AI Boom auf Kredit: BIS warnt vor Finanzrisiken

Rubrik: Finanzen
Format: Spezialbericht
Autor: Sinisa Brkic (sb)

Der globale Wettlauf um künstliche Intelligenz verschlingt Summen, die selbst für die größten Technologiekonzerne zunehmend nicht mehr allein aus laufenden Cashflows gedeckt werden. Die Bank für Internationalen Zahlungsausgleich warnt nun vor einer Entwicklung, die weit über hohe Aktienbewertungen hinausgeht: Schulden, Private Credit und schwer durchschaubare Finanzierungsverflechtungen werden zu einem wachsenden Teil des AI Booms. Bleiben die erwarteten Erträge hinter den Erwartungen zurück, könnte aus dem technologischen Investitionsrennen ein Problem für Finanzmärkte und Realwirtschaft werden.

Der AI Boom bekommt eine zweite Bilanz

Die Debatte über mögliche Überbewertungen rund um künstliche Intelligenz begleitet die Finanzmärkte seit geraumer Zeit. Die neue Warnung aus Basel setzt jedoch an einer anderen Stelle an. Entscheidend ist nicht nur, wie hoch Unternehmen aus dem AI Umfeld bewertet werden, sondern wie der immer kapitalintensivere Ausbau von Rechenzentren, Chips, Cloud Infrastruktur und Rechenleistung finanziert wird.

Pablo Hernández de Cos, Generaldirektor der Bank für Internationalen Zahlungsausgleich, hat diese Frage am 10. September 2026 ausdrücklich in den Zusammenhang mit globaler Finanzstabilität gestellt. Nach Darstellung der BIS übersteigen die Investitionsausgaben bei einigen der größten Technologiekonzerne inzwischen die entsprechenden Cashflows. Damit gewinnen zusätzliche Finanzierungsquellen an Bedeutung.

Genau hier beginnt die finanzielle Dimension des AI Booms. Solange Investitionen überwiegend aus laufenden Erträgen finanziert werden, verbleibt ein erheblicher Teil des wirtschaftlichen Risikos innerhalb der Unternehmensbilanzen. Sobald Fremdkapital, Private Credit und komplexere Finanzierungsstrukturen hinzukommen, entstehen zusätzliche Verbindungen zu Investoren, Kreditgebern und internationalen Kapitalmärkten.

Mehr als eine Billion Dollar in zwei Jahren

Die Größenordnung erklärt, weshalb sich inzwischen auch Zentralbanken und Finanzaufseher intensiver mit dem Thema beschäftigen. Nach Angaben der BIS werden die fünf größten Technologiekonzerne der Welt allein in den Jahren 2025 und 2026 zusammen mehr als eine Billion US Dollar für AI bezogene Investitionen aufwenden. Damit dürfte der Höhepunkt der Investitionswelle noch nicht erreicht sein. Branchenprognosen, auf die sich die BIS bezieht, gehen davon aus, dass die weltweiten AI Investitionen von derzeit rund 500 Milliarden Dollar bis 2030 auf mehrere Billionen Dollar jährlich steigen könnten.

Das Kapital fließt längst nicht nur in Software und neue Modelle. Finanziert werden Halbleiter, Server, Stromversorgung, Kühlsysteme, Glasfasernetze, Grundstücke, Rechenzentren und zusätzliche Energieinfrastruktur. Künstliche Intelligenz hat sich damit von einem vorwiegend digitalen Wachstumsmarkt zu einem ausgesprochen kapitalintensiven Industrieprojekt entwickelt. Diese Verschiebung verändert die wirtschaftliche Rechnung. Je höher die Vorleistungen werden, desto stärker hängt die Rentabilität des gesamten Systems davon ab, dass die später erzielbaren Umsätze, Margen und Produktivitätsgewinne mit den heute getroffenen Investitionsentscheidungen Schritt halten.

Wenn der Investitionsbedarf schneller wächst als der Cashflow

Die großen Hyperscaler verfügen weiterhin über außergewöhnlich hohe Erträge und robuste Geschäftsmodelle. Die Warnung der BIS bedeutet deshalb nicht, dass führende Technologiekonzerne vor akuten Finanzierungsschwierigkeiten stehen. Entscheidend ist vielmehr die Geschwindigkeit, mit der die Investitionsausgaben wachsen. Bei einigen der größten Unternehmen liegen diese Ausgaben inzwischen über den jeweiligen Cashflows. In einem solchen Umfeld wird zusätzliche Finanzierung attraktiver und teilweise notwendig, wenn der Ausbau von Rechenzentren und AI Infrastruktur im bisherigen Tempo fortgesetzt werden soll.

