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Künstliche Intelligenz Wie man eine KI-Blase erkennt

Die jüngste Flut von KI-Werbung im Fernsehen erinnert Sie an alte Zeiten? Sie sind nicht allein. 2000 dominierten Dotcom-Start-ups die Bildschirme, 2022 waren es Anbieter von Kryptowährungen. Bei beiden folgte kurz darauf der Zusammenbruch.

 

In diesem Jahr finden die Werbekampagnen inmitten eines Investmentbooms statt, der zunehmend mit Schulden finanziert wird. Alphabet hat gerechnet in US-Dollar über 30 Milliarden Schulden angehäuft, darunter eine 100-jährige Anleihe – ein seltenes Instrument, das zuletzt 1997 von Motorola emittiert wurde. Angesichts der enormen Summen, die zurzeit in KI investiert werden, stellt sich natürlich die Frage, ob vielleicht eine Preisblase bei KI-Aktien bevorsteht. Der Zeitpunkt ist schwer zu bestimmen, aber selbst wenn Blasen platzen, können die betroffenen Technologien am Ende die Welt verändern.

 

Deshalb achtet unser Team kontinuierlich auf Zeichen steigender Volatilität, hält aber auch Ausschau nach vielversprechenden langfristigen KI-Investmentchancen. Ist diesmal alles anders? Das wird sich zeigen, aber im Folgenden nennen wir sechs Bereiche, die wir beobachten.

 

1. Spekulativ aufgeblasene IPOs

 

Dieses Jahr sind spektakuläre Börsengänge (IPOs) aus der ersten Reihe der Unternehmen für generative KI zu erwarten. Zurzeit prüfen Berichten zufolge folgende Firmen ihre Möglichkeiten: Anthropic, ChatGPT-Entwickler OpenAI und SpaceX, das kürzlich mit xAI fusioniert hat.

 

„IPOs sind ein logischer Schritt, der im KI-Boom bislang noch nicht getan wurde“, sagt Aktienportfoliomanager Chris Buchbinder. Mögliche IPOs sind mit Bedenken wegen der Bewertungen und Kreislauffinanzierungen verbunden, und man fragt sich, ob diese Unternehmen die Investorenerwartungen erfüllen können.

 

„Ein Faktor, der die Technologieblase der 1990er-Jahre bewirkt und aufrechterhalten hat, waren steigende Umsätze, die künftige Rentabilität versprachen“, erklärt Buchbinder. „Diese noch nicht börsennotierten Firmen sind das heutige Äquivalent dazu. Wenn die Investoren nach ihren Börsengängen genauere Einblicke in ihre Finanzen erhalten, dürften hohe Wachstumsraten belohnt werden.“

Viel weniger IPOs in der KI-Ära als auf dem Höhepunkt der Dotcom-Ära

Anteil des Jahres-Gesamtwerts der IPOs am Russell 3000 Index (%)

Quellen: Capital Group, FactSet, FTSE Russell, London Stock Exchange Group (LSEG), Dealogic, US Securities and Exchange Commission. Marktwert der IPOs gemessen an der Marktkapitalisierung bei Handelsschluss am ersten Handelstag. Jährlicher Anteil der IPOs am Wert des gesamten US-Aktienmarktes berechnet als Quotient aus dem Jahres-Gesamtwert der IPOs und der Marktkapitalisierung des Russell 3000 am Ende des Jahres. IPOs ohne American Depositary Receipts (ADRs), Rohstoff-Limited-Partnerships und -Trusts, geschlossene Fonds, REITs, Special Purpose Acquisition Companies (SPACs), Banken und Sparkassen, Unit-Emissionen, Penny Stocks mit einem Angebotspreis unter 5 US-Dollar je Aktie und Aktien, die nicht an der NASDAQ oder der NYSE notiert sind. Stand 31. Dezember 2025.

