LONDON (IT BOLTWISE) – Der KI-Boom verlagert sich zunehmend in Richtung Fremdfinanzierung: Große Tech-Konzerne nehmen für Rechenzentren und Chip-Infrastruktur Kredite über den Anleihemarkt auf. Während Union Investment KI vor allem als Produktivitätshebel sieht, bleibt die zentrale Frage offen, ob die Gewinne später die Kosten rechtfertigen. Gleichzeitig warnen Marktbeobachter vor Klumpenrisiken, weil KI-Werte sowohl im Einzelhandel als auch in ETFs stark konzentriert sind. Ob die Investitionswelle tragfähig ist oder an frühere Hypes erinnert, entscheidet sich an den nächsten Quartalszahlen.
Der KI-Boom wirkt nach außen häufig wie ein Effizienz-Upgrade für Unternehmen: Algorithmen sollen Prozesse beschleunigen, Entscheidungen verbessern und damit Renditen steigern. Doch im Hintergrund verschiebt sich der Charakter dieser Entwicklung spürbar Richtung Kapitalintensität. Mit jeder größeren Trainings- und Inferenzrunde wachsen die Anforderungen an Rechenleistung, Netzwerkbandbreite und Stromkapazitäten – und genau diese Bausteine treiben die Kosten in die Höhe, bevor sich der Nutzen in Unternehmensbilanzen sichtbar niederschlägt.
In der Praxis endet das nicht beim Kauf von Hochleistungschips. Benötigt werden vielmehr neue Rechenzentren, Aus- und Umbauten bestehender Standorte sowie eine skalierbare Infrastruktur vom Storage bis zur Stromversorgung. Je nach Auslastungsprofil kommen zudem Betriebsthemen hinzu, etwa Redundanzkonzepte, Kapazitätsplanung und das Management von Spitzenlasten. Für Tech-Konzerne, die KI als strategische Plattform sehen, wird damit Fremdkapital für die Anlaufphase attraktiv – nicht als kurzfristiger Finanzierungs-Trick, sondern als Mittel, um milliardenschwere Investitionen überhaupt in der gewünschten Geschwindigkeit umsetzen zu können.
Der Anleihemarkt liefert dafür einen naheliegenden Mechanismus: Große Anbieter platzieren Schuldtitel, um Investitionen zügig zu finanzieren. Nach Berechnungen von Barclays Research haben Tech-Giganten im laufenden Jahr bei Anleiheinvestoren insgesamt 218 Milliarden Dollar eingesammelt, wie in einem Bericht mit Verweis auf diese Zahlen dargestellt wurde. Dass Amazon, Alphabet, Oracle oder auch NVIDIA in diesem Umfeld als relevante Kapitalnehmer auftauchen, zeigt vor allem eines: KI-Infrastruktur wird zunehmend wie ein langfristiges Industrieprojekt behandelt, bei dem die Finanzierung über Jahre gedacht ist – nicht über Quartale.
Noch vor wenigen Jahren kamen viele dieser Konzerne weitgehend ohne nennenswerte Verschuldung aus. Inzwischen drängen laut dem Bericht auch Unternehmen wie OpenAI oder Anthropic an die Börse, um zusätzliche Geldquellen zu erschließen. Genau hier setzt die ökonomische Kernfrage an: Können die Hyperscaler, also große Cloud- und KI-Infrastruktur-Anbieter, dauerhaft genügend Gewinne erzielen, um die hohen Investitionsausgaben zu amortisieren? In diesem Spannungsfeld verschiebt sich die Bewertung von KI von „Wachstum um jeden Preis“ zu „Wachstum nur, wenn die Kostenkurve später mitzieht“.
Vergleiche mit der Dotcom-Blase werden in solchen Phasen schnell gezogen – vor allem, weil beide Storylines stark von Erwartungen getrieben waren. Damals starteten zahlreiche Unternehmen mit dem Versprechen schnellen Wachstums, gestützt auf Investitionen in neue Plattformen und häufig auf sehr spekulative Bewertungen. Laut Chris-Oliver Schickentanz von der Capitell AG liegt der Unterschied jedoch darin, dass heute nachweisbar Geld in den Unternehmen bleibt und die Kurse nicht ausschließlich von Zukunftsphantasien getragen werden. Auch Jörg Krämer, Chefvolkswirt der Commerzbank, verweist auf die wirtschaftshistorische Möglichkeit von Übertreibungen, stellt aber zugleich fest, dass Hyperscaler aktuell sehr gut verdienen – ein Zeichen dafür, dass das Modell noch funktioniert.
Unabhängig davon bleibt das Risiko-Setup komplexer als es auf den ersten Blick wirkt. Sebastian Heinz von statworx beschreibt sogenannte Klumpenrisiken: Kapital konzentriert sich auf einen Bereich – hier Technologie und KI-nahe Geschäftsmodelle. Das Problem zeigt sich gleich auf mehreren Ebenen: Zum einen finanzieren sich große Tech-Konzerne teilweise gegenseitig, indem sie Produkte und Dienstleistungen in einem gegenseitigen Geflecht verkaufen. Wenn ein Partner in diesem Verbund schwächer wächst oder Erträge reduziert, kann das zirkuläre Finanzierungssystem ins Wanken geraten – insbesondere dann, wenn sehr viel Kapital in genau diesen Ketten gebunden ist.
Zum anderen betrifft die Konzentration auch die Breite des Markts. KI-nahe Unternehmen sind nicht nur als einzelne Aktien handelbar, sondern häufig Bestandteil von ETFs und sogar breiter gefassten Indizes wie dem MSCI World. Durch rasant steigende Kurse wächst dabei das Gewicht der Big-Tech-Werte automatisch in vielen Portfolios. Sollte die Branche insgesamt ins Stocken geraten, könnte das einen Domino-Effekt auslösen: Rebalancing-Mechanismen, Risikoabbau und Neubewertungen treffen dann nicht nur einzelne Titel, sondern ganze Indexsegmente – mit möglichen Nachwirkungen, die Heinz an Dotcom-Bubble und Finanzkrise erinnern lässt. Bislang ist es nach dem Bericht noch nicht so weit; KI gilt weiterhin als wichtiger Treiber des globalen Wirtschaftswachstums, und die entscheidende Bewährungsprobe kommt, wenn große Konzerne ihre Bücher öffnen und die Erwartungen an Umsatz, Margen und Cashflows mit den tatsächlichen Ergebnissen abgleichen müssen.
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