Alles noch viel teurer: Wer finanziert den grössten Technologieboom der Geschichte?

Die Zahlen sind schwindelerregend. Amazon, Alphabet, Microsoft, Meta und Oracle haben für 2026 Kapitalausgaben von zusammen rund 660 bis 725 Milliarden US-Dollar angekündigt. Doch die Finanzierung dieses Megabooms verändert nicht nur die Bilanzen der Technologiekonzerne – sie stellt Anleger vor neue, hochkomplexe Fragen.

Tilmann Galler, Kapitalmarktstratege bei J.P. Morgan Asset Management, bringt es auf den Punkt: Die KI-Investitionen seien «sehr viel grösser als in früheren Zyklen, etwa bei der Einführung der Personal Computer oder des Internets». Allein Amazon will in diesem Jahr rund 200 Milliarden Dollar in Rechenzentren pumpen. Alphabet hat seine Ausgabenprognose dreimal nach oben korrigiert und peilt 175 bis 185 Milliarden an; Microsoft investiert über 120 Milliarden, Meta zwischen 115 und 135 Milliarden. Das Auftragspolster ist entsprechend: Microsoft meldet einen Azure-Rückstand von 80 Milliarden Dollar an Aufträgen, die allein wegen Kapazitätsengpässen noch nicht erfüllt werden konnten.

Die Erlösseite hinkt noch erkennbar hinterher. OpenAI erzielte zuletzt einen jährlich wiederkehrenden Umsatz von rund 20 Milliarden Dollar – das entspricht etwa drei Prozent der geplanten Hyperscaler-Investitionen in diesem Jahr. Alle reinen KI-Anbieter kommen zusammen wohl auf weniger als 35 Milliarden Dollar Umsatz. Die Wette, die Technologiekonzerne und ihre Investoren eingehen, ist enorm.

Strom als unterschätzter Kostentreiber

Hinter den Kapitalausgaben für Server und Chips liegt ein oft unterschätzter Engpass: Energie. Morgan Stanley schätzt, dass der globale Strombedarf von Rechenzentren bis 2028 um rund 126 Gigawatt jährlich steigt – in einem ähnlichen Bereich wie Kanadas gesamter Strombedarf. In den USA allein könnte der Bedarf der Rechenzentren bis 2028 auf 74 Gigawatt klettern, während nur 25 Gigawatt an Netzanschlüssen absehbar verfügbar sind.

Um den «Grid-Wall» zu umgehen, wenden sich die Hyperscaler zunehmend Atomkraft, Erdgas und dezentralen Mikronetzen zu. Microsoft hat Kapazitäten im stillgelegten Kernkraftwerk Three Mile Island reserviert, Amazon und Google treiben eigene Small-Modular-Reactor-Projekte voran. Diese Energieinfrastruktur erfordert wiederum eigene Milliarden-Investitionen – und hat längst ihre eigenen Finanzierungsstrukturen ausgebildet. Insgesamt schätzt die Internationale Energiebehörde die Investitionen in die Energieversorgung für KI-Infrastruktur auf über 1,5 Billionen Dollar bis 2030.

Wall Street entdeckt KI-Infrastruktur als Assetklasse

Wenn die Kapitalausgaben der Technologiekonzerne schneller steigen als deren freier Cashflow, muss Fremdkapital her. Genau hier ändert sich das Bild gegenüber früheren Technologiezyklen grundlegend – und ein Institut hat sich dabei als Taktgeber erwiesen: Morgan Stanley.

Laut einem Bericht der Financial Times ist die amerikanische Grossbank zur führenden Architektin der neuen KI-Finanzierungsstrukturen aufgestiegen. Sie hat eine 3,2-Milliarden-Dollar-Anleihe für den Rechenzentrumsentwickler TeraWulf strukturiert – abgesichert durch Google –, ein 27-Milliarden-Dollar-Schuldenpaket für Metas Datenzentren-Joint-Venture «Hyperion» mit dem Alternative-Manager Blue Owl eingefädelt und Broadcom bei einem 35-Milliarden-Dollar-Chip-Finanzierungsgeschäft beraten. Der KI-Boom hat Morgan Stanley im ersten Halbjahr 2026 an Goldman Sachs vorbeigezogen: Die Kapitalmarktgebühren stiegen auf 2,3 Milliarden Dollar, verglichen mit 1,4 Milliarden im Vorjahr. Morgan Stanley selbst geht davon aus, dass der KI-Infrastrukturaufbau in den kommenden Jahren 10 Billionen Dollar verschlingen wird.