Investoren interessieren sich vor allem für das Gewinnwachstum von OpenAI. Das Unternehmen hat sich verpflichtet, bis 2031 für 1,3 Billionen US-Dollar bei Zulieferern wie Oracle, CoreWeave, Microsoft, Amazon und NVIDIA einzukaufen. Dies hat OpenAI zu einem maßgeblichen Faktor für das Wachstum von KI gemacht.

 

„Solange das Wachstum anhält, dürften sich OpenAI und andere KI-Marktführer weiter finanzieren können“, fügt Buchbinder hinzu. „Früher oder später wird es aber nachlassen. Dann wird das Umfeld schwieriger, aber bislang ist es noch nicht so weit, weil die Verbreitung der Technologie und ihre Vermarktung noch am Anfang stehen.“

 

2. Schuldenfinanziertes Wachstum

 

Die 100-jährige Anleihe von Alphabet zeigt, dass sich Hyperscaler immer stärker auf Fremdkapital stützen, obwohl der finanzielle Erfolg weiterhin ungewiss ist. Emissionen zur Finanzierung von KI sind 2025 gegenüber dem Vorjahr um 112% gestiegen, und 2026 dürfte der Anstieg noch höher ausfallen.

 

Die schiere Größe der Emissionen macht Schlagzeilen, aber „die Emittenten sind Qualitätsunternehmen, die nur einen kleinen Teil des Marktes für Investmentgrade-Anleihen ausmachen, während sie im S&P 500 Index dominieren“, sagt Anleihenportfoliomanager Damien McCann.

Die meisten im KI-Ausbau führenden Unternehmen sind niedrig verschuldet

Nettoschulden/EBITDA in gleitenden 12-Monats-Zeiträumen

Quellen: Capital Group, FactSet, Standard & Poor’s, Unternehmensberichte. Die aufgeführten Unternehmen dienen nur zur Illustration. Sie stehen für einige der größten und wichtigsten Akteure im KI-Ökosystem. Nettoschulden: Gesamtschulden einschließlich kurz- und langfristiger Verbindlichkeiten aus Miet- oder Leasingverträgen abzüglich Barmitteln und Geldmarktanlagen. Die Barmittel und Geldmarktanlagen von NVIDIA und Alphabet sind höher als ihre Gesamtschulden. Das gezeigte EBITDA (Gewinne vor Zinsen, Steuern und Abschreibungen) in gleitenden 12-Monats-Zeiträumen ist die Summe der EBITDAs in den letzten vier Quartalen. Nettoschulden und EBITDA im Quartal stammen von FactSet auf Grundlage der jüngsten Quartalsberichte, Stand 31. Dezember 2025. „Aktuell“ in der Grafik steht für zusätzliche Anleihenemisssionen zwischen dem 31. Dezember 2025 und dem 10. Februar 2026.

Die meisten dieser Unternehmen sind zurzeit nur niedrig verschuldet und emittieren Anleihen, um KI-Investitionen zu finanzieren. Das ist günstig für ihre Kapitalstruktur. „Angesichts ihrer hohen Barmittelreserven und soliden Cashflows können sie diese Projekte vermutlich selbst finanzieren – trotz der höheren Investitionen“, erklärt McCann. „Aus meiner Sicht sinkt dadurch das systemische Risiko erheblich.“

 

McCann weist auf den deutlichen Unterschied zu den Unternehmen in der Dotcom-Ära hin. „Viele Technologieunternehmen in den späten 1990er-Jahren hatten einen niedrigen oder sogar negativen Cashflow, sodass sie von Aktienemissionen und spekulativerem Risikokapital abhängig waren“, sagt er. „Firmen wie WorldCom haben sich für den Ausbau ihrer Glasfasernetze massiv verschuldet und erhöhten ihren Verschuldungsgrad deutlich, während Pets.com enormes Kapital einwarb, ohne nachweisliche Nachfrage nach seinen Produkten.“

 

