet sich auf einem historisch niedrigen Niveau, und ein erheblicher Teil der Marktkapitalisierung konzentriert sich auf wenige sehr große Unternehmen. Gleichzeitig stehen hinter diesen Bewertungen reale Gewinne und ein Investitionszyklus rund um künstliche Intelligenz von außergewöhnlicher Größenordnung. Die einfache Diagnose einer spekulativen Blase greift deshalb ebenso zu kurz wie die Annahme, eine grundlegende technologische Transformation könne nahezu jeden Preis rechtfertigen. Die interessantere Frage liegt dazwischen: Welche Zukunft muss eintreten, damit ein heutiger Preis plausibel bleibt? Ein hoher Preis ist zunächst kein Beweis für einen Irrtum. Er kann Ausdruck außergewöhnlicher Qualität, hoher erwarteter Gewinne oder begründeter langfristiger Wachstumsmöglichkeiten sein. Unternehmen mit starken Marktpositionen, hohen Cashflows und besonderen technologischen Fähigkeiten können höhere Bewertungen rechtfertigen als Unternehmen mit geringeren Wachstumsperspektiven. Doch mit dem Preis verändern sich zugleich die Bedingungen zukünftiger Rendite. Entscheidend ist nicht allein, ob ein Unternehmen wächst, sondern wie stark und wie lange es wachsen muss; nicht allein, ob eine Technologie erfolgreich wird, sondern welcher Teil des durch sie entstehenden wirtschaftlichen Werts tatsächlich bei jenen Unternehmen verbleibt, deren Bewertungen diesen Erfolg bereits voraussetzen. Wachstum muss ausreichend lange anhalten, Margen müssen sich behaupten, Wettbewerb darf die entstehenden Gewinne nicht vollständig abschöpfen, Investitionen müssen produktiv werden und die Nachfrage muss mit den aufgebauten Kapazitäten Schritt halten. Ein hoher Preis kann deshalb rational und dennoch anspruchsvoll sein. Er verlangt mehr von der Zukunft. Die gegenwärtige Entwicklung künstlicher Intelligenz macht diese Unterscheidung besonders sichtbar. Der Aufbau der dafür notwendigen Infrastruktur hat eine Investitionsbewegung von außergewöhnlicher Größenordnung ausgelöst. Dahinter steht die Erwartung, dass künstliche Intelligenz Produktivität steigert, Geschäftsmodelle verändert und neue Märkte hervorbringt. Diese Erwartung kann sich als richtig erweisen. Doch selbst eine grundlegende technologische Transformation beantwortet noch nicht die Frage, welcher Preis heute für die Aussicht auf ihre zukünftigen Erträge angemessen ist. Technologischer Erfolg, wirtschaftlicher Erfolg und Investmenterfolg sind nicht dasselbe. Eine Technologie kann enorme wirtschaftliche Werte schaffen, während Wettbewerb dafür sorgt, dass ein erheblicher Teil dieser Werte bei Kunden, Anwendern oder neuen Marktteilnehmern ankommt. Hohe Investitionen können notwendige Infrastruktur hervorbringen und zugleich Kapazitäten schaffen, deren Renditen später geringer ausfallen als erwartet. Produktivitätsgewinne können beträchtlich sein, ohne sich im gleichen Umfang in den Gewinnen derjenigen Unternehmen niederzuschlagen, die an ihrer Entstehung beteiligt waren. Dass eine Technologie die Zukunft verändert, beantwortet deshalb noch nicht die Frage, welchen Preis diese Zukunft heute besitzt. Doch damit beginnt erst das eigentliche Problem der Erwartung. Märkte verfügen nicht über eine gemeinsame Vorstellung davon, wie diese Zukunft aussehen wird. Unterschiedliche Anleger arbeiten mit unterschiedlichen Informationen, Zeithorizonten, Renditeanforderungen und Einschätzungen von Risiken. Selbst professionelle und private Marktteilnehmer können dieselbe