Alle warten auf Nvidia, aber das wirklich unterschätzte Unternehmen könnte Amazon sein.

Im vergangenen Jahr war Generative AI nicht nur das große Thema der Tech-Branche, sondern prägte nahezu die Hauptlinie der globalen Kapitalmärkte. In dieser weltweiten Welle der Intelligenz wurde Nvidia durch seine GPU-Rechenmonopolstellung zum unangefochtenen „Wasserverkäufer“, Microsoft band sich an OpenAI und integrierte Copilot in jede Ecke der Büroszene, während Google mit seiner tiefen technischen Basis versuchte, Suche und Ökosystem neu zu gestalten. Diese drei Unternehmen standen im Rampenlicht, ihre Aktienkurse erreichten immer neue Höchststände, die Bewertungslogik wurde grundlegend umgekrempelt.

Doch in diesem Trubel rund um AI blieb ein anderer Gigant, der ebenfalls tief in AI-Infrastruktur, Daten, Anwendungen und kommerzielle Kreisläufe eingebettet ist, über einen langen Zeitraum auffallend „still“ – Amazon. Obwohl Amazon mit AWS über die weltweit größte Cloud-Computing-Plattform und das umfangreichste Einzelhandelsnetzwerk verfügt, erschien das Unternehmen im AI-Handelsnarrativ des Sekundärmarkts wie eine vergessene Ecke. Die Kursentwicklung war zwar solide, aber von der Bewertungsprämie, die Nvidia oder Microsoft genießen, war Amazon weit entfernt.

Vor diesem Hintergrund hat Morgan Stanley kürzlich eine etwas „gegen den Konsens“ gerichtete Analyse veröffentlicht: Amazon erhält weiterhin ein „Overweight“-Rating, das Kursziel liegt bei 300 US-Dollar, und es wird explizit darauf hingewiesen – AWS und das Einzelhandelsgeschäft werden vom Markt systematisch als Nutznießer von Generative AI unterschätzt. Diese Einschätzung sorgte wie ein Stein im ruhigen See für Nachdenken in der Investmentwelt.

Damit stellen sich Fragen: Ist Amazons „Stille“ bei der heutigen, überlaufenen AI-Erzählung ein Ausdruck von Marktrationalität oder eine verpasste Chance? Ist Amazon heute ein seltener „Einstiegszeitpunkt“ oder ein von AI-Erzählung neu verpackter, aber antriebsloser Riese? Um dies zu beantworten, müssen wir den Lärm des Marktes durchdringen und Amazons wahre Rolle im Zeitalter der AI neu betrachten.

Aus Sicht von Marktstimmung und Erzählungslogik wirkt Amazon tatsächlich nicht wie ein typischer AI-Kernwert. Im Stereotyp der Investoren wird bei AI-Investments nach „Reinheit“ und „Explosivität“ gesucht. Nvidia überzeugt mit seinem „Rechenmonopol“-Narrativ, jede Entwicklungsstufe der großen Modelle führt direkt zu Nachfrage nach H100-, B200-Chips; Microsoft bietet mit „OpenAI + Copilot“ eine sexy Produkterzählung, die ein exponentielles Wachstum der Software-Aboumsätze verspricht.

Demgegenüber erscheint Amazons AI-Geschichte zerstreut, langsam, fast schwerfällig. Es gibt kein C-Endmodell wie Sora oder GPT-4, das landesweite Diskussionen auslöst, die AI-Strategie ist vielmehr im B2B-Service und Backend-Effizienzverbesserung versteckt. Diese „wenig sexy“ Eigenschaft ist der Ausgangspunkt für die Unterschätzung Amazons.

Die Marktbewertung von Amazon verharrt seit langem auf zwei alten Narrativen. Erstens: „Einzelhandelsimperium“ – trotz hoher Umsätze sind die Margen im E-Commerce niedrig, hohe Logistikkapitalausschüttungen gelten als „mühsame Arbeit“. Zweitens: „Cloud-Computing-Sorgen“ – AWS ist zwar Marktführer, aber das Wachstum hat sich in den letzten Quartalen verlangsamt und der Konkurrenzdruck durch Microsoft Azure und Google GCP wächst; der Markt fürchtet, dass Amazons Cloud-Marktanteil im AI-Zeitalter erodiert. In diesem alten Rahmen wird AI nur als „i-Tüpfelchen“ betrachtet, um Logistik zu optimieren oder beim Coden zu helfen, aber nicht als Kernvariable für eine strukturelle Neubewertung.

Doch diese Sichtweise übersieht eine entscheidende Tatsache: Generative AI ist kein Feld, das nur durch Modellstärke gewonnen wird, sondern ein Systemprojekt, das stark von Rechenleistung, Daten, Anwendungsszenarien und wirtschaftlichem Kreislauf abhängt. Das Training großer Modelle benötigt immense Rechenleistung, Inferenz braucht stabile, latenzarme Infrastruktur, Anwendungen benötigen reichhaltige Datenszenarien, und Kommerzialisierung setzt ein ausgereiftes Zahlungs- und Nutzersystem voraus.

