KI-Finanzierung wird zum Stresstest für den Markt für Unternehmensanleihen

KI ist längst nicht mehr nur ein Thema für Aktienanleger. Für den Markt erstklassiger Unternehmensanleihen – also Anleihen von Schuldnern mit hoher Bonität, häufig als Investment Grade bezeichnet – wird der Ausbau von Rechenzentren, Chips und Cloud-Kapazitäten zu einer zentralen Quelle neuen Angebots. Goldman Sachs warnt: Eine kurzfristige Entspannung bei den Risikoaufschlägen wäre nicht automatisch die Lösung des Problems, sondern könnte nur eine Pause vor der nächsten Finanzierungswelle sein. 24

KI treibt das Anleiheangebot nach oben

Goldman Sachs erhöhte seine Prognose für die Bruttoemissionen von US-Dollar-Investment-Grade-Anleihen im Jahr 2026 von 2,1 auf 2,3 Billionen US-Dollar. Die Prognose für das Nettoangebot – also die neue Verschuldung nach Berücksichtigung von Rückzahlungen – stieg von 850 Milliarden auf 1 Billion US-Dollar. Ein wesentlicher Treiber sind KI-bezogene Finanzierungen: Auf entsprechende Emittenten entfielen bislang rund 24 % des diesjährigen US-Investment-Grade-Emissionsvolumens. 4

Eine Goldman-Einschätzung aus dem Handel sprach von rund 300 Milliarden US-Dollar bereits platzierter KI-bezogener Anleihen im Jahr 2026 und bezeichnete KI als das dominierende Thema am Kreditmarkt. Diese Zahl beschreibt allerdings einen bestimmten Zeitpunkt und eine abgegrenzte Gruppe von Emittenten. Goldman Research hatte für ein breiteres weltweites KI-Ökosystem – einschließlich Rechenzentrumsfinanzierungen und weiterer KI-naher Branchen – zuvor knapp 500 Milliarden US-Dollar an Schuldenemissionen erfasst. 212

Der gemeinsame Befund: Der KI-Ausbau verändert Umfang, Zusammensetzung und Laufzeiten des Unternehmensanleiheangebots spürbar.

Warum 2027 die nächste Finanzierungswelle bringen könnte

Nach dem im September veröffentlichten Goldman-Szenario könnten Hyperscaler – große Cloud-Plattformen mit enormen Rechenkapazitäten – und Chipunternehmen 2027 rund 340 Milliarden US-Dollar an Anleihen begeben. Das wären etwa 40 % mehr als im Vorjahr. Die Rechnung basiert auf Investitionsausgaben von etwa 930 Milliarden US-Dollar und einem steigenden schuldenfinanzierten Anteil: von ungefähr 30 % auf 37,5 %. 2

Der Mechanismus ist einfach: Wachsen die Investitionen schneller als der operative Mittelzufluss, muss die Finanzierungslücke extern geschlossen werden. Für Konzerne, die Rechenzentren, Rechenleistung und die zugehörige Infrastruktur aufbauen, gehören Anleihen zu den wichtigsten Finanzierungsinstrumenten.

Goldman veröffentlichte daneben eine breiter gefasste Schätzung: Hyperscaler könnten 35 % ihrer Investitionen 2027 über Schulden finanzieren. Daraus ergäben sich weltweit etwa 400 Milliarden US-Dollar an Emissionen. Die Differenz zu den 340 Milliarden US-Dollar erklärt sich durch unterschiedliche Szenarien und Abgrenzungen. Beide Schätzungen deuten aber auf anhaltend hohe Kreditaufnahme hin, nicht auf eine schnelle Normalisierung. 67

Entscheidend ist: Es geht kaum um Refinanzierung

Neue Anleihen lassen sich leichter absorbieren, wenn sie hauptsächlich auslaufende Schulden ersetzen. Dann erhalten bestehende Anleger Tilgungen zurück, die sie in neue Emissionen investieren können.

Für die betrachteten Hyperscaler und Chipunternehmen schätzte Goldmans Handelsteam jedoch, dass 2027 und 2028 nur rund 45 Milliarden US-Dollar an relevanten Schulden fällig werden. Der überwiegende Teil der erwarteten Neuverschuldung wäre somit zusätzliches Nettoangebot statt einer bloßen Umschuldung. 2

Das ist für den Markt entscheidend: Käufer müssen zusätzliches Kapital zuführen, andere Anlagen verkaufen oder ihre Portfolios umschichten. Selbst finanzstarke und hoch bewertete Schuldner können dadurch höhere Risikoaufschläge zahlen müssen.

Weniger Emissionen im vierten Quartal: Erholung oder nur Atempause?