Das ist zunächst kein ungewöhnlicher Vorgang. Unternehmen finanzieren Investitionen regelmäßig mit Fremdkapital, wenn sie davon ausgehen, dass die späteren Erträge die Finanzierungskosten deutlich übersteigen werden. Beim gegenwärtigen AI Zyklus erreicht diese Logik allerdings eine außergewöhnliche Größenordnung. Die zentrale Voraussetzung lautet, dass die heute geschaffene Infrastruktur künftig ausreichend produktiv und profitabel genutzt werden kann. Werden Modelle zwar leistungsfähiger, bleibt die kommerzielle Monetarisierung jedoch hinter den Erwartungen zurück, verändert sich die wirtschaftliche Grundlage vieler Investitionen.

Private Credit rückt ins Zentrum

Besondere Aufmerksamkeit richtet die BIS auf die wachsende Bedeutung von Private Credit. Dabei handelt es sich um Kredite, die außerhalb klassischer öffentlicher Anleihemärkte häufig über spezialisierte Fonds und andere private Finanzierungsstrukturen vergeben werden. Private Credit ist grundsätzlich weder problematisch noch ein Krisenindikator. Der Markt hat sich in den vergangenen Jahren zu einer wichtigen Finanzierungsquelle für Unternehmen entwickelt und kann Projekte ermöglichen, die sich über klassische Bankkredite oder öffentliche Anleihen nur eingeschränkt finanzieren lassen.

Für die Finanzstabilität entsteht jedoch eine andere Frage. Je größer der Anteil privater Finanzierungen an einem Investitionsboom dieser Dimension wird, desto wichtiger werden Transparenz, Risikoverteilung und die Frage, wer im Ernstfall tatsächlich Verluste trägt. Öffentlich gehandelte Anleihen verfügen über Marktpreise, standardisierte Offenlegung und eine vergleichsweise breite Beobachtung durch Investoren, Analysten und Aufsichtsbehörden. Private Finanzierungsstrukturen können individueller aufgebaut sein und sind häufig weniger transparent. Risiken werden dadurch nicht automatisch größer, sie können aber schwieriger zu erkennen und zu bewerten sein.

Die heikle Logik der zirkulären Finanzierung

Noch sensibler ist ein Mechanismus, den Hernández de Cos ausdrücklich als zirkuläre Finanzierung beschreibt. Dabei investieren Unternehmen innerhalb der AI Wertschöpfungskette ineinander und verbinden Kapitalbeteiligungen mit künftigen Geschäftsbeziehungen. Ein Chipproduzent oder Hyperscaler kann sich beispielsweise an einem AI Unternehmen beteiligen. Dieses Unternehmen verwendet wiederum einen erheblichen Teil seines Kapitals für Chips, Rechenleistung oder Cloud Kapazitäten aus demselben wirtschaftlichen Umfeld. Kapitalgeber, Lieferant und Kunde sind damit teilweise miteinander verbunden.

Solche Konstruktionen können wirtschaftlich sinnvoll sein. Junge Unternehmen erhalten Zugang zu kapitalintensiver Infrastruktur, während Anbieter von Chips und Rechenleistung langfristige Nachfrage sichern. Problematisch wird die Struktur dort, wo gegenseitige Abhängigkeiten die tatsächliche Risikoverteilung schwerer erkennbar machen.

Dann kann ein Teil der Nachfrage innerhalb des Systems durch dessen eigene Finanzierung unterstützt werden. Investitionen erzeugen zusätzliche Umsätze, höhere Umsätze stützen Bewertungen, hohe Bewertungen erleichtern weitere Kapitalaufnahmen und neues Kapital finanziert wiederum zusätzliche Infrastruktur. Solange der Kreislauf funktioniert, können sämtliche Beteiligten profitieren. Unter Stress stellt sich jedoch die entscheidende Frage, welcher Teil der Nachfrage wirtschaftlich unabhängig besteht und welcher Teil von einer fortgesetzten Finanzierung innerhalb desselben Ökosystems abhängt.

