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Geprüfte Ausgabe · qasb-Bericht 10/2026 · Themenbericht · Wirtschaft

KI und Wirtschaft: Handel mit KI-Gütern wächst, Produktivität offen

Die Oktober-Quellen vermessen vor allem Handel, Rechenzentren und Finanzierung des KI-Ausbaus, oft in nominalen Werten mit Preiseffekten. Ein gesamtwirtschaftlicher Produktivitätseffekt ist amtlich nicht gemessen.

Veröffentlicht
27. Oktober 2026 · Stand 26. Oktober
Lesezeit
11 Min.
Herausgeber
qasb Research
Methodik
qasb Methodik v1

Kernbefunde

  1. −1,1 %beim globalen BIP-Niveau bis 2028 zeigt das IWF-Modellszenario einer KI-Marktkorrektur, gemessen am Basisszenario.1Evidenztyp: Szenario
  2. 10 %der weltweiten Investment-Grade-Anleiheemissionen kamen 2026 bis Juli von großen Cloud-Betreibern, Ende 2024 unter 1 %.2Evidenztyp: beobachtet
  3. 67 %mehr Handel mit KI-fähigen Gütern im ersten Halbjahr 2026 als ein Jahr zuvor, in Dollar, teils durch höhere Stückwerte.9Evidenztyp: beobachtet
  4. 41,7 %höher als ein Jahr zuvor: nominale private US-Bauausgaben für Rechenzentren aller Art, Januar bis August 2026.4Evidenztyp: beobachtet

1.0Zusammenfassung

Im ersten Halbjahr 2026 entfielen 47 % des Wertzuwachses im weltweiten Warenhandel auf KI-fähige Güter, teils preisbedingt. Bei Anleiheemissionen stieg der Anteil großer Cloud- und Rechenzentrumsbetreiber (Hyperscaler). Deutsches Wagniskapital ging im dritten Quartal überwiegend an KI-Start-ups.

  • Laut Weltbank lagen die US-Importwerte KI-fähiger Güter Anfang 2026 knapp 60 % über dem Vorjahr. Der Euroraum ist darauf laut EZB weniger spezialisiert als manche Wettbewerber.
  • Private US-Bauausgaben sanken 2026 bis August um 4,4 %, für Rechenzentren stiegen sie nominal. In Texas pausierte ERCOT Freigaben zur Inbetriebnahme neuer Rechenzentren ab 75 MW.
  • Am vergleichsweise kleinen Markt für Unternehmensanleihen in Pfund Sterling stammten 2026 laut Bank of England 47 % der Emissionen von KI-Hyperscalern.
  • Zur Produktivität gibt es einen deskriptiven Branchenvergleich aus Irland ohne Kausalnachweis, eine marktimplizierte Schätzung und IWF-Szenarien, die keine Prognosen sind.

2.0Ausgangslage: Handel mit KI-Gütern wächst wertmäßig stark

Im Warenhandel ist der KI-Ausbau wertmäßig deutlich messbar, bei KI-fähigen Gütern wie Halbleitern und Servern. WTO, Weltbank und IWF messen ihn mit unterschiedlichen Abgrenzungen und in Werten mit Preiseffekten. Ein Teil des Zuwachses spiegelt höhere Stückwerte. Die EZB beschreibt Preisdruck und die Lage des Euroraums, UNCTAD schätzt per Modell, wie sich die Wertschöpfung eines KI-Serverracks verteilt.

Abbildung 1

Wachstum des Handels mit KI-fähigen Gütern

Wertmäßige Veränderung gegenüber dem Vorjahr, in US-Dollar, laut WTO

Nominale Werte, keine Mengen: Ein Teil des Zuwachses spiegelt laut WTO stark gestiegene Stückwerte für Beschleuniger und Speicher. Der Wert für 2026 vergleicht das erste Halbjahr mit dem Vorjahreszeitraum. Keine Aussage über Nutzung oder Produktivität.Evidenztyp: beobachtet · Quellen 9

Laut WTO entfielen im ersten Halbjahr 2026 47 % des wertmäßigen Wachstums im weltweiten Warenhandel auf KI-fähige Güter wie Halbleiter und Server. Ihr Handel stieg um 67 % gegenüber dem Vorjahreszeitraum, ihr Anteil am Warenhandel auf 14,8 % (2016 bis 2023: 7 bis 8 %).9A1

Laut Weltbank stiegen die US-Importe KI-fähiger Güter Anfang 2026 im Vorjahresvergleich um knapp 60 %, während die Importe anderer Güter um knapp ein Viertel sanken. In den zwölf Monaten bis April 2026 importierten die USA KI-bezogene Güter für 739 Mrd. US-$, ein Drittel davon aus Ostasien und dem Pazifik.5A2

Der IWF beschreibt die KI-Wirtschaft als stark konzentriert: China und die USA vereinten 2025 mehr als 75 % der Nettoimporte KI-bezogener Rechenhardware und 57 % der seit 2024 neu gebauten Rechenzentren; Taiwan und Korea liefern 62 % des Nettohandels mit dieser Hardware. Einige größere Volkswirtschaften Subsahara-Afrikas sind laut IWF am KI-getriebenen Technologieaufschwung weitgehend nicht beteiligt.1A3

In ihren Projektionen vom September 2026 erwartet die EZB, dass die Exporte des Euroraums kurzfristig langsamer wachsen als die Auslandsnachfrage und weitere Marktanteile verlieren; das liegt laut EZB auch an der starken weltweiten Nachfrage nach KI-Gütern wie Rechen-, Speicher- und Netzwerktechnik für Rechenzentren, auf die der Euroraum weniger spezialisiert ist als manche Wettbewerber.19A4

Weitere Befunde

  • Laut einer UNCTAD-Modellrechnung gehen bei einem KI-Serverrack 68 % der erfassten Wertschöpfung an Gewinne, unter 15 % an Beschäftigte.6A5
  • In China entfielen im Mai 2026 laut EZB rund zwei Drittel der Exportpreisinflation auf KI-bezogene Produkte.19A6

3.0Rechenzentren: Bauausgaben, Kosten, Netzanschlüsse

Alle Quellen dieses Kapitels stammen aus den USA: Die nominalen Bauausgaben für Rechenzentren steigen, Kontakte in drei Fed-Distrikten melden anekdotisch Folgen für Arbeitsmarkt, Kosten und Material, und in Texas pausierte ERCOT die Freigabe zur Inbetriebnahme neuer Rechenzentren und Krypto-Anlagen ab 75 MW. In ihrer Jahresstatistik der Stromverkäufe weist die US-Energiebehörde EIA Rechenzentren nicht gesondert aus.

Abbildung 2

Anschlussanfragen von Großlasten in Texas

Vorläufige Einstufung von Großlasten ab 75 MW im Verfahren Batch Zero durch ERCOT, September 2026

Anschlussanfragen sind keine realisierte Nachfrage und können spekulative Projekte enthalten. Großlasten umfassen neben Rechenzentren auch Krypto-Mining und andere Verbraucher. Vorläufige Einstufung für Planjahre bis 2032; an anderer Stelle nennt die Unterlage 125,4 GW für die zu prüfende Last.Evidenztyp: beobachtet · Quellen 16

Das US Census Bureau schätzt die privaten Bauausgaben für Rechenzentren von Januar bis August 2026 auf 45,2 Mrd. US-$, nominal 41,7 % mehr als im Vorjahreszeitraum; die privaten Bauausgaben insgesamt sanken im selben Zeitraum um 4,4 %.4A7

Im texanischen Stromnetz ERCOT waren im September 2026 Großverbraucher ab 75 MW mit 66,4 GW (204 Projekte) vorläufig als Basislast und 127,9 GW (158 Projekte) als zu prüfende Last eingestuft; nach einer Anweisung des Gouverneurs vom 03.08.2026 pausierte ERCOT die Freigabe zur Inbetriebnahme neuer Rechenzentren und Krypto-Anlagen ab 75 MW.16A8

Im Beige Book der US-Notenbank vom 14.10.2026 berichten Kontakte aus drei Distrikten von Folgen des Rechenzentrumsbaus: Im Distrikt Kansas City verdränge er andere Produktion und setze den Arbeitsmarkt unter Druck, im Distrikt Dallas treibe er die Arbeitskosten und ziehe Arbeitskräfte aus anderen Branchen ab, und im Distrikt Richmond nannten Bauunternehmen Schwierigkeiten mit Material wegen der Nachfrage von Rechenzentren.11A9

Weitere Befunde

  • In einer kleinen regionalen Umfrage der Fed Cleveland nannten 43 % der Firmen eine direkte oder indirekte Beteiligung am Rechenzentrumsbau.10A10
  • Laut EIA stiegen die gewerblichen Stromverkäufe in den USA 2025, doch der Anstieg lässt sich weder Rechenzentren noch KI zurechnen.15A11

4.0Finanzierung: Anleihen, Verflechtungen, Konzentration

Der Ausbau wird zunehmend über Anleihen und über Beteiligungen unter Geschäftspartnern finanziert. IWF, BIZ und Bank of England beschreiben Verschuldung und Verflechtung, nicht Wahrscheinlichkeit oder Zeitpunkt einer Korrektur. In Deutschland entfiel im dritten Quartal der Großteil des Wagniskapitals auf KI-Start-ups, ein erheblicher Teil davon auf zwei Großrunden von Dual-Use- und Verteidigungs-Start-ups.

