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Apollo-Chefvolkswirt Slok sieht außerhalb der Mag 7 keinen KI-Ertrag

Die Note stützt sich auf flache Margen und Umsatz je Beschäftigtem im S&P 493. Ob KI die Ursache ist, belegen die Charts nicht. NBER- und Goldman-Studien stützen den Befund eher, JPMorgans Gewinnzahlen widerlegen ihn nicht direkt.

· Veröffentlicht: 25.10.2026 ·3 Min Lesezeit
Apollo-Chefvolkswirt Slok sieht außerhalb der Mag 7 keinen KI-ErtragMit KI erstellt
Inhalt
◆ Fakten auf einen Blick
  • Torsten Slok, Partner und Chefvolkswirt von Apollo Global Management, veröffentlichte die Note am 24.10.2026.
  • Laut Note steigt der Umsatz pro Beschäftigtem bei den Mag 7, beim S&P 493 ist er flach.
  • Die Gewinnmargen steigen bei den Mag 7 und sind beim S&P 493 flach.
  • Solange agentische KI auf einen kleinen Teil der Wirtschaft beschränkt bleibt, sind die makroökonomischen Effekte sehr begrenzt.
  • Die Schlussfrage lautet, ob der Mainstream günstige Intelligenz in Umsatzwachstum und höhere Margen umsetzt.

Apollo-Chefvolkswirt Slok sieht außerhalb der Mag 7 keinen KI-Ertrag

Torsten Slok, Partner und Chefvolkswirt von Apollo Global Management, hält in seiner Daily-Spark-Note vom 24. Oktober 2026 („No Signs of AI Payoff Outside the Tech Sector“) fest: Außerhalb der Techbranche hat KI bislang keinen finanziellen Ertrag gebracht. Bei den Mag 7 steigen Umsatz je Beschäftigtem und Gewinnmargen. Beim S&P 493 sind beide flach. Außerdem gebe es weiterhin keine Anzeichen dafür, dass KI das Produktivitätswachstum erhöht.

Fünf Charts stellt die Note nebeneinander: Umsatz je Beschäftigtem, Gewinnmargen, Produktivitätswachstum, die Konzentration der KI-Ausgaben und die finanzielle Basis der größten KI-Abnehmer. Neu ist die These nicht. Das vorliegende Material enthält keine wesentlich neuen Daten.

Was der S&P 493 misst und was nicht

Der S&P 493 ist der S&P 500 ohne Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia und Tesla. Mit „Nicht-Tech“ ist er nicht gleichzusetzen. Ausgeschlossen werden nur diese sieben Konzerne. Die übrigen Technologiefirmen des Index bleiben in der Vergleichsgruppe.

Slok stützt sich auf breite Kennzahlen. Daraus folgt nichts über einzelne Unternehmen. Ausgeschlossen ist damit auch nicht, dass Betriebe außerhalb der Techbranche von KI profitiert haben. Die Formel vom „zero financial payoff“ ist Sloks Deutung. Die Charts zeigen Kennzahlen, belegen aber nicht, dass KI die Ursache der flachen Werte ist oder dass ihr Ausbleiben dahintersteckt.

Token-Ausgaben: VC-Firmen zahlen, der Mainstream zögert

Laut Slok geben VC-finanzierte Unternehmen zunehmend Geld für Tokens aus. Der Mainstream benötige das neueste Modell nicht und sei nicht bereit, dafür zu zahlen. Blieben agentische KI und Token-Ausgaben auf einen kleinen Teil der Wirtschaft beschränkt, seien die makroökonomischen Effekte sehr begrenzt.

Außerdem behauptet Slok, Unternehmen im Mainstream zögen sich zurück. Sie sähen Token-Ausgaben nicht mehr als Wachstumsquelle, sondern als Kostenposten, der die Margen drücke. Das beschreibt ein Verhalten. Im vorliegenden Auszug fehlt dafür ein erkennbarer Datenbeleg. Prüfen ließe sich die Behauptung über Ausgabendaten bei Nicht-Tech-Firmen oder über die Charts 4 und 5.

Die Schlussfrage der Note lautet, ob der Mainstream trotz kommodifizierter Modelle günstige Intelligenz in höheres Umsatzwachstum und höhere Margen umsetzen kann. Slok hält das für schwieriger als gedacht, weil Geschäftsintelligenz vor allem Urteilsvermögen sei.

NBER und Goldman: Hohe Nutzung, kleine gesamtwirtschaftliche Effekte

Eine NBER-Umfrage (Working Paper 34836) erfasste knapp 6.000 Führungskräfte in den USA, Großbritannien, Deutschland und Australien, Befragungszeitraum November 2025 bis Januar 2026. Demnach nutzen 69 bis 70 Prozent der Firmen KI. In den USA sind es 78 Prozent, in Australien 59 Prozent. Die Effekte auf Beschäftigung und Produktivität seien bislang klein. Größere und produktivere Firmen setzen KI häufiger ein. Beteiligt waren unter anderem die Deutsche Bundesbank, die Bank of England und die Federal Reserve Bank of Atlanta.

Goldman-Ökonom Ronnie Walker schreibt in einer Analyse zur Q4-Berichtssaison, es gebe weiterhin keinen aussagekräftigen Zusammenhang zwischen Produktivität und KI-Adoption auf gesamtwirtschaftlicher Ebene. Für zwei lokale Anwendungsfälle berichtet er einen mittleren Produktivitätsgewinn von etwa 30 Prozent.

Beide Arbeiten messen anderes als Slok: Nutzung und Anwendungsfälle in Firmen jeder Größe beziehungsweise Selbstauskünfte statt Finanzkennzahlen großer US-Konzerne. Hohe Nutzung verträgt sich mit flachen Margen. Da auch diese Arbeiten keine großen gesamtwirtschaftlichen Effekte finden, stützen sie Sloks Befund eher, als dass sie ihm widersprechen.

JPMorgan sieht Gewinn-Boom, aber das ist kein direkter Widerspruch

JPMorgan Private Bank spricht von einem „Earnings Super Cycle“, der breiter werde. Die Gewinne je Aktie im S&P 500 lagen im zweiten Quartal um 52 Prozent über dem Vorjahr. Ohne Einmalgewinne großer Techfirmen betrug das Plus 34 Prozent. Für das dritte Quartal werden rund 29 Prozent erwartet.

Sloks Befund widerlegt das nicht direkt. JPMorgan betrachtet den Gesamtindex. Eine Aufschlüsselung nach Mag 7 und S&P 493 fehlt im Auszug, ebenso eine Zuschreibung der Gewinne auf KI. Zudem geht es um Gewinne je Aktie, Slok dagegen um Margen und Umsatz je Beschäftigtem. Nominale Gewinne können steigen, während die Margen flach bleiben. Ein direkter Vergleich ist mit dem vorliegenden Material nicht möglich. Was das für Investoren bedeutet, geben die Quellen nicht her.

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Andreas Rüdiger
Herausgeber & Redaktionsleitung · KI-Modelle, Technik & Business

Andreas Rüdiger ist Gründer der Agentur INREMA und verantwortet KI Spotlight redaktionell. Sein Schwerpunkt liegt auf KI-Modellen, Recheninfrastruktur, technischen Entwicklungen und der wirtschaftlichen Einordnung. Er sorgt dafür, dass komplexe KI-Themen verständlich und nachvollziehbar aufbereitet werden. Mehr zu ihm auf inrema.de und andiger.de.

Quellen

  1. hyper.ai ↗

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