NEW YORK / LONDON (IT BOLTWISE) – Torsten Slßk von Apollo Global Management argumentiert, dass das klassische 60/40-Portfolio im KI-Zeitalter seine Diversifikationswirkung verliert. KI sei inzwischen nicht nur in Aktien, sondern zunehmend auch in Anleihen und Risikokapitalfinanzierungen allgegenwärtig. Dadurch seien Anleger nach seiner Sicht stärker von einzelnen Faktoren abhängig als früher. Der Beitrag ordnet ein, wie sich daraus eine potenziell neue Allokationslogik ableiten lässt.
Das klassische 60/40-Portfolio mit 60 Prozent Aktien und 40 Prozent Anleihen galt lange als praktische Daumenregel: Aktien sollten das Wachstum tragen, Anleihen sollten Schwankungen abfedern. Genau diese Intuition gerät nun jedoch in die Kritik, weil die Wertentwicklung zunehmend von einem gemeinsamen Treiber dominiert wird. Torsten Slßk, Chefökonom bei Apollo Global Management, stellt die zentrale Frage, ob das vermeintlich diversifizierte Aktien-Bond-Gesamtpaket im KI-Zeitalter tatsächlich noch unabhängige Risikokomponenten abbildet. Sein Argument: Künstliche Intelligenz sei in beiden Hälften des Depots verankert, wodurch das Klumpenrisiko faktisch zunimmt.
Slßk beschreibt den Mechanismus dabei nicht als akademisches Detail, sondern als praktische Beobachtung aus der Portfolioarbeit: KI sei mittlerweile sowohl im Aktienportfolio als auch in der Anleihenallokation „überall“ präsent. Das ist aus Risikosicht plausibel, denn wenn sehr ähnliche Unternehmen oder Geschäftsmodelle Wachstum und Cashflows dominieren, korrelieren selbst zuvor als „unabhängig“ betrachtete Anlageklassen. Historisch hatte das 60/40-Modell in vielen Marktphasen funktioniert, weil Sektoren und Fazittreiber heterogener waren. In Phasen, in denen einzelne Megatrends über mehrere Anlageklassen wirken, verschiebt sich jedoch das Diversifikationsverständnis von „Klasse“ hin zu „Faktor“.
Der Beitrag ordnet die Argumentation in den breiteren Kontext eines KI-getriebenen Kapitalmarkts ein. Laut der Meldung hat der KI-Handel seit Ende 2022 wesentlich zum rekordverdächtigen Bullenmarkt beigetragen. Gleichzeitig verdeutlicht Slßk eine Konzentrationslogik: Die zehn nach Marktkapitalisierung größten Unternehmen machten rund 40 Prozent der Gewichtung im S&P 500 aus, selbst bevor der rekordverdächtige Börsengang von SpaceX die Wahrnehmung für Tech-nahe Wachstumsstorys weiter verstärkte. Das bedeutet nicht, dass der Index „schlecht“ ist, aber es verschiebt die Aussagekraft: Der S&P 500 ist weniger ein Spiegel vieler Branchen, sondern in stärkerem Maße vom KI- und Plattformökosystem geprägt.
Technisch lässt sich diese Entwicklung auch als Faktor-Exponierung verstehen, wie sie in moderner Portfolio- und Risikomodellierung behandelt wird. Statt nur nach Assetklassen zu differenzieren, werden Renditen oft entlang von Treibern wie Wachstumserwartungen, Margendruck, Zins- und Liquiditätsbedingungen sowie eben Faktorprägenden Branchenclustern analysiert. KI wirkt dabei doppelt: Erstens ändert sie Produktivitäts- und Umsatzannahmen, wodurch Wachstumsaktien überproportional profitieren können. Zweitens treibt sie Investitionen in Rechenzentren und Infrastruktur, die wiederum Kapitalkosten- und Risikoannahmen in festverzinslichen Portfolios beeinflussen. Genau diese Kopplung kann dazu führen, dass „Aktien vs. Anleihen“ weniger trennt als früher.