Abbildung 3

Wagniskapital für deutsche KI-Start-ups

Eingeworbene Mittel laut KfW Research, gerundet

Der Wert für 2026 umfasst die Monate seit Jahresbeginn bis zum dritten Quartal. Im dritten Quartal entfielen 69 % des deutschen Wagniskapitals auf KI-Start-ups.Evidenztyp: beobachtet · Quellen 12

Laut IWF-Finanzstabilitätsbericht vom Oktober 2026 stieg der Anteil großer Cloud- und Rechenzentrumsbetreiber (Hyperscaler) an den weltweiten Investment-Grade-Anleiheemissionen seit 2024 von unter 1 % auf 10 %. Vierzehn seit 2023 offengelegte zirkuläre Finanzierungsgeschäfte umfassen rund 300 Mrd. US-$ Eigenkapital und 650 Mrd. US-$ Schulden gegen 1,4 Bio. US-$ künftige Umsatzzusagen.2A12

Nach einer BIZ-Auswertung von 972 Investitionsbeziehungen zwischen KI-Firmen in den Jahren 2021–2025 entfielen 46,4 % des offengelegten Werts dieser KI-zu-KI-Geschäfte (16,1 % der Geschäfte) auf Firmenpaare, die zugleich Liefer- oder Kundenbeziehungen hatten; 55,2 % der in KI-Firmen fließenden Investitionen stammten von anderen KI-Firmen.3A13

Eine Neubewertung der KI-Produktivitätserwartungen könnte neben KI-bezogenen Vermögenswerten auch Staatsanleihemärkte treffen, warnt die Bank of England.

Laut Protokoll des Financial Policy Committee der Bank of England entfielen 47 % der Emissionen von Unternehmensanleihen in Pfund Sterling im Jahr 2026 (bis zur Sitzung am 25.09.2026) auf KI-Hyperscaler. Das Komitee warnt, dass eine Neubewertung der KI-Produktivitätserwartungen neben KI-bezogenen Vermögenswerten auch Staatsanleihemärkte treffen könnte.20A14

Deutsche KI-Start-ups warben im dritten Quartal 2026 laut KfW Research rund 3,1 Mrd. Euro in 61 Finanzierungsrunden ein, 69 % des gesamten deutschen Wagniskapitalvolumens; seit Jahresbeginn waren es rund 6,3 Mrd. Euro, etwa doppelt so viel wie im bisherigen Rekordjahr 2025 (3,2 Mrd. Euro).12A15

Weitere Befunde

  • Laut einer UNCTAD-Tabelle ohne ausdrücklich genannten Markt stellten die zehn größten Aktien im August 2026 37 % der Marktkapitalisierung.6A16

5.0Nutzung und Wettbewerb: Verbraucher, Firmen, Märkte

Nach US-Kartendaten eines NBER-Arbeitspapiers ohne Peer-Review zahlte im April 2026 nur ein kleiner Teil der Verbraucher für größere generative KI-Dienste. Kostenlose oder vom Arbeitgeber bezahlte Nutzung fehlt darin. Laut Weltbank meldeten in Indien deutlich weniger Firmen KI-Nutzung als in den USA, die Vergleichbarkeit bleibt offen. Wettbewerbsfragen betreffen Googles Suche und, im Modell, Geldmarktfonds.

Nach Kartendaten zu 174 Mio. Verbrauchern zahlten im April 2026 rund 2,9 % der US-Verbraucher für mindestens einen größeren generativen KI-Dienst; die jährliche Kundenbindung der großen Anbieter lag zwischen 20 % und 45 %, und Anbieterwechsel nahmen rund um große Modellveröffentlichungen zu.7A17

Laut Weltbank gaben rund 23 % der Unternehmen in Indien an, KI zu nutzen, gegenüber 43 % in den USA, mit größerem Abstand bei anspruchsvolleren Anwendungen; zugleich wuchsen seit 2022 die Lieferbeziehungen südasiatischer Zulieferer zu US-Kunden in KI-exponierten Branchen schneller.13A18

Die jährliche Kundenbindung der großen KI-Anbieter lag zwischen 20 % und 45 %, Anbieterwechsel nahmen rund um große Modellveröffentlichungen zu.

Weitere Befunde

  • Die britische CMA schlug im September 2026 vor, KI-Assistenten grundsätzlich im geplanten Auswahlbildschirm für Googles Suche zuzulassen.17A19
  • Würde KI die Trägheit institutioneller Anleger beseitigen, sänken im NBER-Modell Geldmarktfondsgebühren, aber Liquiditätsengpässe nähmen zu.14A20

6.0Wachstum und Produktivität: KI-Effekt amtlich nicht gemessen

In der amtlichen Statistik ist der Beitrag von KI zu Wachstum und Produktivität bisher nicht gesondert ausgewiesen. Die Befunde dieses Kapitels nähern sich der Frage deshalb indirekt, jeder mit eigenen Grenzen. Für die USA schätzt die Gemeinschaftsdiagnose Wachstumsbeiträge KI-naher Investitionen, für die EU ist eine vergleichbare Analyse wegen der Datenlage nicht möglich.

Abbildung 4

IWF-Modellszenarien zum KI-Ausbau

Abweichung des BIP-Niveaus vom Basisszenario; Szenario A bis 2029, Szenario C bis 2028

Modellszenarien, keine Prognosen und keine gemessenen Effekte; Wahrscheinlichkeiten nennt der IWF nicht. Szenario A unterstellt eine um 0,8 % höhere globale Totale Faktorproduktivität über zehn Jahre. Der Weltwert von −1,1 % enthält die Verstärkung über die Finanzmärkte, direkt sind es bis zu 0,4 %.Evidenztyp: Szenario · Quellen 1

Das irische Statistikamt CSO verzeichnete im Sektor Information und Kommunikation von 2023 bis 2025 eine um 26,6 % höhere Arbeitsproduktivität bei steigender KI-Nutzung der Unternehmen (28,4 % auf 61,3 %), betont aber, dass sich ein kausaler Zusammenhang nicht bestätigen lässt; in der Sektorgruppe Verarbeitendes Gewerbe, Energie- und Wasserversorgung sank die Produktivität 2024 trotz höherer KI-Nutzung.8A21

Die Gemeinschaftsdiagnose Herbst 2026 schätzt, dass vier KI-nahe Investitionsarten (IT-Ausrüstung, Software, Forschung und Entwicklung, Rechenzentren) 2025 brutto 0,7 Prozentpunkte zum US-Wachstum von 2,1 % beitrugen und im ersten Halbjahr 2026 einen Prozentpunkt zu 2,4 %; für die EU sehen die Institute bei IKT-Investitionen 2024 und 2025 keine erhöhte Dynamik.18A22

Der IWF unterstellt im Basisszenario seines Weltwirtschaftsausblicks vom Oktober 2026 keine zusätzliche Beschleunigung des Produktivitätswachstums durch KI. In seinen Modellszenarien liegt das globale BIP-Niveau bei einem stärkeren KI-Ausbau bis 2029 um 0,6 % über, bei einer KI-Marktkorrektur mit Verschärfung der Finanzierungsbedingungen bis 2028 um 1,1 % unter dem Basisszenario.1A23

Weitere Befunde

  • Das britische Statistikamt ONS plant experimentelle Schätzungen zum BIP-Beitrag von KI-Rechendiensten erst nach dem ersten Quartal 2027.21A24
  • Aus Kursreaktionen schließt eine NBER-Schätzung, dass Anleger bis Dezember 2025 von KI in der Softwareentwicklung 3,6 % mehr BIP erwarteten.22A25

7.0Evidenzlage

Nicht jede Aussage dieses Berichts ist gleich gut belegt. Die Tabelle zeigt die zentralen Aussagen mit Evidenztyp, KI-Bezug und Quellen.

AussageEvidenztypKI-BezugQuellen
67 % mehr Handel mit KI-fähigen Gütern im ersten Halbjahr 2026 als ein Jahr zuvor, in Dollar, teils durch höhere Stückwertebeobachtetnicht ausgewiesen9
EZB: Euroraum-Exporte wachsen langsamer als die Auslandsnachfrage, auch wegen KI-Güternmodellgeschätztnicht ausgewiesen19
41,7 % höher als ein Jahr zuvor: nominale private US-Bauausgaben für Rechenzentren aller Art, Januar bis August 2026beobachtetnicht ausgewiesen4
Texas: ERCOT pausierte die Freigabe neuer Rechenzentren ab 75 MWbeobachtetnicht ausgewiesen16
10 % der weltweiten Investment-Grade-Anleiheemissionen kamen 2026 bis Juli von großen Cloud-Betreibern, Ende 2024 unter 1 %beobachtetnicht ausgewiesen2
Deutsche KI-Start-ups erhielten im dritten Quartal 2026 69 % des Wagniskapitalsbeobachtetnicht ausgewiesen12
Rund 2,9 % der US-Verbraucher zahlten im April 2026 für einen größeren KI-Dienstbeobachtetnicht ausgewiesen7
KI-nahe Investitionen trugen 2025 brutto 0,7 Prozentpunkte zum US-Wachstum beimodellgeschätztnicht ausgewiesen18
−1,1 % beim globalen BIP-Niveau bis 2028 zeigt das IWF-Modellszenario einer KI-Marktkorrektur, gemessen am BasisszenarioSzenarionicht ausgewiesen1

Die 25 geprüften Aussagen aus 22 Originalquellen verteilen sich auf die Kapitel 2.0 (6), 3.0 (5), 4.0 (5), 5.0 (4) und 6.0 (5); davon 18 beobachtet, 4 modellgeschätzt, 2 Szenario, 1 offen. „Nicht ausgewiesen“: Die Ausgabe bewertet den KI-Bezug dieser Aussagen nicht gesondert. Geltungsbereich und Grenzen jeder Aussage stehen im Anhang (A1 bis A25).