„Wichtig ist, dass einige der heutigen Investmentgrade-Anleihen von den Muttergesellschaften begeben wurden, was viele Vorteile hat“, meint McCann. Der größte Vorteil ist, dass ihr Wert an den gesamten Cashflow und den Unternehmenswert gekoppelt ist. So ist Alphabet die Muttergesellschaft von Google, YouTube, Waymo, DeepMind und anderen Firmen. „Das ist ein großer Unterschied, weil man sein Kapital nicht in ein Wertpapier steckt, das ausschließlich zur Finanzierung von KI-Investitionen dient.“

 

Dennoch fordern Investoren für Anleihen mit KI-Bezug höhere Renditen als für vergleichbare Papiere mit ähnlichen Ratings. Das liegt daran, dass zurzeit so viele Anleihen begeben werden, die Emittenten etwas höher verschuldet sind und nicht sicher ist, ob die Nachfrage nach KI unvermindert anhalten wird.

 

3. Kreative Finanzierungen

 

Auch sogenannte Verkäuferfinanzierungen lösen Bedenken aus. Hierbei zirkuliert das Kapital zwischen denselben Unternehmen, wobei Start-ups und Hyperscaler voneinander kaufen und sich gegenseitig dabei helfen, ihren Umsatz zu steigern. Ein typisches Beispiel: Amazon und Google haben jeweils Milliarden in Anthropic, ein Start-up für KI-Systeme, investiert. Im Gegenzug hat Anthropic zugesagt, Amazon Web Services sowie die Leistungen und Produkte von Google zu nutzen.

 

In den 1990ern gab es ähnliche Kreislauffinanzierungen. Lucent Technologies verlieh enorme Summen an finanzschwache Start-ups, damit sie die Produkte von Lucent kaufen konnten. Am Ende konnten sie nicht zahlen, sodass Lucent seine Gewinne bereinigen und hohe Abschreibungen vornehmen musste.

 

Nach Einschätzung von McCann ist ein baldiger Zusammenbruch der Hyperscaler unwahrscheinlich. „Anders als bei Lucent machen deren Schulden nur einen kleinen Teil ihrer Cashflows aus“, sagt er. „Dank ihrer Finanzstärke haben sie die Möglichkeit, ihre Expansionspläne auf andere Weise zu finanzieren, beispielsweise über bilanzunwirksame Vereinbarungen oder Projektfinanzierungen.“

 

Beispielsweise hat Meta ein Joint Venture mit Blue Owl Capital. Es heißt Beignet Investor und dient dem Bau eines Mega-Datenzentrums namens Hyperion in Louisiana. Unterdessen hat Microsoft kurzfristige Verträge mit Datenzentrumsanbietern geschlossen, die man Neoclouds nennt. Sie gelten als Betriebsausgaben, nicht als langfristige Investitionen.

 

Da der KI-Ausbau noch am Anfang steht, dürfte es im kommenden Jahr noch weitere unkonventionelle Vereinbarungen wie diese geben, vor allem im Private-Credit-Bereich. „In manchen Fällen können sie interessant sein, fordern aber von potenziellen Kreditgebern zusätzliche Prüfungen, weil sie so konstruiert sind, dass sie die finanziellen Risiken der Muttergesellschaft begrenzen“, erklärt McCann.

 

„Ich bin überzeugt, dass diese Technologie grundlegende Veränderungen bewirkt, aber ich habe es nicht eilig, in diese Art von Vereinbarungen zu investieren. Am Ende hängt es von der jeweiligen Ausgestaltung und den individuellen Verträgen ab. Wichtig ist auf jeden Fall eine Einschätzung des finanziellen Rückhalts durch die Hyperscaler.“

 

4. Exzessiver Ausbau

 

Wenn man expandiert, wächst man auch, heißt es. Anfang der 2000er-Jahre investierten Telekommunikationsunternehmen Milliarden in Glasfasernetze, weil sie glaubten, die Nachfrage nach Datenübertragung über das Internet sei endlos. Stattdessen kam es zu einem Angebotsüberhang, sodass massiv abgeschrieben werden musste und Investoren Verluste erlitten.

