LONDON (IT BOLTWISE) – Die steigenden Anleiherenditen erhöhen zwar die Nervosität an den Märkten, doch Kapitalmarktstratege Klaus Kaldemorgen sieht das größere Risiko im KI-Boom. Er betont, dass besonders der Ausbau von Rechenzentren und Infrastruktur die Volatilität verstärken könnte, wenn sich nicht alle Investitionen rechnen. Für Anleger empfiehlt er Diversifikation und die Reduktion von Klumpenrisiken, statt blind auf den KI-Sektor zu setzen. Im DWS-Portfolio wurde der KI-Anteil bereits angepasst, mit Fokus stärker auf Hyperscaler und defensive Gegenpositionen.
Die aktuelle Spannung an den Kapitalmärkten spiegelt sich derzeit in einem Punkt wider, der viele Anlageausschüsse zuletzt dominiert hat: Die Staatsanleiherenditen haben laut dem Beitrag weltweit Höhen erreicht, die lange nicht gesehen wurden. Das allein erzeugt bereits Druck auf Bewertungen, weil höhere Zinsen die erwarteten Cashflows abdiskontieren und damit Wachstumstitel empfindlicher machen. Trotzdem verschiebt Klaus Kaldemorgen, Kapitalmarktstratege bei der DWS, den Schwerpunkt der Risikoanalyse deutlich weg von klassischen Staatsschulden-Ängsten und hin zu den Kosten- und Kapazitätszyklen rund um Künstliche Intelligenz.
In einem Pressegespräch der Fondgesellschaft DWS stellte er explizit klar: „Eine Finanzkrise wird das nicht auslösen“, und erklärte gleichzeitig, warum er in der Infrastruktur-Rally eine größere Gefahr für die Marktstabilität sieht. Der Kern seiner Argumentation: Die Ausgaben für KI-Infrastruktur seien bislang beispiellos, vor allem im Rechenzentrumsbau. Unklar bleibe, wie viele zusätzliche Kapazitäten tatsächlich benötigt werden und ob sich die Investitionen bei einer späteren Sättigung oder Verzögerungen in der Nachfrage rentieren. Zu den Treibern zählt der Beitrag die fünf Hyperscaler Meta, Amazon, Alphabet, Oracle und Microsoft, die in dem Text mit rund 800 Milliarden US-Dollar für dieses Jahr und fast eine Billion US-Dollar im kommenden Jahr veranschlagt werden.
Als historische Parallele greift Kaldemorgen den Eisenbahnausbau in den USA ab 1869 auf. Damals sei der Netzausbau durchaus in einem Börsendesaster und auch in einer Rezession geendet, wobei über Zuschüsse und Landzugang eine ganze Infrastrukturwelle auf einmal angetrieben wurde. Überinvestitionen und konkurrierende Strecken hätten schließlich wirtschaftliche Verwerfungen begünstigt, die Infrastruktur als solche aber dennoch dauerhaft geprägt. Der Beitrag überträgt dieses Muster auf die KI-Wertschöpfungskette: Bis der Markt um Künstliche Intelligenz gesättigt sei, dürften noch einige Jahre vergehen, zugleich aber könne ein „deutlicher Einbruch der Branche“ entstehen, wenn nicht alle Ausgaben tragfähig werden. Gerade bei Chipproduzenten könnten Abschreibungs- und Nachfrageverschiebungen besonders schmerzhaft durchschlagen, während die Hyperscaler nach dieser Argumentation auch in einem Abschwung noch Wachstum organisieren könnten.