wirtschaftliche Entwicklung unterschiedlich interpretieren. Ein Marktpreis entsteht deshalb nicht, weil sich alle Beteiligten auf eine Zukunft geeinigt hätten. Im Gegenteil: Handel wird gerade dadurch möglich, dass Käufer und Verkäufer zu unterschiedlichen Einschätzungen gelangen. Wer kauft, hält den angebotenen Preis unter seinen Annahmen für attraktiv genug; wer verkauft, kommt zu einem anderen Urteil oder verfolgt andere Ziele. Der Preis beseitigt diese Unterschiede nicht. Er macht Handeln trotz dieser Unterschiede möglich. Darin liegt eine institutionelle Leistung von Kapitalmärkten, die in Diskussionen über Übertreibung und Crash leicht aus dem Blick gerät. Märkte beseitigen Unsicherheit nicht; sie koordinieren Entscheidungen unter Unsicherheit. Kapital muss eingesetzt werden, bevor vollständig bekannt sein kann, welche Technologien sich durchsetzen, welche Unternehmen dauerhaft profitabel werden oder welche Nachfrage in zehn Jahren bestehen wird. Würden Investitionen erst dann stattfinden, wenn diese Fragen beantwortet sind, könnten viele der wirtschaftlichen Voraussetzungen, von denen ihre Beantwortung abhängt, gar nicht entstehen. Rechenzentren, Energieversorgung, Halbleiterkapazitäten, Netze und andere Infrastrukturen müssen gebaut werden, bevor feststeht, wie intensiv sie später genutzt werden. Erwartung ist deshalb nicht nur eine Schwäche der Bewertung. Sie ist eine Voraussetzung wirtschaftlicher Entwicklung. Die Zukunft kann erst entstehen, weil Menschen und Institutionen bereit sind, in der Gegenwart Entscheidungen über sie zu treffen. Damit verändert sich die Beziehung zwischen Preis und Zukunft. Üblicherweise erscheint sie als Einbahnstraße: Erwartungen über zukünftige Gewinne beeinflussen den gegenwärtigen Preis. Doch unter bestimmten Bedingungen wirkt der Preis selbst auf die wirtschaftliche Wirklichkeit zurück, die er bewertet. Hohe Unternehmensbewertungen können die Aufnahme von Eigenkapital erleichtern, Finanzierungsspielräume verändern und Investitionen begünstigen. Ein Unternehmen, dem Kapitalmärkte große zukünftige Möglichkeiten zutrauen, kann dadurch zusätzliche Mittel erhalten, um genau jene Infrastruktur, Forschung oder Kapazität aufzubauen, aus der diese Möglichkeiten entstehen sollen. Erwartung beschreibt die Zukunft dann nicht nur. Sie kann dazu beitragen, ihre Voraussetzungen hervorzubringen. Diese Rückwirkung macht hohe Bewertungen ökonomisch interessanter, aber nicht automatisch richtiger. Kapital kann Möglichkeiten schaffen; es kann ihren wirtschaftlichen Erfolg nicht garantieren. Ein hoher Marktwert kann Investitionen ermöglichen, aber keine zukünftige Nachfrage erzwingen. Er kann Forschung finanzieren, aber keinen technologischen Durchbruch sicherstellen. Er kann Kapazitäten aufbauen, aber nicht gewährleisten, dass diese Kapazitäten später mit ausreichend hohen Margen genutzt werden. Zwischen der Fähigkeit, eine Zukunft zu finanzieren, und der Fähigkeit, mit ihr die erwarteten Erträge zu erzielen, bleibt eine Differenz. Gerade in technologischen Umbruchphasen kann sie groß sein. Der gegenwärtige KI-Investitionszyklus macht auch diese Rückkopplung sichtbar. Die Aussicht auf eine große zukünftige Nachfrage rechtfertigt erhebliche Investitionen in Infrastruktur und Kapazitäten. Diese Investitionen erzeugen bereits heute Umsätze bei Unternehmen, die Rechenleistung, Halbleiter, Energie, Netze und andere Vorleistungen bereitstellen. Die dadurch