BASEL / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine Geschichtsprofessorin warnt davor, dass der KI-Boom zentrale Muster früherer Finanzblasen wiederholt. Besonders kritisch sieht sie die Kombination aus stark steigender Verschuldung der KI-Unternehmen und dem Wunsch nach schnellen Gewinnen. Sie ordnet das auch deshalb als zeitkritisch ein, weil in den kommenden vier Jahren weniger KI-Käufe in Europa und Asien erfolgen müssten. Zudem spricht sie über mögliche Dämpfer wie langfristige Chip-Verträge und über Szenarien von Marktbereinigung bis zur großen Krise.
Die Diskussion um den KI-Boom kippt zunehmend von der reinen Innovationsstory in Richtung Risikoanalyse. Laura Rischbieter, Professorin für Geschichte des Kapitalismus an der Universität Basel, zieht dafür einen historischen Vergleich: Wenn Investoren in kurzer Zeit große Summen bündeln, entsteht eine Dynamik, die sich häufig nicht über Jahre linear entwickelt, sondern in Zyklen verläuft. In ihrer Betrachtung geht es weniger um KI als Technologie an sich, sondern um die finanzielle Logik, mit der Rechenzentren, Chips und Verträge beschleunigt werden, während die Ertragsseite noch nicht zwingend Schritt hält.
Aus dem Blickwinkel früherer Blasen nennt sie zunächst die Voraussetzungen, die im aktuellen KI-Umfeld besonders deutlich seien. Als zentralen Faktor führt sie die Verschuldung an, die im Verhältnis zu den Gewinnen wächst. Konkret verweist sie auf eine Rechnung der Bank für Internationalen Zahlungsausgleich, wonach die fünf größten Tech-Unternehmen allein im letzten Jahr eine Billion US-Dollar Schulden aufgenommen hätten. Für Unternehmen bedeutet das: Kapital fließt in Capex-Programme, vor allem in Rechenzentren, und die Erwartung richtet sich darauf, dass die Investitionen später in große Gewinne übergehen.
Technisch wirkt sich diese Erwartung auf die gesamte KI-„Zulieferkette“ aus, weil Trainings- und Inferenzkapazitäten nicht nur Software, sondern vor allem Infrastruktur benötigen. Rischbieter ergänzt deshalb ein zweites Muster: Kredite würden nicht nur wachsen, sondern auch zunehmend kurzfristig vergeben. Parallel steige die Nachfrage nach Kreditausfallversicherungen (Credit Default Swaps) – ein Hinweis darauf, dass am Finanzmarkt Skepsis in die Bewertung einzieht, bevor sich die reale Zahlungsfähigkeit der Akteure endgültig zeigt. Entscheidend ist dabei, dass solche Signale nicht automatisch den Zusammenbruch auslösen, aber sie ändern die Kostenstruktur neuer Finanzierung und verschärfen die Liquiditätsanforderungen.
Um den Timing-Aspekt greifbarer zu machen, nennt sie als Faustregel den Horizont von vier Jahren: Wenn in dieser Zeit nicht „richtig viele“ europäische und asiatische Firmen KI-Lösungen kaufen, werde es schwierig, weil die erwartete Nachfrage die finanzielle Aufholphase nicht ausreichend stützt. Stabilisierung sieht sie jedoch nicht ausschließlich als Hoffnung, sondern auch als strukturelle Bremse: Die KI-Firmen hätten sich untereinander Kredite gegeben und zudem mit Chipherstellern langfristige Verträge abgeschlossen. Solche Vereinbarungen können die kurzfristige Volatilität dämpfen – sie verhindern das Platzen einer Blase zwar nicht zwingend, können aber die Kettenreaktion abschwächen.
Auch für das „Was passiert dann?“ arbeitet sie mehrere historische Auslöser heraus. Eine Blase müsse nicht zwingend zu einem Schneeballsystem führen; denkbar sei auch eine Marktbereinigung, bei der sich Kapital in tragfähige Segmente verlagert. Als Worst Case beschreibt sie dagegen ein Szenario, in dem Investoren, Banken und andere Akteure aus verschiedenen Branchen weltweit stark in das KI-Cluster investiert hätten. Dann könnte das Platzen der KI-Blase eher zu einer breiteren Finanzkrise eskalieren, weil Ausfälle und Refinanzierungsprobleme sich über Bilanzen und Kreditlinien gegenseitig verstärken.
Für den Ursprung der Parallele setzt Rischbieter auf zwei Beispiele, die sie über die Infrastruktur- und Erwartungslogik miteinander verbindet. Einerseits nennt sie den Eisenbahnboom Anfang des 19. Jahrhunderts: Sehr teure Technologie, erheblicher Infrastrukturbau und gleichzeitig praktische Hürden wie Fachkräftemangel und schlechte Rahmenbedingungen – mit dem Ergebnis, dass die Blase mehrfach platzte. Andererseits erinnert sie an die Gründerkrise 1873, bei der nach dem Wegfall von Zugangsbeschränkungen viele Marktteilnehmer investieren konnten und so ein Klumpenrisiko entstand. In beiden Fällen war Euphorie stark mit Erwartungen verknüpft, während die Finanzierung groß dimensioniert wurde.
Die regulatorische Frage bleibt für sie eng verknüpft mit dem Timing von Krisen. Ihre Beobachtung: Blasen entstehen historisch oft in Phasen ohne griffige Regulierung oder wenn Aufsicht in den letzten Jahren zurückgenommen wurde. Bei KI sieht sie derzeit kaum Anzeichen für solche Maßnahmen, und sie nennt als mögliche Stellschrauben vor allem Transparenz, etwa damit sich Bilanzen besser einschätzen lassen und sichtbar wird, wie stark Akteure real investiert haben und welche Kreditausfallrisiken in den Portfolios stecken. Zentralbanken ordnet sie dabei als Akteur ein, der mit Zinsentscheidungen dämpfen kann: Vor der Weltwirtschaftskrise seien extrem niedrige Zinsen „billiges Geld“ gewesen, bevor eine restriktivere Zinssetzung die Blase zuletzt spürbar an die Oberfläche brachte.
Für Entscheider in Unternehmen und für die KI-Ökosysteme folgt daraus weniger die Frage „Ob KI funktioniert“, sondern „Wie finanzierte Erwartungen in reale Zahlungsströme übergehen“. Wer KI-Infrastruktur plant, muss damit rechnen, dass sich Finanzierungskosten, Kreditlaufzeiten und Risikoprämien schneller ändern können als Roadmaps. Gleichzeitig zeigt der historische Vergleich: Selbst wenn eine große Bereinigung kommt, ist der Verlauf nicht automatisch linear und nicht zwangsläufig als globale Panik vorprogrammiert. Plausibel ist daher ein zweigleisiger Blick – einerseits auf die Produkt- und Lieferfähigkeit der KI-Lösungen, andererseits auf die Verlässlichkeit der Kapitalstruktur, inklusive der Abhängigkeit von langfristigen Verträgen und der Resilienz gegenüber sinkender Nachfrage.
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