Cloud und GenAI – wer verdient wirklich am KI-Boom?

Cloud und GenAI: Der KI-Boom hat der Cloud ein zweites Leben eingehaucht. Nach Jahren soliden, aber zunehmend berechenbaren Wachstums ist der Markt seit 2022 wieder in eine hochdynamische Phase eingetreten. Doch anders als in der ersten Cloud-Welle geht es heute nicht mehr nur um Migration und Skaleneffekte. Generative KI verändert die Wertschöpfung innerhalb der Cloud grundlegend – und damit auch die Frage, wer am meisten verdient, wer nur mitinvestiert und wer das Risiko trägt.

Synergy Research bringt es auf den Punkt: Rund die Hälfte des Cloud-Wachstums seit 2022 ist direkt oder indirekt auf GenAI-Services zurückzuführen. Doch Wachstum ist nicht gleich Profitabilität. Dieser Beitrag ordnet ein, wo die realen Gewinnpools liegen, wie sich IaaS/PaaS und SaaS unterscheiden – und ob Cloud-Aktien heute Kerninvestment oder eher taktische Beimischung sind.

Cloud und GenAI – Das Wichtigste auf einen Blick: 

• GenAI treibt Cloud-Wachstum massiv

• Infrastruktur profitiert zuerst, trägt Risiko

• SaaS verdient selektiv, nicht flächendeckend

• Hyperscaler dominieren, aber investieren brutal

• Margen verschieben sich entlang der Wertschöpfung

• Cloud bleibt Kern, KI oft Satellit

Cloud und GenAI: Marktgröße und Wachstum seit 2022

Die zentrale Frage lautet nicht mehr, ob Cloud wächst, sondern wer den größten Anteil an den neuen, KI‑getriebenen Umsatzströmen sichert: Hyperscaler, spezialisierte GPU‑„Neoclouds“ oder große SaaS‑Plattformen. Der weltweite Markt für Cloud‑Infrastruktur‑Services erreichte 2024 rund 330 Milliarden US‑Dollar – gut 100 Milliarden mehr als 2022. Synergy Research und andere Analysten führen mindestens die Hälfte dieses zusätzlichen Umsatzes explizit auf GenAI‑Workloads zurück: neue GenAI‑Plattformen, GPU‑as‑a‑Service und KI‑Erweiterungen klassischer Cloud‑Dienste.

Der globale Cloud-Markt ist längst kein Nischenthema mehr, sondern kritische Infrastruktur der Weltwirtschaft.

• Cloud-Infrastruktur (IaaS, PaaS, Hosted Private Cloud): rund 330 Mrd. USD jährlich

• Public Cloud gesamt (inkl. SaaS): über 700 Mrd. USD, mit zweistelligen Wachstumsraten

Entscheidend ist jedoch nicht die absolute Größe, sondern die Qualität des Wachstums. Während klassische Cloud-Migrationen (ERP, CRM, Storage) zunehmend reif sind, sorgt GenAI für neue, compute-intensive Workloads: Training großer Modelle, Inference in Echtzeit, Vektordatenbanken, AI-Agenten, Copiloten. Damit wird die Cloud wieder investitions- und innovationsgetrieben – fast wie in den frühen 2010er-Jahren.​

Für 2025 werden Cloud‑Infra‑Erlöse von über 400 Milliarden US‑Dollar erwartet, wobei GenAI den Wachstumspfad deutlich steiler macht als noch vor der ChatGPT‑Einführung Ende 2022. Studien beziffern den jährlichen Zuwachs im Segment GPUaaS und GenAI‑Plattformen mittlerweile auf etwa 150–180% – ein Mehrfaches des Gesamtmarkts.

Cloud 2.0: Wie GenAI die Cloud neu beschleunigt

„Die intensiven Rechenanforderungen moderner generativer KI machen Cloud-Computing zum primären Motor dieser Technologie. Das schafft eine neue Landschaft von Plattformen, Tools und strategischen Entscheidungen, die Entscheider heute bewältigen müssen.“ — Branchenanalyse zur Rolle von KI-optimierter Cloud-Infrastruktur

Cloud 2.0: Wie GenAI die Nachfrage strukturell beschleunigt – GenAI wirkt nicht additiv, sondern multiplikativ:

• Jeder KI-Use-Case erzeugt überproportionalen Rechen-, Speicher- und Netzwerkbedarf

• Klassische SaaS-Anwendungen werden um AI-Layer erweitert

• Unternehmen verlagern Daten strategisch in die Cloud, um sie KI-fähig zu machen

Besonders relevant: GenAI steigert nicht nur den Absatz neuer Services, sondern verlängert und vertieft Kundenbindungen. Wer KI produktiv nutzt, hängt stärker an Plattformen, APIs und Ökosystemen.

