04.12.2025, 15:39 Uhr
«Die jüngste Marktvolatilität, ausgelöst vor allem durch KI-Werte, war Signal und Noise zugleich. Der KI-Ausbau wird noch viele Jahre weitergehen. Anleger müssen auf die Reihenfolge achten», schreibt Jeff...
«Das bedeutet der KI-Anleihenboom»
Die Portfoliomanager Daniel Ushakov und Rick Patel von Fidelity erläutern, wieso der KI-Investitionsboom schwächere Trends in der Realwirtschaft überdeckt und zu einer zunehmenden Spaltung an den Kreditmärkten führt.
Eine zentrale Frage sei, wie viel Fremdkapital letztlich die umfangreichen, von Technologieunternehmen geplanten KI-Investitionen finanzieren wird. Die Emission von Anleihen hat begonnen zuzunehmen, unterstützt durch eine starke Nachfrage. Doch jeder makroökonomische Rückschlag könnte die Kreditkosten erhöhen, insbesondere wenn die Zinsen hoch bleiben.
Meta illustriert diesen Trend: Im Oktober emittierte das Unternehmen Anleihen im Wert von 30 Milliarden US-Dollar, auf die fast 120 Milliarden US-Dollar an Zeichnungen entfielen, nach einer 27,3-Milliarden-US-Dollar-Finanzierungsvereinbarung mit Blue Owl, die an Mietzahlungen für Rechenzentren gekoppelt ist. Meta wird für 2026 ein freier Cashflow von rund 25 Milliarden US-Dollar prognostiziert, plant aber Ausgaben von etwa 100 Milliarden US-Dollar für KI-Infrastruktur. Oracle und Google emittierten Ende 2025 Anleihen im Wert von 18 beziehungsweise 17,5 Milliarden US-Dollar – ebenfalls mit starker Nachfrage.
Mit anhaltenden Ausgaben für KI-Rechenzentren und zunehmender Fremdfinanzierung dürfte der Anteil KI-bezogener Schulden an den Investment-Grade-Märkten weiter steigen. Während grosse Emittenten in der Regel von hoher Qualität sind, stehen mehrere Risiken im Fokus.
Sind diese Risiken vollständig eingepreist?
Eine Sorge ist die zunehmende Verbreitung von Open-Source-Large-Language-Models (LLMs) aus China, die die KI-bezogenen Handelsdynamiken in Richtung Fertigung verschieben und die Bewertungen von Hyperscalern unter Druck setzen könnten. Ein weiteres Thema ist der sich verlagernde Engpass bei Rechenzentren – von Chips hin zur Energieversorgung, was sich in stark fallenden GPU-Mietpreisen widerspiegelt. Die Geschwindigkeit der LLM-Verbesserung und -Adoption zeigt eine unsichere Dynamik, Monetarisierungszeiträume bleiben unklar, und zirkuläre Investitionsstrukturen zwischen grossen Technologie- und KI-Unternehmen machen Bewertungen anfällig.
Amazon bietet ein weiteres Beispiel: Der freie Cashflow war zuletzt im Jahresvergleich rückläufig und wurde zusätzlich durch einen AWS-Ausfall belastet. Die Gewinne wurden durch einen Bewertungsgewinn auf die Beteiligung an Anthropic gestützt; ohne diesen wären Gewinn pro Aktie und Nettogewinn gesunken – ein Muster, das sich auch in anderen Technologie-KI-Partnerschaften zeigt, bei denen Cloud-Ergebnisse von eingebetteten KI-Modellen profitieren, während die zugrunde liegende Performance schwächer erscheint.
Zurück zur Realität
Die Kreditbewertung bleibt auf Fundamentaldaten fokussiert. Trotz Abwärtsrisiken rund um die KI-Investitionsbegeisterung sind die Technologieunternehmen, die Schulden für KI-Ausgaben aufnehmen, in der Regel qualitativ hochwertige Schuldner mit soliden Kassenbeständen, stabilen Cashflows und konservativer Verschuldung. KI-bezogene Emissionen, die angemessene Aufschläge und solide Fundamentaldaten bieten, bleiben attraktiv. Mehr Vorsicht ist geboten, wenn die Emissionen in spekulativeren Segmenten des KI-Ökosystems zunehmen, in denen Investitionen auf zukünftigen statt aktuellen Cashflows beruhen.
Während Technologiewerte boomen, zeigen konsumorientierte Sektoren Schwäche. Mehrere Konsumgüterunternehmen berichten von rückläufiger Aktivität bei Haushalten mit niedrigem und mittlerem Einkommen, und die jüngsten Reaktionen auf Quartalszahlen spiegeln diesen Druck wider. Der Besucherzustrom in Las Vegas dürfte im Vergleich zu 2024 deutlich zurückgehen, mit einer auffälligen Spaltung zwischen Premium- und Budget-Anbietern. Entlassungen in wichtigen Branchen verstärken den Druck auf die Verbraucher, wobei die Zahl der Stellenstreichungen im Oktober den höchsten Stand seit vor 2008 erreicht hat, da Unternehmen KI-getriebene Effizienzsteigerungen anstreben.
«Das Kreditrisiko bleibt bei den aktuellen Bewertungen untergewichtet. Das Exposure wurde in der Marktstärke reduziert, während die selektive Teilnahme an hochwertigen Neuemissionen fortgesetzt wird und die Kapazität erhalten bleibt, bei verbesserten Bewertungen wieder mehr Risiko einzugehen», so das Fazit.