Interessant ist, dass sich das Argument nicht auf den Aktienmarkt beschränkt. Slßk betont, dass Hyperscaler den Ausbau ihrer Rechenzentren über Anleihemärkte finanzieren, wodurch KI faktisch auch in der Unternehmensanleihe-Realität landet. Die Meldung nennt für Investment-Grade-Anleihen eine Aufteilung von Emissionen „nahezu 50:50“ zwischen KI- und Nicht-KI-Ausprägungen. Zusätzlich dominieren KI-nahe Finanzierungsströme laut dem Ökonomen auch das Risikokapital: Während früher ein großer Teil in pharmazeutische und biotechnologische Entwicklungen floss, entfallen heute 87 Prozent des Risikokapitals auf KI. Das verschiebt die Risikostruktur deutlich, weil viele „unterschiedliche“ Schuldner letztlich über denselben Wachstumszyklus und dieselbe Capex-Logik gekoppelt sein können.
Im Marktvergleich lohnt der Blick auf etablierte Asset-Manager und deren heutige Praxis: Viele große Häuser wie BlackRock oder Vanguard arbeiten seit Jahren mit Faktor- und Risiko-Budgeting-Ansätzen, die über reine 60/40-Gesichtspunkte hinausgehen. Gleichzeitig zeigen Branchenanalysen, dass die KI-Welle die Korrelationen zwischen Sektoren und Kapitalmarktsegmenten erhöht hat, weil Erwartungen, Bewertung und Investitionszyklen ähnlich getaktet sind. Experten betonen dabei, dass solche Phasen nicht zwangsläufig „blasenhaft“ sein müssen, aber das Risiko-Management neu justiert werden muss: Diversifikation kann dann nicht mehr nur die klassische Mischung sein, sondern muss die zugrunde liegenden Treiber explizit adressieren.
Welche Konsequenz zieht Slßk daraus? Er plädiert für eine Neugestaltung der 60/40-Logik: Das „neue 60/40“ solle aus 60 Prozent KI-Engagement und 40 Prozent Nicht-KI-Anlagen bestehen. Das klingt in der Sprache vieler Anleger nach einer einfachen Umbuchung, setzt aber im Kern eine messbare Definition voraus, was „KI-Engagement“ konkret bedeutet: Welche Unternehmen, welche Emittenten, welche Fazitannahmen und welche Capex-Cluster zählen dazu? Genau hier entsteht für institutionelle Investoren eine Implementierungsaufgabe, denn eine solche Sichtweise verlangt saubere Datenpipelines, konsistente Taxonomien und laufendes Monitoring, um Faktor-Drittwirkungen frühzeitig zu erkennen. Gleichzeitig bleibt die Frage offen, was passiert, wenn KI weniger erfolgreich ist – also wie robust das Depot gegen eine Bewertungs- und Erwartungskorrektur bleibt.
Der Blick nach vorn fällt damit auf drei Ebenen: erstens werden moderne Portfolios stärker an Treibern ausgerichtet, nicht nur an traditionellen Assetklassen. Zweitens wird KI-gestützte Modellierung im Sinne von „KI für KI-Faktorpräzision“ wahrscheinlicher, also bessere Schätzungen von Korrelationen, Liquidität und Drawdown-Risiken. Drittens wird Regulierung und Datenschutz im Investitionskontext relevanter, weil Datenquellen und Modellierungsansätze zunehmend komplex sind: Wer Emittentenbewertungen, Kundendaten oder nicht öffentliche Signale in Risiko-Kalkulationen einbezieht, muss Modelle nachvollziehbar, auditierbar und datenschutzkonform betreiben. Insgesamt zeichnet sich ab, dass die Diskussion über „60/40 neu“ weniger ein Schlagwort ist, sondern ein Hinweis auf die nächste Stufe von Faktor- und Resilienz-Strategien in einer KI-zentrierten Wirtschaft.
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