Sequoia Capital 2026 KI-Trend-Ausblick: Während der Ausbau der Rechenleistung sich verlangsamt, bleibt das Wachstum neuer KI-Startups ungebrochen

Sequoia Capital (Sequoia Capital) Partner David Cahn weist in seinem AI-Trend-Ausblick für 2026 darauf hin, dass sich der Markt in einer Übergangsphase befindet, in der die Investitionsstimmung abkühlt, die fundamentalen Aspekte von AI jedoch weiterhin voranschreiten. Nach 2026 wird die AI-Entwicklung gleichzeitig auf zwei Wegen voranschreiten: Einerseits verzögern sich der Bau von Rechenzentren und die Zeitpläne für AGI, andererseits expandiert die tatsächliche Anwendung von AI weiterhin, insbesondere das Wachstumspotenzial von AI-Startups bleibt bestehen, auch wenn der Markt abkühlt.

Investitionsvolumen wächst weiter, reale AI-Umsätze bleiben deutlich hinter den Erwartungen zurück

Cahn erklärt, dass vor 2026 die Kapitalausgaben großer Tech-Unternehmen für AI weiterhin stark bleiben. Google und Meta investieren weiterhin erheblich, Microsoft und Amazon passen ihre Investitionen leicht an, aber die langfristige Ausrichtung bleibt unverändert. Allerdings zeigen sich erste Ermüdungserscheinungen in der Lieferkette, einige Zulieferer sind vorsichtig hinsichtlich der Nachhaltigkeit der Endnachfrage.

Hinsichtlich der Umsätze liegt das tatsächliche Umsatzpotenzial der AI-Industrie derzeit noch im Bereich von einigen Milliarden US-Dollar, was deutlich hinter den Investitionen in den nächsten fünf Jahren in den Bau von Rechenzentren und Energieinfrastruktur in Billionenhöhe zurückbleibt. Auf Anwendungsebene konzentrieren sich die wirklich skalierenden Produkte vor allem auf Programmierwerkzeuge und Modelle wie ChatGPT. Viele große Unternehmen stehen bei der Integration von AI vor Herausforderungen und erzielen nur begrenzte Erfolge.

Schnell steigende Nachfrage, Lieferketten werden zur ersten Belastungsprobe

Cahn ist der Ansicht, dass die strukturellen Belastungen im ersten Zeitplan von 2026 aus der kontinuierlich steigenden Nachfrage nach Rechenleistung resultieren, wobei die Lieferkette nur schwer mit dem Tempo des Wachstums Schritt halten kann.

Im Bereich der fortschrittlichen Fertigungstechnologien verfügen TSMC und ASML über eine hoch konzentrierte, nahezu monopolartige Marktstellung. Ihre Kapazitätserweiterung erfolgt vorsichtig, eine Beschleunigung durch externe Faktoren ist kaum möglich. Angesichts der steigenden Nachfrage nach AI-Chips könnte dieses langsame Wachstum im Jahr 2026 zu tatsächlichen Kapazitätsengpässen führen.

Verzögerungsrisiken bei Bau und Personalengpässen nehmen zu

Neben der Wafer-Produktion weist Cahn auch auf Risiken bei den späteren Bauphasen der Rechenzentren hin. Wenn die Bauarbeiten in der Endphase sind, könnten wichtige Anlagen wie Generatoren, Kühlsysteme und technisches Fachpersonal zu Engpässen werden, die den Fortschritt verzögern.

Da die meisten AI-Unternehmen auf das gleiche Versorgungssystem zugreifen, kann eine Verzögerung in einem einzelnen Bereich den gesamten Bauzeitplan erheblich beeinflussen. Sequoia warnt, dass 2026 das erste Jahr sein wird, in dem der Markt die industriellen Liefer- und Personalengpässe umfassend überprüft, um festzustellen, ob sie wirklich bereit sind.

Bauzyklen treten in die Phase der Offenlegung, AGI-Zeitplan verschiebt sich nach hinten

Cahn erklärt, dass ein AI-Rechenzentrum durchschnittlich etwa zwei Jahre für den Bau benötigt. Mit dem Start zahlreicher Projekte im Jahr 2024 und den Investitionen, die 2025 in die Wirtschaft einfließen, wird 2026 die Phase der Ergebnisüberprüfung eingeleitet.

Wenn große Cloud-Anbieter AI-Chips horten, ohne sie sofort zu deployen, wird dies vom Markt als ein bedeutendes Signal für eine Verzögerung gewertet. Gleichzeitig verschiebt sich die Entwicklung von AGI, da die ursprünglich propagierte „2027 AGI“-Theorie seit Mitte 2025 zunehmend nach hinten verschoben wird. Die neue Mainstream-Meinung ist, dass AGI frühestens in den 2030er Jahren realisierbar sein wird.

AI-Adoption schreitet voran, Startups werden die Hauptprofiteure

Im Vergleich zur Unsicherheit bei Hardware-Bau und AGI-Zeitplan ist die Adoption von AI selbst deutlich klarer. Selbst wenn die Marktstimmung abkühlt, beschleunigt sich die tatsächliche Implementierung von AI in der Praxis weiterhin. Herausragende Startups wachsen schnell von Null auf Umsätze in Milliardenhöhe, und ab 2026 werden zunehmend Startups mit Umsätzen in der Milliarden-Dollar-Klasse erwartet.

Cahn beobachtet auch, dass führende AI-Startups eine hohe Betriebseffizienz zeigen, wobei einige Unternehmen mit nur einem Mitarbeiter Jahresumsätze von über einer Million US-Dollar erzielen. Sie nutzen AI-Agents, um interne Prozesse zu optimieren, was einen selbstverstärkenden Betriebskreislauf schafft. Im Gegensatz dazu stehen große Unternehmen, die bei der Einführung von AI auf organisatorische und Integrationshürden stoßen, was die Ergebnisse begrenzt. Dies schafft mehr Raum für spezialisierte, reife Startups, die sich auf einzelne Szenarien und Produkte konzentrieren.

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