Rekordverschuldung für KI: 489 Milliarden Dollar und kein Ende in Sicht

Die Kreditnehmer sind nicht mehr nur die ganz großen Tech-Konzerne

Ein entscheidender Wandel im Jahr 2026 ist die deutliche Verbreiterung der Kreditnehmerbasis. Goldman Sachs zufolge stammen rund 40 Prozent des diesjährigen KI-Anleiheangebots von den größten Hyperscalern – Amazon, Alphabet, Meta, Microsoft und Oracle. Die restlichen rund 60 Prozent entfallen auf eine zunehmend breite Palette von Kreditnehmern: KI-Infrastrukturunternehmen, Rechenzentrumsbetreiber, REITs und sogar Krypto-Miner, die auf KI umsatteln . Dies unterscheidet sich fundamental von der früheren Konzentration auf eine Handvoll Mega-Cap-Tech-Firmen.

Allein Amazon hat 2026 Anleihen im Wert von 92 Milliarden Dollar über verschiedene Währungen hinweg begeben – der Spitzenwert unter den Hyperscalern, gefolgt von Alphabet, Meta und Oracle . Doch die neuen Marktteilnehmer gewinnen zunehmend an Bedeutung.

Der Galaxy-Digital-Junk-Bond-Deal: Ein Gradmesser für das Risiko

Am 22. Juli 2026 gab Galaxy Digital bekannt, dass seine Tochtergesellschaft Galaxy Helios Data Centers II LLC im Rahmen eines Privatplatzierungsangebots 3,507 Milliarden Dollar in besicherten Senior Notes mit Fälligkeit 2031 begeben will . Die Erlöse dienen der Finanzierung des Helios-Rechenzentrencampus im Dickens County, Texas – der Umwandlung einer ehemaligen Kryptowährungs-Mining-Anlage in ein KI-Rechenzentrum, das im Rahmen einer 15-jährigen Vereinbarung an CoreWeave vermietet wird . Bloomberg charakterisierte den Deal als eine Ausweitung der KI-Finanzierung in die riskanteren Gefilde des US-Kreditmarktes, und zwar über einen ersten Junk-Bond-Verkauf . Die Anleihe wird Anlegern mit einer Rendite von rund 9 Prozent angeboten; Morgan Stanley und Goldman Sachs zeichnen als Konsortialführer verantwortlich .

Dieser Deal ist kein Einzelfall. Eine Tochtergesellschaft von Applied Digital nahm im Juni 2026 1,59 Milliarden Dollar am Junk-Bond-Markt auf, um zusätzliche Rechenkapazitäten für CoreWeave in North Dakota zu finanzieren. Die Anleihen wurden zu einer Rendite von 7 Prozent begeben – ein deutlicher Rückgang gegenüber den 10 Prozent, die Anleger noch wenige Monate zuvor gefordert hatten . Zusammengenommen zeigen diese Transaktionen, dass die KI-Finanzierung entschlossen in das Terrain höherer Renditen und höherer Risiken vordringt.

Verdrängt KI-Schulden US-Staatsanleihen? Eine lebhafte Debatte

Eine der meistdiskutierten Fragen unter Strategen ist, ob die massive KI-Kreditaufnahme die Nachfrage nach US-Staatsanleihen schmälert und die langfristigen Renditen in die Höhe treibt.

Apollo-Chefökonom Torsten Slok behauptet, dass das Ausmaß der KI-Kreditaufnahme bereits die Nachfrage nach US-Staatsanleihen und anderen festverzinslichen Anlagen verringere . Die Bloomberg-Analyse berichtet, dass die kreditfinanzierte KI-Investition dazu beigetragen habe, die langfristigen Kreditkosten auf ein Niveau zu heben, das seit der Finanzkrise nicht mehr gesehen wurde. Die Rendite 30-jähriger US-Staatsanleihen notierte am 22. Juli die elfte Sitzung in Folge über 5 Prozent und testete damit Meilensteine, die bis 2007 zurückreichen .

