LONDON (IT BOLTWISE) – Unter dem KI-Hype zeichnen sich im Software- und Tech-Universum erhebliche Kreditrisiken ab. Laut JPMorgan ist das Volumen riskanter Distressed Leveraged Loans, die nur noch maximal 80 Cent je US-Dollar wert sind, innerhalb eines Jahres um fast 90 Prozent auf 139,8 Milliarden US-Dollar gestiegen. Besonders angespannt ist der Markt bei Krediten, die unter 60 Cent gehandelt werden, dort liegt die Summe inzwischen bei 65 Milliarden US-Dollar. Für viele stärker verschuldete Unternehmen rückt damit die Refinanzierung gefährlich nah an die nächsten Fälligkeiten heran.
Während die Finanzmärkte vor allem die großen KI-Player feiern, verlagert sich der Druck in der Realwirtschaft deutlich nach unten: zu Software- und Technologieunternehmen, die nicht im Zentrum der Rechenzentrums- und Chip-Investitionen stehen. Dort zeigen sich Kreditbedingungen, die an frühere Stressphasen erinnern. Besonders auffällig ist, dass der Markt nicht auf einzelne Ausfälle reagiert, sondern gleich über mehrere Risikostufen hinweg Bewertungsabschläge sichtbar macht. Genau diese zweite Ebene liefert derzeit die eigentliche Schlagzeilendynamik – denn wenn Kredite immer stärker „auspreisen“, folgt häufig nicht sofort ein Crash, sondern eine schleichende, aber breite Liquiditätsbelastung.
Konkrete Zahlen unterstreichen den Trend: Nach Berechnungen von JPMorgan ist das Volumen riskanter Kredite, sogenannte Distressed Leveraged Loans, die höchstens 80 Cent je US-Dollar gehandelt werden, innerhalb eines Jahres um fast 90 Prozent auf 139,8 Milliarden US-Dollar gestiegen. Der Abstand zum Hoch aus dem Mai 2020 ist damit nur noch relativ klein. Noch härter wirkt der Blick auf das untere Ende der Skala: Kredite, die weniger als 60 Cent je Dollar wert sind, summieren sich inzwischen auf 65 Milliarden US-Dollar; vor einem Jahr waren es lediglich 40 Milliarden US-Dollar. Dazu kommt eine weitere Zuspitzung über die Emittentenbasis: Inzwischen werden die Kredite von rund 141 Emittenten unter 80 Cent gehandelt – 35 mehr als im Vorjahr. Das ist weniger ein Sonderfall als ein systematischer Befund über viele Schuldner hinweg.
Der zweite Warnindikator betrifft die Branchenkonzentration. Rund 39 Prozent der geforderten Aufmerksamkeit entfallen auf Technologieunternehmen; mit 54,4 Milliarden US-Dollar stellt dieser Sektor den größten Problemblock. Genannt werden dabei unter anderem CDK Global, QLIK Technologies und Quest Software, die inzwischen zu Finanzinvestoren wie Brookfield, Thoma Bravo und Clearlake gehören. Diese Eigentümerstruktur ist kein Automatismus für Krisen – sie beeinflusst aber die Ausgangslage: Private-Equity-getriebene Modelle sind häufig stark auf Wertsteigerung durch operative Hebel und Refinanzierungsfenster ausgelegt. Wenn diese Fenster schließen, reicht ein reiner Produktfortschritt allein oft nicht aus, um die Kapitaldienstfähigkeit zu stabilisieren. Gleichzeitig zeigt sich eine wachsende Zweiteilung: Auf der einen Seite finanzstarke Konzerne mit robusten Bilanzen, auf der anderen Seite Hunderte kleinere und mittelgroße Anbieter, die bei Finanzierungskosten empfindlicher reagieren und deren Geschäftsmodelle durch neue KI-Anwendungen schneller substituierbar werden können.