Das neuartige Herzstück dieser Dealwelt ist der sogenannte «Construction Bond»: eine Hybridstruktur, die Elemente einer normalen Anleihe mit den Schutzmerkmalen eines Projektfinanzierungskredits verbindet – und durch die Bilanzstärke eines Hyperscalers wie Google «gewrappt», also abgesichert wird. Die Logik dahinter: Wer gegen Google leiht, halbiert seinen Finanzierungskostensatz. «Dollar amounts that used to be $1bn, $2bn, $5bn are now $10bn or $20bn and higher», sagt Mo Assomull, Co-Chef des Morgan-Stanley-Investmentbankings. Versicherungen, Asset Manager und Pensionsfonds – Anlegergruppen, die klassischerweise kein Projektfinanzierungsrisiko übernehmen – werden so in die direkte Datenzentrumsfinanzierung geholt.

Der nächste Schritt war die Chip-Finanzierung. Im März begleitete Morgan Stanley CoreWeave bei einer 8,5-Milliarden-Dollar-Chip-Finanzierung, gesichert durch einen Hyperscaler-Vertrag, zu einem Aufschlag von 2,25 Prozent über dem Referenzsatz. Eine weitere, 3,1 Milliarden Dollar schwere GPU-Finanzierung – die erste dieser Art als breit syndiziertes Term Loan – zog fast 20 Milliarden Dollar an Investorennachfrage an. Die Analogie des Dealmakers: «Der Chip ist der Ferrari – er braucht einen Parkplatz. Und das ist das Rechenzentrum.» Chip und Gebäude werden separat finanziert, jedes gegen eigene Sicherheiten.

Doch damit verschiebt sich auch das Kreditrisikogefälle: Je weiter sich die Strukturen von den makellos bewerteten Hyperscalerbilanzen entfernen, desto dünner wird die Kreditqualität. Während Google-gesicherte Anleihen zu 7,75 Prozent Rendite platziert werden, musste eine durch zwei KI-Labs (also ohne Hyperscaler-Backing) gesicherte Finanzierung 4,5 Prozentpunkte über dem Referenzsatz bieten. Raj Joshi von Moody's Ratings bringt die Kernfrage auf den Punkt: «This is a huge capex investment cycle, you don't have parallels to it in history. There is no playbook for this.» Er beobachtet die Kreditgesundheit von Anthropic und OpenAI – den wichtigsten Abnehmern der Computerkapazitäten – mit besonderer Aufmerksamkeit. JPMorgan-CFO Jeremy Barnum hat öffentlich erklärt, sein Haus habe sich bei einigen Finanzierungsbedingungen bewusst zurückgehalten.

Laut der Bank für Internationalen Zahlungsausgleich (BIZ) emittierten die Hyperscaler 2025 zudem Unternehmensanleihen von über 100 Milliarden Dollar. Parallel nutzen Banken CLO-Strukturen (Collateralized Loan Obligations) sowie Off-Balance-Sheet-Zweckgesellschaften, die Datenzentren erwerben und Schulden ausserhalb der Konzernbilanz parken. Die BIZ warnt, dass diese Vernetzung «neue Schockübertragungskanäle» schafft – mit Private-Credit-Fonds, Versicherungen und Pensionskassen als Kettengliedern. BlackRock, Apollo, Ares und weitere Alternativen-Manager strukturieren mittlerweile Infrastrukturkredit, der dieselben Rechenzentren finanziert, für die auf der Anleihenseite globale institutionelle Investoren bieten.

China: Staatsdominanz als Parallelmodell

Während im Westen Technologiekonzerne und Kapitalmärkte gemeinsam die KI-Infrastruktur finanzieren, verfolgt China ein strukturell anderes Modell – mit weitreichenden Konsequenzen für die globale Machtbalance.

Nach Schätzungen investiert China im laufenden Jahr rund 125 Milliarden Dollar in KI, was etwa 38 Prozent des weltweiten KI-Kapitals entspricht. Davon entfällt mit 48 Milliarden Dollar fast die Hälfte auf staatliche Programme: Nationaler KI-Entwicklungsplan, Smart-City-Infrastruktur, industrielle Modernisierung. Hinzu kommen die Eigenmittel der sechs grössten Technologiekonzerne – Alibaba, Tencent, Baidu, ByteDance, JD.com und Xiaomi –, die zusammen weitere 36 Milliarden Dollar beisteuern.

