INTERLAKEN / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Harvard-Ökonomin Carmen Reinhart sieht in der KI-Euphorie derzeit klare Blasenmerkmale. Sie beschreibt hohe Börsenbewertungen, stärkere Kreditfinanzierung und einen Kreislauf aus Investments und weiter steigenden Kursen, der nicht nur den US-Markt betrifft. Ohne KI würde den Angaben zufolge eine Rezession in den USA näher liegen. Als besonders gefährdet nennt Reinhart vor allem Unternehmen statt Haushalte.
Wenn eine Zeit lang fast alles „KI-getrieben“ wirkt, verschiebt sich der Blick auf Risiken oft schleichend. Genau an dieser Stelle setzt Carmen Reinhart an: Die frühere Chefökonomin der Weltbank diskutiert beim Swiss Economic Forum in Interlaken, warum die aktuellen Marktmechanismen aus ihrer Sicht eher einem Blasenmuster ähneln als einer nachhaltigen Neubewertung. Sie räumt dabei ein, dass Künstliche Intelligenz die Produktivität tatsächlich erhöhen kann. Gleichzeitig sieht sie „alle wichtigen Eigenschaften“ einer Blase – nicht im Sinne eines pauschalen KI-Realitätschecks, sondern als Warnung vor dem Zusammenspiel aus Bewertungen, Finanzierung und Überschussinvestitionen.
Technisch betrachtet beschreibt Reinhart den Kernmechanismus so, dass hohe Bewertungen den Beleihungswert erhöhen und damit mehr Kredite ermöglichen. Diese Kredite wiederum schaffen zusätzlichen Investitionsspielraum, der dann wiederum über Erwartungen und Angebotsmechanik die Börsenbewertungen weiter nach oben ziehen kann. Das ist weniger eine Erzählung über „Hoffnung“ als ein Finanzierungszyklus: Steigende Kurse verbessern Sicherheiten, Sicherheiten erleichtern Fremdfinanzierung, Fremdfinanzierung beschleunigt Investitionen, und die Investitionen stützen die Story – bis sich Annahmen umdrehen. In ihrem Szenario kommt dazu, dass nicht nur in den USA, sondern auch international ähnliche Muster sichtbar seien, weil die globalen Kapitalflüsse die Bewertungen spiegeln.
Makroökonomisch spannt Reinhart den Bogen von der Realwirtschaft zu den Kapitalmärkten. Ihre Analyse lautet, dass Amerika ohne KI gerade nicht in „nur“ einem Boom stecken würde, sondern wahrscheinlich stärker in Richtung Rezession rutschte. Der Grund liegt für sie weniger in einzelnen Branchen als in der Kumulation: Protektionismus, geopolitische Fragmentierung, Energiepreisschocks und eine als unzureichend eingestufte wirtschaftspolitische Koordination erhöhen die Unsicherheit. Diese Unsicherheit bremse Investitionen breit, mit einer Ausnahme: Infrastruktur für KI. Dadurch entsteht ein Bild, in dem ein echter Technologie-Treiber zwar vorhanden ist, aber zugleich ein Überhang im Finanzierungs- und Bewertungsbereich die Gesamtwirkung überdeckt. Genau diese Überdeckung macht für sie die Blasenlogik plausibel, auch wenn die Technologie selbst real ist.
Für den Zeitpunkt eines möglichen Platzens will Reinhart nicht in den Kalender schauen. Sie argumentiert stattdessen über Diagnosefähigkeit: Symptome seien erkennbar und verstärkten sich, aber die genaue Crash-Uhrzeit sei schwer vorherzusagen. Als historisches Beispiel nennt sie Isaac Newtons Umgang mit der South Sea Bubble: Newton warnte zwar, stieg dann aber selbst wieder ein, bevor die Blase schließlich platzte und er Geld verlor. Für den Unterschied zur Dotcom-Phase betont sie, dass viele KI-Unternehmen Cash generieren und Geschäftsmodelle „realer“ wirken als damals rein internetgetriebene Erwartungen. Ihr Gegenargument verlagert sich daher auf die Kapitalstruktur: Investitionen seien zunehmend fremdfinanziert und zusätzlich mit Aktien abgesichert. Wenn dann Wertkorrekturen stattfinden, können genau diese Sicherungs- und Hebelmechanismen Probleme auslösen.
