BASEL / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Bank für Internationalen Zahlungsausgleich (BIS) sieht den KI-Investitionsboom über 1 Billion US-Dollar in der Nähe historischer Blasenmuster: viel Tempo, hohe Erwartungen, aber am Ende ein Risiko für abrupte Finanzierungsausfälle. Entscheidend ist laut Bericht weniger, ob KI „funktioniert“, sondern wie stark die Großinvestoren gleichzeitig kapitalintensiv vorpreschen und sich gegenseitig finanzieren. Zusätzlich erhöht ein makroökonomischer Schock rund um den Hormus-Engpass den Druck auf Notenbanken und die Kreditmärkte. Für Unternehmen heißt das: KI-Programme brauchen härtere Robustheits- und Liquiditätsannahmen, nicht nur Wachstumspläne.
Die Bank für Internationalen Zahlungsausgleich (BIS) stellt den KI-Investitionszyklus in einen größeren Finanzkontext als viele Tech-Analysen. In ihrem „Annual Economic Report 2026“ vergleicht sie den derzeitigen Boom mit früheren Kapitalmarktphasen, die mit technologischen Fortschritten begannen und dennoch in Rezessionen endeten: der „Canal Mania“ der 1830er-Jahre, der britischen Bahn-Aktienblase der 1840er und dem Dotcom-Crash um 2000. Der Kernpunkt ist dabei nicht die Frage, ob Künstliche Intelligenz realen Nutzen liefert, sondern ob Timing und Kapitalallokation kollektive Übercommitment-Effekte auslösen können.
Laut BIS laufen die fünf größten Hyperscaler 2025 und 2026 auf mehr als 1 Billion US-Dollar Capex für KI-nahe Investitionen hinaus. Die Sorge: Diese Summe liege bereits über den kumulierten Earnings sowie dem Free Cashflow der Konzerne, sodass ein Teil der Finanzierung über Schulden organisiert werden müsse. Dabei räumt die BIS ein, dass task-level Studien wiederholt Produktivitätsgewinne von 20% bis 50% bei Zeitersparnis zeigen. Genau dieser Mix aus messbarem Fortschritt und gleichzeitiger Investitionskonzentration macht das Risiko laut Bericht besonders: Wenn mehrere Anbieter dieselbe Wette gleichzeitig abgeben, reichen enttäuschte Renditeerwartungen, um die Finanzierungskette schnell zusammenzuziehen.
Technisch betrachtet liegt die Gefahr weniger in einzelnen Modellen als in der Infrastrukturlogik hinter dem KI-Betrieb: Rechenzentren, Chip-Beschaffung, mehrjährige Kapazitätsverträge und deren Auslastungsannahmen. Die BIS beschreibt hierfür eine „komplexe Verflechtung privater Vereinbarungen“. Ein wiederkehrendes Muster sei zirkuläre Finanzierung: Hyperscaler nehmen Beteiligungen an KI-Labs, während diese Labore ihrerseits mehrjährige Bestellungen bei genau diesen Hyperscalern oder deren Ökosystemen platzieren – etwa für Chips oder Compute-Leasing. Zusätzlich werden Datenzentren häufig an Drittanbieter ausgelagert und anschließend über langfristige Verträge zurückgemietet, die Kündigungsoptionen enthalten. Werden die Konditionen schlecht offengelegt, steigt das Risiko, dass dasselbe Asset mehrfach verpfändet wird.
Im Marktbild verschärft das eine klassische Finanzmechanik: Höhere Wettbewerbskräfte treiben die Capex-Zahlen nach oben, und die BIS leitet daraus ab, dass der Net Economic Surplus der Branche – also Payoffs minus Investitionskosten – in ungünstigen Szenarien sinken oder sogar negativ werden kann. Ein Rendite-Schock könne eine „plötzliche Rückzugsbewegung“ bei der Finanzierung auslösen und den Capex-Boom in einen langwierigen Investitionsausfall umdrehen. Dass diese Debatte nicht isoliert ist, unterstreicht ein Beispiel aus der Investmentpraxis: Torsten Slok, Chief Economist bei Apollo Global Management, argumentierte Mitte Mai, KI „durchdringe jede Ecke“ der Finanzmärkte und verwandele ein Börsenthema in einen breiteren Kapitalmarktumbau. Entsprechend sei KI in Teilen des Markts bereits ein struktureller Treiber – etwa bei Investitionsquoten in Investment-Grade-Bonds und Venture-Capital.