entstehenden Umsätze können wiederum die Einschätzung bestätigen, dass ein großer neuer Markt entsteht, und weitere Investitionen plausibel erscheinen lassen. Ein solcher Prozess ist nicht notwendig spekulativ. Große technologische Veränderungen benötigen häufig Kapital, lange bevor ihr voller wirtschaftlicher Nutzen sichtbar wird. Die Schwierigkeit liegt an einer anderen Stelle: In einer frühen Phase lässt sich nur begrenzt unterscheiden, welcher Teil des beobachtbaren Wachstums bereits aus dauerhaft produktiver Nutzung entsteht und welcher Teil daraus resultiert, dass die Wirtschaft zunächst die Voraussetzungen für jene zukünftige Nutzung aufbaut, die sie erwartet. Genau deshalb kann dieselbe Entwicklung zugleich Ausdruck wirtschaftlicher Rationalität und Quelle zukünftiger Überkapazität sein. Unternehmen, die um mögliche technologische Führungspositionen konkurrieren, haben einen Anreiz, früh und umfangreich zu investieren. Wer zu spät investiert, könnte Marktpositionen verlieren, die später nur schwer zurückzugewinnen sind. Aus Sicht des einzelnen Unternehmens kann ein aggressiver Kapazitätsaufbau deshalb vernünftig erscheinen. Wenn viele Unternehmen gleichzeitig nach derselben Logik handeln, kann jedoch mehr Kapazität entstehen, als sich später zu den erwarteten Renditen nutzen lässt. Individuell nachvollziehbare Entscheidungen müssen in ihrer Summe kein ebenso günstiges Ergebnis hervorbringen. Die Möglichkeit von Überinvestitionen beweist deshalb weder Irrationalität noch einen bevorstehenden Zusammenbruch. Sie gehört zu den Unsicherheiten eines Investitionswettlaufs, dessen endgültige Nachfrage und Ertragsstruktur erst noch sichtbar werden. Darin liegt eine grundlegende Schwierigkeit von Kapitalmärkten. Sie müssen etwas bewerten, dessen Ausgang prinzipiell unbekannt ist, und sie müssen es tun, bevor die Unsicherheit verschwunden ist. Zukünftige Zahlungsströme werden erwartet, ihre Dauer geschätzt und ihr heutiger Wert unter Annahmen über Zinsen und Risiko bestimmt. Der beobachtbare Preis ist deshalb weder eine objektive Prognose noch Ausdruck einer einheitlichen Erwartung. Er ist das vorläufige Ergebnis unterschiedlicher Vorstellungen darüber, welche Zukunft wahrscheinlich, welche Rendite erforderlich und welches Risiko vertretbar erscheint. Der Marktpreis verdichtet diese Einschätzungen zu einer Zahl, ohne die Unsicherheit aufzuheben, aus der sie entstanden sind. Gerade deshalb kann sich ein Preis erheblich verändern, obwohl sich das Unternehmen selbst zunächst kaum verändert hat. Nicht die gegenwärtige Realität muss sich verändert haben; es kann genügen, dass dieselbe Realität unter anderen Annahmen über ihre Zukunft bewertet wird. Besonders deutlich wird das beim Verhältnis von Preis und Zeit. Je weiter erwartete Erträge in der Zukunft liegen, desto stärker hängt ihr heutiger Wert davon ab, mit welchem Satz sie auf die Gegenwart zurückgerechnet werden. Steigen die Renditen vergleichsweise sicherer Anlagen, verändert sich damit auch der Maßstab, an dem zukünftige Unternehmensgewinne bewertet werden. Bemerkenswert ist deshalb die Gleichzeitigkeit hoher Aktienbewertungen mit einem Kapitalmarktumfeld, in dem langfristiges Kapital wieder einen erheblichen Preis besitzt. Hohe Erwartungen müssen unter solchen Bedingungen nicht nur wirtschaftlich erfüllt werden; zugleich verändert sich der Maßstab, an dem zukünftige Erträge bewertet werden. Historische Bewertungsrelationen können