 

„Man sollte aber nicht vergessen, dass Überinvestitionen bei Technologie-Innovationen kein Makel, sondern völlig normal sind“, sagt US-Volkswirt Jared Franz. Irgendwann werden sich die Unternehmen darauf verlegen, effizienter zu investieren.

 

Heute glauben Hyperscaler, dass man unbedingt mehr Datenzentren bauen muss, damit ein trainiertes maschinelles Lernmodell Schlussfolgerungen aus völlig neuen Daten ziehen kann (KI-Inferenz). Das ist nötig für den Einsatz von KI-Modellen im Alltag. Franz meint, dass die Infrastruktur notwendig ist, damit KI besser trainiert wird und die Inferenz steigt, wobei Letztere für eine Nutzung in Echtzeit eine zuverlässige, stets verfügbare Rechenleistung erfordert. "In diesem Zusammenhang muss zuerst die Infrastruktur gebaut werden, bevor man sie mit Grafikprozessoren (GPUs) bestückt, vernetzt und mit Datenspeichern verbindet. Erst dann ist die Nutzung großer Sprachmodelle der nächsten Generation möglich."

 

Deshalb sollten Investoren die Leistung neuer KI-Modelle und ihrer jeweils neuesten Versionen im Auge behalten, fügt er hinzu. Wenn sie nicht mehr steigt, könnte das ein Hinweis darauf sein, dass die KI-Nachfrage nicht mehr zu den Investitionen passt. Dennoch ist Franz der Ansicht, dass die riesigen Kapazitäten, die in den nächsten zwei Jahren aufgebaut werden, für andere Geschäftsfelder genutzt werden könnten, wenn die Skalierungsgesetze nicht greifen. „Bei manchen Unternehmen wird es auch dann eine Nachfrage nach Rechenleistung geben, wenn die KI-Nachfrage nachlässt.“

 

5. Knappe Ressourcen

 

Anleihenanalyst Julian James hält die Verfügbarkeit von Strom für einen extrem wichtigen Faktor für das Wachstumspotenzial von KI, weil Datenzentren vor allem Speicherkapazitäten, Strom, Chips, Kupfer und Wasser brauchen. Engpässe könnten den Infrastrukturausbau sowie die Investitionen von Hyperscalern bremsen und die Einhaltung der Zeitpläne gefährden.

 

„Ende 2025 habe ich mich mit CEOs von Versorgern getroffen. Viele von ihnen sagten, dass die Verfügbarkeit von Strom und verzögerte Anschlüsse von Rechenzentren an das Stromnetz die größten Hindernisse für den Ausbau seien, der für das Wachstum von KI erforderlich ist“, sagt er. „Der größte Engpass herrscht bei Fachkräften, die neue Stromkraftwerke und die für den Anschluss neuer Datenzentren an das Stromnetz erforderlichen Leitungen bauen können.“

Der Ausbau von Datenzentren wird den Strombedarf enorm in die Höhe treiben

Geschätzte weltweite Stromnachfrage von Datenzentren (Gigawatt)

Quellen: Capital Group, Gartner, IDC, McKinsey & Company, NVIDIA. KI-Strombedarf: energieintensive Aufgaben, die enorm viel Rechenleistung für die Entwicklung, das Training und den Einsatz von KI-Modellen erfordern. Schätzungen Stand April 2025.

„Zurzeit scheint in den USA ausreichend Strom zur Verfügung zu stehen, um die wachsende Nachfrage bis 2028 oder 2029 zu decken. Danach könnte der Ausbau der Datenzentren nachlassen, wenn nicht erheblich mehr Strom erzeugt wird“, erläutert James.