Besonders wichtig ist für die Geldpolitik und Unternehmensplanung der von der BIS beschriebene „Wealth-Effect“-Pfad. US-Aktien machen rund 64% des MSCI Global Index aus, und die Aktienexponierung privater Haushalte sei seit 2010 gegenüber dem Einkommen um mehr als das Doppelte gestiegen. Wenn KI-nahe Aktien in der Bewertung deutlich nachgeben, warnt die BIS vor stärkeren Wohlstandseffekten und einem spürbareren Rückgang des Konsums als in früheren Episoden. Aufgrund der globalen Verflechtung des US-Markts würde eine solche Neubewertung international wirken. Das ist für Unternehmen relevant, weil sinkende Nachfrage dann auch die Annahmen untergräbt, die viele KI-Deployments in „Produktions- oder Umsatzhebel“ übersetzen.
Ein weiterer Kanal führt über Direktkredite und Private Credit. Die BIS nennt ein Ökosystem von inzwischen „1 Billion plus“ Direktkredit-Engagements, das in den vergangenen fünf Jahren seine Kreditvergabe an KI- und IT-Sektoren vervierfacht habe. Heute stünden diese Engagements bei etwa 15% der Portfolios. Erste Stresszeichen seien bereits sichtbar: Einige retail-nahen Direktkredit-Fonds erhielten wachsende Rückforderungsergebnisse, sodass Vermögenswerte liquidiert werden müssten. In der Logik der BIS kann ein größerer Schock – ausgelöst etwa durch eine neue Inflationsrunde oder eine abrupte Neubewertung „AI-getriebener“ Titel – einen weiterreichenden Kreditknick triggern. Das Risiko ist damit nicht nur „Tech“, sondern Liquidität und Kreditqualität.
Die BIS koppelt das KI-Thema zudem an einen zweiten makroökonomischen Schock: die Schließung der Straße von Hormus zu Beginn des Jahres 2026 nach dem Start des Iran-Konflikts Ende Februar. Der Bericht beziffert den entgangenen Rohöleintrag global auf mehr als 10 Millionen Barrel pro Tag – größer als die Ölkrise von 1973 oder die iranische Revolution von 1979. Ölpreise seien innerhalb von zwei Wochen um 67% auf ein Intraday-Hoch von 120 US-Dollar je Barrel gestiegen; auch Preise für Düngemittel und Kunststoffe legten jeweils um 50% zu. Wenn Energie getrieben bleibt, könnte die Inflationskomponente „sticky“ werden, Notenbanken müssten stärker straffen und genau diese Straffung könnte die KI-finanzierte Schuldenblase zum Platzen bringen.
In der Gesamtschau beschreibt die BIS eine Spannung zwischen ausgeprägter Risikobereitschaft und erhöhten makroökonomischen Risiken, die laut Bericht „abrupt“ auslaufen kann. Gleichzeitig vermeidet sie bewusst die harte Bezeichnung „Blase“ und setzt statt dessen auf den Begriff „Robustness“. Für Regulierer und Zentralbanken bedeutet das: Wachsamkeit gegenüber Inflation auch dann, wenn politische Konstellationen Gegensteuer schwierig machen; Fiskalspielräume wiederherstellen statt stimulierenden Dauerimpulsen zu folgen; und prudenzielle Standards auf nicht-bankenbasierte Finanzakteure ausdehnen, die inzwischen im Zentrum der KI-Finanzierung stehen. Für Unternehmen heißt das praktisch: KI-Use-Cases brauchen Szenarien für Kapitalzugang, Auslastung und Kostenstabilität – nicht nur Modellgüte und Roadmap-Tempo.
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