Die Billionen-Dollar-Wette auf KI: Moody's und Jefferies warnen vor einer Kreditkrise durch Big Techs Schuldenorgie

Der Blick auf 2027 zeigt eine noch steilere Kurve. Moody's erwartet einen Capex von 870 Milliarden bis zu einer Billion Dollar. Die Bank of America prognostiziert, dass die globalen Hyperscaler-Ausgaben 2026 die Marke von 800 Milliarden Dollar überschreiten und bis 2027 die Billionengrenze erreichen werden. Morgan Stanley und Goldman Sachs haben noch höhere Schätzungen veröffentlicht. Goldman Sachs bezeichnet die Konsensschätzungen für 2027 als zu konservativ und hält Ausgaben von bis zu 1,1 Billionen Dollar für möglich.

Moody's zentrale Warnung ist eindeutig: Die KI-Infrastruktur-Ausgaben laufen auf einem „Billionen-Dollar-Niveau pro Jahr“. Dies zwingt Unternehmen, die historisch gesehen „asset-light“ waren, zu einem beispiellosen, kapitalintensiven Modell.

Die versteckte Milliarden-Last: Leasing-Verpflichtungen in der Bilanzfalle

Das vielleicht besorgniserregendste Risiko, das Moody's identifiziert hat, ist eine massive, versteckte Verbindlichkeit, die in den Bilanzierungsregeln verankert ist. Bis Ende 2025 hatten die fünf großen US-Hyperscaler rund 662 Milliarden US-Dollar an zukünftigen Leasing-Verpflichtungen für Rechenzentren angehäuft, die noch nicht begonnen haben. Nach US-GAAP (ASC 842) bleiben diese Verpflichtungen vollständig in den Büchern unsichtbar.

Zusammen mit anderen Verpflichtungen – wie GPU-Lieferverträgen und Servern – beläuft sich das gesamte undiskontierte zukünftige Leasing-Exposure auf rund 969 Milliarden US-Dollar. Eine separate Analyse der Nikkei geht sogar von 1,65 Billionen Dollar an außerbilanziellen Verpflichtungen bei Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta und Oracle aus, die hauptsächlich auf Rechenzentrums-Leasing, GPU-Verträge und Server zurückzuführen sind.

Die Moody's-Bilanzexperten David Gonzales und Alastair Drake errechneten, dass die nicht erfassten 662 Milliarden Dollar 113 Prozent der gesamten bereinigten Schulden der fünf Hyperscaler entsprechen. Sobald diese Leasingverträge wirksam werden, werden mehr als eine halbe Billion Dollar an Rechenzentrumsvermögen in den Bilanzen der Unternehmen erscheinen und die traditionellen Kreditkennzahlen unter Druck setzen.

Moody's warnte explizit, dass Unternehmen, die außerbilanzielle Leasinggeschäfte zur Finanzierung ihrer KI-Infrastruktur nutzen, eine „wesentliche“ Verschlechterung ihres Kreditprofils riskieren. Damit stellt sich die Ratingagentur gegen ihren Rivalen S&P, der diese beliebte Finanzierungsmethode für Rechenzentrumskapazitäten bisher toleriert.

Die Kreislaufwirtschaft der KI: Sich selbst nährende Ausgaben

Sowohl Moody's als auch Jefferies haben die vernetzte, zirkuläre Natur der KI-Finanzierung als wachsende Schwachstelle identifiziert. Bloomberg dokumentierte ein sich wiederholendes „Muster“: Cloud-Computing-Unternehmen und Chiphersteller – allen voran Nvidia – helfen führenden KI-Entwicklern bei der Finanzierung, die dann zu ihren größten Kunden werden. Dies schafft einen sich selbstreferenziellen Kreislauf der Ausgaben.

Microsoft hat mehr als 13 Milliarden Dollar in OpenAI investiert, davon 10 Milliarden aus einem Deal Anfang 2023. Amazon und Google von Alphabet haben sich bereit erklärt, bis zu 4 bzw. 2 Milliarden Dollar in ähnliche Arrangements zu investieren.

Die UBS vergleicht diese miteinander verbundenen Deals mit der Telekom-Blase um die Jahrtausendwende und äußert Bedenken, dass Unternehmen gegenseitig in einander investieren und auf gemeinsame Ausgaben angewiesen sind. J.P. Morgan erkennt den „Umfang und die Zirkularität“ der großen Partnerschaftsankündigungen zwischen KI-Modellentwicklern, Hyperscalern und Chipunternehmen an und weist darauf hin, dass die Kapitalzusagen mehrere Jahre umfassen und an bedingte Ausführungsziele geknüpft sind.

