Wenn die KI-Blase platzt: Das eigentliche Risiko liegt bei Investitionen und Kreditmärkten

Börsenwert ist nicht BIP

Wenn KI-Aktien, Cloud-Anbieter, Halbleiterwerte, Rechenzentrumsbetreiber oder KI-Start-ups neu bewertet werden, ist der erste Effekt ein Vermögensverlust. Kurse fallen, private Bewertungen sinken, Finanzierungsrunden werden schwieriger.

Das ist real, aber es ist nicht dasselbe wie ein unmittelbarer Produktionsausfall. Eine Aktie kann an einem Tag stark fallen, ohne dass am selben Tag Fabriken, Software oder Rechenzentren verschwinden.

Problematisch wird es, wenn die Verluste auf Haushalte, Fonds und Altersvorsorgeportfolios durchschlagen und dadurch Konsumlaune sowie Risikobereitschaft sinken. Eine von Futu News aufgegriffene IWF-Einschätzung warnt, dass eine Korrektur bei Tech-Bewertungen Verluste beim Vermögen der Haushalte auslösen könnte.

Besonders anfällig sind junge Unternehmen. Das Weltwirtschaftsforum beschreibt, dass Firmen, die sich während einer Blasenphase als KI-Unternehmen positionieren können, oft günstig Kapital aufnehmen und dadurch reale Investitionen anschieben. Wenn diese Bewertungen fallen, dreht sich der Mechanismus um: weniger Kapital, weniger Neueinstellungen, weniger Expansion.

Der wichtigste Realwirtschaftskanal: Rechenzentren und Infrastruktur

Der direkte BIP-Effekt entsteht vor allem über Investitionen. Der KI-Boom hat nicht nur Softwarefantasien geweckt, sondern harte Nachfrage nach Chips, Servern, Rechenzentren, Stromanschlüssen und Energieprojekten erzeugt. Der IWF betont, dass der IT-Investitionsschub zwar stark in den USA konzentriert ist, aber auch positive Ausstrahlung auf Technologieexporte in Asien hat.

Wenn die Gewinnerwartungen fallen, werden Projekte verschoben, verkleinert oder gestrichen. Dann fehlen Aufträge für Ausrüster, Bauunternehmen, Energieprojekte und Softwareanbieter.

Rechenzentren sind dabei ein gutes Beispiel. Ihr Bau ist selbst wirtschaftliche Aktivität: Er schafft Aufträge, Beschäftigung und damit BIP. Das Weltwirtschaftsforum weist aber darauf hin, dass in einer Blase die späteren wirtschaftlichen Ergebnisse solcher Investitionen enttäuschen können. Mit anderen Worten: Die Bauphase stützt die Konjunktur, aber wenn die Auslastung oder die Erträge nicht nachkommen, kann die nächste Investitionswelle abrupt ausfallen.

Die Größenordnung ist unsicher. Laut der von Futu News referierten IWF-Analyse könnte ein Rückgang der KI-Investitionen das globale Wirtschaftswachstum um etwa 0,4 Prozentpunkte drücken. Das ist keine einfache Umrechnung eines Bewertungsverlusts in BIP. Es ist ein Wachstumseffekt über geringere Investitionen, schwächere Vermögenseffekte und vorsichtigere Finanzmärkte.

Der eigentliche Stresstest liegt am Kreditmarkt

Ob ein KI-Crash eine harte, aber begrenzte Aktienkorrektur bleibt oder zu einer breiteren Finanzbelastung wird, hängt vor allem vom Fremdkapital ab.

Wurde der Boom überwiegend mit Eigenkapital finanziert, tragen vor allem Aktionäre, Risikokapitalgeber und Beschäftigte mit Aktienoptionen die Verluste. Das ist schmerzhaft, aber nicht automatisch systemisch.