In diesen vier Dimensionen verfügt Amazon exakt über Skalenvorteile – und diese sind eher versteckt. Im Gegensatz zu Unternehmen, die auf ein einzelnes Spitzenmodell oder Hardwareprodukt setzen, ist Amazons AI-Fähigkeit wie „Wasser, Strom und Gas“: Es verkauft nicht direkt „Intelligenz“, sondern den „Boden“, aus dem Intelligenz entsteht. Der Markt unterschätzt Amazon, weil er gewöhnt ist, nach „Goldgräbern“ zu suchen, und dabei den „Infrastruktur-Dienstleister“ am Flussufer übersieht, der gleichzeitig Schaufeln, Karten, Zelte und Transportschiffe bereitstellt. Diese verzögerte Erkenntnis ist die Wurzel der Erwartungsdifferenz.

Was Morgan Stanley dazu bewegt hat, Amazon wieder optimistischer zu sehen, ist nicht die Frage, ob Amazon das „stärkste Modell“ hat, sondern die Position in der AI-Wertschöpfungskette. Wenn AI von der „Technologie-Demonstration“ zur industriellen Umsetzung voranschreitet, bilden AWS und das Einzelhandelsgeschäft die solidesten „Cash-Maschinen“ des AI-Zeitalters.

Zunächst Amazon Web Services (AWS): Im Zeitalter von Generative AI hat sich die Rolle des Cloud Computings grundlegend gewandelt – von klassischem „IT-Outsourcing“ zu „Rechenfabrik + Modell-Hosting-Plattform“. Training, Inferenz, Finetuning und Deployment großer Modelle verbrauchen reale Rechenressourcen. Für die meisten Unternehmen sind eigene Cluster zu teuer und technisch zu anspruchsvoll – Cloud ist die einzige Wahl. Genau hier glänzt AWS bei der Monetarisierung.

Im Vergleich zu Microsoft Azure, das stärker auf „softwaregebundene AI“ (eigene Modelle und Office-Integration) setzt, oder Google, das den Fokus auf Technik legt, liegt der größte Vorteil von AWS in „Neutralität“ und „Skaleneffekten“. Im AI-Zeitalter wächst bei Unternehmenskunden die Sorge um Datenschutz und Vendor-Lock-in. AWS ermöglicht über die Bedrock-Plattform die freie Wahl von Drittanbieter-Modellen wie Anthropic, Meta, AI21 etc., unterstützt aber auch eigene Modelle der Unternehmen. Ob Start-up oder Großkonzern – alle brauchen stabile, latenzarme, skalierbare Rechen- und Cloudservices. Damit profitiert AWS am meisten von der AI-Welle, ohne vom Erfolg einzelner Modelle abhängig zu sein. Solange der AI-Traffic wächst, wachsen auch die AWS-Umsätze. Darüber hinaus bieten die eigenen Trainium- und Inferentia-Chips von Amazon den Kunden ein attraktiveres Preis-Leistungs-Verhältnis bei der Rechenleistung und stärken so den Kostenvorteil weiter.

Oft übersehen wird der Zusammenhang zwischen Amazons Einzelhandelsgeschäft und AI. Der Markt interpretiert AI-Anwendungen im Einzelhandel oft eng als „Chatbots für den Kundenservice“, doch das ist nur die Spitze des Eisbergs. Generative AI bringt bei Lieferkettenprognosen, Bestandsoptimierung, Werbung und personalisierten Empfehlungen einen weitaus höheren ROI als „Demonstrations-AI“.

Amazon besitzt eines der komplexesten und datenintensivsten Einzelhandelssysteme der Welt. Von Klicks, Browsen, Warenkorb bis Zahlung, Logistik und After-Sales – jeder Schritt erzeugt riesige Datenmengen. Jede Effizienzsteigerung durch AI lässt sich hier fast direkt in Margenverbesserungen umsetzen. Beispielsweise können durch AI präzisere Absatzprognosen Überbestände und Umlagerungskosten reduziert werden; generative AI verbessert Produktseiten und Werbemittel, was die Konversionsrate erhöht; AI-optimierte Logistikwege senken die Kosten der letzten Meile.

Während der Markt noch darüber diskutiert, „wann AI Geld verdient“ oder „was die nächste Killer-App ist“, hat Amazon diesen Case intern bereits leise realisiert. Das Einzelhandelsgeschäft hat einen hohen Operating Leverage: Sobald die von AI getriebene Effizienzsteigerung die Fixkosten deckt, wird der frei werdende Cashflow enorm sein. Diese stille Gewinnfreisetzung ist zwar weniger aufregend als ein neues Modell, bietet aber in der Finanzmodellierung mehr Sicherheit und Nachhaltigkeit.

