Glossar

Ghost GDP bezeichnet ein Szenario, in dem gemessenes Wirtschaftswachstum durch KI und Automatisierung weiter steigt, dieser Zuwachs jedoch nicht in Form von Löhnen oder Konsumnachfrage in die Realwirtschaft zurückfließt, weil Maschinen kein diskretionäres Einkommen ausgeben. Geprägt wurde der Begriff durch James Van Geelen, Gründer der Analysefirma Citrini Research, in einem viel beachteten Thought-Piece über eine "globale Intelligenzkrise", das beschreibt, wie aggressive KI-Adoption zunächst Unternehmensgewinne treibt, über Stellenabbau im White-Collar-Bereich jedoch letztlich die Konsumbasis aushöhlt und damit einen negativen Rückkopplungsloop auslöst. Gegenpositionen argumentieren, KI-getriebene Disruption werde bestehende Trends eher beschleunigen und GDP, Gewinne und Produktqualität steigern, statt "Ghost GDP" oder Massenarbeitslosigkeit auszulösen, zumal Unternehmensmargen nahe Rekordniveaus liegen und Dienstleistungsinflation erhöht bleibt, was noch nicht auf eine Erosion von Wettbewerbsvorteilen durch KI hindeutet. Als analytisches Rahmenwerk lässt sich der Effekt formal fassen als Differenz zwischen Output- und Lohnwachstum: Ghost GDP ist positiv, wenn das Outputwachstum das Wachstum des Arbeitseinkommens übersteigt, also wenn Produktivitätsgewinne dem Kapital und der KI zufließen statt den Arbeitnehmern, was sich über den Geldumlauf (Velocity) auf die Gesamtnachfrage auswirken kann.

GPU (Graphics Processing Unit) und CPU (Central Processing Unit) sind die beiden zentralen Prozessortypen in der Computerarchitektur: Die CPU ist auf sequenzielle, vielseitige Aufgaben mit wenigen, aber leistungsstarken Kernen ausgelegt, während die GPU durch tausende paralleler Kerne für massiv parallelisierbare Berechnungen wie Grafikrendering und vor allem KI-Training optimiert ist. Aus Investorensicht hat sich die GPU durch den KI-Boom zum strategisch wichtigeren Wachstumstreiber entwickelt, angeführt von Nvidia mit dominanter Marktposition im Bereich Rechenzentrums-GPUs, während AMD und zunehmend auch kundenspezifische Chips (ASICs) von Google, Amazon und Microsoft als Wettbewerber auftreten. Für die Portfoliokonstruktion ist relevant, dass CPU-Anbieter wie Intel und AMD stärker an klassische Endmärkte wie PCs und Server-Grundlast gekoppelt sind, während GPU-Hersteller stärker von den Capex-Zyklen der Hyperscaler und der Nachfrage nach KI-Rechenleistung abhängen, was unterschiedliche Risikoprofile und Bewertungsmultiplikatoren zur Folge hat.