Ein angepasster Rahmen nach Fazzari et al. (1988), modifiziert durch Chinn, bietet möglicherweise die aussagekräftigste Linse zur Bewertung der Beständigkeit KI-bezogener Kapitalausgaben (Capex). Die ursprüngliche Pecking-Order-Theorie der Unternehmensfinanzierung besagt, dass Firmen interne Finanzierung – einbehaltene Gewinne und Cashflow – vorrangig nutzen, bevor sie auf externe Quellen wie Kredit- oder Eigenkapitalaufnahme zurückgreifen. Der flachste Abschnitt des Graphen entspricht einer Finanzierung aus operativem Cashflow.

Bis vor kurzem schnitt die Nachfragekurve für KI-Investitionen dieses flache Segment der Finanzierungsangebotskurve, was bedeutete, dass die größten Technologieunternehmen ihren KI-Ausbau aus intern generierten Mitteln finanzieren konnten. Ab 2026 wenden sich Hyperscaler – die großen Cloud- und KI-Infrastrukturanbieter wie Amazon, Microsoft, Alphabet und Meta – jedoch zunehmend externer Finanzierung zu. Die betreffenden Ausgaben fließen vor allem in den Bau von Rechenzentren, spezialisierte Halbleiter und GPU-Cluster, die für das Training und den Einsatz groß angelegter KI-Modelle erforderlich sind. Andere KI-bezogene Unternehmen ohne ausreichenden Cashflow greifen bereits seit Monaten auf externe Kapitalmärkte zurück. Gleichzeitig verschiebt sich die gesamtwirtschaftliche Nachfragekurve nach KI-Investitionskapital weiter nach außen.

Diese Verschiebung wird in einer Analyse des Economist dokumentiert, die feststellt, dass der wachsende Fußabdruck der KI auf den Kapitalmärkten sich von Aktien auf den Anleihemarkt ausdehnt.

Der freie Cashflow der großen Hyperscaler wird voraussichtlich ab 2028 steigen, laut Forschung von Slok (July 28, 2026). Diese Prognose bleibt jedoch eine Projektion而非 ein eingetretenes Ergebnis, und ihre Verwirklichung hängt maßgeblich davon ab, ob sich die KI-bezogenen Erlösströme – Cloud-KI-Dienste, Lizenzierung und Unternehmensadoption – ausreichend skalieren lassen, um die hohen Vorab-Kapitalkosten zu decken.

Zum Kontext: Die Capex-Ausgabenpläne von vier führenden Hyperscalern wurden in Bloomberg (July 30, 2026) detailliert dargestellt und zeigen, dass der KI-Investitionsboom auch bei steigenden Finanzierungskosten robust bleibt.

Kehrt man zum Pecking-Order-Rahmen (Abbildung 1) zurück, ergibt sich eine zentrale Implikation: Ein Anstieg der Unternehmensanleihenrendite, die für diese Hyperscaler gilt, wird die von ihnen nachgefragte Finanzierungsmenge reduzieren. Solange Hyperscaler KI-Investitionen aus internen Cashreserven finanzieren konnten, waren sie weitgehend gegen die Auswirkungen steigender Anleiherenditen isoliert. Mit wachsender Abhängigkeit von externen Schuldenmärkten schwindet diese Isolierung – was die Zinsdynamik potenziell zu einem stärkeren begrenzenden Faktor für Tempo und Umfang der KI-Infrastrukturinvestitionen machen könnte.