Das sichtbarste Signal dieser Staatsausrichtung ist die Finanzierung von DeepSeek. Das Quant-Unternehmen aus Hangzhou, dessen kostengünstige und leistungsfähige Sprachmodelle zu Jahresbeginn globale Schockwellen sendeten, hat in einer ersten Aussenfinanzierungsrunde rund 7,4 Milliarden Dollar aufgenommen – mit dem staatlichen «Big Fund» (China Integrated Circuit Industry Investment Fund) als Hauptinvestor. Pikant: Staatliche Investoren erhalten dabei Stimmrechte, private Geldgeber nicht. Das macht aus einer Technologieinvestition de facto eine politisch gelenkte Beteiligung.

Noch weitreichender ist das 2-Billionen-Yuan-Programm (rund 295 Milliarden Dollar) der nationalen Planungsbehörde NDRC, das bis 2030 Tausende von Rechenzentren zu einem einheitlichen nationalen Computing-Netz verbinden soll – mit der Auflage, dass mindestens 80 Prozent der Kerntechnologie aus chinesischer Hand stammt. Damit ist Nvidia de facto aus dem grössten Wachstumsmarkt seiner Geschichte ausgesperrt: Im zweiten Quartal 2026 buchte der US-Chiphersteller null Rechenzentrum-Chip-Lieferungen nach China, verglichen mit 4,6 Milliarden Dollar im Vorjahresquartal.

Huawei füllt die Lücke mit seinem Ascend-Chip auf Basis des 7-Nanometer-Prozesses von SMIC. 812 000 Einheiten wurden 2025 ausgeliefert; für 2026 rechnet Huawei mit 12 Milliarden Dollar Prozessor-Umsatz. Die Leistungslücke zu Nvidias Blackwell-Architektur bleibt jedoch erheblich – der Council on Foreign Relations schätzt, dass Nvidia-Chips bis 2027 rund 17-mal leistungsfähiger sein könnten. Chinas Strategie ist daher weniger das direkte technologische Aufholen als das Aufbauen eines eigenständigen Ökosystems, das langfristig Resilienz durch Unabhängigkeit erreicht.

Jeffrey Ding, Politikwissenschaftler an der George Washington University und KI-Experte bei UBS, warnt davor, das Rennen allein an Modell-Benchmarks zu messen. Entscheidend sei die «Skill-Infrastruktur» – die Breite an Anwendern, die KI-Modelle in reale Geschäftsprozesse integrieren können. Hier sieht Ding die USA strukturell im Vorteil: bessere Cloud-Durchdringung, digitalisierte Geschäftsprozesse, eine breite Unternehmertradition. China hingegen kämpft mit schwächerer Enterprise-Nachfrage und einer geringeren Zahlungsbereitschaft für kommerzielle KI-Abonnements. Sein Befund: Nicht Invention, sondern Diffusion entscheidet den langen Lauf.

Ungleiche Gewinner – Selektivität als Gebot

Für Anleger wird die entscheidende Frage, welche Unternehmen und Länder vom KI-Boom am meisten profitieren werden, immer schwieriger zu beantworten. Galler von J.P. Morgan weist auf eine bemerkenswerte Marktdivergenz hin: Allein zwischen Alphabet und Microsoft klaffte in den vergangenen zwölf Monaten eine Performance-Lücke von 125 Prozentpunkten. Während Alphabet sich fast verdoppelte, verlor Microsoft rund ein Viertel. Innerhalb der Hyperscaler gilt also bereits heute: Kurszettel entscheiden individuell, nicht als Block.

Die Gewinndynamik bestätigt diese Differenzierung. Micron Technology, einer der grössten Arbeitsspeicherhersteller der Welt, illustriert die mögliche Dimension: Der Aktienkurs vor zwei Jahren entsprach in etwa dem heutigen Gewinn je Aktie – das implizite KGV auf Basis heutiger Gewinne lag damals bei 1. Auf der Sektorebene boomen Kommunikationsausrüstung und Halbleiter, während Software und klassische Medien disruptiert werden.

Geografisch bildet sich eine Dreiteilung ab: In den USA und den Schwellenländern (angeführt von chinesischen Technologiekonzernen) entfällt bereits rund die Hälfte der Indexgewichtung auf KI-Themen. Europa liegt mit einer KI-Gewichtung von unter 15 Prozent weit zurück. Die Gewinnwachstumserwartungen spiegeln dies wider: In den USA erwartet J.P. Morgan Asset Management für 2026 rund 25 Prozent Gewinnwachstum, in den Schwellenländern dank KI-Technologiewerten sogar 60 Prozent.

Schweizer Anleger: Vorsorgegelder, Hidden Champions und ein aufstrebender Infrastrukturstandort

Was bedeutet dieser globale Megaboom konkret für Schweizer Anlegerinnen und Anleger? Die Antwort ist vielschichtiger als sie auf den ersten Blick erscheint – und berührt Pensionskassen, kotierte Nischenunternehmen, einen der grössten Privatmarkt-Manager der Welt sowie die Schweiz als Standort selbst.