Genau diese Erwartung von mehr Ausschlägen im Marktgeschehen rahmt er mit dem Satz: „Doch die Volatilität an den Märkten müssen wir fürchten“, und leitet daraus eine Anlagestrategie ab, die weniger auf dem maximalen KI-Beta beruht, sondern auf Risikoarchitektur. Er rät zu Diversifikation und zur Minimierung von Klumpenrisiken – und zwar im Vergleich zu dem, was viele breite Benchmarks derzeit abbilden. Im Beitrag wird der MSCI World als Beispiel herangezogen: Er investiert dem Text zufolge keine Schwellenländer und ist zu über 70 Prozent auf US-Aktien ausgerichtet. Damit sei das Portfolio stark von wenigen großen amerikanischen Technologiekonzernen und deren KI-Geschäft abhängig. Für Anleger bedeutet das praktisch: Selbst wenn ein Index „diversifiziert“ wirkt, kann die Branchen- und Faktorabhängigkeit hoch bleiben.
Im DWS Concept Kaldemorgen, den der Kapitalmarktstratege selbst aufgelegt hat und der mittlerweile von Christoph Schmidt gemanagt wird, wurde das Klumpenrisiko entsprechend angepasst. Schmidt erläutert, dass KI zwar eine Rolle spiele, aber reduziert werde: Die Positionen KI-bezogener Titel seien zwischenzeitlich durch Kursgewinne auf 40 Prozent gestiegen und im Mai auf ein Drittel des Aktienportfolios zurückgeführt worden. Der Beitrag macht dabei auch die Verschiebung sichtbar, die Anleger typischerweise unterschätzen: Der Fokus liegt weniger auf reinen KI-Ausrüstern, sondern mehr auf Hyperscalern als Infrastrukturabnehmer. Dazu gehören im Text ausdrücklich Spezialchips ebenso wie die Stromversorgung der Rechenzentren – also die Bereiche, in denen Kapazitätsplanung und Betriebskosten eng mit dem Skalierungstempo der KI-Services gekoppelt sind.
Neben der KI-Komponente beschreibt der Beitrag die Gegenpositionen im Depot. Der DWS-Fonds halte derzeit etwas mehr als 40 Prozent des Portfolios in Aktien; davon entfallen 15 Prozent auf US-Aktien und rund 20 Prozent auf Titel der Eurozone. Schmidt wird mit der Aussage „Im Depot braucht man ein Gegengewicht zu KI“ zitiert und setzt dafür auf defensive Branchen, darunter Versicherer und Gesundheitstitel. Daneben nennt der Text zyklische Bereiche, insbesondere europäische Finanzwerte. Diese Mischung zielt darauf, die Portfoliovolatilität zu dämpfen, falls sich das erwartete Tempo beim KI-Infrastrukturaufbau zeitweise verlangsamt oder wenn einzelne Segmente – wie Chips – stärker unter Anpassung leiden. Damit wird aus dem abstrakten Konzept „Klumpenrisiko“ eine konkrete Portfolioentscheidung: weniger Konzentration in einer einzigen Boom-Erzählung, mehr Sensitivität gegenüber Zins- und Konjunkturphasen.
Für die weitere Einordnung lohnt sich auch ein Blick auf die technische Logik hinter dem Risiko, die Kaldemorgen im Beitrag indirekt anspricht. KI-Entwicklung ist nicht nur ein Softwarethema, sondern hängt an einer Kette aus Rechenleistung, Netzwerkbandbreite, Strom, Kühlung und Chipverfügbarkeit. Wenn diese Kette gleichzeitig massiv ausgebaut wird, kann eine Phase entstehen, in der Angebot und Nachfrage zeitlich nicht perfekt synchron laufen. Dann treffen Kapitalallokation und Bewertungskorrekturen oft schneller aufeinander als es langfristige Technologieerzählungen erwarten lassen. Der Beitrag macht damit vor allem eines deutlich: Der KI-Boom ist nicht automatisch gleichbedeutend mit linearem Wertzuwachs pro Investition, und genau deshalb gewinnt in der Praxis der Umgang mit Volatilität an Bedeutung – nicht nur in Renditeerwartungen, sondern in der konkreten Allokation zwischen Wachstums- und Ausgleichsbausteinen.
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