Hinweise darauf geben, dass hohe Ausgangsbewertungen mit geringeren langfristigen Renditen verbunden sein können. Sie liefern jedoch keinen zuverlässigen Kalender für eine Korrektur. Ein hoch bewerteter Markt kann weiter steigen. Gewinne können über Jahre in eine Bewertung hineinwachsen. Kurse können stagnieren, während Unternehmensgewinne zunehmen und Bewertungsmultiplikatoren dadurch sinken. Erwartungen können sich außerdem als außergewöhnlich zutreffend erweisen. Die Vorstellung, hohe Bewertungen müssten zwangsläufig durch einen unmittelbar bevorstehenden Crash korrigiert werden, verwechselt deshalb Bewertung mit Timing. Ein Crash ist lediglich eine besonders sichtbare Form der Neubewertung. Auch eine Neubewertung selbst sollte nicht vorschnell als Beweis dafür verstanden werden, dass die frühere Erwartung irrational gewesen sei. Erwartungen entstehen aus Informationen, die zu einem bestimmten Zeitpunkt verfügbar sind. Später kommen neue Informationen hinzu. Technologien entwickeln sich schneller oder langsamer als angenommen, neue Wettbewerber treten auf, Finanzierungskosten verändern sich, Nachfrage wird besser sichtbar und die wirtschaftliche Lebensdauer von Investitionen lässt sich genauer beurteilen. Was unter früheren Voraussetzungen plausibel erschien, kann unter neuen Voraussetzungen anders bewertet werden. Kapitalmärkte korrigieren deshalb nicht nur Irrtümer. Sie korrigieren auch Erwartungen, deren Grundlagen sich verändert haben. Ein späterer Preis besitzt keinen privilegierten Zugang zur Wahrheit; er beruht lediglich auf einem anderen Informationsstand und anderen Annahmen über das, was noch kommen kann. Diese Perspektive verändert auch die verbreitete Erzählung von Euphorie und Crash. Im Rückblick entsteht leicht der Eindruck, hohe Preise hätten auf offensichtlicher Irrationalität beruht und die spätere Korrektur lediglich die Wirklichkeit wiederhergestellt. Eine solche Interpretation unterschätzt, wie schwierig Zukunft in dem Moment zu beurteilen ist, in dem Entscheidungen getroffen werden müssen. Manche Erwartungen erweisen sich als falsch. Andere sind in ihrer Richtung richtig, aber in ihrem Ausmaß zu weit gegangen. Wieder andere werden durch Entwicklungen enttäuscht, die zum Zeitpunkt der ursprünglichen Entscheidung kaum vorhersehbar waren. Zwischen rationaler Erwartung und späterer Enttäuschung besteht deshalb kein Widerspruch. Die Zukunft kann anders verlaufen, ohne dass ihre frühere Einschätzung vollkommen unvernünftig gewesen sein muss. Damit verändert sich auch die Bedeutung von Risiko. Es wird häufig mit einem negativen Ereignis verbunden: Rezession, Gewinneinbruch, technologischem Scheitern oder einem plötzlichen Kursverlust. Bei hohen Bewertungen kann eine Neubewertung jedoch unter wesentlich weniger dramatischen Bedingungen entstehen. Ein Unternehmen kann weiter wachsen, seine Marktposition behaupten und seine Gewinne erhöhen – und dennoch hinter dem zurückbleiben, was sein Preis bereits vorausgesetzt hatte. Eine Technologie kann erfolgreich sein, ohne jene Margen hervorzubringen, die in den Erwartungen enthalten waren. Investitionen können wirtschaftlich sinnvoll sein, aber später Renditen erzeugen als angenommen. Der Markt muss deshalb mit seiner Einschätzung der Richtung nicht falsch liegen, um bei der Bewertung zu optimistisch gewesen zu sein. Die Zukunft kann gut werden und dennoch nicht gut genug für den Preis, der bereits für sie bezahlt