LONDON (IT BOLTWISE) – Goldman Sachs sieht im KI-Ausbau der Hyperscaler eine deutliche Verschiebung von Eigenmitteln hin zu Fremdkapital. 2025 lag der Anteil an über Anleihen finanzierten Investitionen bei 26 Prozent, 2026 soll er auf rund ein Drittel steigen und 2027 auf bis zu 35 Prozent. Gleichzeitig liegt der operative Cashflow laut Berechnungen für 2026 nur knapp über den geplanten Investitionen. Für die Kreditmärkte bleibt vor allem entscheidend, wie viel Investment-Grade-Kapital der US-Markt tatsächlich absorbieren kann.
Der KI-Boom verändert nicht nur Modellgrößen und Rechenzentren, sondern auch die Kapitalstruktur großer Technologiekonzerne. Genau an dieser Schnittstelle setzt die Investmentbank Goldman Sachs an: In der Credit-Strategy-Analyse von Amanda Lynam, die am 5. August 2026 in der Reihe Goldman Sachs Exchanges diskutiert wurde, wird die Finanzierung der Hyperscaler als zentrales Thema der Kreditmärkte beschrieben. Der Grund ist simpel, aber in der Wirkung neu: Die Investitionsausgaben wachsen so schnell, dass sie sich dem operativen Cashflow annähern. Wo Unternehmen früher eher aus dem laufenden Geschäft heraus investieren konnten, gewinnt Fremdfinanzierung damit spürbar an Gewicht.
Die Bank quantifiziert den Trend entlang des Anleihenanteils an den Investitionen. Für 2025 nennt Lynam bei den Hyperscalern einen Anteil von 26 Prozent, der 2026 auf etwa ein Drittel steigen soll. Für 2027 erwartet Goldman Sachs einen möglichen Höchststand von 35 Prozent. Diese Größenordnung hilft, die Marktdynamik einzuordnen: Investitionen werden nicht nur „zusätzlich“ getätigt, sondern in einem Tempo, das die interne Mittelgenerierung strukturell herausfordert. Goldman Sachs argumentiert dabei, dass die Verschiebung zur Fremdfinanzierung vor allem dann nachhaltig bleibt, wenn der Investitionszyklus mehrjährig ausgelegt ist und die Unternehmen nacheinander verschiedene Kapitalquellen ausschöpfen.
Wie stark der Investitionsdruck ist, lässt sich auch über die absolute Größenordnung verstehen. In den von Goldman Sachs zusammengestellten Zahlen, die Yahoo Finance vorlagen, investierten 2025 die fünf Hyperscaler Amazon, Alphabet, Meta Platforms, Microsoft und Oracle zusammen 405 Milliarden US-Dollar. Für 2026 erwartet die Bank einen Sprung auf rund 750 Milliarden US-Dollar und für 2027 auf etwa 1,2 Billionen US-Dollar. Die Logik dahinter: Eigenmittel und operativer Cashflow allein reichen bei diesen Sprüngen nicht mehr aus, jedenfalls nicht in dem Ausmaß, das für den KI-Ausbau erforderlich ist. Eine zusätzliche Einordnung liefert der Verweis auf eine Analyse, die sich ebenfalls auf Goldman-Sachs-Schätzungen stützt und für 2026 einen operativen Cashflow der Hyperscaler von etwa 778 Milliarden US-Dollar nennt; damit liegt dieser nur knapp über den erwarteten Investitionsausgaben von 750 Milliarden US-Dollar.
Technisch betrachtet ist der Punkt damit weniger eine Frage der „Zahlungsfähigkeit“ einzelner Konzerne, sondern der Skalierung im Kreditmarkt. Lynam betont im Gespräch, dass die Hyperscaler trotz hoher Liquidität strategisch planen: Die Konzerne würden zwar weiter beträchtliche Barmittel halten, aber gleichzeitig gezielt Kapitalquellen in ihrer Mischung steuern. Dazu gehören Fremdkapital, Eigenkapital und interne Mittel, die über mehrere Jahre hinweg in eine stabile Finanzierungslogik übersetzt werden. Zusätzlich verweist Lynam auf die bisherige Bonität und niedrige Verschuldung: Solange die Unternehmen stark geratet sind und das Investment-Grade-Profil nicht aus dem Rahmen läuft, gibt es offenbar Spielraum, weiteres Fremdkapital aufzunehmen.
Die Risiken sieht Goldman Sachs dennoch – aber eher systemisch als idiosynkratisch. Zwar stuft die Bank das Ausfallrisiko der einzelnen Hyperscaler als gering ein, weil umfangreiche Barreserven die Puffer bilden. Der eigentliche Prüfstein ist laut Analyse jedoch, wie viel Anleihevolumen der Kreditmarkt als Ganzes realistisch aufnehmen kann. Lynam stellt dafür eine theoretische Rechnung in den Raum: Wenn Hyperscaler ihre Verschuldung bis zu einem Verhältnis von zwei zur Nettoverschuldung oder drei zur Bruttoverschuldung ausweiten, entsteht nach ihrer Darstellung eine zusätzliche Kapazität von rund zwei Billionen US-Dollar. Der begrenzende Faktor sei aber die tatsächliche Aufnahmefähigkeit des US-Markts für Investment-Grade-Anleihen.
Konkreter wird die Engstelle über den Vergleich mit großen US-Banken im Investment-Grade-Index. Lynam nennt dabei als Maßstab, dass die größten Banken im Index jeweils nicht mehr als 175 Milliarden US-Dollar an indexfähigen Schulden sowie nicht mehr als 2,3 Prozent des Index ausmachen. Überträgt man diese Relationen auf die Hyperscaler, ließe sich nach der Rechnung eine zusätzliche Kapazität von rund 510 Milliarden US-Dollar im US-Investment-Grade-Markt ableiten – wobei sie einräumt, dass dieser Vergleich für manche institutionelle Investoren möglicherweise zu großzügig bemessen ist, weil diese bereits über Aktienengagements ein hohes Risiko im Technologiesektor tragen. Parallel dazu wird auf eine Beobachtung verwiesen, nach der der Renditeaufschlag von Investment-Grade-Anleihen gegenüber Staatsanleihen von rund 70 Basispunkten auf etwa 85 Basispunkte gestiegen ist, mit der Möglichkeit eines weiteren Anstiegs auf bis zu 95 Basispunkte, falls das Emissionsvolumen der Hyperscaler hoch bleibt. Für Anbieter von KI-Infrastruktur und deren Finanzierungspartner ist das eine klare Botschaft: Der nächste Engpass entsteht nicht zwingend auf Unternehmensebene, sondern dort, wo Kapitalmarktliquidität, Indexanteile und Risikoappetit gleichzeitig unter Druck geraten.
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