Die größten Technologieunternehmen der Welt — lange bekannt dafür, ihre Investitionen aus gewaltigen Cash-Beständen zu finanzieren — wenden sich nun in beispiellosem Ausmaß an die Schuldmärkte. Hyperscaler — die riesigen Cloud-Computing-Unternehmen — sowie Betreiber von Rechenzentren und Chip-Hersteller nehmen hunderte Milliarden Dollar auf, um den KI-Ausbau zu finanzieren.

Die KI-bezogene Schuldenemission für 2026 wird auf 450 bis 570 Milliarden Dollar geschätzt — eine beeindruckende Zahl für eine Branche, die historisch für ihre gewaltigen Cash-Bestände berühmt war.

Zu den Schuldnern zählen bekannte Namen: Amazon, Microsoft, Alphabet, Meta und Oracle sowie Chip-Hersteller wie Nvidia und Broadcom. Ihre Einkaufsliste umfasst Rechenzentren, Server, GPUs und die Stromkapazität, die benötigt wird, um alles am Laufen zu halten.

Die Zahlen hinter dem Kreditboom

Goldman Sachs prognostiziert, dass die Kapitalausgaben der Hyperscaler 2026 zwischen 600 und 820 Milliarden Dollar liegen werden, mit Ausgaben, die 2027 potenziell 1 Billion Dollar überschreiten könnten. Zur Einordnung: Die geschätzte Emission von 450 bis 570 Milliarden Dollar im Jahr 2026 würde auf dem Papier einen erheblichen Teil dieser prognostizierten Ausgaben decken — ein Maß dafür, wie viel des Ausbaus mit geliehenem Geld statt mit vorhandenen Mitteln finanziert wird.

Die Anleiheemission läuft bereits auf Hochtouren. Laut Goldman Sachs hat die Brutto-Unternehmensanleiheemission der Hyperscaler in den ersten Monaten des Jahres 2026 bereits die Gesamtsumme des gesamten Jahres 2025 übertroffen.

Die KI-bezogene Schuldenemission erreichte 2025 100 bis 121 Milliarden — mehr als das Dreifache des Durchschnitts der Vorjahre — und die Schätzungen für 2026 liegen mehrere Vielfache darüber.

Amazon hat im März 2026 eine Anleiheemission in Höhe von 54 Milliarden Dollar abgeschlossen, um seine KI-Infrastruktur zu finanzieren.

Die Verschuldungsquoten führender Hyperscaler haben sich laut Berichten in nur sechs Monaten verdoppelt, von rund 0,9x auf 1,8x. Die aggregierten Leasingverpflichtungen der Hyperscaler belaufen sich nun auf rund 1,5 Billionen Dollar, verglichen mit 200 Milliarden Dollar vor fünf Jahren — eine mehr als siebenfache Steigerung. Rund 1 Billion Dollar dieses Gesamtbetrags entfallen auf Leasingverträge, die noch nicht angetreten sind. Diese Verpflichtungen werden nicht direkt in den Bilanzen ausgewiesen, was bedeutet, dass die offiziellen Schuldenzahlen möglicherweise unterschätzen, wie viel diese Unternehmen tatsächlich zuzusagen haben.

Von Cash-reich zu Kredit-hungrig

Oracle und bestimmte Chip-Hersteller erleben Kreditdruck, während ihre Verschuldung wächst. Die Kreditaufnahme beschränkt sich auch nicht auf die Cloud-Riesen: Auch Chip-Hersteller und verwandte Unternehmen tragen ihre eigene Finanzierungsnachfrage bei.

Was das für Anleger und den KI-Handel bedeutet

Der Anleihemarkt sendet frühe Signale der Ermüdung. Die Spreads auf KI-bezogene Anleihen haben sich verbreitert, was bedeutet, dass Anleger eine höhere Vergütung verlangen, um diese Schulden zu halten.

Die Coverage-Quoten bei aktuellen Deals — die angeben, wie viele Bestellungen relativ zum angebotenen Anleihenvolumen eingehen — sind rückläufig.

Angesichts von rund 1 Billion Dollar an noch nicht angetretenen Leasingverpflichtungen könnte das tatsächliche Verschuldungsniveau schwieriger zu messen sein, als es die Standard-Verschuldungsquoten vermuten lassen.

Für Anleger gibt es einige Indikatoren, die es zu verfolgen lohnt: die Coverage-Quoten bei kommenden Anleiheemissionen von Hyperscalern, die Entwicklung der Spreads auf KI-bezogene Schulden und ob die Kapitalausgabenprognosen weiter in Richtung der oberen Grenze der Goldman-Sachs-Spanne klettern. Zusammengenommen zeigen diese Messgrößen, ob die Schuldmärkte die Finanzierungsbedürfnisse des KI-Ausbaus weiter absorbieren — und zu welchen Konditionen.

Quelle: CryptoBriefing