Das eigentliche Risiko heißt Rendite

Die zentrale Frage lautet deshalb nicht, ob künstliche Intelligenz funktioniert. Die technologische Leistungsfähigkeit moderner AI Systeme und ihr Potenzial für Produktivitätsgewinne stehen auch bei der BIS nicht grundsätzlich zur Debatte. Entscheidend ist vielmehr, ob die kommerziellen Erträge hoch genug ausfallen, um die gewaltigen Investitionen zu rechtfertigen. Zwischen technologischem Durchbruch und wirtschaftlicher Rentabilität besteht kein Automatismus. Eine Technologie kann eine Volkswirtschaft dauerhaft verändern und Anlegern gleichzeitig erhebliche Verluste bescheren, wenn zu viel Kapital zu hohen Bewertungen in zu kurzer Zeit investiert wurde.

Die BIS verweist in diesem Zusammenhang auf frühere große Investitionswellen. Dazu zählen Eisenbahnen, Elektrifizierung und der Technologieboom rund um die Jahrtausendwende. Die historischen Vergleiche dienen nicht als Prognose eines unmittelbar bevorstehenden Zusammenbruchs, sondern als Hinweis auf ein wiederkehrendes Muster. Reale technologische Umbrüche können Investitionswellen auslösen, bei denen Unternehmen und Kapitalgeber im Wettbewerb größere Summen einsetzen, als die später erzielbaren kommerziellen Erträge rechtfertigen. Die Technologie kann sich langfristig durchsetzen, während ein Teil der Investitionen dennoch wirtschaftlich scheitert.

Ein Investitionsrennen mit eigenem Zwang

Beim AI Ausbau kommt eine besondere Wettbewerbsdynamik hinzu. Viele Unternehmen handeln unter der Annahme, dass sich langfristig nur wenige Anbieter entscheidende Marktpositionen sichern werden. Wer heute nicht investiert, könnte morgen technologisch zurückfallen. Diese Logik erzeugt erheblichen Druck, selbst dann weiter Kapital einzusetzen, wenn die endgültige Nachfrage und die künftigen Margen noch nicht zuverlässig abgeschätzt werden können. Für einzelne Unternehmen kann dieses Verhalten rational sein, weil Zurückhaltung das Risiko birgt, einen strategisch entscheidenden Markt zu verlieren.

Für den Gesamtmarkt kann dieselbe Dynamik jedoch zu Überinvestitionen führen. Wenn mehrere Konzerne gleichzeitig enorme Kapazitäten aufbauen, weil niemand zurückbleiben will, kann ein Angebot entstehen, dessen wirtschaftliche Auslastung später deutlich höhere Einnahmen verlangt als heute gesichert sind. Genau hier verläuft die Grenze zwischen technologischer Expansion und finanzieller Verwundbarkeit. Je höher die investierten Summen und je stärker die Finanzierung über Fremdkapital erfolgt, desto größer wird die Bedeutung realistischer Renditeerwartungen.

Vom Rechenzentrum an die Börse

Ein enttäuschender wirtschaftlicher Ertrag aus AI müsste nicht bei einzelnen Rechenzentren oder Kreditfonds enden. Ein weiterer Punkt der BIS Warnung betrifft die enge Verbindung zwischen dem AI Boom und den Aktienmärkten. Ein kleiner Kreis großer amerikanischer Technologiekonzerne besitzt inzwischen erhebliches Gewicht in internationalen Aktienindizes. Gleichzeitig halten private Haushalte heute mehr Vermögen in Aktien als während vieler früherer Technologiebooms.

Eine deutliche Neubewertung großer AI Titel könnte deshalb mehrere Wirkungen entfalten. Sinkende Aktienkurse würden zunächst Vermögenswerte reduzieren. In weiterer Folge könnte ein negativer Vermögenseffekt den Konsum belasten und damit auf die Realwirtschaft übergreifen.

