KI braucht Kapital
Technologische Revolutionen brauchen Kapital. Das ist grundsätzlich nichts Neues.
Rechenzentren müssen gebaut, Chips gekauft und Netzwerke ausgebaut werden, lange bevor sich daraus entsprechende Umsätze ergeben. Solange Unternehmen diese Investitionen aus ihren eigenen Cashflows finanzieren können, bleibt das Risiko vergleichsweise überschaubar.
Problematischer wird es, wenn die Investitionen schneller wachsen als die verfügbaren Mittel und deshalb zunehmend über Fremdkapital finanziert werden.
Genau hier beginnt eine interessante Entwicklung: Der KI-Boom wird zunehmend auch zu einem Kreditzyklus.
Der Wert privater Kredittransaktionen mit KI-Unternehmen ist 2025 laut den im Research ausgewiesenen OECD- und Preqin-Daten auf rund 59 Milliarden US-Dollar gestiegen. Der Anteil KI-bezogener Transaktionen am erfassten Private-Credit-Dealwert erhöhte sich damit von 9 auf 34 Prozent.
Das bedeutet nicht, dass daraus automatisch ein Problem entsteht. Es zeigt aber, dass die Finanzierung der KI-Infrastruktur längst nicht mehr nur eine Angelegenheit der großen Technologiekonzerne und ihrer Aktionäre ist.
Die gleiche KI-Story kann ganz unterschiedliche Risiken erzeugen
Ein wichtiger Punkt wird dabei häufig übersehen, denn nicht jedes Unternehmen finanziert den KI-Ausbau auf dieselbe Weise.
Die großen Hyperscaler verfügen über etablierte Geschäfte, hohe Cashflows und umfangreiche Liquiditätsreserven. Ihr wesentliches Risiko besteht deshalb eher darin, dass die enormen Investitionen nicht die erwartete Rendite bringen oder die wirtschaftliche Nutzungsdauer der Infrastruktur kürzer ausfällt als angenommen.
Bei Unternehmen mit stärker fremdfinanzierten Geschäftsmodellen sieht die Situation anders aus.
Ein gutes Beispiel dafür ist CoreWeave. Das Unternehmen wächst sehr schnell und meldete im ersten Quartal 2026 einen Umsatz von 2,08 Milliarden US-Dollar, gleichzeitig aber Investitionen von 6,8 Milliarden US-Dollar und einen Nettozinsaufwand von 536 Millionen US-Dollar. Die Finanzierung ist teilweise durch Infrastruktur und Kundenverträge abgesichert, wodurch die Risiken anders verteilt werden als bei klassischer Unternehmensverschuldung.
Das zeigt, worauf es letztlich ankommt: Nicht nur auf die Höhe der Schulden, sondern darauf, welche Assets dahinterstehen, welche Verträge die Cashflows sichern und wie lange diese Assets wirtschaftlich genutzt werden können.
Wachstum allein reicht bei Schulden nicht
Für Aktionäre kann eine überzeugende Wachstumsstory eine hohe Bewertung rechtfertigen. Wenn ein Unternehmen seinen Marktanteil stark ausbaut und seine Gewinne in einigen Jahren deutlich höher liegen, können sich hohe heutige Bewertungen durchaus rechnen.
Ein Kreditgeber hat diesen Luxus nicht.
Er bekommt Zinsen und am Ende sein Kapital zurück. Deshalb muss ein Kredit aus konkreten Cashflows, Verträgen und Sicherheiten bedient werden. Marktanteilsprognosen oder die Aussicht auf einen riesigen zukünftigen KI-Markt reichen dafür nicht aus.
Genau deshalb kann ein Unternehmen technologisch sehr erfolgreich sein und trotzdem finanziell unter Druck geraten.
Die KI-Nachfrage könnte weiter wachsen und gleichzeitig könnte die Finanzierung eines einzelnen Projekts problematisch werden, wenn die Auslastung hinter den Erwartungen zurückbleibt, Kunden Verträge neu verhandeln oder neue Chipgenerationen den wirtschaftlichen Wert bestehender Hardware schneller reduzieren als erwartet.
Wenn aus einem KI-Problem ein Kreditproblem wird
Der eigentlich interessante Mechanismus beginnt dann, wenn mehrere Faktoren gleichzeitig zusammenkommen.