IaaS und PaaS: zwei Welten, zwei Ökonomiken – Wo Infrastruktur am KI-Boom verdient

IaaS & PaaS: Wachstum ja – Cashflow unter Druck – Die Infrastruktur-Ebene profitiert zuerst vom KI-Boom. In absoluten Zahlen fließt der größte Teil der GenAI‑Erlöse zu den drei Hyperscalern AWS, Microsoft Azure und Google Cloud, die zusammen etwa 60–65% des globalen IaaS/PaaS‑Marktes kontrollieren. Sie monetarisieren KI‑Projekte gleichzeitig über Compute (GPU/TPU‑Instanzen), Speicher, Netzwerke und GenAI‑Plattformdienste – oft in langfristig gebundenen Enterprise‑Verträgen.

Typische Player

• Amazon Web Services

• Microsoft Azure

• Google Cloud

• Ergänzend: Oracle Cloud Infrastructure, spezialisierte GPU-Provider

Charakteristik

• Sehr hohe Wachstumsraten

• Enorme CAPEX-Last (Rechenzentren, GPUs, Energie)

• Kurzfristig schwankende Free-Cashflows

Hier wird Umsatz in Kauf genommen, um strategische Kontrolle zu sichern. Die Frage ist nicht, ob verdient wird, sondern wann und mit welcher Rendite.

Parallel entsteht eine neue Anbieterklasse, die fast ausschließlich auf KI‑Workloads zielt: sogenannte Neoclouds mit GPU‑as‑a‑Service‑Modellen wie CoreWeave oder das OpenAI‑Stargate‑Ökosystem. Deren Umsatz lag 2025 bereits bei über 23 Milliarden US‑Dollar und wächst mit über 200% pro Jahr, getragen von KI‑Training, Inferenz und High‑Performance‑Computing.

SaaS und GenAI: Hohe Margen, aber selektive Gewinner

SaaS bleibt das größte Segment, doch GenAI trennt Gewinner von Mitläufern.

Typische Player

• Salesforce

• Adobe

• ServiceNow

Chancen

• AI-Upsells

• Höhere Preise bei messbarem Produktivitätsgewinn

• Stärkere Kundenbindung

Risiken

• KI-Features werden schnell kopiert

• Inference-Kosten drücken Margen

• „Nice-to-have“-Funktionen verlieren Budgetpriorität

Kurz: Nicht jede SaaS-Firma wird ein KI-Gewinner.

Hyperscaler vs. Spezialanbieter: Die Gewinnpools – Wer verdient wirklich am KI-Boom?

AWS bleibt mit rund 30% Marktanteil der größte Cloud‑Provider und vereint damit den höchsten absoluten Anteil an KI‑getriebenen Zusatzerlösen. Gleichzeitig investieren Amazon, Microsoft und Google zusammen dreistellige Milliardenbeträge in Rechenzentren, Netzwerke und spezialisierte Chips, um die Nachfrage nach GenAI‑Compute zu bedienen.

„Generative AI könnte die größte technologische Transformation seit dem Internet werden – aufgebaut auf der Cloud, die bereits jetzt als Fundament aller KI-Innovation dient.“ — Marktexperten-Zitat (zusammengefasst aus CEO-Statements)

Microsofts Azure wächst im AI‑Kontext besonders stark: Das Intelligent‑Cloud‑Segment legte zuletzt um etwa 20%, Azure selbst um über 30% zu – maßgeblich dank Azure OpenAI, Copilot‑Diensten und KI‑Funktionen in Office‑Produkten. Google Cloud wiederum meldet im Cloud‑Geschäft Wachstumsraten von knapp 30% und verweist auf kräftige Zuwächse durch Vertex AI und die Integration der Gemini‑Modelle in Unternehmensverträge.

Die stabilsten Ertragsquellen liegen dort, wo Knappheit, Lock-in und Skalierung zusammentreffen:

1. Compute & GPU-Infrastruktur – Ohne Rechenleistung keine KI – hier beginnt jede Wertschöpfung.

2. Plattform-Attach der Hyperscaler – Datenplattformen, KI-Services, Security, Networking erhöhen den Umsatz pro Kunde.

3. Vertikal integrierte SaaS-Plattformen – Dort, wo KI tief im Workflow verankert ist – nicht nur als Feature.

Nicht jeder profitiert gleich stark – und viele tragen hohe Vorleistungskosten.

Bewertungsrisiken: bei Cloud- und GenAI-Aktien – Wo der Markt zu optimistisch ist

Der KI-Hype hat Bewertungen nach oben getrieben – oft mit fragiler Grundlage.

Zentrale Risiken

• CAPEX-Explosion: Milliardeninvestitionen belasten kurzfristig Renditen

• Preisverfall bei Compute: Mehr Anbieter, geringere Margen

• Commoditisierung von KI-Features: Differenzierung schmilzt

• Wachstum ohne Cashflow: Umsätze steigen, FCF hinkt hinterher

Gerade bei reinen KI-Narrativen ohne belastbaren Backlog ist Vorsicht geboten.

Investment-Einordnung: Cloud und GenAI als Core oder Satellite?

