Das "Schuldenloch" hinter dem rasanten Wachstum der KI: In den nächsten fünf Jahren könnten 1,2 Billionen US-Dollar externe Finanzierung benötigt werden.

Die globale Entwicklung der KI-Infrastruktur verbrennt Kapital in einem noch nie dagewesenen Tempo, doch der Schuldenmotor, der diesen „Superzyklus“ antreibt, hat sich bereits unmerklich auf ein für den Markt besorgniserregendes Niveau aufgebläht. Da immer mehr Tech-Giganten in einen negativen freien Cashflow geraten, wird der Bedarf an externer Finanzierung zwangsläufig weiter steigen.

Laut den neuesten Berechnungen von Goldman Sachs wird das weltweite Volumen der direkten Schuldenausgabe von Hyperscalern im Jahr 2027 voraussichtlich 420 Milliarden US-Dollar erreichen, was einem Anstieg von mehr als 60 % gegenüber den für 2026 geschätzten 250 Milliarden US-Dollar entspricht.

Gleichzeitig schätzt die Bank of America in ihrem neuesten Bericht, dass der gesamte externe Finanzierungsbedarf der zentrale KI-Infrastrukturunternehmen wie Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta, Oracle, SpaceX, Coreweave und Nebius bis 2030 zwischen 1,2 Billionen und 1,5 Billionen US-Dollar liegen wird. Wenn Schulden als Hauptfinanzierungsquelle dienen, werden dem Kreditmarkt voraussichtlich jährlich über 300 Milliarden US-Dollar an zusätzlichem Angebot zugeführt, kurzfristig könnten es sogar bis zu 500 Milliarden US-Dollar werden.

Diese Schuldenexpansion betrifft nicht nur den Markt für Investment-Grade-Anleihen, sondern dringt auch über außerbilanzielle spezielle Zweckgesellschaften (SPV), Infrastrukturfinanzierung, Private Credit und mehrere andere Kanäle weiter vor.

Die direktesten finanziellen Konsequenzen des KI-Investitionsbooms sind die dramatisch verschlechterten Cashflow-Situationen der wichtigsten Hyperscaler.

Abgesehen von Microsoft haben alle anderen großen Hyperscaler inzwischen einen negativen freien Cashflow. Das bedeutet, dass die zukünftige Erweiterung des Kapitalaufwands nahezu vollständig von externer Finanzierung abhängt – wobei Schulden der bevorzugte Kanal sind.

Die Bank of America schätzt, dass von 2026 bis 2028 die kombinierten operativen Cashflows der genannten acht Unternehmen bei etwa 3,3 Billionen US-Dollar liegen, während die gesamten Investitionsausgaben 3,7 Billionen US-Dollar erreichen (davon entfallen 2,9 Billionen Dollar auf KI-Investitionen), was zu einem Nett-Finanzierungsdefizit von etwa 400 Milliarden Dollar in drei Jahren führt. Verlängert man die Prognose bis 2030, steigen die operativen Cashflows auf 6,6 Billionen Dollar und die Gesamtinvestitionsausgaben auf 6,9 Billionen Dollar, wobei das Nettodefizit weiterhin bei etwa 300 Milliarden Dollar liegt. Werden Dividenden, Aktienrückkäufe und Übernahmen hinzugezählt, steigt die gesamte Finanzierungslücke auf 800 Milliarden Dollar.

Die Bank of America betont, dass Schulden gegenüber Eigenkapital einen erheblichen Kostenvorteil bieten – die nach Steuern berechneten Kosten von Hyperscaler-Schulden liegen bei etwa 5 %, während die Kosten der Eigenkapitalfinanzierung über 11 % betragen – mehr als doppelt so hoch. Dies macht Schuldenfinanzierung auf absehbare Zeit zur bevorzugten Lösung, doch für einige Unternehmen, deren Schuldenkosten zuletzt stark gestiegen sind (z. B. Oracle), wird diese Logik zunehmend weniger gültig.

Abgesehen von der direkten Anleiheemission gibt es im KI-Finanzierungssystem eine weitere nicht zu unterschätzende Risikoposition aus außerbilanziellen Vereinbarungen.

Bislang wurden im laufenden Jahr KI-bezogene über den Kreditmarkt ausgegebene US-Dollar-Schulden im Gesamtvolumen von 568 Milliarden Dollar emittiert, darunter 259 Milliarden Dollar Investment-Grade-Anleihen, insgesamt 256 Milliarden Dollar Private Credit, direkte Kredite sowie andere bilaterale/nicht öffentliche Finanzierungen, 40 Milliarden Dollar High-Yield-Anleihen und 11 Milliarden Dollar institutionelle Darlehen.