Konkreter wird Reinhart bei der Frage, wer in einer solchen Phase als Erstes unter Druck gerät. In ihrer Lesart ist das kein primäres „Rezessionsszenario für private Haushalte“, sondern eines für Unternehmen. Sie nennt als Belastungen sowohl die hohe Verschuldung vieler Volkswirtschaften als auch das notwendige Rebalancing zwischen China und den USA, das laut ihr weltweit durchschlagen kann. Für die Finanzstabilität relativiert sie gleichzeitig eine direkte Parallele zur großen Finanzkrise: Damals trafen Banken die Krise unmittelbar, weil sie stärker in Anlagen mit abruptem Wertverlust verstrickt waren. Ein „Platzen der KI-Blase“ würde Banken zwar weniger direkt treffen, weil sie nach ihrer Darstellung kaum Aktien dieser Firmen als Kernbestand hielten, aber auch das sei kein Freifahrtschein. Sie verweist darauf, dass Banken dennoch Kredite an Private-Debt-Strukturen vergeben hätten, die wiederum in KI-nahe Bereiche investierten, und dass Banken außerdem Tech-Aktien als Sicherheiten in ihren Büchern halten können.
Auch die Zentralbankreaktion bewertet Reinhart differenziert. Sie erwartet, dass die US-Notenbank auf die Gefahr einer Ansteckung reagieren würde, weil die Angst vor systemischen Effekten nach Reformen weiterhin zu groß sei. Zugleich stellt sie die zweite Einschränkung heraus: Wenn die Notenbank viel Liquidität ins System gießt, kann das die Inflation wieder anheizen. Genau diese Wechselwirkung ist politisch und gesellschaftlich heikel, weil steigende Lebenshaltungskosten laut ihr ohnehin die größte Sorge vieler Menschen in den USA darstellen. Dazu passt ihr Hinweis auf die Aktienbeteiligung: Viele Amerikaner sind über Pensionssparpläne investiert, sodass Kursverluste nicht nur Unternehmen, sondern auch Vermögen der Haushalte mindern können. Der Effekt dürfte in ihrer Erwartung weniger dramatisch ausfallen als beim Immobilienpreis-Crash der großen Finanzkrise, ist aber dennoch ein echter Vermögenseffekt – und wegen der globalen Streuung von Tech-Investments damit auch weltweit spürbar.
Reinhart widerspricht am Ende dem typischen Schwarz-Weiß-Denken, wonach Künstliche Intelligenz entweder „alles löst“ oder „alles zerstört“. Ja, KI ist aus ihrer Sicht eine reale Veränderung für den Arbeitsmarkt. Vorerst werde sie eher regressiv wirken, weil schwächere Einkommen stärker belastet werden könnten. Ihre Argumentation stützt sich dabei auf makroökonomische Trends: Der Anteil von Arbeitseinkommen am Bruttoinlandsprodukt sei seit der großen Finanzkrise in den USA um etwa 15 Prozent abgenommen, und KI könne diese Entwicklung noch verstärken. Gleichzeitig sieht sie keinen zwingenden Grund, dass KI die gesamtwirtschaftliche Produktivität und das Wachstum in einem Ausmaß anhebt, das die breiteren makroökonomischen Probleme neutralisiert. Sie ordnet KI damit eher als Beschleuniger bestimmter Kräfte ein – sowohl in Richtung Produktivitätshebel als auch in Richtung Verteilungs- und Wettbewerbsverschiebungen.
Was folgt daraus für das Gesamtbild? Reinhart beschreibt die USA in einem Abwärtstrend, dessen Ursache zyklisch oder strukturell sein kann. Sie macht zudem deutlich, dass überparteiliche Einigkeit im politischen System derzeit stark begrenzt sei und das Budgetdefizit als Thema kaum Konsens stifte. Als potenziellen „Weckruf“ nennt sie etwa Situationen, in denen neue Staatsanleihen auf einer Auktion nicht mehr wie gewohnt platziert werden. Für Anleger formuliert sie als Gegenmaßnahme kein Timing-Wunder, sondern Grundprinzipien: eine breite, währungsübergreifende Diversifizierung und Gold. Dabei verweist sie darauf, dass festverzinsliche Anlagen seit der großen Finanzkrise eine außergewöhnlich geringe Volatilität gezeigt hätten, während die Verschuldung stark gestiegen sei. In dieser Logik liegt die eigentliche Botschaft: Nicht die Existenz von KI steht im Zentrum der Gefahr, sondern die Frage, ob sich die Finanzierungs- und Bewertungsmechanik von der belastbaren Substanz zu weit entfernt.
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