Für breit aufgestellte Anleger eignen sich vor allem die großen Cloud‑/Tech‑Konzerne und entsprechende Indizes oder ETFs als Kernbaustein, weil sie an mehreren Wertschöpfungsstufen des KI‑Booms partizipieren – von GPU‑Infra über Plattformen bis zu SaaS. Ihre Risiken liegen primär in hohen Capex‑Zyklen, Zins‑Sensitivität und Regulierung, werden aber durch Diversifikation und starke Cashflows abgemildert.

„Dank der Kombination aus Cloud-Infrastruktur und generativer KI können Unternehmen schneller reale Use-Cases umsetzen und dabei hohe Anfangsinvestitionen vermeiden.“ — Branchenreport zu Cloud-GenAI-Nutzen

Cloud als Kernbaustein

Für langfristig orientierte Portfolios bleibt Cloud – inklusive KI – ein struktureller Kerntrend:

• Breite Large-Caps

• Hohe Markteintrittsbarrieren

• Tiefe Kundenintegration

Hier bieten sich große Plattformanbieter oder breit gestreute ETFs an.

KI-Spezialisten als Satellit

Spezialisierte Anbieter (AI-Infra, Security, Datenplattformen) sind Chancen-Investments:

• Höheres Wachstum

• Höhere Volatilität

• Höheres Bewertungsrisiko

Geeignet als gezielte Beimischung, nicht als Fundament.

Spezialisierte Neoclouds, GPU‑Clouds und fokussierte AI‑SaaS‑Anbieter sind eher Satelliten‑Investments: Sie bieten überdurchschnittliches Upside durch explosive Wachstumskurven, tragen aber hohe Abhängigkeiten von Einzelkunden, Technologiewellen und Kapitalmarktzugang. In einem professionell strukturierten Portfolio bilden sie daher meist nur einen kleineren Anteil des Tech‑Segments, dienen aber als gezielter Hebel auf das Thema GenAI‑Workloads.

Neoclouds: Pure‑Play‑Wette auf GPUaaS

Neoclouds wie CoreWeave, das OpenAI‑gestützte Stargate‑Umfeld oder spezialisierte GPU‑Cloud‑Plattformen fokussieren sich fast ausschließlich auf Hochleistungs‑GPU‑Infrastruktur für Training und Inferenz. Synergy Research schätzt, dass Neocloud‑Umsätze 2025 die Marke von 23 Milliarden US‑Dollar überschreiten und bis 2030 auf rund 180 Milliarden anwachsen könnten – bei aktuell über 200% jährlichem Wachstum.

​CoreWeave positioniert sich als „Essential Cloud for AI“ mit Clustern auf Basis aktueller NVIDIA‑Generationen, Zero‑Egress‑Programmen und Multi‑Cloud‑Strategien, um Workloads von Hyperscalern anzuziehen. Auch kleinere Player wie Lambda Labs, RunPod oder EU‑fokussierte GPU‑Anbieter (z.B. Genesis Cloud) gewinnen Marktanteile, indem sie preisoptimierte GPU‑Instanzen und AI‑freundliche Developer‑Workflows anbieten.

SaaS & Enterprise‑AI: Monetarisierungsebene

Über der Infrastruktur‑Schicht monetarisieren SaaS‑Plattformen und Enterprise‑Anbieter GenAI in Form von Produktivitäts‑Features, Copilots und branchenspezifischen Anwendungen. Große SaaS‑Firmen wie Salesforce, Adobe oder Microsoft 365‑Cloud integrieren GenAI‑Funktionen in bestehende Abonnements oder führen AI‑Add‑on‑Gebühren ein, was zusätzliche, hochmargige wiederkehrende Umsätze schafft.

​Der SaaS‑Markt wird bis 2030/2034 mit zweistelligen jährlichen Raten wachsen; ein erheblicher Teil dieses Wachstums wird künftig aus GenAI‑getriebenen Upgrades, Usage‑basierten AI‑Features und Datenplattform‑Diensten stammen. Gleichzeitig zeigt sich aber: Nicht jedes „AI‑Label“ rechtfertigt Premium‑Bewertungen; Investoren achten stärker auf tatsächliche Monetarisierung, Churn‑Effekte und Free‑Cash‑Flow.

Fazit: Cloud und GenAI zwischen Megatrend und Bewertungsrealität

Der KI-Boom ist real – aber nicht jeder Cloud-Euro ist gleich wertvoll. Die größten Gewinne entstehen dort, wo GenAI echte Abhängigkeiten schafft, nicht dort, wo sie nur Marketing-Label ist.

Cloud-Aktien bleiben ein strategischer Kernbaustein moderner Portfolios. GenAI-Pure-Plays hingegen sind taktische Satelliten – mit Chancen, aber auch mit scharfen Kanten.

Wer heute investiert, sollte weniger fragen wer am lautesten von KI spricht – sondern wer sie effizient, skalierbar und profitabel monetarisiert.