HAMBURG / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Studie von Allianz Trade warnt, dass der KI-Boom zunehmend über Schulden und langfristige Verpflichtungen finanziert wird. Die acht führenden US-Technologiekonzerne sollen ihre langfristige Verschuldung innerhalb eines Jahres um 86 Prozent erhöht haben. Parallel stiegen außerbilanzielle Verpflichtungen – vor allem für Rechenzentren, Energieversorgung und KI-Infrastruktur – von 573 Milliarden auf rund 2,6 Billionen US-Dollar. Berücksichtigt man diese Posten vollständig, verschlechtert sich die modellierte Kreditqualität im Schnitt um fast 150 Prozent und damit um ein bis zwei Ratingstufen.
Der KI-Hype hat in den vergangenen Monaten vor allem auf den Kursbildschirmen Wirkung gezeigt. Doch die eigentliche Belastung verlagert sich laut einer Analyse von Allianz Trade in die Tiefe der Finanzstrukturen: Außerbilanzielle Verpflichtungen nehmen schneller zu als viele Investoren im Blick haben. Im Kern geht es um einen Effekt, der für Kreditmärkte ebenso relevant ist wie für die Bewertung von Unternehmensanleihen: Verpflichtungen, die zunächst nicht als klassische Schulden sichtbar sind, werden später in der Praxis zu Zahlungsströmen – und damit zu einem Risiko, das die Bonität schrittweise verändert.
Ausgangspunkt der Studie sind die acht führenden US-Technologieunternehmen, deren langfristige Verschuldung sich binnen eines Jahres um 86 Prozent erhöht haben soll. Noch stärker fällt dabei der Blick auf die sogenannten außerbilanziellen Verpflichtungen aus, die mit dem Ausbau von KI-Infrastruktur verknüpft sind. Allianz Trade beziffert diese Verpflichtungen – insbesondere für Rechenzentren, die Energieversorgung und KI-bezogene Infrastruktur – von 573 Milliarden US-Dollar auf rund 2,6 Billionen US-Dollar. Entscheidend ist dabei weniger die absolute Summe als die Geschwindigkeit des Anstiegs: Die Studie argumentiert, dass die Schuldenlast, wenn man diese Posten vollständig berücksichtigt, im Durchschnitt fast 150 Prozent höher ausfällt als bislang sichtbar.
Für die Kreditqualität bedeutet das einen spürbaren Bewertungsdruck. Die Analyse leitet daraus ab, dass sich die modellierte Kreditqualität der Unternehmen um ein bis zwei Ratingstufen verschlechtern kann. Gleichzeitig stellt Allianz Trade klar, dass das kurzfristige Ausfallrisiko geringer ausfällt als das Risiko einer Neubewertung. Das liegt an der Funktionslogik von Kreditmärkten: Anleger reagieren nicht erst, wenn ein Unternehmen zahlungsunfähig wird, sondern bereits dann, wenn sich die Risikowahrnehmung verschiebt. Genau hier kommt das Stichwort Spreads ins Spiel, also der Abstand zwischen Anleihepreisen und Renditen.
Die Kreditmärkte hätten auf diese Entwicklung bereits reagiert: Die Risikoprämien großer Technologieunternehmen sollen sich innerhalb eines Jahres mehr als verdoppelt haben. Laut Allianz Trade sei das jedoch nur eine teilweise Berücksichtigung der steigenden Verpflichtungen. Wenn Investoren die tatsächliche Belastung langsamer einpreisen als sie in den Zahlungsprofilen der Unternehmen wirkt, können sich Spreads weiter ausweiten. Steigende Spreads werden in diesem Kontext als Signal gelesen, dass die Anleger ein höheres Risiko einpreisen. Gleichzeitig betont die Studie die asymmetrische Verteilung: Kreditanleger partizipieren nicht an möglichen Gewinnen aus KI-„Wachstum“, tragen aber das Risiko, wenn sich Belastungen über Zeit aufstauen.
Für den Blick auf den Wirtschaftsstandort Deutschland sind die Ergebnisse besonders deshalb relevant, weil sich die Infrastrukturketten der großen US-Technologieanbieter auch hierzulande auswirken. Viele Unternehmen seien auf Komponenten, Dienstleistungen und Vorleistungen entlang der digitalen Infrastruktur angewiesen, während parallel selbst hohe KI-Investitionen geplant oder bereits angestoßen werden. Wenn sich in den Finanzierungsbedingungen der Hyperscaler etwas verschiebt, spürt man das oft indirekt: in der Verfügbarkeit von Kapazitäten, in der Preisstruktur von Lieferverträgen und in der Frage, wie schnell sich Vertragswerke an neue Kostenszenarien anpassen. Allianz Trade verknüpft diese Perspektive ausdrücklich mit der Notwendigkeit, nicht nur klassische Schulden, sondern auch langfristige Infrastruktur- und Lieferverträge stärker in Risikoanalysen einzubeziehen.
Alexander Hirt, Head of Public Equity and Credit bei Allianz Research, beschreibt den Mechanismus dabei als eine Art Eisberg: Die Branche habe die „sichtbaren“ Effekte bislang umfahren, doch die Navigation werde schwieriger. Die Studie legt den Schwerpunkt auf die zeitliche Latenz zwischen Verpflichtung und bilanzieller Darstellung. Aus Sicht der Kreditrisikomodellierung bedeutet das: Posten, die heute noch nicht in den Bilanzen wie Schulden wirken, können in den kommenden Jahren Schritt für Schritt zu tatsächlichen Verbindlichkeiten werden. Damit verschiebt sich die Risikologik von einem einzelnen Ereignis hin zu einer mehrjährigen Neubewertung, was sowohl für institutionelle Investoren als auch für Unternehmen mit Beteiligung an der KI-Wertschöpfungskette praktische Folgen hat.
Unterm Strich rückt die Meldung eine bisher unterschätzte Finanzierungsseite des KI-Booms in den Vordergrund: Der Ausbau von Rechenzentren, Energieversorgung und KI-Infrastruktur ist kapitalintensiv, und er läuft offenbar nicht nur über klassische Finanzierungsformen. Wer Anleihen hält oder Kreditrisiken bewertet, sollte laut Studie deshalb stärker darauf achten, welche langfristigen Verpflichtungen sich hinter „scheinbar“ geringerer Verschuldung verbergen. Für Unternehmen, die selbst massiv in KI investieren, ergibt sich daraus eine zweite Dimension: Neben der technischen Frage nach Rechenleistung und Lieferfähigkeit kommt die finanzielle Frage nach Vertragsstruktur, Laufzeiten und dem Timing zukünftiger Zahlungsverpflichtungen hinzu. Die Studie ist als vollständige Version (ENG, pdf) abrufbar und liefert damit auch für Kredit- und Treasury-Teams eine konkrete Argumentationsbasis für die weitere Risikoüberwachung.
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