Schwächere Nachfrage führt zu einer geringeren Auslastung. Dadurch sinken Margen und Cashflows. Gleichzeitig müssen weiterhin Zinsen bezahlt und neue Investitionen finanziert werden.
Irgendwann kann daraus ein Refinanzierungsproblem entstehen.
Dann werden Kredite und Sicherheiten neu bewertet. Wenn mehrere Marktteilnehmer gleichzeitig Liquidität benötigen oder dieselben Arten von Assets verkaufen müssen, kann sich der Druck vom einzelnen Unternehmen auf den gesamten Kreditmarkt übertragen.
Das ist derzeit kein Basisszenario und auch keine Prognose für einen bevorstehenden Crash. Es ist vielmehr der Mechanismus, den Anleger verstehen sollten, wenn sie den KI-Boom beurteilen wollen.
Entscheidend ist die Rendite auf das eingesetzte Kapital
Damit sind wir wieder bei einer Frage, die auch für Aktieninvestoren immer wichtiger wird.
Die Höhe der KI-Investitionen beeindruckt. Aber Investitionen allein schaffen noch keinen Wert.
Entscheidend ist, wie viel zusätzlicher Umsatz, welche Margen und wie viel freier Cashflow daraus entstehen.
Wenn ein Unternehmen 100 Milliarden investiert und daraus langfristig deutlich höhere Cashflows entstehen, kann diese Investition sehr sinnvoll sein. Wenn dieselbe Summe jedoch nur dazu führt, dass immer mehr Kapital benötigt wird, um bestehende Kapazitäten auszulasten, verändert sich die Geschichte.
Genau deshalb wird die Kapitalrendite zu einem der wichtigsten Themen der nächsten Jahre.
Was bedeutet das für Anleger?
Für Anleger bedeutet das vor allem, dass die KI-Story differenzierter betrachtet werden muss.
Es reicht nicht mehr aus, zu fragen, welches Unternehmen am stärksten von künstlicher Intelligenz profitieren könnte. Entscheidend ist auch, wie das Wachstum finanziert wird, wie hoch die Investitionen im Verhältnis zum Cashflow sind und ob die daraus entstehenden Assets tatsächlich langfristig wirtschaftlich genutzt werden können.
Gerade bei Unternehmen mit hoher Verschuldung sollte deshalb nicht nur auf Umsatzwachstum und Auftragsbestände geschaut werden. Zinsdeckung, freie Cashflows, Laufzeiten der Schulden, Kundenkonzentration und der Wert der Sicherheiten werden mindestens genauso wichtig.
Denn ein großer Auftragsbestand ist nicht dasselbe wie ein sicherer Cashflow. Und eine wertvolle GPU ist nicht automatisch eine wertvolle Sicherheit, wenn sich die Technologie schneller verändert als die Finanzierung läuft.
Fazit
Der KI-Boom ist real. Die Investitionen sind real und die wirtschaftlichen Chancen sind enorm.
Aber genau deshalb lohnt sich ein genauerer Blick auf die andere Seite der Geschichte.
Je größer der Investitionsboom wird, desto wichtiger wird die Frage, wie er finanziert wird. Solange Unternehmen über ausreichend Cashflows, Eigenkapital und Liquidität verfügen, können auch sehr hohe Investitionen verkraftbar sein. Wenn jedoch Verschuldung, hohe Investitionen und steigende Finanzierungskosten zusammentreffen, verändert sich das Risikoprofil.
Für Anleger bedeutet das: Die entscheidende Frage ist nicht nur, wie groß der KI-Markt werden kann.
Entscheidend ist, wer den Weg dorthin finanzieren kann und dabei tatsächlich nachhaltige Renditen erwirtschaftet.
Denn am Ende gilt eine sehr einfache Regel: Wachstum kann Erwartungen rechtfertigen. Schulden müssen trotzdem aus Cashflows zurückbezahlt werden
Hinweis: Die hier dargestellten Inhalte dienen ausschließlich Informationszwecken und stellen weder eine Anlageberatung noch eine Empfehlung zum Kauf oder Verkauf von Finanzinstrumenten dar.