Pensionskassen: Exponiert, ob gewollt oder nicht. Schweizer Vorsorgeeinrichtungen halten über globale Aktienindizes und Technologiefonds substanzielle Positionen in den US-Hyperscalern und in Nvidia. Wer etwa einen MSCI-World-ETF hält, hat automatisch rund ein Fünftel seines Aktienanteils in amerikanische Technologiewerte investiert. Das war in den vergangenen Jahren ein Performancetreiber – aber es macht Vorsorgegelder heute auch zum stillen Mitfinanzier des KI-Infrastrukturbooms. Das Zürich-nahe Medienecho ist entsprechend gespalten: Auf der einen Seite stehen Renditechancen, auf der anderen die Frage, ob eine Konzentration in wenigen Megacaps dem Diversifikationsgebot der Pensionskassen-Regulierung noch gerecht wird. Hinzu kommt das Währungsrisiko: Da praktisch alle KI-Investments in US-Dollar denominiert sind, frisst ein starker Franken regelmässig einen Teil der Dollargewinne weg.

Helvetische Hidden Champions in der KI-Lieferkette. Die Schweiz besitzt eine bemerkenswerte Nische im globalen Halbleiter-Ökosystem – und damit direkt im Herzstück der KI-Infrastruktur. Drei kotierte Unternehmen stechen hervor: Die VAT Group aus Haag (SG) dominiert den Weltmarkt für Vakuumventile, die in jedem Halbleiterfabrikationsschritt benötigt werden; über 80 Prozent ihres Umsatzes stammen aus dem Halbleitergeschäft. Die Bruttomarge von 64 Prozent spricht für eine Monopolstellung, die KI-Wachstum direkt in Cashflow übersetzt – allerdings zu einem ambitionierten Bewertungsmultipel von rund 50-fachen des erwarteten 2026-Gewinns. Inficon aus Bad Ragaz liefert Leckdetektoren und Gassensoren für Chipfertigung und Rechenzentren; mit 673 Millionen Dollar Umsatz und einem KGV von rund 34 gilt das Unternehmen als weniger zyklisch. Comet aus Flamatt wiederum entwickelt Hochfrequenzlösungen für die Plasmasteuerung beim Ätzen von Chips – mit ambitionierten Wachstumszielen bis 2028. Alle drei profitieren unmittelbar davon, dass TSMC, Samsung und Intel für den KI-Boom massiv in neue Fertigungskapazitäten investieren.

Partners Group: Der Zentralschweizer Türöffner in den Privatmarkt. Für institutionelle und semi-institutionelle Schweizer Anleger ist Partners Group mit Sitz in Baar das wichtigste einheimische Vehikel für Zugang zu KI-Infrastruktur über den Privatmarkt. Der jüngste direkte Infrastrukturfonds schloss mit über 15 Milliarden Dollar – und Datenzentren, Energieinfrastruktur für Rechenzentren sowie digitale Netze zählen zu den Kernthemen. Angesichts der Off-Balance-Sheet-Strukturen, die US-Hyperscaler zunehmend nutzen, dürfte der Appetit von Private-Markets-Managern auf KI-Infrastrukturkredit in den nächsten Jahren weiter wachsen.

Swiss Re: Wenn der Rückversicherer selbst zum Taktgeber wird. Ein wichtiger Gradmesser für das systemische Gewicht des Booms ist die Analyse des Zürcher Rückversicherers Swiss Re. Sein Institut beziffert die globalen KI-Infrastruktur-Investitionen 2026 auf 750 Milliarden Dollar und stellt fest, dass einzelne KI-Datenzentren mittlerweile Vermögenswerte von über 20 Milliarden Dollar konzentrieren – noch bevor die eigentliche Technologieinstallation beginnt. Das schafft neuartige Versicherungsrisiken: Bauprojekte, Betrieb, Cybergefahren und Betriebsunterbrechung auf einem Fleck. Swiss Re positioniert sich hier als Spezialist für alternative Risikotransfer – und hat damit selbst ein erhebliches wirtschaftliches Interesse daran, den Boom zu verstehen und zu begleiten.