Andere große Vermögensverwalter widersprechen jedoch deutlich. Todd Czachor von Columbia Threadneedle sagt, er habe noch keine Anzeichen einer Verdrängung am Markt für Unternehmensanleihen beobachtet. „Zumindest noch nicht“, bemerkte er und wies darauf hin, dass die Nachfrage nach Unternehmensanleihen robust geblieben sei . PIMCO vertritt ebenfalls die Ansicht, dass die Renditen von Staatsanleihen derzeit eher durch Wetten auf die Geldpolitik der Fed als durch KI-Kreditaufnahme bestimmt würden, räumt aber ein, dass KI-Schulden im Laufe der Zeit die Risikoprämien erhöhen könnten .

Reuters berichtet, dass der Anstieg der KI-bezogenen Investitionen zusammen mit Inflationssorgen und sich ändernden Erwartungen an die Fed-Politik im Mai dazu beigetragen habe, die 30-jährigen Treasuries auf den höchsten Stand seit 2007 zu treiben . Die Federal Reserve Bank of Dallas hat drei Kanäle identifiziert, über die die KI-Schuldenfinanzierung das Duration-Angebot und die Zinssätze beeinflussen könnte: die direkte Emission langfristiger Investment-Grade-Unternehmensanleihen, das Swappen variabel verzinslicher Darlehen von Privatkreditgebern und eine mögliche Verdrängung von Finanzemittenten .

Fazit: Die Alarmglocken schrillen, die Renditen sind hoch und das KI-Angebot ist massiv – aber der Beweis, dass KI-Schulden die Ursache für den Ausverkauf bei Staatsanleihen sind, bleibt umstritten.

Außerbilanzielle Risiken: Die nächste Sorge

Die genaue Zahl von 1,65 Billionen Dollar an außerbilanziellen KI-Infrastrukturverpflichtungen für die fünf größten Tech-Unternehmen ließ sich aus den verfügbaren Quellen nicht unabhängig bestätigen. Mehrere Quellen bestätigen jedoch, dass Hyperscaler erhebliche außerbilanzielle Risiken in Form von Operating-Leasing, Stromabnahmeverträgen und Joint-Venture-Strukturen für Rechenzentren, GPUs und Energieinfrastruktur tragen.

Ein Artikel der IESE-Hochschule verweist auf einen „schnell wachsenden Pool außerbilanzieller Verbindlichkeiten“ in der KI-Finanzierung, den die Bank für Internationalen Zahlungsausgleich (BIZ) als „Schattenkreditaufnahme“ bezeichnet hat . Die BIZ hat darauf hingewiesen, dass Privatkredite an KI-Unternehmen von nahezu null auf über 200 Milliarden Dollar an ausstehenden Krediten gestiegen sind. Hochgerechnet auf das prognostizierte KI-Investitionswachstum könnten die ausstehenden Privatkredite an KI-Firmen bis 2030 rund 300 bis 600 Milliarden Dollar erreichen .

Analysten sind sich weitgehend einig, dass die Eventualverbindlichkeiten für die KI-Infrastruktur groß, undurchsichtig und unter den traditionellen Bonitätskennzahlen kaum beachtet sind, auch wenn die genaue Zahl von 1,65 Billionen Dollar einer weiteren Überprüfung bedarf.

Wichtigste Marktimplikationen

• Kreditnehmerbasis verbreitert sich rasant: Hyperscaler sind mit 40 Prozent noch die größte Einzelgruppe, aber die anderen 60 Prozent kommen von Spezialkreditgebern, Rechenzentrums-REITs, Krypto-zu-KI-Umsattlern und Privatkreditfonds.
• Kreditmarktbelastung ist sichtbar: KI-bezogene Schulden machen nun rund 30 Prozent des Netto-Neuangebots an Investment-Grade-Anleihen im US-Dollar-Markt aus . Das dauerhafte Überschreiten der 5-Prozent-Marke bei 30-jährigen Staatsanleihen ist der steilste Anstieg seit 2007 .
• Junk-Bond-Risiko steigt: Der Galaxy-Digital-Deal und das 1,59-Milliarden-Dollar-Junk-Angebot von Applied Digital zeigen, dass die KI-Finanzierung entschlossen in höher rentierliche und risikoreichere Gefilde vordringt.
• Außerbilanzielle Risiken sind die nächste Sorge: Auch wenn die genaue Zahl bestätigt werden muss, sind sich Analysten weitgehend einig, dass die Eventualverbindlichkeiten für die KI-Infrastruktur groß, undurchsichtig und unter herkömmlichen Bonitätskennzahlen kaum beachtet sind.