Gleichzeitig könnten niedrigere Unternehmensbewertungen die Bereitschaft verringern, weitere Milliardenbeträge für zusätzliche AI Infrastruktur bereitzustellen. Damit entstünde ein möglicher Rückkopplungseffekt zwischen Finanzmärkten, Investitionstätigkeit und wirtschaftlichem Wachstum. Schwächere Gewinnerwartungen drücken Bewertungen, niedrigere Bewertungen erschweren neue Finanzierungen und geringere Investitionen treffen wiederum jene Wirtschaftszweige, die inzwischen vom Ausbau der AI Infrastruktur profitieren. Aus einer Neubewertung einzelner Unternehmen könnte so ein breiterer wirtschaftlicher Anpassungsprozess entstehen.

Warum die USA für das globale System entscheidend sind

Die geografische Konzentration verstärkt diesen Mechanismus zusätzlich. US Aktien stellen einen sehr hohen Anteil am weltweiten Aktienmarkt, während amerikanische Technologiekonzerne gleichzeitig einen wesentlichen Teil der globalen AI Investitionen tragen. Eine starke Korrektur wäre deshalb kaum ein isoliertes Problem des Silicon Valley. Internationale Fonds, Versicherungen, Pensionssysteme, Banken und private Anleger sind direkt oder indirekt stark an amerikanischen Aktienmärkten engagiert.

Hinzu kommt die industrielle Lieferkette. Der AI Boom verbindet amerikanische Hyperscaler mit Halbleiterherstellern in Asien, Rechenzentrumsbetreibern, Energieunternehmen, Infrastrukturfinanzierern und Kapitalgebern auf mehreren Kontinenten. Ein deutlicher Investitionsrückgang könnte deshalb nicht nur Aktienbewertungen verändern. Er könnte auch Bestellungen, Exporterlöse, Energieprojekte und geplante Infrastrukturinvestitionen treffen. Gerade diese Verbindung zwischen Finanzmärkten und realer Industrie macht den heutigen AI Zyklus für Zentralbanken besonders relevant.

Indien zeigt die andere Seite des AI Wandels

Dass Hernández de Cos seine Warnung in Mumbai formulierte, verweist zugleich auf eine zweite Dimension des Themas. Schwellenländer stehen im AI Zeitalter vor anderen Chancen und Risiken als hoch entwickelte Volkswirtschaften. Länder wie Indien könnten von künstlicher Intelligenz erheblich profitieren, wenn digitale Infrastruktur, Qualifikation und institutionelle Rahmenbedingungen entsprechend ausgebaut werden. Produktivitätsgewinne könnten bestehende Entwicklungsunterschiede verringern und neue wirtschaftliche Wachstumsfelder schaffen.

Auch daraus wird deutlich, dass die BIS keine Warnung vor künstlicher Intelligenz als solcher ausspricht. Sie trennt ausdrücklich zwischen dem wirtschaftlichen Potenzial der Technologie und den Risiken eines außergewöhnlich schnellen, kapitalintensiven und zunehmend komplex finanzierten Investitionszyklus. Genau diese Trennung ist für die Bewertung entscheidend. Ein technologischer Erfolg schließt finanzielle Fehlallokationen nicht aus, genauso wenig wie eine spätere Marktkorrektur das langfristige Potenzial der Technologie widerlegen würde.

Keine Crash Prognose aus Basel

Die wichtigste Abgrenzung bleibt daher klar. Die BIS erklärt nicht, dass eine AI Blase unmittelbar vor dem Platzen steht. Sie behauptet ebenso wenig, dass Private Credit bereits eine systemische Krise ausgelöst hat oder große Technologiekonzerne vor Zahlungsausfällen stehen. Hernández de Cos formuliert eine institutionelle Risikowarnung. Die Geschwindigkeit des Investitionsbooms, hohe Bewertungen, zunehmende Marktkonzentration, wachsende Fremdfinanzierung und teilweise schwer durchschaubare Finanzierungsbeziehungen ergeben gemeinsam ein Muster, das aus Sicht der BIS genauer beobachtet werden sollte.

Diese Unterscheidung ist wesentlich. Finanzstabilitätspolitik beginnt nicht erst dort, wo ein Crash bereits sichtbar wird. Ihre Aufgabe besteht gerade darin, Konzentrationen und Verbindungen zu erkennen, bevor Verluste an einer Stelle unerwartet auf andere Teile des Systems übergreifen. Die BIS warnt somit nicht vor einem feststehenden Ereignis. Sie warnt vor einer Struktur, deren Risiken mit der Größe des AI Investitionsbooms wachsen.

