LONDON (IT BOLTWISE) – Ein neues Papier eines TS-Lombard-Strategen zeichnet ein düsteres KI-Crash-Szenario für die Märkte. Darin wird ein möglicher Rückgang bei US-Aktien um mindestens 30% als Folgen einer anziehenden Tech-Schwäche diskutiert. Gleichzeitig rechnet der Ansatz mit hohen Verlusten in Schuldtiteln und privaten Krediten sowie mit einem breiten Kreditstress in der Tech-Lieferkette. Offen bleibt, welcher konkrete Auslöser den Abwärtsstrudel auslöst.
Die Warnung kommt nicht als düsteres Schlagwort, sondern als Rechenmodell: In dem Papier „Wargaming the AI Crash“ entwirft der TS-Lombard-Strategist Dario Perkins ein Krisenszenario, das weniger eine einzelne Schlagzeile braucht als vielmehr eine Kettenreaktion. Die Ausgangsthese lautet, dass die Tech-Branche in den vergangenen Jahren besonders aggressiv Kapital angezogen hat und damit anfällig wird, wenn die Nachfrage nach KI-Infrastruktur und -Services spürbar nachlässt. Genau diese Verzahnung aus Erwartungsmanagement, Finanzierungskosten und Nachfragezyklen steht im Zentrum der Betrachtung – nicht nur „KI“ als Trend, sondern die Marktmechanik, die darauf aufbaut.
Der Kern des Modellansatzes liegt bei der Marktdynamik: Perkins argumentiert, dass der konkrete Startknopf für einen KI-Crash schwer greifbar sei, die Auswirkungen aber quantifizierbar werden können. Für US-Aktien nennt er dabei (mindestens) eine Spanne von 30% Abwärtsbewegung; rechnerisch würde das rund 20 Billionen US-Dollar Marktkapitalisierung vernichten. Parallel dazu verlagert sich der Stress in den Kreditbereich: Über alle relevanten Segmente hinweg – von Schuldtiteln bis zu privaten Krediten – setzt Perkins auf eine Verlustschätzung in Höhe von 125 bis 200 Milliarden US-Dollar. In so einem Szenario würden Kreditspreads typischerweise anziehen, weil Risikoaufschläge nicht mehr nur idiosynkratisch, sondern systemischer wahrgenommen werden; die Folge wäre eine „Welle“ von Tech-bezogenen Zahlungsausfällen.
Technisch betrachtet ist diese Logik plausibel, weil KI- und Cloud-nahe Investitionen häufig über lange Zahlungs- und Laufzeitprofile finanziert werden. Wenn Hyperscaler zwar Investitionsausgaben bremsen, aber dadurch kurzfristig keine gleichwertige Nachfrage entsteht, geraten Zwischenstufen ins Visier: Unternehmen, die Kapazitäten vorfinanzieren, liefern sie aber nur dann wirtschaftlich aus, wenn Auslastungs- und Preispfade stabil bleiben. Perkins benennt genau solche Gruppen explizit: „Neoclouds“, Oracle als plattformnahe Anbieter, unabhängige Modellentwickler sowie Zulieferer aus dem Bau- und Ausrüstungsumfeld würden demnach besonders unter Druck geraten. In einem Abschwung kippt dann leicht das Verhältnis aus Umsatzwachstum, laufenden Kosten und Refinanzierungsbedarf, selbst wenn die technologischen Grundlagen der KI ungebrochen bleiben.
Auch die jüngsten Marktbewegungen liefern dafür ein praktisches Stimmungsbild. Berichtet wird, dass im Oktober die Schwäche bei Tech-Aktien und korrespondierenden Kreditinstrumenten an Dynamik gewinnt: Bei CoreWeave wurden Unternehmensanleihen über verschiedene Laufzeiten hinweg offenbar unter Druck verkauft, weil Investoren eine KI-Abkühlung und damit Auswirkungen auf die vergleichsweise angespannte Bilanzlage fürchten. Dass dies im Aktienkurs sichtbar wird, zeigt sich im Verlauf: CoreWeave sei im Oktober um rund 35% gefallen. Gleichzeitig deutet das Beispiel Meta auf einen weiteren Mechanismus hin, der in Krisenszenarien oft unterschätzt wird: Aggressive KI-Ausgaben können kurzfristig die Free-Cashflow-Rechnung belasten, selbst wenn das langfristige Wachstum geplant bleibt. Meta meldete demnach erstmals seit 2012 einen negativen Free Cash Flow und plant als Reaktion eine neue Aktien-Tranche, um die Finanzierung für den KI-Ausbau zu sichern.
Daneben kommt ein dritter Hebel hinzu: die Kapitalbudgetierung großer Tech-Unternehmen. Tesla habe seine geplanten Investitionsausgaben im Jahresverlauf um 5 Milliarden US-Dollar auf 20 Milliarden US-Dollar gekürzt. Im Modellkontext wirkt das wie ein Signal an die gesamte Lieferkette: Wenn zentrale Nachfrager Budgets reduzieren, sinkt die Wahrscheinlichkeit, dass alle „Vorfinanzierer“ und Projektentwickler ihre Auslastungs- und Margenerwartungen halten können. Für den Markt bedeutet das nicht automatisch, dass KI als Technologie „wegbricht“, sondern dass die Finanzierungsseite – Renditeerwartungen, Risikoaufschläge und Refinanzierungskonditionen – neu kalibriert wird. Genau hier liegt die Brücke zwischen Aktienkursen und Kreditspreads: Erst die Preisfindung im Kreditmarkt zeigt häufig früh, welche Zahlungsfähigkeit als kritisch eingeschätzt wird.
Perkins geht in seinem Papier aber auch auf den makroökonomischen Pfad ein. Für den US-Raum beschreibt er einen zyklischen Abschwung als „unvermeidlich“ und erwartet, dass Investitionsausgaben deutlich zurückgehen und das Vertrauen abnimmt. Gleichzeitig ordnet er die erwartete Konjunkturdelle eher als moderat ein: Bei historischen Mustern läge sie „im milderen Bereich“; außerdem sei die makroökonomische Wirkung des KI-Booms kleiner als viele Marktteilnehmer annehmen. Besonders wichtig ist dabei die wirtschaftspolitische Gegensteuerung: Er verweist darauf, dass die Federal Reserve angesichts der Lage Spielraum haben könne, Zinsen zu senken. Für Unternehmen heißt das übersetzt: Selbst ein scharfer Preisanpassungszyklus kann durch geldpolitische Reaktionen abgefedert werden – das Risiko verlagert sich dann eher in Richtung Strukturwunden bei bestimmten Marktsegmenten als in Richtung einer breitflächigen Systemkrise.
Für die Unternehmenspraxis ist das Szenario vor allem eine Checkliste für Finanz- und Technologie-Roadmaps. Wer in KI-Projekte investiert, sollte nicht nur auf Modellgüte und Rechenleistung schauen, sondern auch auf die Zahlungsströme: Wie schnell lässt sich ein Projekt anpassen, wenn Nachfrage oder Auslastung hinter den Annahmen zurückbleiben? Wie robust ist die eigene Kostenbasis gegenüber einem Anstieg von Finanzierungskosten? Und wie stark hängen Lieferketten von langen Projektzyklen ab, etwa im Bau- und Ausrüstungsbereich? Im Sinne des „Wargaming“-Gedankens geht es weniger darum, den exakten Crash-Auslöser zu erraten, sondern die Kopplungspunkte zu identifizieren, an denen sich Marktrisiko in Kreditstress und schließlich in operative Enttäuschungen übersetzen kann.
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