Originalquellen geprüft am 26. Oktober 2026.

8.0Was Organisationen jetzt tun können

  1. Abhängigkeiten bei KI-Hardware prüfen: Taiwan und Korea liefern laut IWF 62 % des Nettohandels mit KI-Rechenhardware, und die EZB meldet steigenden Preisdruck bei technologiebezogenen Gütern. Bezugsquellen und Preise im Einkauf beobachten.
  2. Netzanschluss, Personal und Material für Rechenzentren früh klären: Kontakte aus drei Fed-Distrikten berichten anekdotisch von Folgen für Arbeitsmarkt, Kosten und Material, und in Texas pausierte ERCOT Freigaben zur Inbetriebnahme neuer Rechenzentren ab 75 MW.
  3. Abhängigkeit vom Rechenzentrumsbau prüfen: In einer kleinen regionalen Fed-Umfrage erzielten 4 % der beteiligten Firmen damit mindestens den halben Umsatz. Der Ausbau wird zunehmend über Anleihen finanziert. Auftragsrisiken einer Marktkorrektur einplanen.
  4. Wirkung im eigenen Betrieb messen, nicht voraussetzen: In Irland stieg die Produktivität eines Sektors bei wachsender KI-Nutzung ohne belegten Kausalzusammenhang, in einer anderen Sektorgruppe sank sie 2024 trotz höherer KI-Nutzung.

9.0Methodik und Grenzen

Berichtszeitraum: 1. Oktober 2026 bis zum Datenstand 26. Oktober 2026 um 13:00 Uhr MEZ (Berliner Zeit). Dieser Themenbericht erscheint vor Monatsende; Quellen, die danach erscheinen, folgen in der nächsten Ausgabe der Reihe. Zusammenstellung: 27. Oktober 2026 um 00:23 Uhr MEZ. Diese Ausgabe ist die erste Bestandsaufnahme. Die Quellen stammen aus unterschiedlichen Jahren; ihr Erscheinungsdatum ist kein Ereignis des Berichtsmonats. Es gibt keinen gemessenen Vergleich zu einer früheren Ausgabe.

Grundlage sind ausschließlich geprüfte öffentliche Originalquellen. Kundenunterhaltungen, private Akten und personenbezogene Kundenbewertungen sind keine Eingaben. Beobachtet, modellgeschätzt, Szenario und offen beschreiben die jeweilige Evidenz. Quellenwerte behalten ihre eigene Einheit und Vergleichsbasis; sie werden nicht zu einem Gesamtwert zusammengezogen.

Redaktionelle Freigabe: qasb-Redaktion · Freigabe: 27. Oktober 2026 um 00:25 Uhr MEZ. Die redaktionelle Darstellung ordnet die geprüften Aussagen und enthält keine Zahl, die nicht in ihnen steht. Freigabe der Darstellung: qasb-Redaktion · 27. Oktober 2026 um 14:27 Uhr MEZ.

Grenzen

  • Dieser Themenbericht umfasst einen Themenbereich: „Wirtschaft“. Er ist keine vollständige Erhebung aller Studien oder Vorfälle.
  • Ein enger Studienbefund ist keine Prognose für einen bestimmten Kunden, Beruf oder Sicherheitssystem.
  • Eine fehlende qualifizierte Aussage belegt keine fehlende Wirkung; Abruflücken werden gesondert ausgewiesen.
  • Dieser Bericht enthält keine illustrative Messreihe und keine erfundene Confidence-Einstufung.

