Microsoft-Logo auf einem Computerbildschirm, das die Produkte und Dienstleistungen des Unternehmens zeigt

Anlegerbedenken wegen Schwäche im Software‑Sektor und übermäßiger Ausgaben für künstliche Intelligenz schwinden, was Microsoft‑Aktien neuen Schwung verleiht, da die Wall Street dem Unternehmen stärker zutraut, seine KI‑Investitionen in Erträge zu verwandeln.

Bank of America‑Analyst Tal Liani ist der Ansicht, dass die Rallye noch weiteres Potenzial hat.

In einer Mitteilung am Dienstag bestätigte Liani seine Kaufempfehlung für Microsoft und hob das Kursziel von 500 $ auf 600 $ an, was rund 20 % Aufwärtspotenzial gegenüber dem aktuellen Kurs impliziert.

Das neue Kursziel basiert auf dem 28‑fachen der von Bank of America erwarteten Gewinne je Aktie für das Kalenderjahr 2027, gegenüber dem bisherigen 24‑fachen.

Die Anpassung spiegelt das beschleunigte Cloud‑Wachstum und die bessere Sichtbarkeit der Renditen aus KI‑Investitionen wider.

Die Microsoft‑Aktie hat seit Ende Juli fast 30 % zugelegt und verzeichnete kürzlich die stärkste sechstägige Aufwärtsbewegung seit Oktober 2025.

Azure und Copilot liefern den Beleg

Die jüngste Rallye folgt auf ein starkes Ergebnis im vierten Geschäftsquartal.

Das Umsatzwachstum von Azure beschleunigte sich auf 43 % im Jahresvergleich, während Microsofts Prognose für 45 % Wachstum im laufenden Quartal die Erwartungen der Wall Street übertraf.

Das Unternehmen verzeichnet zudem eine zunehmende Akzeptanz seiner KI‑gestützten Copilot‑Produkte.

Liani stellte fest, dass kostenpflichtige Copilot‑Plätze die Marke von 30 Millionen überschritten haben, wobei die Netto‑Zugänge gegenüber dem Vorquartal mehr als verdoppelt wurden.

Für Liani geht der Vorteil von Microsoft jedoch über ein einzelnes KI‑Modell hinaus.

Das Unternehmen baut zunehmend ein, wie er es nennt, Full‑Stack‑KI‑Portfolio auf, das eigene Modelle mit Angeboten Dritter kombiniert.

„Microsoft baut ein breites Portfolio interner und externer Modelle auf, das Kunden erlaubt, für jede Aufgabe das kosteneffizienteste Modell zu nutzen und zugleich die Nutzeraktionen zu steuern“, sagte Liani.

„Nicht jede Arbeitslast erfordert ein komplexes und teures Spitzenmodell, und Microsofts Ansatz hilft, die Leistung zu optimieren und gleichzeitig den Tokenverbrauch zu senken.“

Ein modellagnostischer Ansatz könnte die Wirtschaftlichkeit von KI verbessern

Anstatt sich auf einen einzelnen Modellanbieter zu verlassen, kann Microsoft Arbeitslasten nach deren Komplexität und Kosten steuern.

Durch den Einsatz einer Mischung aus internen und externen Modellen „kann Microsoft die größten und teuersten Modelle für komplexe Aufgaben reservieren, während Volumen‑ und produktspezifische Workloads effizienter bedient werden“, schrieb Liani.

Dieser Ansatz könnte Microsoft helfen, seine Abhängigkeit von der Wirtschaftlichkeit eines einzelnen Anbieters zu verringern und gleichzeitig Copilot die nötige Flexibilität zu bewahren, während sich KI‑Modelle weiterentwickeln.

Liani verwies außerdem auf Microsofts MAI‑Code‑1‑Flash‑Modell, das seiner Ansicht nach für gängige Excel‑Aufgaben eine Leistung liefert, die mit GPT‑5.6 vergleichbar ist, jedoch zu geringeren Kosten.

Die Strategie bedeutet, dass der Wert von Copilot nicht „ausschließlich“ von Anthropic, OpenAI oder einem anderen einzelnen Modellanbieter abhängt.

Hardware‑Effizienz fügt eine weitere Ebene hinzu

Microsoft versucht zudem, die Wirtschaftlichkeit von KI auf Infrastrukturebene zu verbessern.

Liani sagte, dass technische Verbesserungen in der CPU‑ und GPU‑Flotte, kombiniert mit Software‑Optimierungen, den Durchsatz für Copilot‑Workloads seit Jahresbeginn vervierfacht haben.

„Technische Verbesserungen an Microsofts CPU‑ und GPU‑Flotte, kombiniert mit Software‑Optimierungen, haben den Durchsatz für Copilot‑Workloads seit Jahresbeginn um das Vierfache erhöht,“ schrieb Liani.

Microsoft entwickelt zudem kundenspezifische Chips, um die Inferenzkosten zu senken.

Sein Maia 200‑Chip, der Microsoft‑KI‑Modelle betreibt, sei laut Analyst bis zu 40 % günstiger im Betrieb als traditionelle Nvidia‑Hardware.

Diese Effizienzgewinne könnten zunehmend an Bedeutung gewinnen, wenn Microsoft zusätzliche KI‑Kapazitäten in Betrieb nimmt.

Liani erwartet nun, dass Azure im Geschäftsjahr 2027 um 41,8 % wächst, verglichen mit 39,9 % im Geschäftsjahr 2026.

„Die fortgesetzte Umsetzung des Kapazitätsausbaus, schnellere Bereitstellung und höhere Effizienz stärken unser Vertrauen in Microsofts Fähigkeit, das Azure‑Wachstum aufrechtzuerhalten“, sagte er.

Die zentrale Frage für Anleger ist nicht mehr nur, ob Microsoft ausreichend ausgeben kann, um im Bereich KI zu konkurrieren.

Sondern, ob das Unternehmen diese Ausgaben weiterhin in schnelleres Cloud‑Wachstum und bessere Wirtschaftlichkeit umwandeln kann. Vorerst glaubt Bank of America zunehmend, dass dies der Fall ist.

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