BofA-Analyse: Anleger ziehen Milliarden aus KI-Chips ab – doch die Krise ist noch nicht da

Die Analyse von Bank of America vom 25. August deutet auf eine deutliche Risikoreduzierung bei den beliebtesten KI-Aktien hin – nicht auf einen vollständigen Ausstieg aus dem Aktienmarkt. Gleichzeitig verschlechtert sich die Lage an den Kreditmärkten für KI-Infrastruktur. Anleger hinterfragen damit offenbar sowohl die Bewertungen als auch die Finanzierungslast des KI-Ausbaus. Die vorliegenden Daten belegen jedoch noch kein systemisches Kreditereignis.

Was der Aktienrückzug aussagt

Aktive Long-only-Fonds – also klassisch ausgerichtete Aktienfonds, die überwiegend auf steigende Kurse setzen – verkauften im vergangenen Monat globale Halbleiteraktien im Wert von 44,2 Milliarden US-Dollar. Im Gegenzug flossen 16,7 Milliarden US-Dollar in den weltweiten Telekommunikationssektor, den größten Mittelzufluss unter den beobachteten Branchen. 9 Das spricht für eine Umschichtung innerhalb des KI-Themas: weg von besonders stark gelaufener Hardware, hin zu Bereichen mit vergleichsweise stabileren und laufenden Cashflows.

Der Schritt gewinnt vor dem Hintergrund der zuvor extrem hohen Konzentration an Bedeutung. Im Juli bezeichneten 82 Prozent der befragten Anleger globale Halbleiteraktien als den am stärksten überfüllten Trade des Marktes. 8 Der Rückzug aus Chips, KI-Computing und Quantencomputing passt deshalb zu Gewinnmitnahmen, dem Abbau von Klumpenrisiken und der Sorge, dass die hohen Investitionen in KI-Infrastruktur nicht schnell genug angemessene Renditen abwerfen.

Von einer allgemeinen Flucht aus Risikoanlagen kann allerdings keine Rede sein. In der August-Umfrage von BofA lagen globale Aktien weiterhin bei einer Netto-Übergewichtung von 56 Prozent, während die Kassenbestände bei 3,5 Prozent standen. Globale Halbleiter blieben zwar der am stärksten überfüllte Trade, wurden aber deutlich weniger dominant als im Vormonat. 10

Die verfügbare Evidenz reicht nicht aus, um sämtliche Länderströme, die vollständige Liste der bevorzugten Sektoren oder die exakten aktuellen Über- und Untergewichtungen zuverlässig zu bestätigen. Ein regionaler Punkt ist jedoch belegt: Indien galt in der Asien-Umfrage von BofA im August als der am stärksten untergewichtete Markt der Region. 15

Die Verbindung zu den Risiken am Kreditmarkt

Die Aktienrotation fällt mit einem Wandel bei der Finanzierung des KI-Ausbaus zusammen. Große Technologiekonzerne greifen zunehmend auf Fremdkapital und Kapitalerhöhungen zurück, statt ihre Infrastrukturinvestitionen vor allem aus dem laufenden Cashflow zu finanzieren. 1

Die sogenannten Hyperscaler – große Cloud- und Internetkonzerne wie Amazon, Alphabet, Meta und Oracle – hatten bis zum 7. Juli rund 194 Milliarden US-Dollar an Anleihen begeben. Das waren 79 Prozent mehr als die etwa 108 Milliarden US-Dollar, die diese Unternehmen im gesamten Jahr 2025 aufgenommen hatten. 4 Amazon strebte zudem separat eine Anleiheemission von mindestens 25 Milliarden US-Dollar an, um seine umfangreichen KI-Investitionen zu finanzieren. 5

Diese enorme Angebotswelle stellt die Aufnahmefähigkeit des Anleihemarktes auf die Probe. Berichte sprachen von einer gewissen „Übersättigung“ im Bondmarkt. Gleichzeitig weiteten sich die Kreditspreads von Technologieunternehmen aus. Gemeint ist damit der zusätzliche Zinsaufschlag gegenüber US-Staatsanleihen, den Anleger für das Halten von Unternehmensanleihen verlangen. Steigende Spreads signalisieren, dass Investoren eine höhere Entschädigung für das Risiko der KI-Ausgaben und ihrer Finanzierung fordern. 2

Der Kern des Problems ist ein möglicher zeitlicher Widerspruch: Schuldendienst und Zinszahlungen sind vertraglich festgelegt und sofort fällig, während Umsatz, Auslastung, Preissetzungsmacht und Rendite der neuen KI-Rechenzentren unsicher bleiben. Sollten die erwarteten KI-Cashflows enttäuschen, könnten sich fallende Aktienbewertungen und höhere Kreditaufschläge gegenseitig verstärken. Sinkende Kurse erhöhen den Finanzierungsdruck, während teurere Kredite die erwarteten Renditen neuer Infrastrukturprojekte schmälern.

Wie groß ist das Systemrisiko?

Eine breitere, KI-getriebene Korrektur ist durchaus möglich. Die Positionierung war stark konzentriert, und der Finanzierungszyklus wird zunehmend von Schulden abhängig. Besonders anfällig wären teure KI-Hardware, Unternehmen mit hohen Investitionsausgaben und unklarer Monetarisierung, Zulieferer mit starker Abhängigkeit von den Ausgaben der Hyperscaler sowie langfristige Technologieanleihen.

Ein systemischer Kredit-Schock ist durch die vorliegenden Daten aber nicht belegt. Nach Einschätzung von Goldman Sachs blieben die Übertragungseffekte der KI-Emissionen auf den breiteren Anleihemarkt bislang begrenzt – obwohl die KI-bezogene Finanzierung inzwischen fast ein Viertel der Bruttoemissionen im Investment-Grade-Segment ausmacht. 3

Die plausibelste Schlussfolgerung lautet daher: Der Markt erlebt möglicherweise den Abbau eines überfüllten Trades und zugleich eine zunehmende Begrenzung der KI-Finanzierung – aber noch keine bestätigte Kreditkrise. Entscheidend zu beobachten sind weitere Ausweitungen der Technologie-Spreads, eine schwächere Nachfrage oder höhere Zinsaufschläge bei neuen Hyperscaler-Anleihen, Kürzungen bei den KI-Investitionen, Hinweise auf eine enttäuschende Rechenzentrumsauslastung oder schwache KI-Umsätze sowie ein erneuter breiter Ausverkauf bei Halbleiteraktien.