Goldman zufolge könnte das KI-bezogene Emissionsvolumen im vierten Quartal um etwa 50 % sinken. Ein dünnerer kurzfristiger Emissionskalender könnte die technischen Marktbedingungen verbessern. Da die Spreads des AI Credit Basket nahe ihren weitesten Niveaus lagen, wäre eine kurzfristige Einengung der Risikoaufschläge plausibel. 2

Goldman bezeichnete dieses Szenario jedoch als das „Auge des Sturms“ – nicht als Entwarnung. Nachdem sich die Spreads von KI-Krediten um mehr als 50 Basispunkte ausgeweitet hatten, lautete die berichtete Empfehlung, eine mögliche Erholung zum Abbau von Risiken zu nutzen, statt auf eine dauerhaft tragfähige Rally zu setzen. 2

Der Unterschied ist wichtig:

• Taktisch: Weniger unmittelbar anstehende Neuemissionen können Spreads vorübergehend sinken lassen.
• Strukturell: Der für 2027 erwartete Finanzierungsbedarf kann eine neue, große Angebotswelle auslösen.

Lange Laufzeiten und hohe Konzentration erhöhen den Druck

Nicht nur das Gesamtvolumen zählt, sondern auch die Laufzeit und die Konzentration auf wenige Schuldner. JPMorgan schätzte, dass fünf große Hyperscaler und Nvidia 2026 zusammen rund 320 Milliarden US-Dollar Schulden aufgenommen hatten. Darin enthalten sind auch Strukturen, bei denen Unternehmen letztlich für Leasingverpflichtungen von Rechenzentren einstehen. 5

Auf eine zehnjährige Laufzeit umgerechnet bezifferte JPMorgan den langfristigen Anteil auf etwa 303 Milliarden US-Dollar. Das entspricht rund 68 % der diesjährigen neuen langfristigen US-Staatsanleihen. 5

Unternehmensanleihen und US-Staatsanleihen sind selbstverständlich nicht gleichzusetzen. Der Vergleich zeigt aber, wie stark KI-nahe Emittenten um dieselbe begrenzte Nachfrage nach lang laufenden festverzinslichen Wertpapieren konkurrieren können. Treffen hohes Treasury-Angebot, volatile Zinsen und zusätzliche KI-Anleihen zusammen, dürften Investoren mehr Rendite oder breitere Risikoaufschläge verlangen.

Kann der Investment-Grade-Markt die Schulden aufnehmen?

Ja – aber nicht automatisch. Goldman verwies darauf, dass die Kreditspreads trotz des hohen KI-bezogenen Emissionsvolumens Anfang 2026 sehr eng geblieben seien und die Kreditmarktvolatilität niedrig war. 42

Eine reibungslose Aufnahme des Angebots wäre wahrscheinlicher, wenn die Erträge und operativen Cashflows der KI-Emittenten die hohen Investitionen rechtfertigen, die Zinsen stabil bleiben oder sinken und das Anleiheangebot aus anderen Branchen begrenzt bleibt.

Weitere Spreadausweitungen werden wahrscheinlicher, wenn große Transaktionen in kurzer Zeit an den Markt kommen, Treasury-Renditen steigen, Anleger lange Laufzeiten meiden oder sich die erwartete Monetarisierung der KI-Infrastruktur verzögert. Viel neues Angebot allein bedeutet noch keine Gefahr für die Finanzstabilität. Es erhöht aber das Bewertungs- und Markttechnikrisiko – auch für sehr solide Schuldner.

Zwei große Langfristprognosen richtig einordnen

Bei zwei oft zitierten Zahlen ist die Quelle entscheidend:

• Die Prognose von knapp 570 Milliarden US-Dollar weltweiter KI-bezogener Schuldenemissionen im Jahr 2026 stammt von Morgan Stanley, nicht von Goldman Sachs. 19
• Die 31,6 Billionen US-Dollar von PwC sind eine Projektion für weltweite Investitionen in Rechenzentren bis 2050 im Basisszenario – kein verbindlicher Finanzierungsplan und keine Goldman-Prognose. 24

Beide Werte verdeutlichen die potenzielle Größenordnung des Infrastrukturzyklus, sagen aber wenig über die kurzfristige Entwicklung von Spreads aus. Goldman-Chefökonom Jan Hatzius mahnte zudem, der KI-Investitionsboom werde „nicht ewig weitergehen“; einige Investitionen könnten sich als unproduktiv erweisen. 26

Für Anleiheanleger liegt genau darin der Prüfstein: Solange glaubwürdige Nachfrage und künftige Cashflows den Ausbau tragen, kann der Markt die zusätzlichen Schulden aufnehmen. Verschiebt sich der Fokus jedoch vom Bau neuer Kapazitäten zur Monetarisierung, bevor sich deren Wirtschaftlichkeit bewiesen hat, dürfte der Kreditmarkt stärker unterscheiden: Wer kann noch günstig Geld aufnehmen – und für welche Laufzeit?