Das Capex der fünf größten Big-Tech-Konzerne für Rechenzentren überstieg 2025 die Marke von 400 Mrd. $, wobei für 2026 ein weiteres Plus von 75% erwartet wird (IEA) — ein beispielloses Investitionstempo in der Geschichte der digitalen Infrastruktur. Doch wer reales Kapital alloziert, weiß: Ein Rechenzentrum allein ist nur das letzte Glied einer sehr viel längeren und sehr viel kapitalintensiveren Kette. Das Kapital folgt dieser Kette bereits stromaufwärts — hin zu Halbleitern, Robotik, autonomen Systemen. Dort entscheidet sich die nächste Phase.
Das konkreteste Signal kommt von den Halbleitern, nicht von der Software. TSMC kündigte im März 2025 eine zusätzliche Investition von 165 Mrd. $ in den USA an — drei neue Fabriken, zwei Anlagen für Advanced Packaging, ein F&E-Zentrum — beschrieben als das größte einzelne ausländische Direktinvestment in der Geschichte der US-Industrie. Das ist keine isolierte Ankündigung: PwC schätzt, dass die globalen Investitionen in neue Halbleiterfabriken zwischen 2024 und 2030 auf 1,5 Billionen $ steigen werden — mehr als in den zwei vorangegangenen Jahrzehnten zusammen; allein TSMC hat seine Capex-Guidance für 2026 auf 52-56 Mrd. $ angehoben, gegenüber tatsächlich ausgegebenen 40,9 Mrd. $ im Jahr 2025. Das ist Kapital, das zu Beton, Stahl, Baugenehmigungen, EPC-Verträgen und Lieferkette wird — genau die Art von kapitalintensivem Programm, das Governance auf institutionellem Niveau verlangt, nicht nur den Glauben an die These.
Dieselbe Verschiebung zeigt sich in der Robotik und bei autonomen Systemen: 27,6 Mrd. $ flossen 2025 in Venture Capital für Robotik und "physical AI", verteilt auf über 1.000 Deals (PitchBook) — autonome Drohnen sowie Verteidigungs- und Sicherheitssysteme bilden dabei das größte Einzelsegment. Am weiteren Ende desselben Spektrums liegt Quantencomputing: Die Investitionen in Quantum-Tech-Start-ups stiegen von 2 Mrd. $ im Jahr 2024 auf 12,6 Mrd. $ im Jahr 2025 — das 6,3-Fache innerhalb eines einzigen Jahres (McKinsey), wobei privates Kapital zum ersten Mal die öffentliche Finanzierung übertraf. Künstliche Intelligenz, mit anderen Worten, hört auf, eine reine Software-Geschichte zu sein: Sie wird zu einer Geschichte physischer Assets — Fabriken, Hardware, Maschinen, die sich in der realen Welt bewegen und Daten verarbeiten.
Für alle, die diese Zahlen mit der Disziplin des CGE Alignment Index lesen — Kapital · Governance · Umsetzung —, ist der Punkt klar: Je weiter sich das Kapital in Richtung Hardware und physische Infrastruktur verlagert, desto stärker verschiebt sich das Risiko vom Finanziellen zum Technischen und Exekutiven. Ein Fabrikprogramm über 165 Mrd. $ lässt sich nicht wie eine Software-Venture-Runde steuern: Es braucht klare Entscheidungsrechte, echte ingenieurtechnische Aufsicht auf der Baustelle und entlang der Lieferkette, Boards mit echten Kompetenzen, Reporting auf institutionellem Niveau — dieselbe Disziplin, die ich in einem europäischen Industrieprogramm über rund 1 Milliarde Euro angewendet habe, 15 Anlagen, Kreislaufwirtschaft und Energiewende. Die These zur KI ist inzwischen in jedem Gremium Konsens. Die Rendite entsteht, wie immer bei kapitalintensiven Sachwerten, in der Umsetzung — nicht in der These.