10.0Quellen

  1. 1World Economic Outlook, October 2026: Resilience Under Strain, Urgent Choices — Chapter 1: Global Prospects and Policies (incl. Box 1.2)International Monetary Fund13. Oktober 2026www.imf.org/-/media/files/publications/weo/2026/october/english/ch1.pdf
  2. 2Global Financial Stability Report, October 2026 — Chapter 1: Beneath the Resilience: Rising Risks, Unresolved VulnerabilitiesInternational Monetary Fund13. Oktober 2026www.imf.org/-/media/files/publications/gfsr/2026/october/english/ch1.pdf
  3. 3Circular relationships among AI firms (BIS Bulletin No 137)Jon Frost, Rudraksh Kansal, Kumar Rishabh, Vatsala Shreeti & Leanne Si Ying Zhang, Bank for International Settlements1. Oktober 2026www.bis.org/publications/bulletin-137-circular-relationships-among-ai-firms
  4. 4Construction Spending, October 1, 2026: Value of Private Construction Put in Place, Not Seasonally AdjustedU.S. Census Bureau1. Oktober 2026www.census.gov/construction/c30/pdf/priv.pdf
  5. 5East Asia and Pacific Economic Update, October 2026: Riding the AI WaveWorld Bank6. Oktober 2026doi.org/10.1596/978-1-4648-2362-6
  6. 6Trade and Development Report 2026: The geoeconomics of developmentUnited Nations Conference on Trade and Development (UNCTAD)9. Oktober 2026unctad.org/system/files/official-document/tdr2026_en.pdf
  7. 7Competition in Generative AI: Evidence from Consumer Demand (NBER Working Paper 35953)Mark L. Egan, Dominic Russel, Claire Shi & Vincent Yao, National Bureau of Economic Research26. Oktober 2026www.nber.org/papers/w35953
  8. 8Productivity in Ireland 2024–2025: Artificial IntelligenceCentral Statistics Office Ireland29. September 2026www.cso.ie/en/releasesandpublications/ep/p-pii/productivityinireland2024-2025/artificialintelligence/
  9. 9Global Trade Outlook and Statistics, Update: October 2026World Trade Organization8. Oktober 2026www.wto.org/english/res_e/booksp_e/gtos1026_e.pdf
  10. 10SORCE Insights: An Update on AI and the Data Center Buildout (Cleveland Fed District Data Brief, doi:10.26509/frbc-ddb-20261014)Mitchell Isler & Brett Huettner, Federal Reserve Bank of Cleveland14. Oktober 2026www.clevelandfed.org/-/media/project/clevelandfedtenant/clevelandfedsite/publications/cleveland-fed-district-data-briefs/cfddb-20261014/cfddb-20261014-sorce-insights-update-on-ai-and-data-center-buildout.pdf
  11. 11The Beige Book: Summary of Commentary on Current Economic Conditions by Federal Reserve District, October 2026Board of Governors of the Federal Reserve System (erstellt bei der Federal Reserve Bank of Philadelphia)14. Oktober 2026www.federalreserve.gov/monetarypolicy/files/BeigeBook_20261014.pdf
  12. 12KfW-Venture-Capital-Dashboard Q3 2026KfW Research (Steffen Viete, Georg Metzger)8. Oktober 2026www.kfw.de/PDF/Download-Center/Konzernthemen/Research/PDF-Dokumente-Dashboard/KfW-VC-Dashboard-Q3-2026.pdf
  13. 13South Asia Economic Update, October 2026 (Adopting AI for Growth): Highlights from Chapter 2, Delivering the Promise of AI in South AsiaWorld Bank (Office of the Chief Economist for South Asia)6. Oktober 2026thedocs.worldbank.org/en/doc/8ad688ae83bb2966f2ae7f2316431df3-0310012026/related/SAEU-Oct-2026-Chapter-2-Highlights.pdf
  14. 14When Cash Wakes Up: Inertia in Institutional Money Market Funds and the Potential Effects of AI Disruption (NBER Working Paper 35954)Ali Hortaçsu & Younggeun Yoo, National Bureau of Economic Research26. Oktober 2026www.nber.org/papers/w35954
  15. 15Electric Power Annual 2025, Table 2.8: Sales of Electricity to Ultimate Customers by End-Use Sector, by State, 2025 and 2024U.S. Energy Information Administration21. Oktober 2026www.eia.gov/electricity/annual/table.php?t=epa_02_08.html
  16. 16Item 14: Batch Zero Update (ERCOT Board of Directors Meeting, September 14–15, 2026)Electric Reliability Council of Texas (ERCOT), Jeff Billo11. September 2026www.ercot.com/files/docs/2026/09/11/14-Batch-Zero-Update.pdf
  17. 17Consultation: User Choice Conduct Requirement (Google's general search services)Competition and Markets Authority (CMA)23. September 2026assets.publishing.service.gov.uk/media/6ab29c76fe72ed1e2b02eebe/consultation_user_choice_conduct_requirement.pdf
  18. 18Gemeinschaftsdiagnose Herbst 2026: Aufschwung mit Strukturproblemen – Finanzpolitik auf Abwegen (Kasten 1.1: Der KI-Boom gibt der internationalen Konjunktur Rückenwind)Projektgruppe Gemeinschaftsdiagnose (DIW Berlin, ifo Institut in Kooperation mit WIFO, IWH, Kiel Institut, RWI) im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie24. September 2026gemeinschaftsdiagnose.de/wp-content/uploads/2026/09/GD_2_2026_final.pdf
  19. 19Economic Bulletin Issue 6, 2026European Central Bank24. September 2026www.ecb.europa.eu/press/economic-bulletin/html/eb202606.en.html
  20. 20Financial Policy Committee Record – September 2026Bank of England, Financial Policy Committee30. September 2026www.bankofengland.co.uk/financial-policy-committee-record/2026/september-2026
  21. 21Measuring artificial intelligence in the UK economy using a thematic account (Methodology)Office for National Statistics21. September 2026www.ons.gov.uk/economy/nationalaccounts/satelliteaccounts/methodologies/measuringartificialintelligenceintheukeconomyusingathematicaccount
  22. 22The Macroeconomic Effect of AI: Sizing the Software Engineering Channel (NBER Working Paper 35793)Alex Blumenfeld, Jonathon Hazell, Chen Lian & Andreas Schaab, National Bureau of Economic Research28. September 2026www.nber.org/papers/w35793
Autoren, Nutzungsgrundlagen und Rechtebelege
  1. 1International Monetary Fund · Nutzungsgrundlage: © IMF, keine offene Lizenz; nur eigene kurze Tatsachenparaphrase mit vollständiger Quellenangabe und Link, keine Text-, Tabellen- oder Abbildungsübernahme, kein IWF-Siegel und keine Andeutung einer Billigung; IWF-Bedingungen: Fair Use nur nichtkommerziell und höchstens 1.000 Wörter oder ein Viertel des Inhalts, je nachdem, was weniger ist; Verlinkung erlaubt, sofern nicht irreführend; keine Nutzung zum Training von Sprachmodellen ohne ausdrückliche Erlaubnis; keine wörtlichen Zitate im veröffentlichten Text · Rechte- und Lizenzbeleg
  2. 2International Monetary Fund · Nutzungsgrundlage: © IMF, keine offene Lizenz; nur eigene kurze Tatsachenparaphrase mit vollständiger Quellenangabe und Link, keine Text-, Tabellen- oder Abbildungsübernahme, kein IWF-Siegel und keine Andeutung einer Billigung; IWF-Bedingungen: Fair Use nur nichtkommerziell und höchstens 1.000 Wörter oder ein Viertel des Inhalts, je nachdem, was weniger ist; Verlinkung erlaubt, sofern nicht irreführend; keine Nutzung zum Training von Sprachmodellen ohne ausdrückliche Erlaubnis; keine wörtlichen Zitate im veröffentlichten Text · Rechte- und Lizenzbeleg
  3. 3Jon Frost, Rudraksh Kansal, Kumar Rishabh, Vatsala Shreeti & Leanne Si Ying Zhang, Bank for International Settlements · Nutzungsgrundlage: © BIZ 2026, alle Rechte vorbehalten; kurze Auszüge mit Quellenangabe gestattet; nur eigene deutsche Paraphrase (keine offizielle BIZ-Übersetzung) mit Quellenangabe und Link, keine Grafiken; keine wörtlichen Zitate im veröffentlichten Text · Rechte- und Lizenzbeleg
  4. 4U.S. Census Bureau · Nutzungsgrundlage: Gemeinfreies Werk der US-Bundesregierung (17 U.S.C. § 105); eigene Paraphrase und Link · Rechte- und Lizenzbeleg
  5. 5World Bank · Nutzungsgrundlage: CC BY 3.0 IGO; eigene Paraphrase mit Quellenangabe (Weltbank) und Link, keine Abbildungen; keine offizielle Übersetzung der Weltbank, die Weltbank ist für diese Einordnung nicht verantwortlich · Rechte- und Lizenzbeleg
  6. 6United Nations Conference on Trade and Development (UNCTAD) · Nutzungsgrundlage: © 2026 Vereinte Nationen, alle Rechte vorbehalten; nur eigene kurze Tatsachenparaphrase und Link, keine Abbildungen oder Tabellen; keine wörtlichen Zitate im veröffentlichten Text · Rechte- und Lizenzbeleg
  7. 7Mark L. Egan, Dominic Russel, Claire Shi & Vincent Yao, National Bureau of Economic Research · Nutzungsgrundlage: Alle Rechte vorbehalten (Website-Hinweis © 2026 National Bureau of Economic Research); nur eigene kurze Tatsachenparaphrase der Zusammenfassung und Link; keine wörtlichen Zitate im veröffentlichten Text · Rechte- und Lizenzbeleg
  8. 8Central Statistics Office Ireland · Nutzungsgrundlage: CC BY 4.0 (Statistikinformationen des CSO); eigene Paraphrase mit Quellenangabe und Link, keine Grafiken übernommen · Rechte- und Lizenzbeleg
  9. 9World Trade Organization · Nutzungsgrundlage: © World Trade Organization 2026; laut WTO-Bedingungen dürfen offizielle Publikationen nur nichtkommerziell mit Quellenangabe und nach Information der WTO vervielfältigt werden; daher nur eigene kurze Tatsachenparaphrase mit Quellenangabe und Link, keine Text-, Tabellen- oder Grafikübernahme; die WTO bittet Websites, die auf sie verlinken, sie per E-Mail zu informieren (vor Veröffentlichung erledigen); keine wörtlichen Zitate im veröffentlichten Text · Rechte- und Lizenzbeleg
  10. 10Mitchell Isler & Brett Huettner, Federal Reserve Bank of Cleveland · Nutzungsgrundlage: CC BY-NC 4.0 (laut Dokument); nur eigene Tatsachenparaphrase mit Quellenangabe und Link, keine Text- oder Grafikübernahme; keine wörtlichen Zitate im veröffentlichten Text · Rechte- und Lizenzbeleg
  11. 11Board of Governors of the Federal Reserve System (erstellt bei der Federal Reserve Bank of Philadelphia) · Nutzungsgrundlage: Gemeinfreie Information des Board of Governors of the Federal Reserve System laut Website-Hinweis (Quellenangabe erbeten); eigene Paraphrase und Link · Rechte- und Lizenzbeleg
  12. 12KfW Research (Steffen Viete, Georg Metzger) · Nutzungsgrundlage: Urheberrechtlich geschützt (KfW); Beiträge der Rubrik Research dürfen laut KfW-Impressum unter Angabe der Quelle zu Informationszwecken weitergegeben und vervielfältigt werden; eigene Paraphrase mit Quellenangabe und Link, keine Grafiken; zugrunde liegende Daten von Dealroom.co; Verlinkung laut Impressum erlaubt, wenn die KfW-Seite das ganze Browserfenster füllt; keine wörtlichen Zitate im veröffentlichten Text · Rechte- und Lizenzbeleg
  13. 13World Bank (Office of the Chief Economist for South Asia) · Nutzungsgrundlage: © Weltbank-Gruppe; laut Website-Bedingungen nur eingeschränkte nichtkommerzielle Nutzung ohne Bearbeitung und mit Quellenangabe; daher nur eigene kurze Tatsachenparaphrase und Link, keine Text-, Tabellen- oder Grafikübernahme; keine offizielle Übersetzung der Weltbank; keine wörtlichen Zitate im veröffentlichten Text · Rechte- und Lizenzbeleg
  14. 14Ali Hortaçsu & Younggeun Yoo, National Bureau of Economic Research · Nutzungsgrundlage: Alle Rechte vorbehalten (Website-Hinweis © 2026 National Bureau of Economic Research); nur eigene kurze Tatsachenparaphrase der Zusammenfassung und Link; keine wörtlichen Zitate im veröffentlichten Text · Rechte- und Lizenzbeleg
  15. 15U.S. Energy Information Administration · Nutzungsgrundlage: Gemeinfreies Werk der US-Bundesregierung laut EIA-Hinweis zu Urheberrecht und Weiterverwendung (Quellenangabe mit Veröffentlichungsdatum erbeten); eigene Paraphrase und Link · Rechte- und Lizenzbeleg
  16. 16Electric Reliability Council of Texas (ERCOT), Jeff Billo · Nutzungsgrundlage: Laut ERCOT-Nutzungsbedingungen dürfen öffentliche Inhalte unverändert und mit allen Hinweisen weitergegeben und Rohdaten in eigenen Auswertungen genutzt werden; hier nur eigene Paraphrase mit Quellenangabe und Link · Rechte- und Lizenzbeleg
  17. 17Competition and Markets Authority (CMA) · Nutzungsgrundlage: © Crown copyright 2026, Open Government Licence v3.0; eigene Paraphrase mit Quellenangabe und Link · Rechte- und Lizenzbeleg
  18. 18Projektgruppe Gemeinschaftsdiagnose (DIW Berlin, ifo Institut in Kooperation mit WIFO, IWH, Kiel Institut, RWI) im Auftrag des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie · Nutzungsgrundlage: Alle Rechte vorbehalten (laut Impressum des Gutachtens); nur eigene kurze Tatsachenparaphrase mit Quellenangabe und Link, keine Text-, Tabellen- oder Abbildungsübernahme; keine wörtlichen Zitate im veröffentlichten Text · Rechte- und Lizenzbeleg
  19. 19European Central Bank · Nutzungsgrundlage: © Europäische Zentralbank; laut EZB-Bedingungen freie Nutzung der Informationen mit Quellenangabe, Veränderungen sind ausdrücklich zu kennzeichnen; hier eigene deutsche Paraphrase (keine offizielle EZB-Übersetzung) mit Quellenangabe und Link, keine Grafiken; bei Einbindung in kostenpflichtige Dokumente ist laut EZB-Bedingungen darauf hinzuweisen, dass die Information kostenfrei bei der EZB erhältlich ist; keine wörtlichen Zitate im veröffentlichten Text · Rechte- und Lizenzbeleg
  20. 20Bank of England, Financial Policy Committee · Nutzungsgrundlage: © Governor and Company of the Bank of England, alle Rechte vorbehalten; Nutzung laut Rechtshinweisen nur für persönliche oder interne nichtkommerzielle Zwecke; daher nur eigene kurze Tatsachenparaphrase und Link, keine Text- oder Grafikübernahme; Verlinkung laut Rechtshinweisen erlaubt, sofern fair und ohne Andeutung einer Verbindung oder Billigung; keine wörtlichen Zitate im veröffentlichten Text · Rechte- und Lizenzbeleg
  21. 21Office for National Statistics · Nutzungsgrundlage: Open Government Licence v3.0 (laut ONS-Website, sofern nicht anders angegeben); eigene Paraphrase mit Quellenangabe und Link · Rechte- und Lizenzbeleg
  22. 22Alex Blumenfeld, Jonathon Hazell, Chen Lian & Andreas Schaab, National Bureau of Economic Research · Nutzungsgrundlage: Alle Rechte vorbehalten (Website-Hinweis © 2026 National Bureau of Economic Research); nur eigene kurze Tatsachenparaphrase der Zusammenfassung und Link; keine wörtlichen Zitate im veröffentlichten Text · Rechte- und Lizenzbeleg