Neben den bereits offengelegten bilanziellen Schulden gibt es außerbilanzielle Verpflichtungen und Zusagen von bis zu 3,1 Billionen US-Dollar – hauptsächlich bestehend aus 1,1 Billionen Dollar undiskontierten Mietzahlungen und 1,7 Billionen Dollar Kaufverpflichtungen – von denen alleine in den letzten drei Monaten 1,3 Billionen Dollar hinzugekommen sind. Diese außerbilanziellen Positionen werden über SPV, Infrastrukturfinanzierung und ähnliche Kanäle abgewickelt und wirken sich direkt auf den Private Credit-Markt aus.

Unter den externen Finanzierungskanälen spielt das von Chiplieferanten dominierte „Lieferantenfinanzierung“-Modell eine immer zentralere Rolle – seine Hauptfunktion besteht darin, ursprünglich nicht finanzierbare Vermögenswerte in standardisierte Anleihen umzuwandeln, die Zugang zum Bankenkreditmarkt eröffnen.

Ein Beispiel dafür ist Nvidia, das mit einer „take-or-pay“-Struktur für einige Neocloud-Kunden eine sechsjährige Mindestumsatzgarantie bietet und damit für Kreditgeber eine vertraglich vereinbarte Mindesteinnahme festlegt. Dies ersetzt die Kaufzusage der Hyperscaler und ermöglicht die Marktakzeptanz der betreffenden Finanzierungen.

Broadcom geht mit seiner AI XPV Platform noch weiter: Im Rahmen der gemeinsam mit Apollo und Blackstone ausgegebenen ersten Schuldenbündel im Volumen von 35 Milliarden Dollar übernimmt Broadcom eine direkte Garantie für vorrangige Schuldverschreibungen und Chip-Restwerte im Volumen von 31 Milliarden Dollar (87 % der Gesamtschulden). Der Wert der Garantie zeigt sich im Zinssatz: Gesicherte Schuldverschreibungen der Klasse A2 haben einen Zinssatz von 5,75 %, ungesicherte Junior-Lien-Schuldverschreibungen dagegen ganze 8,5 %. Analysten der Bank of America schätzen, dass bei einer Expansion der Plattform auf 20 GW Broadcoms maximale Restwertgarantie bis Mitte 2029 etwa 370 Milliarden Dollar erreichen wird.

Der Bericht der Bank of America stellt fest, dass solche Lieferantenkredit-Mechanismen im Kern die Entscheidungsgewalt über den Liquidationszinssatz vom Kapitalnutzer auf den Lieferanten übertragen und dadurch ursprünglich nicht kreditfähige Positionen in finanzierbare Vermögenswerte verwandeln. Gleichzeitig bedeutet dies aber auch, dass sich eine erhebliche Zahl möglicher Verbindlichkeiten unbemerkt in den Bilanzen der Chiplieferanten anhäuft.

Trotz der kontinuierlichen Expansion der Schulden warnt die Bank of America auch vor einem endogenen Risikokorrekturmechanismus im Markt. Die heftigen Schwankungen der KI-Kreditspreads im Juli 2026 gaben bereits eine Vorschau: Der Anstieg der Spreads zwang einige Emittenten dazu, ihre Anleiheemissionspläne zu stoppen und beweist, dass sobald die Schuldenkosten den wirtschaftlichen Rahmen der Kapitalallokation überschreiten, die Emittenten auf Aktien, Wandelanleihen oder sogar gezielte Kürzungen der Investitionen zurückgreifen.

Der Bericht warnt zudem, dass die wichtigsten Einschränkungen für den Ausbau der KI-Infrastrukturen möglicherweise nicht beim Kapital liegen, sondern in der Stromversorgung, regulatorischen Genehmigungen, Bauzeiten und anderen physischen und institutionellen Engpässen.

Auch der rasche Aufstieg von Open-Source-Modellen stellt eine weitere potenzielle Belastung dar. Da Open-Source-Lösungen, die sich für geringe Kosten der Leistung von Spitzenmodellen annähern, im Markt vermehrt eingesetzt werden, sind die Token-Preise der führenden Modelle seit dem Höchststand im Juni um mehr als 50 % gefallen und erreichen historische Tiefstwerte. Dies unterminiert nicht nur die kommerzielle Logik der führenden Modelle, sondern setzt auch deren Billionen-Dollar-Bewertungen bei Börsengängen unter Druck. Wenn der Wendepunkt der Token-Ökonomie-Profitabilität weiterhin ausbleibt, werden die Einkommensannahmen, die das gesamte KI-Schulden-Ökosystem stützen, einer grundlegenden Neubewertung unterzogen werden.