Anders sieht es aus, wenn große Rechenzentrums-, Energie- und Lieferkettenprojekte über Schulden finanziert wurden. Oliver Wyman verweist auf eine Schätzung von J.P. Morgan, wonach bis 2030 mehr als 6 Billionen US-Dollar für KI-bezogene Rechenzentren, Energieprojekte und die KI-Lieferkette benötigt werden. Der Beitrag beschreibt zudem, dass ein wachsender Teil dieser Investitionen schuldenfinanziert ist, teils über Konstruktionen außerhalb der Bilanz.

Dann geht es nicht mehr nur um fallende Aktienkurse, sondern um Rückzahlungsfähigkeit. Sinkende Sicherheitenwerte, teurere Refinanzierung und Verluste bei Kreditgebern könnten die Finanzierung auch für Unternehmen erschweren, die mit KI wenig zu tun haben. Genau dieser Übergang von Bewertungskorrektur zu Kreditklemme wäre das gefährlichere Szenario.

Drei mögliche Verläufe

Die Beschäftigung trifft es erst in Tech, dann im Umfeld

Am Arbeitsmarkt würde der erste Druck wahrscheinlich dort entstehen, wo stark auf Wachstum gesetzt wurde: bei KI-Start-ups, Softwarefirmen, Cloud-Anbietern, Halbleiterunternehmen und Dienstleistern rund um KI-Projekte.

Danach folgt das Umfeld. Wenn weniger Rechenzentren gebaut und weniger Infrastrukturprojekte finanziert werden, betrifft das auch Bau, Energieanschlüsse, Ausrüster und Zulieferer. KI hat Nachfrage nach Servern, Rechenzentren, Software und Strominfrastruktur geschaffen. Das Weltwirtschaftsforum betont zudem, dass der Bau von Rechenzentren wirtschaftliche Aktivität und Jobs schafft. Wird dieser Bauzyklus abgebremst, kommt auch dort Anpassungsdruck an.

Eine geplatzte Blase wäre nicht automatisch das Ende von KI

Wichtig ist die Trennung zwischen überzogenen Bewertungen und dem Nutzen der Technologie. Eine Blase kann platzen, obwohl die zugrunde liegende Technologie bleibt.

Auf der optimistischen Seite verweist das Weltwirtschaftsforum auf Forschung, wonach KI in den USA potenziell Aufgaben im Wert von 4,5 Billionen US-Dollar übernehmen könnte. Das ist allerdings ein Potenzial, keine Garantie für Gewinne, Produktivitätssprünge oder hohe Aktienbewertungen. Nach einem Crash würde der Markt vermutlich strenger unterscheiden: Welche KI-Anwendungen sparen tatsächlich Kosten, erhöhen Umsätze oder verbessern Prozesse? Und welche waren vor allem eine gute Geschichte für Kapitalgeber?

Woran man die Schwere eines KI-Crashs erkennen würde

Ein Blick auf Aktienindizes allein reicht nicht. Aussagekräftiger wären diese Signale:

• Kürzungen der KI-Investitionspläne großer Technologiekonzerne
• verschobene oder abgesagte Rechenzentrums- und Energieprojekte
• schwierigere Finanzierungsrunden für KI-Start-ups
• steigende Risikoaufschläge bei Unternehmensanleihen, Leasingstrukturen und Private Credit
• Stellenabbau nicht nur in Tech, sondern auch bei Zulieferern und Infrastrukturunternehmen
• belastbare Hinweise, ob KI tatsächlich Gewinne und Produktivität erhöht

Das Fazit: Ein Bewertungsverlust von 2 Billionen US-Dollar würde das BIP nicht eins zu eins senken. Gefährlich wäre vielmehr die Rückkopplung: fallende Bewertungen, gestoppte Investitionen, schwächere Beschäftigung und vorsichtigere Kreditgeber. Ob daraus nur eine harte Marktkorrektur oder eine breitere Wirtschaftsbremse wird, hängt davon ab, wie stark der KI-Infrastrukturboom auf Schulden gebaut ist und ob KI die versprochenen Produktivitätsgewinne tatsächlich liefert.