Zitiervorschlag

qasb Research (2026). KI und Wirtschaft: Handel mit KI-Gütern wächst, Produktivität offen. Themenbericht 10/2026, Datenstand 26. Oktober 2026. https://www.qasb.ai/reports/2026-10-wirtschaft

Anhang

Zu jeder Aussage: Evidenztyp, Änderungsstatus, Geltungsbereich und Grenzen, dazu Beobachtungszeitraum, Quellenwert, Vergleich und Unsicherheit, soweit die Quelle sie angibt. Die Texte sind die freigegebenen Angaben der Ausgabe, ebenso ihre Zusammenfassung.

Geltungsbereiche und Grenzen aller 25 Aussagen (A1–A25)

Zusammenfassung der Ausgabe

Die Oktober-Originale vermessen vor allem Investitionen, Handel und Finanzierung des KI-Booms: KI-fähige Güter trugen im ersten Halbjahr 2026 fast die Hälfte des wertmäßigen Welthandelswachstums, Rechenzentren treiben Bauausgaben und Kosten und belasten Netzanschlussverfahren, und die Finanzierung stützt sich zunehmend auf Anleihen, zirkuläre Beteiligungen und wenige hoch bewertete Unternehmen. Ein gesamtwirtschaftlicher Produktivitätseffekt ist weiterhin nicht amtlich gemessen; es gibt deskriptive Branchendaten aus Irland, eine marktimplizierte Modellschätzung und IWF-Szenarien, während der Euroraum laut EZB auf KI-Güter weniger spezialisiert ist und deutsche KI-Start-ups 2026 deutlich mehr Wagniskapital einwerben. Lücken bleiben bei amtlichen Daten zu Strombedarf, Preisen und Verbraucherausgaben für KI außerhalb der USA.

  1. A1Zurück zu Kapitel 2.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quelle 9

    Geltungsbereich
    WTO Global Trade Outlook and Statistics, Update Oktober 2026 (08.10.2026): Zusammenfassung (S. 2 f.) und Analysekapitel zu KI-fähigen Gütern (S. 30 ff.); Abgrenzung KI-fähiger Güter wie im World Trade Report 2025 über HS6-Codes, für dieses Update überarbeitet; Schätzungen des WTO-Sekretariats.
    Grenzen
    Werte in US-Dollar, keine Mengen: Laut WTO spiegelt ein Teil des Zuwachses stark gestiegene Stückwerte für Beschleuniger und Speicher. Die Abgrenzung beruht auf einer für dieses Update überarbeiteten, laut WTO engeren HS6-Liste, die im Bericht nicht abgedruckt ist. Der Handel ist stark konzentriert (2025 rund 85 % der Exporte bei den zehn größten Handelsländern); keine Aussage über Nutzung oder Produktivität.
    Beobachtungszeitraum
    Erstes Halbjahr 2026 gegenüber Vorjahreszeitraum, Vergleich mit 2016 bis 2025; Veröffentlichung 08.10.2026
    Quellenwert
    47 % des wertmäßigen Wachstums des weltweiten Warenhandels im ersten Halbjahr 2026, auf KI-fähige Güter entfallend
    Vergleichsbasis
    Anteil KI-fähiger Güter am Warenhandel 2016 bis 2023: 7 bis 8 %
    Vergleich
    Erstes Halbjahr 2026: Anteil 14,8 %, Wachstum 67 % gegenüber Vorjahr (2024: 16 %, 2025: 31 %)
    Unsicherheit
    Keine Unsicherheitsangabe in der Quelle; nominale Werte, Preiseffekte nicht herausgerechnet

  2. A2Zurück zu Kapitel 2.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quelle 5

    Geltungsbereich
    Weltbank, East Asia and Pacific Economic Update Oktober 2026, Kapitel 1; Abgrenzung KI-bezogener Güter nach der WTO-Klassifikation KI-fähiger Produkte (2025); Handelsdaten u. a. der US International Trade Commission und der World Bank Trade Watch.
    Grenzen
    Die WTO-Abgrenzung umfasst auch angrenzende Güter wie Telekommunikationsausrüstung; nominale Handelswerte enthalten Preiseffekte. KI-bezogene Dienstleistungen sind nicht erfasst; keine Aussage über Nutzung oder Produktivitätseffekte der importierten Güter.
    Beobachtungszeitraum
    Anfang 2026 im Vorjahresvergleich; zwölf Monate bis April 2026
    Quellenwert
    739 Mrd. US-$ US-Importe KI-bezogener Güter in den zwölf Monaten bis April 2026
    Vergleichsbasis
    Abgrenzung nach der WTO-Klassifikation KI-fähiger Produkte (2025)
    Vergleich
    Ein Drittel aus Ostasien und dem Pazifik; Anfang 2026 im Vorjahresvergleich knapp +60 % bei KI-fähigen, knapp −25 % bei anderen Gütern
    Unsicherheit
    Keine Unsicherheitsangabe in der Quelle

  3. A3Zurück zu Kapitel 2.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quelle 1

    Geltungsbereich
    IWF World Economic Outlook Oktober 2026, Kapitel 1 (S. 5 f. mit Abbildung 1.5; regionale Ausblicke S. 11 und 13); Warenkorb KI-Hardware auf Basis von HS-Codes, IWF-Berechnungen; Taiwan in der IWF-Bezeichnung Taiwan Province of China.
    Grenzen
    Handelsbasierte Abgrenzung; laut IWF wuchs der Nettohandel mit KI-Hardware vor allem über Preise, nicht über Mengen. Keine Messung von Nutzung oder Erträgen einzelner Länder; die Aussage zu Subsahara-Afrika ist eine qualitative IWF-Einordnung ohne eigene Kennzahl.
    Beobachtungszeitraum
    Rechenzentren seit 2024, Nettoimporte 2025; Veröffentlichung 13.10.2026
    Quellenwert
    57 % der seit 2024 weltweit neu gebauten Rechenzentren, auf China und die USA entfallend
    Vergleichsbasis
    Alle seit 2024 neu gebauten Rechenzentren (IWF-Abgrenzung)
    Vergleich
    China und USA: mehr als 75 % der Nettoimporte KI-bezogener Rechenhardware 2025; Taiwan und Korea: 62 % des Nettohandels mit dieser Hardware
    Unsicherheit
    Keine Unsicherheitsangabe in der Quelle

  4. A4Zurück zu Kapitel 2.0

    Evidenztyp: modellgeschätzt · Bestandsaufnahme · Quelle 19

    Geltungsbereich
    EZB-Wirtschaftsbericht Ausgabe 6/2026 (24.09.2026), Abschnitt 2 Wirtschaftliche Entwicklung (Handel) und Abschnitt 1 (China); Projektionen der EZB-Experten vom September 2026.
    Grenzen
    Projektion und Einschätzung, keine Messung des KI-Anteils am Verlust von Marktanteilen; der Bericht nennt auch allgemeine Wettbewerbsprobleme. Zugleich stützt KI-bezogene Aktivität laut EZB im Euroraum digitale Dienstleistungen, Unternehmensinvestitionen und einzelne Exporte.
    Beobachtungszeitraum
    Daten bis zum zweiten Quartal 2026, Projektionshorizont bis 2028; Veröffentlichung 24.09.2026