 

Versorger haben bereits begonnen, mehr in ihre Stromnetze zu investieren, weil sie in die Jahre gekommen sind und die Nachfrage steigt. „Die Gesamtinvestitionen von Versorgern könnten von 130 bis 135 Milliarden US-Dollar im Jahr 2020 auf etwa 200 Milliarden steigen. Bis zu 20% davon sind mit KI verbunden“, sagt James. Weil Versorger ihre Investmentgrade-Ratings behalten wollen, geht er davon aus, dass viele ihre Investitionen mit (neuem) Eigenkapital finanzieren werden.

 

6. Nachlassendes Wirtschaftswachstum

 

„Man kann nicht über eine mögliche KI-Blase sprechen, ohne zu wissen, wo wir im aktuellen Konjunkturzyklus stehen“, meint Franz. Zu den typischen Merkmalen einer späten Phase gehören ein anhaltender Anstieg von Inflation, Zinsen, Löhnen und anderen Faktoren, die die Federal Reserve dazu veranlassen, ihre Geldpolitik zu straffen.

 

Franz geht davon aus, dass sich die USA derzeit in einer mittleren Phase befinden, die in der Regel durch Stabilität gekennzeichnet ist. Aus seiner Sicht wird die Produktivität in den USA langfristig um 3% bis 4% steigen, was für weiterhin eher hohe Lohnanstiege und ein breites Wirtschaftswachstum spricht.

 

„Natürlich sind jederzeit externe Schocks möglich, die Aktien mit KI-Bezug stark belasten können“, meint er und verweist auf Meilensteine in der Entwicklung, durch die Trainingskosten deutlich fallen, oder die Möglichkeit, dass sich Investoren von Datenzentren abwenden. „Ich denke, wir stehen am Anfang des Ausbaus der KI-Technologie. Noch übersteigt die Nachfrage das Angebot.“

 

Mit der Zeit wird es im Rennen um die Vorherrschaft im KI-Bereich Gewinner und Verlierer geben, aber momentan erzielen die Technologie-Hyperscaler hohe Gewinne und freie Cashflows, sodass eine große Preisblase vergleichbar mit der in der Dotcom-Ära weniger wahrscheinlich ist. „In jedem Zyklus gibt es gewisse Übertreibungen, und es wird vermutlich volatile Phasen geben, aber dieser scheint noch eine Weile anzuhalten“, so Franz abschließend.

Chris Buchbinder ist Aktienportfoliomanager und hat 30 Jahre Investmenterfahrung (Stand 31. Dezember 2025). Er hat einen Bachelor-Abschluss in Volkswirtschaft und Internationale Beziehungen von der Brown University.

Damien McCann ist Anleihenportfoliomanager und hat 26 Jahre Investmenterfahrung (Stand 31. Dezember 2025). Er hat einen Bachelor in Business Administration mit Schwerpunkt Finanzen von der California State University, Northridge und ist Chartered Financial Analyst®.

Jared Franz ist Aktienportfoliomanager und hat 20 Jahre Investmenterfahrung (Stand 31. Dezember 2025). Er hat an der University of Illinois in Chicago in Volkswirtschaft promoviert und hat einen Bachelor in Mathematik von der Northwestern University.

Julian James ist Anleihenanalyst, verantwortlich für US-Investmentgrade-Versorgeranleihen, und hat 16 Jahre Investmenterfahrung (Stand 31. Dezember 2025). Er hat einen Bachelor in Politikwissenschaften von der University of Georgia.

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Capital Group managt Aktien in drei Investmenteinheiten, die ihre Anlageentscheidungen autonom treffen und unabhängig voneinander auf Hauptversammlungen abstimmen. Die Anleihenexperten sind für das Anleihenresearch und das Anleihenmanagement im gesamten Unternehmen verantwortlich. Bei aktienähnlichen Anleihen werden sie aber ausschließlich für eine der drei Aktieneinheiten tätig.