wurde. Mit steigenden Erwartungen verändert sich damit die Fehlertoleranz einer Bewertung. Entscheidend ist nicht mehr allein, ob eine Entwicklung positiv verläuft, sondern wie weit sie von dem abweichen darf, was der Preis bereits voraussetzt. Wachstum kann etwas später eintreten, Margen können etwas niedriger ausfallen, Wettbewerb kann etwas intensiver werden oder Kapital kann länger gebunden bleiben als erwartet. Keine dieser Entwicklungen muss das zugrunde liegende Unternehmen oder die betreffende Technologie grundsätzlich infrage stellen. In ihrer Summe können sie dennoch verändern, welcher Preis angemessen erscheint. Je mehr Zukunft ein Preis bereits enthält, desto weniger dieser Zukunft darf ausfallen. Diese Frage erhält zusätzliches Gewicht, wenn wenige sehr große Unternehmen einen ungewöhnlich hohen Anteil eines Aktienmarktes ausmachen. Dann konzentriert sich nicht nur Marktkapitalisierung, sondern auch die Bedeutung bestimmter Annahmen über Technologie, Wachstum und zukünftige Profitabilität. Das ist weder ein Beweis für Überbewertung noch für Instabilität; wirtschaftlich dominante Unternehmen können zu Recht große Indexgewichte besitzen. Doch eine Neubewertung ihrer Zukunftserwartungen reicht weiter, wenn dieselben Erwartungen einen erheblichen Teil des Gesamtmarktes tragen. Was zunächst wie eine Einschätzung einzelner Unternehmen erscheint, kann dadurch größere Bedeutung für Vermögen, Kapitalallokation und die Wahrnehmung wirtschaftlicher Zukunft gewinnen. Zwischen dem, was heute bereits wirtschaftliche Realität ist, und dem, was künftig eintreten muss, damit ein Preis plausibel bleibt, liegt deshalb bei jeder Bewertung ein Raum von Annahmen. Bei hohen Bewertungen kann dieser Raum erheblich werden. Dann genügt es nicht, dass ein Unternehmen erfolgreich bleibt oder eine Technologie ihre wirtschaftliche Bedeutung beweist. Mehrere Entwicklungen müssen über längere Zeit ausreichend günstig verlaufen: Nachfrage, Wettbewerb, Margen, Kapitalproduktivität, Finanzierung und technologische Entwicklung. Gleichzeitig können hohe Bewertungen selbst dazu beitragen, Kapital für diese Entwicklung zu mobilisieren. Darin liegt die eigentümliche Doppelrolle der Erwartung: Sie versucht, eine noch unbekannte Zukunft zu bewerten, und kann zugleich Ressourcen in Bewegung setzen, aus denen diese Zukunft entsteht. Ein hoher Preis ist deshalb nicht notwendig Ausdruck eines Irrtums. Er kann Ausdruck einer anspruchsvolleren Zukunft sein. Das Risiko liegt dann nicht allein in der Möglichkeit eines schlechten Ausgangs, sondern in der Zahl guter Entwicklungen, die bereits vorausgesetzt werden. Genau deshalb führt die Frage nach einem möglichen Crash in die falsche Richtung. Sie sucht nach einem Ereignis, einem Zeitpunkt und einem Auslöser, während Bewertung ein Verhältnis beschreibt – das Verhältnis zwischen dem, was heute bezahlt wird, und dem, was morgen daraus werden muss. Dieses Verhältnis kann sich abrupt verändern. Es kann sich aber ebenso über Jahre normalisieren, weil Gewinne wachsen, Erwartungen sinken oder Preise lange Zeit weniger stark steigen als die wirtschaftliche Leistung. Entscheidend ist nicht die spektakulärste Form der Anpassung, sondern die Distanz zwischen der wirtschaftlichen Gegenwart und jener Zukunft, die ein Preis bereits voraussetzt. Kapitalmärkte haben keine andere Möglichkeit, als Zukunft zu bewerten. Darin liegt ihre wirtschaftliche Funktion. Mehr noch: Indem sie Kapital