  5. A5Zurück zu Kapitel 2.0

    Evidenztyp: modellgeschätzt · Bestandsaufnahme · Quelle 6

    Geltungsbereich
    UNCTAD Trade and Development Report 2026, Kasten I.3 (S. 43–45): produktbezogene Wertschöpfungsanalyse auf Basis einer geschätzten Stückliste und von Finanzberichten großer Zulieferer; mehr als 87 % der Wertschöpfung zugeordnet; ohne die parallele Lieferkette in China.
    Grenzen
    Modellschätzung für ein einzelnes Hardwareprodukt; Ergebnis hängt von Stücklisten- und Zuordnungsannahmen ab. Keine Aussage über KI-Software, -Dienste oder Anwenderbranchen; indirekte Nutzen der KI-Verbreitung sind ausdrücklich nicht einbezogen.
    Beobachtungszeitraum
    Analyse veröffentlicht am 09.10.2026; Bezugsjahr der Finanzdaten im geprüften Kastentext nicht genannt
    Quellenwert
    68 % der erfassten Wertschöpfung (operativer Gewinn nach Steuern)
    Vergleichsbasis
    Erfasste Wertschöpfung eines GB200-NVL72-Racks (mehr als 87 % der Gesamtwertschöpfung)
    Vergleich
    Beschäftigte zusammen unter 15 % (Produktionsarbeit 4,3 %, Nicht-Produktionsarbeit 9,9 %); Unternehmenssteuern 12,4 %
    Unsicherheit
    Keine Unsicherheitsangabe in der Quelle; modellabhängige Schätzung

  6. A6Zurück zu Kapitel 2.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quelle 19

    Geltungsbereich
    EZB-Wirtschaftsbericht Ausgabe 6/2026 (24.09.2026), Abschnitt 1 Außenwirtschaftliches Umfeld; Einschätzungen im Rahmen der Projektionen der EZB-Experten vom September 2026.
    Grenzen
    Keine eigene Preisreihe für KI-Güter; der Anteil an Chinas Exportpreisinflation ist nur gerundet angegeben. Für den Euroraum nennt der Bericht keinen bezifferten KI-Effekt auf die Inflation; die US-Inflationsprojektion für 2026 wurde laut EZB auch wegen höherer Preise KI-bezogener Importe angehoben, ohne Aufteilung des Effekts.
    Beobachtungszeitraum
    Mai bis August 2026; Veröffentlichung 24.09.2026

  7. A7Zurück zu Kapitel 3.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quelle 4

    Geltungsbereich
    Monatsstatistik der Bauausgaben (Value of Private Construction Put in Place), nicht saisonbereinigt, Veröffentlichung vom 01.10.2026; Kategorie 'Data center' innerhalb der Bürobauten; Augustwert vorläufig.
    Grenzen
    Die Kategorie umfasst alle Rechenzentren, nicht nur solche für KI; nominale Werte ohne Preisbereinigung; Monatswerte werden revidiert. Kein Nachweis über Auslastung oder wirtschaftlichen Ertrag der Anlagen.
    Beobachtungszeitraum
    Januar–August 2026 gegenüber Januar–August 2025
    Quellenwert
    41,7 % Veränderung gegenüber dem Vorjahreszeitraum, nominal, nicht saisonbereinigt
    Vergleichsbasis
    31.920 Mio. US-$ (Januar–August 2025)
    Vergleich
    45.226 Mio. US-$ (Januar–August 2026, August vorläufig)
    Unsicherheit
    Keine Unsicherheitsangabe in der zitierten Tabelle; vorläufige und revidierte Monatswerte sind gekennzeichnet

  8. A8Zurück zu Kapitel 3.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quelle 16

    Geltungsbereich
    ERCOT Board of Directors, Sitzung 14./15.09.2026, Tagesordnungspunkt 14 (Unterlage vom 11.09.2026); einmalige Sammelstudie Batch Zero zur Netzanbindung großer Lasten ab 75 MW, vorläufige Einstufung vom 03.09.2026; ERCOT steht unter Aufsicht der texanischen Regulierungsbehörde PUCT.
    Grenzen
    Großlasten umfassen neben Rechenzentren auch Krypto-Mining und andere Verbraucher; Anschlussanfragen sind keine realisierte Nachfrage und können spekulative Projekte enthalten. Die Einstufung bezieht sich auf Planjahre bis 2032 und war vorläufig; an anderer Stelle nennt die Unterlage 125,4 GW für die zu prüfende Last.
    Beobachtungszeitraum
    Einstufung zum 03.09.2026, Pause seit 03.08.2026; Unterlage vom 11.09.2026
    Quellenwert
    66,4 GW vorläufig als Basislast eingestufte Großlasten (204 Projekte)
    Vergleichsbasis
    Großlasten ab 75 MW im Batch-Zero-Verfahren
    Vergleich
    127,9 GW (158 Projekte) als zu prüfende Last; ausgeschlossen laut Diagramm 302,2 GW (373 Projekte)
    Unsicherheit
    Keine Unsicherheitsangabe in der Quelle; vorläufige Einstufung, Prüfung offen

  9. A9Zurück zu Kapitel 3.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quelle 11

    Geltungsbereich
    Beige Book Oktober 2026 (Informationen bis 05.10.2026), Berichte der Federal Reserve Banks Kansas City (S. 40), Dallas (S. 44) und Richmond (S. 23); qualitative Rückmeldungen von Unternehmens- und Branchenkontakten.
    Grenzen
    Anekdotische, nicht repräsentative Berichte ohne Mengenangaben; laut Beige Book keine Einschätzung von Fed-Vertretern. Gemeint sind Rechenzentren allgemein, nicht nur für KI; die Kostenwirkung ist nicht beziffert.
    Beobachtungszeitraum
    Berichtszeitraum bis 05.10.2026; Veröffentlichung 14.10.2026

  10. A10Zurück zu Kapitel 3.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quelle 10

    Geltungsbereich
    Survey of Regional Conditions and Expectations (SORCE), Sonderfragen vom 17. bis 24.09.2026, District Data Brief vom 14.10.2026; Vierter Fed-Distrikt (Ohio, westliches Pennsylvania, östliches Kentucky, nördlicher Teil von West Virginia); n = 185 zur Beteiligung, n = 79 zum Umsatzanteil; Beteiligung vor allem über Material (32 %), Beratung (26 %) und Ausrüstung (24 %), jeweils Anteile unter den beteiligten Unternehmen (n = 80).
    Grenzen
    Kleine, regionale und nicht repräsentative Stichprobe; Beteiligung schließt indirekte Lieferungen und Dienstleistungen ein. Gemeint sind Rechenzentren allgemein, nicht nur für KI; keine Angaben zu Beträgen oder Beschäftigung. Die Ansichten sind die der Autoren, nicht notwendigerweise der Fed.
    Beobachtungszeitraum
    Befragung 17. bis 24.09.2026; Veröffentlichung 14.10.2026
    Quellenwert
    43 % der befragten Unternehmen mit direkter oder indirekter Beteiligung am Bau von Rechenzentren
    Vergleichsbasis
    Alle Antworten auf die Frage (n = 185)
    Vergleich
    Beteiligte Unternehmen (n = 79): Mehrheit unter 10 % Umsatzanteil, 19 % zwischen 10 % und unter 50 %, 4 % mindestens 50 %
    Unsicherheit
    Keine Unsicherheitsangabe in der Quelle; kleine Stichprobe

  11. A11Zurück zu Kapitel 3.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quelle 15

    Geltungsbereich
    EIA Electric Power Annual mit Daten für 2025, Tabelle 2.8 (Stromverkäufe an Endkunden nach Sektor und Bundesstaat 2025 und 2024, Tausend MWh) mit Anmerkungen; Formular EIA-861; Veröffentlichung 21.10.2026.
    Grenzen
    Der Anstieg lässt sich weder Rechenzentren noch KI zurechnen, weil diese nicht gesondert ausgewiesen sind und Umklassifizierungen die Jahresvergleiche beeinflussen; es handelt sich um eine Mess- und Abgrenzungsfrage, nicht um einen Nachweis von KI-bedingtem Mehrverbrauch.
    Beobachtungszeitraum
    2025 gegenüber 2024; Veröffentlichung 21.10.2026
    Quellenwert
    1.503.310 Tausend MWh Stromverkäufe an gewerbliche Endkunden in den USA 2025
    Vergleichsbasis
    1.450.941 Tausend MWh (2024)
    Vergleich
    Rechenzentren und Krypto-Mining sind in der Tabelle nicht gesondert ausgewiesen; Veränderungen seit 2023 teils durch bessere Erfassung
    Unsicherheit
    Keine Unsicherheitsangabe in der Tabelle; Werte laut EIA endgültig, Jahresvergleiche durch Umklassifizierungen beeinflusst

  12. A12Zurück zu Kapitel 4.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quelle 2

    Geltungsbereich
    IWF Global Financial Stability Report Oktober 2026, Kapitel 1 (Abschnitt zur KI-getriebenen Marktkorrektur, Abbildung 1.2); Marktdaten u. a. von Bloomberg, Dealogic und BIZ mit IWF-Berechnungen; Hyperscaler nach Bloomberg-Definition.
    Grenzen
    Beschreibt Verschuldung und Verflechtung, nicht die Wahrscheinlichkeit oder den Zeitpunkt einer Korrektur und keine eingetretenen Verluste. Erfasst sind nur öffentlich bekannt gemachte Transaktionen; die Umsatzzusagen sind vertragliche Absichten, keine realisierten Umsätze.
    Beobachtungszeitraum
    Ende 2024 bis Juli 2026 (Anleiheanteil); offengelegte Geschäfte seit 2023
    Quellenwert
    10 % Anteil der Hyperscaler an den weltweiten Investment-Grade-Anleiheemissionen von Unternehmen
    Vergleichsbasis
    unter 1 % (Ende 2024 laut Abbildung 1.2)
    Vergleich
    Stand 2026, Daten bis Juli 2026
    Unsicherheit
    Keine Unsicherheitsangabe in der Quelle