Technisch und ökonomisch lässt sich die Gemengelage gut nachvollziehen: Der Teil des Problems entstand nicht erst mit dem Aufstieg generativer KI, sondern bereits während der Software-Welle 2021 und 2022. In dieser Phase kauften Finanzinvestoren zahlreiche Unternehmen zu hohen Bewertungen ein; allein 2021 wurden mehr als 450 Softwarefirmen für insgesamt 101 Milliarden US-Dollar übernommen. Viele dieser Transaktionen wurden mit Fremdkapital finanziert. Solange Geld billig war, Softwareumsätze kräftig wuchsen und Bewertungen weiter stiegen, funktionierte die Rechnung. Heute haben sich gleich mehrere Voraussetzungen verschoben: Die Finanzierungskosten sind deutlich höher, das Wachstum vieler Softwareunternehmen hat nachgelassen, und generative KI greift etablierte Geschäftsmodelle an – nicht unbedingt sofort durch „Verschwinden“, aber häufig durch Preisdruck, Margenrückgänge und langsamere Monetarisierung neuer Funktionen. Genau diese Kombination kann aus Bewertungsabschlägen später Zahlungsausfälle machen, weil die Refinanzierung dann nicht mehr „automatisch“ gelingt, selbst wenn ein Unternehmen operativ noch Angebote verkauft.
Der Zeitfaktor wird dabei zum zentralen Risiko. Für 2028 und 2029 werden nach Daten von S&P Global rund 386 Milliarden US-Dollar an Software-Schulden fällig. Dass die Märkte diese Entwicklung bereits einpreisen, zeigt sich daran, dass in diesem Jahr Kredite im Zusammenhang mit Software-Übernahmen bereits rund 130 Milliarden US-Dollar unter 90 Cent je Dollar gehandelt wurden. Entscheidend ist jedoch: Die Refinanzierung muss in der Praxis oft lange vor dem offiziellen Fälligkeitstermin beginnen. Damit rückt 2027 als frühes Testjahr in den Fokus. JPMorgan rechnet zudem damit, dass sich die Zahlungsausfalle bei Krediten hochverschuldeter Unternehmen im kommenden Jahr auf 4,50 Prozent verdoppeln werden. In Hochzinsanleihen wird ebenfalls ein deutlicher Anstieg erwartet. Das bedeutet: Der KI-Boom ist nicht für den gesamten Technologiesektor gleichmäßig eine Erfolgsgeschichte, sondern wirkt wie ein Beschleuniger für diejenigen, die Kapital strukturell bekommen – und wie ein Stressverstärker für diejenigen, die Kapital nur noch zu schlechteren Konditionen bekommen.
Für Unternehmen und Entscheider folgt daraus weniger die Frage „ob KI“ – sondern „wie KI-Investitionen gegen Finanzierungsdruck verteidigt werden können“. Der Bericht zeichnet ein klares Bild: Ein kleiner Kreis finanzstarker Konzerne kann zweistellige Milliardenbeträge in Rechenzentren investieren, Rechenleistung aufbauen und vom Bedarf an KI profitieren. Daneben geraten viele weniger sichtbare Anbieter unter Druck, deren Produkte durch KI-gestützte Alternativen potenziell schneller austauschbar werden. Gleichzeitig entsteht in solchen Phasen ein typisches Marktverhalten: Während die Börse vor allem Gewinnerprofile belohnt, entscheidet sich die Kreditfähigkeit in den nächsten Finanzierungsrunden oft in stillen Prozessen – etwa über Bank- und Kreditkomitees, Covenants, Liquiditätsreserven und die Frage, ob Cashflows kurzfristig planbar sind. Für Analysten und Risikoabteilungen ist deshalb nicht nur die KI-Roadmap relevant, sondern auch der Refinanzierungskalender, die Kapitalstruktur und die Belastbarkeit der Margen unter neuen Preis- und Nachfragebedingungen.
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