Schweiz als Rechenzentrum-Standort. Die Schweiz entwickelt sich parallel zu einem regionalen Hub für KI-Infrastruktur. 76 aktive Datenzentren, neun weitere im Bau, ein Marktvolumen das von 960 Millionen Dollar (2025) auf 2,47 Milliarden Dollar bis 2031 wachsen soll – und Microsofts Investitionszusage von 400 Millionen Dollar im vergangenen Jahr als Signal für das internationale Vertrauen in den Standort. Die politische Stabilität, die Wasserkraft als saubere Energiequelle und die Rechtssicherheit machen die Schweiz attraktiv. Die Kehrseite: Datenzentren beanspruchen bereits 6 bis 8 Prozent des gesamten Schweizer Stromverbrauchs – deutlich mehr als der globale Durchschnitt von 3 Prozent. Der Engpass «Energie», der US-Hyperscaler plagt, ist also auch hierzulande keine abstrakte Zukunftsfrage.

Blasenrisiko: Wenn Gier und Angst gleichzeitig regieren

Für Anleger stellt sich vor diesem Hintergrund eine unbequeme Frage, die das FT-«Unhedged»-Team prägnant formuliert: Der amerikanische Aktienmarkt scheint derzeit von Gier und Angst gleichzeitig getrieben zu sein. Robert Shillers konjunkturbereinigtes Kurs-Gewinn-Verhältnis (CAPE) notiert bei 41 – ein Wert, der in der Geschichte der US-Börse nur einmal, im Jahr 2001 auf dem Höhepunkt der Dotcom-Blase, übertroffen wurde. Die Gewinnerwartungen für den S&P 500 liegen bei 24 Prozent für 2026 und weiteren 17 Prozent für 2027. Dennoch tritt der Index seit zwei Monaten auf der Stelle, während einzelne Sektoren – allen voran Halbleiter – extrem volatil reagieren.

Das Dilemma für professionelle wie private Anleger ist strukturell: Wer die Blase scheut und aussteigt, riskiert Unterperformance gegenüber einem weiter steigenden Markt – und damit bei institutionellen Managern auch Karriererisiko. Wer investiert bleibt, trägt das Abwärtsrisiko, wenn die Korrektur kommt. «You better be careful you and your client are on the same page about what you are trying to do», mahnt Ben Inker von GMO.

Besonders brisant ist die Rolle von Anleihen als klassisches Absicherungsinstrument. In einem Hochinflationsumfeld – getrieben durch fiskalische Überstimulierung, Angebotsschocks bei Energie und den KI-Boom selbst – korrelieren Aktien und Staatsanleihen positiv statt negativ. Traditionelle Diversifikation versagt genau dann, wenn sie gebraucht würde. Das, was 2022 in extremer Form zu beobachten war, dürfte laut Gallers JP-Morgan-Analyse auch künftig ein Risikoszenario bleiben. Als Alternativen für das Anlageportfolio werden deshalb Real Assets wie Infrastruktur, Rohstoffe und Rohstoffproduzenten, ausgewählte Immobilien sowie inflationsgeschützte Anleihen (TIPS, derzeit bei 2,3 Prozent Realrendite) diskutiert. Defensivere Sektoren wie Gesundheit – die nicht direkt vom KI-Infrastrukturhype profitierten, aber von der KI-Reife später profitieren könnten – und günstigere Märkte wie Japan rücken ebenfalls ins Blickfeld.

Infrastruktur vor Applikation, Diffusion vor Invention

Der KI-Investitionsboom 2026 scheint strukturell anders als frühere Technologiezyklen. Die Kapitalintensität hat eine Grössenordnung erreicht, in der selbst die profitabelsten Unternehmen der Welt externe Finanzierungsmärkte anzapfen müssen. Anleihen, Private Credit, CLOs und Off-Balance-Sheet-Strukturen vernetzen den KI-Boom tief mit dem globalen Finanzierungssystem – und schaffen damit neue Risikotransmissionskanäle, die Regulatoren und Anleger noch nicht vollständig kartiert haben.

Parallel baut China ein strukturell eigenständiges KI-Ökosystem auf, das primär durch Staatsmittel finanziert wird und technologisch auf Resilienz statt Performance setzt. Diese geopolitische Spaltung dürfte über Jahre Lieferketten, Chipmarktzugänge und Investitionsflüsse beeinflussen.

Für Anleger bedeutet das: «Cash ist nicht die Lösung», wie Galler sagt. Wer den Boom abseits halten will, verzichtet nicht nur auf Rendite, sondern läuft Gefahr, real an Kaufkraft zu verlieren. Selektivität ist gefragt – zwischen Sektoren, zwischen Unternehmen, zwischen Geographien. Wer am Ende des Tages den grössten Teil des KI-Kuchens für sich gewinnt, ist noch offen. Klar ist schon heute: Der Tisch, an dem verteilt wird, kostet Billionen – und er wird zu einem erheblichen Teil auf Pump finanziert.