  13. A13Zurück zu Kapitel 4.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quelle 3

    Geltungsbereich
    BIS Bulletin Nr. 137 vom 01.10.2026; 1.246 KI-Firmen in fünf Lieferkettenebenen (Rechenleistung, Infrastruktur, Datenwerkzeuge, Modelle, Anwendungen); Geschäftsdaten aus PitchBook, Lieferbeziehungen aus FactSet, ergänzt um manuelle Prüfungen.
    Grenzen
    Beschreibt Verflechtungen, keinen Nachweis von Fehlbewertung oder Marktmissbrauch. Geschäftswerte sind Gesamtvolumina der Finanzierungsrunden, nicht Anteile einzelner Investoren; Berechnungen der Autoren, nicht von PitchBook geprüft. Die Ansichten sind die der Autoren, nicht notwendigerweise der BIZ.
    Beobachtungszeitraum
    2021–2025
    Quellenwert
    46,4 % des offengelegten Werts der KI-zu-KI-Investitionsgeschäfte mit zugleich bestehender Liefer- oder Kundenbeziehung
    Vergleichsbasis
    Alle KI-zu-KI-Investitionsgeschäfte 2021–2025 (offengelegter Wert)
    Vergleich
    Nach Anzahl: 16,1 % der Geschäfte
    Unsicherheit
    Keine Unsicherheitsangabe in der Quelle; abhängig von der Datenabdeckung in PitchBook und FactSet

  14. A14Zurück zu Kapitel 4.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quelle 20

    Geltungsbereich
    Financial Policy Committee Record September 2026 (Sitzung 25.09.2026, veröffentlicht 30.09.2026), Absätze 3 und 8 bis 13.
    Grenzen
    Anteil am Emissionsvolumen eines vergleichsweise kleinen Marktes; die Datengrundlage nennt das Protokoll nicht, weitere genannte Schätzungen von Banken wurden hier nicht verwendet. Risikobewertung, keine Prognose; den Rückgang von KI- und Halbleiteraktien im Juli 2026 verkrafteten die Märkte laut FPC ohne Ansteckung der Kernmärkte.
    Beobachtungszeitraum
    2026 bis 25.09.2026; Veröffentlichung 30.09.2026
    Quellenwert
    47 % der Emissionen von Unternehmensanleihen in Pfund Sterling 2026, auf KI-Hyperscaler entfallend
    Vergleichsbasis
    Alle Emissionen von Unternehmensanleihen in Pfund Sterling 2026 bis zur Sitzung
    Vergleich
    Emissionen der Hyperscaler in Sterling laut FPC deutlich kleiner als in US-Dollar und Euro
    Unsicherheit
    Keine Unsicherheitsangabe in der Quelle

  15. A15Zurück zu Kapitel 4.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quelle 12

    Geltungsbereich
    KfW-Venture-Capital-Dashboard Q3 2026 (S. 8, Fokus Artificial Intelligence); Daten von Dealroom.co, Stand 01.10.2026; KI als Querschnittskategorie nach Dealroom-Abgrenzung (u. a. Machine Learning, generative KI, Computer Vision, Sprachverarbeitung); Finanzierungsrunden deutscher Start-ups.
    Grenzen
    Kommerzielle Datenbasis; Angaben können rückwirkend revidiert werden und von anderen Quellen abweichen. Ein erheblicher Teil entfällt auf zwei Großrunden von Dual-Use- und Verteidigungs-Start-ups, deren Technik laut KfW maßgeblich auf KI beruht; die Breite des Marktes entwickelte sich schwächer (89 Runden ab 1 Mio. Euro im Quartal insgesamt). Keine Aussage über Erträge oder Beschäftigung.
    Beobachtungszeitraum
    Drittes Quartal 2026 sowie Januar bis September 2026 im Vergleich zum Gesamtjahr 2025; Datenstand 01.10.2026
    Quellenwert
    69 % des deutschen Wagniskapital-Dealvolumens im dritten Quartal 2026, auf KI-Start-ups entfallend
    Vergleichsbasis
    Gesamtes Dealvolumen im dritten Quartal 2026: rund 4,5 Mrd. Euro
    Vergleich
    KI-Start-ups: rund 3,1 Mrd. Euro in 61 Runden; Januar bis September 2026 rund 6,3 Mrd. Euro gegenüber 3,2 Mrd. Euro im Gesamtjahr 2025
    Unsicherheit
    Keine Unsicherheitsangabe in der Quelle; Stichtagsdaten mit möglichen Revisionen

  16. A16Zurück zu Kapitel 4.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quelle 6

    Geltungsbereich
    UNCTAD Trade and Development Report 2026, Kapitel I, Tabelle I.2 (S. 27); UNCTAD-Zusammenstellung auf Basis von LSEG-Daten; Vergleich der Episoden 1929, 2000, 2008 und August 2026, die UNCTAD als Phase von KI und Automatisierung bezeichnet.
    Grenzen
    Deskriptive Kennziffern ohne Kausalanalyse; die Einordnung als Euphorie ist eine Bewertung von UNCTAD und sagt nichts über Zeitpunkt oder Wahrscheinlichkeit einer Korrektur. Die Tabelle nennt den Markt nicht für jede Kennziffer ausdrücklich; die Erläuterungen beziehen sich auf den S&P 500 und börsennotierte US-Unternehmen.
    Beobachtungszeitraum
    Stand August 2026 im Vergleich zu 1929, 2000 und 2008; Veröffentlichung 09.10.2026
    Quellenwert
    37 % der Marktkapitalisierung, auf die zehn größten Aktien entfallend (August 2026)
    Vergleichsbasis
    1929: 24 bis 28 %; 2000: 20 bis 25 %; 2008: 18 %
    Vergleich
    Größter Einzelwert NVIDIA 8 %; Unternehmensgewinne 13 % des BIP (1929: 8 %, 2000: 9 %, 2008: 10 %)
    Unsicherheit
    Keine Unsicherheitsangabe in der Quelle

  17. A17Zurück zu Kapitel 5.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quelle 7

    Geltungsbereich
    NBER Working Paper 35953 (Egan, Russel, Shi, Yao), 26.10.2026; Kredit- und Debitkartentransaktionen (174 Mio. Verbraucher, 114 Mrd. Transaktionen) und ein darauf geschätztes Nachfrage- und Angebotsmodell; fast alle zahlenden Nutzer hatten Basistarife bis 30 US-$ im Monat gebucht.
    Grenzen
    Arbeitspapier ohne Peer-Review; geprüft wurde nur die frei zugängliche Zusammenfassung, das Volltext-PDF war nicht abrufbar. Erfasst bezahlte Abonnements, keine kostenlose oder vom Arbeitgeber bezahlte Nutzung. Interessenlage: Ein Autor ist bezahlter Berater des Zahlungsdienstleisters Fiserv, zwei Autoren sind unbezahlte Mitglieder seines Beirats; laut Erklärung hatte Fiserv keinen Einfluss auf die Studie. Der Schluss auf starken Preisdruck beruht auf dem Modell.
    Beobachtungszeitraum
    Kartendaten bis April 2026; Veröffentlichung Oktober 2026
    Quellenwert
    2,9 % der US-Verbraucher mit Zahlung für mindestens einen größeren generativen KI-Dienst
    Vergleichsbasis
    174 Mio. Personen in den Kartendaten
    Vergleich
    Stand April 2026; jährliche Kundenbindung je großem Anbieter 20–45 %
    Unsicherheit
    Keine Unsicherheitsangabe in der geprüften Zusammenfassung

  18. A18Zurück zu Kapitel 5.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quelle 13

    Geltungsbereich
    Weltbank, South Asia Economic Update Oktober 2026 (Adopting AI for Growth), Kurzfassung zu Kapitel 2, veröffentlicht mit dem Bericht am 06.10.2026; Quellen laut Kurzfassung u. a. World Bank Enterprise Surveys mit KI-Modul 2025/26, FactSet und Lightcast.
    Grenzen
    Geprüft wurde nur die offizielle Kurzfassung zu Kapitel 2, nicht der Volltext. Die Vergleichbarkeit der Erhebungen für Indien und die USA wird dort nicht erläutert; der Befund zu Lieferbeziehungen zeigt einen Zusammenhang mit der KI-Exposition, keinen Kausalnachweis, und nennt keine Mengen oder Werte.
    Beobachtungszeitraum
    Erhebungen 2025 bis 2026, Lieferbeziehungen seit 2022; Veröffentlichung 06.10.2026
    Quellenwert
    23 % der Unternehmen in Indien mit KI-Nutzung
    Vergleichsbasis
    USA: 43 % der Unternehmen
    Vergleich
    Abstand laut Weltbank größer bei anspruchsvolleren Anwendungen
    Unsicherheit
    Keine Unsicherheitsangabe in der Kurzfassung

  19. A19Zurück zu Kapitel 5.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quelle 17

    Geltungsbereich
    CMA-Konsultation zu einer Verhaltensauflage für Googles allgemeine Suchdienste (23.09.2026, Frist 09.10.2026), Abschnitt 4, Rn. 4.14 f. (S. 27) und Rn. 1.3 (S. 4); Grundlage ist der seit Oktober 2025 festgestellte Status strategischer Marktmacht Googles in Suche und Suchwerbung.
    Grenzen
    Vorschlag, keine endgültige Entscheidung; keine Marktanteile von KI-Assistenten im Dokument. Googles KI-Assistent Gemini lag laut CMA bei der Feststellung nicht im Geltungsbereich; ob KI-Assistenten den Wettbewerb in der Suche messbar beleben, ist offen.
    Beobachtungszeitraum
    Konsultation vom 23.09. bis 09.10.2026