Da Amazon über so starke AI-Kompetenzen verfügt, ist nun der richtige Einstiegszeitpunkt? Die eigentliche Frage ist nicht, ob Amazon „AI hat“, sondern ob der Markt, wenn AI vom Narrativ zur Realisierung wird, dieses sichere Cashflow-Modell neu bewertet.

Aus Bewertungssicht genießt Amazon derzeit keine Prämie, die seiner Rolle als AI-Infrastruktur entspricht. Im Vergleich zu AI-Hardwareunternehmen, die stark von einzelnen Produktzyklen oder Investitionen abhängen, ist das Risiko bei Amazon geringer, aber auch die Fantasie ist stärker beschnitten. Nvidia wird als „Wachstumsaktie“ bewertet, Microsoft als „Monopolsoftware“ – Amazon aber trägt weiterhin den „traditionellen Einzelhandelsabschlag“.

Genau hier liegt die Meinungsverschiedenheit:

Pessimisten argumentieren, dass Amazon zu groß sei; das zusätzliche AI-Einkommen bringe angesichts der Billionenumsätze nur „marginale Verbesserungen“ und könne den Aktienkurs nicht stark steigern. Sie sorgen sich um Wachstumsengpässe im Cloudgeschäft und die Anfälligkeit des Einzelhandels bei makroökonomischen Schwankungen.

Optimisten – darunter Morgan Stanley – setzen darauf, dass sobald AWS und Einzelhandel gleichzeitig in die AI-getriebene Gewinnfreisetzung eintreten, der Markt Amazon mit einem neuen Modell bewerten muss. Es geht nicht nur um Einkommenssteigerung, sondern um strukturelle Margenerweiterung. Mit dem wachsenden Anteil margenstarker AI-Services bei AWS und den sinkenden Kosten im Einzelhandel durch AI entsteht ein „Davis Double Play“.

Das Kernproblem der Frage „Kann man jetzt einsteigen“ hängt daher nicht von kurzfristigen Kursschwankungen oder Quartalszahlen ab, sondern von einer grundlegenden Investmentphilosophie:

Glauben Sie, dass die größten Gewinner der AI diejenigen sind, die „Träume verkaufen“ – oder die, die „Rechnungen kassieren“?

„Träumeverkäufer“ leben von Technologie- und Visionserzählungen, haben hohe Volatilität und Potenzial, aber auch großes Risiko; „Rechnungssammler“ verlassen sich auf Infrastruktur und Ökonomie, profitieren immer, unabhängig davon, welche Anwendungsebene gewinnt. In der Frühphase von AI jagt der Markt Träumen nach, doch mit fortschreitender Skalierung werden Cashflow und Sicherheit zu den knappen Gütern.

Wenn Sie an Letzteres glauben, steht Amazon heute vielleicht an einem übersehenen Startpunkt. Es muss nicht jedes Modell-Ranking gewinnen, sondern nur sicherstellen, dass jede AI-Anwendung in der Cloud zahlt und jede durch sein Empfehlungssystem vermittelte Transaktion Gewinn bringt. Dieses Geschäftsmodell ist im AI-Zeitalter nicht überholt, sondern wird durch den explodierenden Bedarf an Rechenleistung und Daten sogar noch solider.

Ein Blick auf die Geschichte der Tech-Aktien zeigt: Jede technologische Revolution durchläuft die Phasen „Technologieboom – Blasenbildung – Entzauberung – Rückkehr zum Wert“. Aktuell befinden wir uns im Übergang von der Blasenbildung zur Entzauberung. Der Markt erkennt: Nicht jedes Unternehmen mit AI-Etikett wird überleben, aber jene, die Rechenleistung, Daten und Anwendungsszenarien besitzen, werden mit zunehmender AI-Durchdringung an Wert gewinnen.

Das Besondere an Amazon ist, dass es sowohl König der alten Ära (E-Commerce und Logistik) als auch Fundament der neuen Zeit (Cloud und AI) ist. Diese doppelte Identität lässt Amazon an den Kapitalmärkten verschwommen erscheinen, bietet aber auch eine gewisse Sicherheit. Das 300-Dollar-Kursziel von Morgan Stanley ist nicht nur eine Zahl, sondern die Bestätigung des Paradigmenwechsels von „Wachstumsangst“ zu „Gewinnfreisetzung“.

Für Investoren geht es bei Amazon nicht mehr um FOMO (Fear Of Missing Out), sondern um die rationale Kalkulation der Wertschöpfung innerhalb der AI-Industriekette. Wenn die Welle abebbt, werden die wirklichen Rechnungssammler ihren Wert beweisen. Amazon wird vielleicht nicht wie Nvidia kurzfristig seinen Kurs verdoppeln, bietet aber im AI-Langstreckenlauf eine verlässlichere Zinseszinsrendite. Angesichts der extrem gestiegenen AI-Konsensuswerte könnte der Blick auf diesen stillen Riesen genau der Anfang der Rückkehr des Kapitals zur Vernunft sein.