auf der Grundlage solcher Bewertungen mobilisieren, wirken sie unter bestimmten Bedingungen an der Entstehung dieser Zukunft mit. Doch gerade diese produktive Kraft der Erwartung hebt ihre Grenzen nicht auf. Kapital kann Voraussetzungen schaffen, aber keine Ergebnisse garantieren. Investitionen können Möglichkeiten eröffnen, aber nicht bestimmen, welcher wirtschaftliche Wert aus ihnen entsteht und bei wem er schließlich verbleibt. Entscheidend ist deshalb nicht, ob Erwartungen in einem Preis enthalten sind, sondern welche Anforderungen diese Erwartungen an eine noch unbekannte Wirklichkeit stellen. Eine hohe Bewertung kann durch außergewöhnliche wirtschaftliche Entwicklung gerechtfertigt werden. Sie kann sich über steigende Gewinne normalisieren, über Jahre bestehen oder durch veränderte Erwartungen korrigiert werden. Die schwierigere Möglichkeit liegt dazwischen: Die Zukunft kann wirtschaftlich erfolgreich, technologisch transformativ und für viele Unternehmen hochprofitabel werden – und dennoch hinter dem zurückbleiben, was der heutige Preis bereits von ihr verlangt. Märkte können mit einer schlechten Zukunft falsch liegen. Sie können mit einer guten Zukunft recht haben – und mit ihrem Preis trotzdem falsch. QUELLENNACHWEIS Board of Governors of the Federal Reserve System (2026): Financial Stability Report. Washington, D.C., May 2026. Der Bericht dokumentiert unter anderem erhöhte Bewertungskennzahlen am US-Aktienmarkt und eine historisch niedrige Schätzung der Aktienrisikoprämie. Federal Reserve – Financial Stability Report, May 2026 International Monetary Fund (2026): Global Financial Stability Report: Global Financial Markets Confront the War in the Middle East and Amplification Risks. Washington, D.C., April 2026. Der Bericht untersucht unter anderem erhöhte Bewertungen, Marktkonzentration sowie Risiken und Verflechtungen im Umfeld umfangreicher KI-bezogener Investitionen. IMF – Global Financial Stability Report, April 2026 Bank for International Settlements (2026): Financing the AI boom: from cash flows to debt. BIS Bulletin, No. 120. Basel, 2026. Untersuchung der Größenordnung, Finanzierung und möglichen finanziellen Verwundbarkeiten des KI-Investitionszyklus. BIS – Financing the AI boom Rungcharoenkitkul, Phurichai (2026): The AI Investment Race. BIS Working Papers, No. 1367. Bank for International Settlements, Basel, 14 July 2026. Modellanalyse des Wettbewerbs um KI-Investitionen und möglicher Überinvestitionen; keine Prognose eines bevorstehenden Markteinbruchs. BIS – The AI Investment Race Campbell, John Y.; Shiller, Robert J. (2001): Valuation Ratios and the Long-Run Stock Market Outlook: An Update. NBER Working Paper No. 8221. DOI: 10.3386/w8221. Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Ausgangsbewertungen und langfristiger Aktienmarktentwicklung. NBER – Campbell & Shiller Adam, Klaus; Nagel, Stefan (2022): Expectations Data in Asset Pricing. NBER Working Paper No. 29977. Überblick über empirische Forschung zu subjektiven Erwartungen von Anlegern und deren Bedeutung für Vermögenspreise. NBER – Expectations Data in Asset Pricing Gilchrist, Simon; Himmelberg, Charles P.; Huberman, Gur (2004): Do Stock Price Bubbles Influence Corporate Investment? NBER Working Paper No. 10537. Untersuchung der Verbindung zwischen Aktienbewertungen, Eigenkapitalfinanzierung und realen Unternehmensinvestitionen. NBER – Do Stock Price Bubbles Influence Corporate Investment?