  20. A20Zurück zu Kapitel 5.0

    Evidenztyp: Szenario · Bestandsaufnahme · Quelle 14

    Geltungsbereich
    NBER Working Paper 35954 (Hortaçsu, Yoo), 26.10.2026; Datensatz der von Investmentfonds gehaltenen Geldmarktfonds 2010 bis 2024, zweistufiges Strukturmodell zu Aufmerksamkeit und Präferenzen der Portfoliomanager; kontrafaktische Analyse ohne Anlegerträgheit.
    Grenzen
    Kontrafaktische Modellrechnung, keine Beobachtung: Ob und wie stark KI die Trägheit von Anlegern tatsächlich senkt, wird nicht gemessen. Arbeitspapier ohne Peer-Review; geprüft wurde die Zusammenfassung. Das Papier zirkulierte zuvor unter anderem Titel; neu im Oktober ist die Ausgabe als NBER-Arbeitspapier.
    Beobachtungszeitraum
    Daten 2010 bis 2024, kontrafaktisches Szenario; Veröffentlichung 26.10.2026
    Quellenwert
    6 Faktor, um den Fondsmonate mit Abflüssen über den wöchentlich liquiden Mitteln häufiger würden (Szenario ohne Anlegerträgheit)
    Vergleichsbasis
    Geschätztes Modell mit beobachteter Anlegerträgheit (Daten 2010 bis 2024)
    Vergleich
    Gebühren etwa halbiert, Renditestreuung nahe null, Marktkonzentration rund 20 % niedriger, monatliche Fondsflüsse etwa dreimal so hoch
    Unsicherheit
    Keine Unsicherheitsangabe in der geprüften Zusammenfassung; modellabhängig

  21. A21Zurück zu Kapitel 6.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quelle 8

    Geltungsbereich
    CSO-Statistikveröffentlichung 'Productivity in Ireland 2024–2025', Kapitel Künstliche Intelligenz vom 29.09.2026; KI-Nutzung aus der Unternehmenserhebung zu E-Commerce und IKT (Verarbeitendes Gewerbe, Bau, ausgewählte Dienstleistungen), Arbeitsproduktivität je Stunde nach Sektoren.
    Grenzen
    Deskriptiver Vergleich ohne Kausalanalyse; breite Sektorgruppen; Irlands Produktivitätswerte sind stark von auslandskontrollierten Unternehmen geprägt. Keine Übertragung auf andere Länder; Septemberquelle, als Kontext zu den Oktober-Befunden aufgenommen.
    Beobachtungszeitraum
    2023–2025; Veröffentlichung 29.09.2026
    Quellenwert
    26,6 % Zuwachs der Arbeitsproduktivität (Euro je Arbeitsstunde) im Sektor Information und Kommunikation 2023–2025
    Vergleichsbasis
    328,4 Euro je Arbeitsstunde (2023)
    Vergleich
    415,9 Euro je Arbeitsstunde (2025); KI-Nutzung der Unternehmen im Sektor 28,4 % (2023) und 61,3 % (2025)
    Unsicherheit
    Keine Unsicherheitsangabe in der Quelle; deskriptiver Vergleich, kein Kausalnachweis

  22. A22Zurück zu Kapitel 6.0

    Evidenztyp: modellgeschätzt · Bestandsaufnahme · Quelle 18

    Geltungsbereich
    Gemeinschaftsdiagnose Herbst 2026 der Projektgruppe im Auftrag des BMWE, Kasten 1.1 (S. 20 bis 22); Fortschreibung einer Methode der Federal Reserve Bank of St. Louis mit US-Daten bis zum zweiten Quartal 2026; abgeschlossen am 17.09.2026, veröffentlicht am 24.09.2026.
    Grenzen
    Bruttobeiträge breiter Investitionsaggregate, die auch Ausgaben ohne KI-Bezug enthalten; ohne Importkorrektur, laut den Instituten liegt der Nettoimpuls für die US-Produktion erheblich darunter. Eine eigene Kategorie KI-Investitionen gibt es in der amtlichen Statistik nicht; für die EU ist wegen der Datenlage keine vergleichbare Analyse möglich.
    Beobachtungszeitraum
    2025 und erstes Halbjahr 2026; Veröffentlichung 24.09.2026
    Quellenwert
    1 Prozentpunkte Bruttobeitrag von vier KI-nahen Investitionsarten zum US-BIP-Wachstum (erstes Halbjahr 2026 gegenüber erstem Halbjahr 2025)
    Vergleichsbasis
    2025: 0,7 Prozentpunkte bei 2,1 % BIP-Wachstum
    Vergleich
    Erstes Halbjahr 2026: BIP-Zuwachs 2,4 %
    Unsicherheit
    Keine Unsicherheitsangabe in der Quelle; ohne Abzug importierter Güter

  23. A23Zurück zu Kapitel 6.0

    Evidenztyp: Szenario · Bestandsaufnahme · Quelle 1

    Geltungsbereich
    IWF-Weltwirtschaftsausblick Oktober 2026, Kapitel 1 und Kasten 1.2; Szenarien mit dem GIMF-Modell (acht Regionen, u. a. USA, China, Euroraum): A starker KI-Ausbau mit früh anfallenden Produktivitätsgewinnen, B Kapazitätsengpässe in Asien, C Marktkorrektur, u. a. mit 20 % niedrigeren US-Aktienkursen 2026.
    Grenzen
    Modellszenarien, keine Prognosen und keine gemessenen KI-Effekte. Die Ergebnisse hängen an Annahmen, etwa einer um 0,8 % höheren globalen Totalen Faktorproduktivität über zehn Jahre in Szenario A. Für die KI-Szenarien nennt der IWF keine Eintrittswahrscheinlichkeiten; Effekte für einzelne Länder wie Deutschland werden nicht ausgewiesen. Die −1,1 % enthalten die Verstärkung über Vermögenspreise, Finanzierungsbedingungen und Staatsanleihemärkte; der direkte Effekt des Rückgangs der KI-Investitionen beträgt laut IWF bis zu 0,4 %.
    Beobachtungszeitraum
    Projektionen und Szenarien für 2026–2031; Veröffentlichung 13.10.2026
    Quellenwert
    -1,1 % Abweichung des globalen BIP-Niveaus vom Basisszenario bis 2028 (Szenario C, KI-Marktkorrektur)
    Vergleichsbasis
    IWF-Basisprojektion Oktober 2026 ohne zusätzlichen KI-Produktivitätsschub
    Vergleich
    Szenario A (stärkerer KI-Ausbau): +0,6 % bis 2029; Szenario C (Marktkorrektur): −1,1 % bis 2028, darunter USA −1,8 % und Asien −1,7 %
    Unsicherheit
    Keine Unsicherheitsangabe für die KI-Szenarien in der Quelle; deterministische Modellrechnungen

  24. A24Zurück zu Kapitel 6.0

    Evidenztyp: offen · Bestandsaufnahme · Quelle 21

    Geltungsbereich
    ONS-Methodenpapier zum KI-Themenkonto (thematic account, 21.09.2026), Abschnitt 7 mit Fahrplan; Grundlage sind die Aufkommens- und Verwendungstabellen der Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen; Vorgehen laut ONS im September 2026 vom Beratungsgremium APONA gebilligt.
    Grenzen
    Beschreibt den Stand der amtlichen Messung, keine Wirkung von KI. Gilt für das Vereinigte Königreich; vergleichbare Vorhaben anderer Statistikämter wurden nicht geprüft. Die im Papier genannten Verbreitungsdaten und die experimentelle Liste von KI-Unternehmen sind keine Wertschöpfungsschätzung.
    Beobachtungszeitraum
    Fahrplan 2026 bis 2028; Veröffentlichung 21.09.2026

  25. A25Zurück zu Kapitel 6.0

    Evidenztyp: modellgeschätzt · Bestandsaufnahme · Quelle 22

    Geltungsbereich
    NBER Working Paper 35793 (Blumenfeld, Hazell, Lian, Schaab), 28.09.2026; Sensitivität von Aktienrenditen gegenüber einem KI-Aktienindex in Abhängigkeit vom Lohnsummenanteil der Softwareentwicklung, über ein Modell in Produktivitätsgewinne übersetzt.
    Grenzen
    Markterwartungen, keine gemessenen Produktivitätsgewinne; das Ergebnis hängt an Modell- und Identifikationsannahmen und an der Verlässlichkeit von Kursreaktionen. Nur der Kanal Softwareentwicklung; Arbeitspapier ohne Peer-Review, geprüft wurde die Zusammenfassung.
    Beobachtungszeitraum
    November 2022 bis Dezember 2025, Fortschreibung bis Mitte 2026; Veröffentlichung 28.09.2026
    Quellenwert
    3,6 % höheres BIP-Niveau (Basismodell, Kanal Softwareentwicklung, Markterwartung)
    Vergleichsbasis
    BIP-Niveau ohne KI-Effekt laut Modell
    Vergleich
    6,5 % bei zusätzlichem Effekt auf Forschung und Entwicklung; entspricht dauerhaft 32,6 % höherer Produktivität in der Softwareentwicklung; bis Mitte 2026 mehr als verdoppelt
    Unsicherheit
    Keine Unsicherheitsangabe in der geprüften Zusammenfassung

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