Jefferies warnte besonders deutlich: Das größte Risiko für den KI-gesteuerten Tech-Zyklus ist keine Unterbrechung der Chip-Versorgung, sondern die „plötzliche Erkenntnis der Investoren, dass die Hyperscaler und Unternehmen wie OpenAI und Anthropic keine Rendite auf ihre Investition erzielen können“. Die Investmentbank argumentierte, dass Finanzierungsbedenken „eine plötzliche Unwilligkeit auslösen könnten, diese Investitionen weiter zu finanzieren, was durch die zirkulären Arrangements zwischen den Hauptakteuren noch verstärkt würde“.

Rekord-Anleiheemissionen: 108,7 Milliarden Dollar in einem Quartal

Die Tech-Giganten haben die Kreditmärkte mit einer beispiellosen Welle von Schulden überschwemmt. Tech-Unternehmen emittierten in den letzten drei Monaten des Jahres 2025 Rekord-Anleihen im Wert von 108,7 Milliarden US-Dollar – etwa doppelt so viel wie der vorherige Quartalsrekord. Die Emissionen flossen auch 2026 auf hohem Niveau weiter. Oracle, Meta, Alphabet und andere liehen sich massiv Geld, um KI-Rechenzentren und die dazugehörigen Energiesysteme zu finanzieren.

Bloomberg berichtete, dass diese Mega-Anleiheemissionen die Käufer zu überwältigen und die Kreditmärkte auf beiden Seiten des Atlantiks zu schwächen drohen. Es entsteht die größte Welle von Unternehmensanleihen in der Geschichte. Investoren warnten davor, dass das beispiellose Volumen passive Kreditfonds durcheinanderbringen könnte, die die Hauptabnehmer dieses neuen Angebots sind. Einige Prognosen deuten darauf hin, dass Tech-Unternehmen bis 2028 für den Ausbau der KI-Infrastruktur auf Schulden in Höhe von 1,5 Billionen Dollar angewiesen sein könnten.

Schwindender Free Cashflow und steigende Verschuldung

Moody's äußert sich unverblümt zur Erosion der Kreditqualität. Der Wettlauf um den Aufbau der KI-Infrastruktur in Höhe von einer Billion Dollar pro Jahr „zehrt den Free Cashflow auf“ bei den Hyperscalern. Selbst die barreichsten Unternehmen der Welt müssen ihr Bilanzrisiko erhöhen.

Die Agentur schrieb: „Der Übergang von asset-light zu asset-heavy Modellen erfordert beispiellose Investitionsniveaus.“ Dies entziehe den freien Cashflow und erhöhe das Bilanzrisiko bei sechs großen Technologieunternehmen: Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta, Oracle und CoreWeave.

Moody's hat Oracle und CoreWeave als die schwächsten Kreditglieder der KI identifiziert. Jefferies stellte fest, dass Hyperscaler zunehmend auf Schulden statt auf interne Cashflows angewiesen sind, um KI-Investitionen zu finanzieren. Dies erhöhe das Risiko einer Verschuldungsverschlechterung, falls die KI-Erlöse nicht planmäßig eintreten.

Zusammenfassung der wichtigsten Zahlen

Das Fazit: Ein Regimewechsel bei den Kreditrisiken

Der Konsens unter Moody's, Jefferies und anderen Analysten ist klar: Der Aufbau der KI-Infrastruktur hat zu einem Regimewechsel bei den Kreditrisiken geführt. Massive Vorabinvestitionen, enorme versteckte Leasing-Verbindlichkeiten, zirkuläre Deal-Strukturen und schwindende Free Cashflows stellen die Kreditprofile der weltgrößten Technologieunternehmen in einer noch nie dagewesenen Form auf die Probe. Mark Zandi, Chefvolkswirt von Moody's Analytics, hat Alarm geschlagen: Das Problem der Verschuldung könnte größere wirtschaftliche Schäden anrichten als frühere Marktkorrekturen, einschließlich der Dotcom-Ära.

Die entscheidende Frage bleibt unbeantwortet: Werden die Einnahmen aus KI-Anwendungen jemals die Billionen rechtfertigen, die in ihre Infrastruktur gepumpt werden?