Was Aufseher bislang nur teilweise sehen

Für Zentralbanken und Finanzaufsicht entsteht dabei ein strukturelles Problem. Während das klassische Bankensystem nach vergangenen Krisen deutlich transparenter und widerstandsfähiger geworden ist, findet ein wachsender Teil der Unternehmensfinanzierung außerhalb traditioneller Bankbilanzen statt. Private Kapitalmärkte verfügen über andere Offenlegungsstrukturen als börsennotierte Unternehmen oder regulierte Banken. Wenn gleichzeitig Beteiligungen, Kredite, langfristige Abnahmeverpflichtungen und Infrastrukturverträge miteinander verbunden werden, reicht die Betrachtung einzelner Unternehmensbilanzen möglicherweise nicht aus.

Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht nur, wie hoch die Schulden eines bestimmten Konzerns sind. Relevant ist, wer das wirtschaftliche Risiko letztlich trägt, welche Sicherheiten dahinterstehen und wie viele weitere Marktteilnehmer betroffen wären, wenn Bewertungen oder erwartete Cashflows deutlich sinken. Genau diese Risikolandkarte dürfte in den kommenden Jahren für Aufseher wichtiger werden. Je stärker AI Infrastruktur über private Märkte finanziert wird, desto größer wird der Bedarf an einem klaren Bild über Abhängigkeiten und Konzentrationen.

Aus der AI Wette wird eine Frage der Finanzarchitektur

Die Warnung der BIS markiert damit einen wichtigen Punkt in der Debatte über den AI Boom. Bislang dominierte die Frage, welche Unternehmen technologisch gewinnen und wie weit die Bewertungen großer Chipproduzenten, Hyperscaler oder AI Unternehmen noch steigen können.

Nun rückt eine zweite Ebene in den Vordergrund. Wer stellt die Billionen bereit, mit denen dieser Wettlauf finanziert wird? Wie viel davon stammt aus erwirtschaftetem Kapital, wie viel aus Schulden, wie viel aus privaten Kreditmärkten und wie viel aus gegenseitigen Beteiligungen innerhalb desselben Ökosystems? Diese Fragen sind weniger spektakulär als neue Modelle, neue Chips oder neue Börsenrekorde. Für die Stabilität des Systems könnten sie jedoch entscheidender sein. Denn ein Investitionsboom dieser Größenordnung lebt nicht allein von technologischer Überzeugung. Er lebt von der Erwartung, dass die enorme Kapitalbindung irgendwann in ebenso außergewöhnliche wirtschaftliche Erträge übersetzt werden kann.

Die Technologie kann gewinnen und Kapital trotzdem verlieren

Der vielleicht wichtigste Punkt der BIS Warnung liegt in einem scheinbaren Widerspruch. Künstliche Intelligenz muss nicht scheitern, damit Investoren Geld verlieren. AI kann Produktivität, Industrie und Arbeitswelt tiefgreifend verändern. Gleichzeitig können Unternehmen zu viel Kapital in Infrastruktur investieren, können Renditeerwartungen zu hoch angesetzt sein und können Finanzierungen auf Annahmen beruhen, die sich später nur teilweise erfüllen.

Technologische Revolution und finanzielle Korrektur schließen einander nicht aus. Eisenbahnen veränderten Volkswirtschaften trotz früher Spekulationsphasen. Elektrifizierung setzte sich durch, obwohl Investitionszyklen erhebliche Verluste verursachten. Auch das Internet wurde nach dem Ende des Dotcom Booms nicht weniger bedeutend.

Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht mehr nur, ob AI die Wirtschaft verändert. Dafür gibt es längst starke Anzeichen. Die finanzielle Frage lautet, welchen Preis Unternehmen und Kapitalmärkte heute für diese Zukunft bezahlen und wie belastbar die Finanzierungsstrukturen bleiben, wenn ein Teil der erwarteten Gewinne später ausbleibt. Der Billionen Dollar Boom ist damit in eine neue Phase eingetreten. Aus dem Wettlauf um Rechenleistung wird zunehmend ein Test dafür, wie tragfähig die Finanzarchitektur hinter einer der größten Technologieinvestitionen unserer Zeit tatsächlich ist.