Goldman Sachs: AI-financiering wordt de bepalende kracht op de kredietmarkt

De boodschap van Goldman Sachs is helder: AI is uitgegroeid tot de belangrijkste aanbodschok op de markt voor investment-grade bedrijfsobligaties — obligaties van ondernemingen met een relatief hoge kredietwaardigheid. Een tijdelijke terugval in nieuwe emissies kan de kredietopslagen weliswaar wat laten dalen, maar verandert niets aan de veel grotere financieringsbehoefte die voor 2027 wordt voorzien. Volgens de bank is een eventuele opleving daarom eerder een moment om de blootstelling aan AI-gerelateerd krediet te verminderen dan een teken dat het aanbodprobleem is verdwenen. 24

AI is het dominante kredietthema

Goldman Sachs typeerde ongeveer US$ 300 miljard aan AI-gerelateerde schuldemissies in 2026 als het bewijs dat AI het dominante thema op de kredietmarkt is geworden. De bank verhoogde haar prognose voor de totale bruto-uitgifte van Amerikaanse investment-grade obligaties in dollars voor 2026 van US$ 2,1 biljoen naar US$ 2,3 biljoen. AI-gerelateerde debiteuren waren goed voor circa 24% van het tot dusver uitgegeven volume op de Amerikaanse IG-markt. 414

Met andere woorden: de bouw van datacenters, de aankoop van chips en de uitbreiding van rekenkracht worden niet meer uitsluitend uit de eigen kas betaald. Steeds vaker wordt de obligatiemarkt ingeschakeld.

Waarom het aanbod in 2027 verder kan oplopen

In het aangehaalde scenario van de handelsdesk van Goldman Sachs zouden hyperscale-cloudbedrijven — de zeer grote aanbieders van cloudinfrastructuur — en chipproducenten in 2027 ongeveer US$ 340 miljard aan schuld uitgeven. Dat is rond 40% meer dan een jaar eerder. 2

De verklaring is de uitzonderlijk hoge investeringscyclus. De kapitaaluitgaven van deze groep worden geraamd op circa US$ 930 miljard, terwijl het deel dat met schuld wordt gefinancierd volgens de aannames stijgt van ongeveer 30% naar 37,5%. De onderliggende redenering: investeringen groeien sneller dan de intern gegenereerde kasstromen, waardoor meer externe financiering nodig is. 2

Niet herfinanciering, maar extra schuld is de kern van het risico

Voor beleggers maakt het veel uit waarvoor obligaties worden uitgegeven. Bij herfinanciering wordt aflopende schuld vervangen door nieuwe schuld; beleggers ontvangen dan aflossingen die in beginsel opnieuw kunnen worden belegd. Bij extra netto schuld moet de markt juist nieuw kapitaal vrijmaken.

Daar zit volgens Goldman de kwetsbaarheid. Van de relevante hyperscalers en chipbedrijven loopt in 2027 en 2028 slechts ongeveer US$ 45 miljard aan schuld af. Het merendeel van de verwachte nieuwe leningen is dus geen vervanging van oude obligaties, maar netto extra aanbod. Beleggers moeten daarvoor meer ruimte op hun balans maken, nieuwe kasinstroom inzetten of andere kredietposities verkopen. 2

Een korte adempauze is niet hetzelfde als een oplossing

Een daling van de uitgifte in het vierde kwartaal met ongeveer 50%, een dunne directe dealkalender en AI Credit Basket-spreads die dicht bij hun ruimste niveaus liggen, kunnen tijdelijk voor verlichting zorgen. Minder aanbod kan beleggers ertoe bewegen om weer krediet te kopen, waardoor spreads — de extra rente boven staatsobligaties — kleiner worden. 2

Goldman omschreef die mogelijke rust echter als het “oog van de storm”. De verwachte pijplijn voor 2027 blijft de structurele factor. Na een verruiming van AI-kredietspreads met meer dan 50 basispunten was het advies daarom om een herstel te benutten voor het terugbrengen van de blootstelling. 2

Lange looptijden vergroten de concurrentie om beleggers

De kwestie gaat niet alleen om het totale bedrag. Ook de looptijd van de leningen speelt mee. JPMorgan schatte dat de vijf grote hyperscalers samen met Nvidia in 2026 ongeveer US$ 320 miljard aan schuld hadden uitgegeven, inclusief relevante financieringsstructuren voor datacenters. Omgerekend naar een looptijdsequivalent van tien jaar vertegenwoordigde die langlopende schuld circa 68% van de nieuwe langlopende Amerikaanse staatsleningen. 3

Dat laat zien dat AI-bedrijven niet alleen veel geld ophalen, maar ook concurreren met de Amerikaanse overheid om dezelfde vraag naar langlopende obligaties. De concentratie van emissies bij een handvol zeer grote technologiebedrijven kan die druk verder versterken.

Wat Goldman níét heeft voorspeld

Een belangrijke nuancering: de raming dat de wereldwijde AI-schuld in 2026 kan oplopen tot US$ 570 miljard is afkomstig van Morgan Stanley, niet van Goldman Sachs. 3 Ook de schatting van US$ 31,6 biljoen aan wereldwijde investeringen in datacenterinfrastructuur tot 2050 is een centrale langetermijnprognose van PwC, geen vastgelegd financieringsplan of een emissieprognose van Goldman. 11

Die cijfers onderstrepen wel hoe groot de investeringsgolf kan worden, maar ze mogen niet worden gelezen als Goldman-ramingen voor de obligatiemarkt.

Afhankelijk van rendement op AI-investeringen

Goldman-econoom Jan Hatzius waarschuwde dat de AI-investeringshausse “niet eeuwig zal doorgaan” en dat sommige investeringen mogelijk niet productief blijken. 14 Daarmee ontstaat een asymmetrisch beeld voor kredietbeleggers: zolang de bouw van AI-infrastructuur doorgaat, kan extra schuldaanbod de spreads onder druk zetten. Als de markt vervolgens meer nadruk gaat leggen op opbrengsten en winstgevendheid, kunnen bedrijven met zwakkere kasstroomvooruitzichten of minder overtuigende rendementen sterker worden afgestraft.

Kan de markt dit absorberen zonder verdere spreadverruiming?

Dat kan, maar het gebeurt niet vanzelf. De opnamecapaciteit is groter als winsten en operationele kasstromen de investeringen bevestigen, rentes dalen of stabiel blijven, het aanbod van niet-AI-gerelateerde IG-obligaties afneemt en beleggers bereid zijn extra looptijd- en concentratierisico te dragen.

Verdere spreadverruiming ligt meer voor de hand wanneer de uitgiftes snel op de markt komen, Amerikaanse staatsrentes stijgen, de investeringen tot overcapaciteit in datacenters of rekenkracht leiden, of beleggers kritischer worden over de kans en het tempo waarmee AI-investeringen rendement opleveren. De beschikbare gegevens wijzen daarmee op een risico rond aanbod en waardering — niet op bewijs voor een onmiddellijk gevaar voor de financiële stabiliteit.