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KI-Infrastruktur im Fokus des Credit Ratings: Wenn der Kapitalzyklus zur Bonitätsgefahr wird

Von Dr. Oliver Everling | 14.Juli 2026

Der enorme Boom rund um die künstliche Intelligenz treibt einen historischen Ausbau von Rechenzentren, Halbleitern und Energienetzen voran, der gigantische Summen verschlingt. Während Aktienmärkte vor allem das Wachstumspotenzial feiern, blicken Fremdkapitalgeber und Ratingagenturen mit einer ganz anderen Perspektive auf die Entwicklung: Für sie steht die langfristige Solvenz und das Kreditrisiko der involvierten Akteure im Vordergrund. Aus Sicht des Credit Ratings geht es bei der Bewertung dieser gigantischen Infrastrukturinvestitionen weniger um die Brillanz der Technologie als um die nackten Zahlen der Bilanzen, die Schuldentragfähigkeit und die Frage, ob der künftige Cashflow ausreicht, um die Zins- und Tilgungsverpflichtungen zu bedienen. Jörg Held, Head of Portfolio Management bei ETHENEA Independent Investors S.A., liefert in seiner aktuellen Analyse wertvolle Ansatzpunkte, die auch für die Einschätzung der Kreditwürdigkeit der Branche von zentraler Bedeutung sind.

Ein wesentlicher Faktor für das Credit Rating ist die Kapitalstruktur der Unternehmen. In dieser Hinsicht unterscheidet sich die aktuelle KI-Welle positiv von früheren Technologieblasen, wie etwa der Telekommunikationskrise zur Jahrtausendwende. Die großen Technologiekonzerne, auch Hyperscaler genannt, verfügen über eine enorme eigene Finanzkraft. Wie Jörg Held einordnet, investieren die dominierenden Akteure überwiegend aus ihrem laufenden Cashflow und sind somit weniger stark von einer kurzfristigen Kreditaufnahme über die Rentenmärkte abhängig. Das ist der wichtigste Unterschied zu 1999: Der Kern ist heute robuster, so die Einschätzung des Experten. Für Ratingagenturen bedeutet dies, dass die Kernunternehmen der KI-Infrastruktur über erstklassige Investment-Grade-Ratings verfügen, die durch solide operative Margen in ihren traditionellen Geschäftsfeldern abgesichert sind.

Allerdings zeigen sich an den Rändern des Marktes bereits Entwicklungen, die Kreditprüfer hellhörig machen. Um das rasante Tempo des KI-Ausbaus zu halten, stieg die Verschuldung im Jahr 2025 spürbar an. Die fünf größten Hyperscaler nahmen in diesem Zeitraum mehr als das Dreifache ihres üblichen Fremdkapitals auf, während gleichzeitig ihr freier Cashflow schrumpfte und sich die Investitionen nahezu verdoppelten. Wenn der freie Cashflow sinkt und zeitgleich die Verschuldung steigt, verschlechtern sich klassische Bonitätskennzahlen wie der Verschuldungsgrad (Debt-to-Equity) oder das Verhältnis von Schulden zu EBITDA. Für das Credit Rating birgt diese Dynamik das Risiko von Herabstufungen, sollte sich die Umsatzentwicklung der neuen Infrastruktur verzögern.

Besonders kritisch bewerten Kreditanalysten die zunehmende Nutzung von Zweckgesellschaften außerhalb der Bilanzen, um die massiven Investitionen zu strukturieren. Über solche Konstrukte wurden bereits mehr als 120 Milliarden US-Dollar an Infrastruktur-Schulden ausgelagert. Ratingagenturen versuchen in ihren Analysen stets, diese „versteckten“ Verbindlichkeiten aufzuspüren und wieder in die konsolidierte Bilanz einzurechnen, um das tatsächliche Ausfallrisiko zu ermitteln. Held warnt diesbezüglich eindringlich vor den Risiken dieser Schattenverschuldung: Noch sind das Einzelfälle, aber genau an solchen Stellen reißt in Kapitalzyklen oft zuerst die Kette.

Ein weiterer Risikofaktor für die Kreditqualität ist die Qualität der generierten Umsätze. Ein stabiles Credit Rating setzt voraus, dass Umsätze auf nachhaltigen, unabhängigen Kundenbeziehungen basieren. Im aktuellen KI-Ökosystem lässt sich jedoch eine enge gegenseitige Verflechtung beobachten, bei der Chiphersteller, KI-Entwickler und Cloud-Anbieter wechselseitige Verträge schließen. Wenn Investitionen von Chipherstellern, KI-Laboren und Cloud-Anbietern vor allem gegenseitig Umsätze erzeugen, reicht das nicht, gibt Held zu bedenken. Entscheidend ist, ob am Ende ein profitabler Kunde außerhalb dieses Kreislaufs steht. Für Kreditanalysten ist diese zirkuläre Umsatzstruktur ein Warnsignal, da sie das reale Marktvolumen künstlich aufbläht und die tatsächliche Schuldentragfähigkeit verschleiert.

Zudem rückt die Frage des Wertverzehrs in den Fokus der Bonitätsbewertung. Viele Marktteilnehmer stützen ihre Bewertungen auf das EBITDA, welches Abschreibungen ignoriert. Bei extrem kurzlebigen Wirtschaftsgütern wie modernen KI-Chips, die technologisch oft schon nach wenigen Jahren veraltet sind, ist dieser Ansatz gefährlich. Wenn die Chips schnell an Wert verlieren und ersetzt werden müssen, handelt es sich um reale, wiederkehrende Investitionskosten. Für die Kreditwürdigkeit bedeutet dies, dass Unternehmen kontinuierlich hohe Summen reinvestieren müssen, was den für den Schuldendienst verfügbaren freien Cashflow dauerhaft schmälert.

Am Ende entscheidet die reale Nachfrage darüber, ob die vergebenen Kreditratings stabil bleiben oder ob der Branche eine Welle von Bonitätsherabstufungen droht. Sollten die Kapazitäten ab 2027 die tatsächliche Nachfrage übersteigen, drohen Preisverfälle und ungedeckte Abschreibungen. Die entscheidende Frage ist nicht, ob KI sich durchsetzt, resümiert Held. Die Frage ist, ob Anleger die Phase überstehen, in der der Markt erkennt, dass er zu viel Nachfrage zu früh eingepreist hat. Für die Stabilität der Kreditmärkte ist diese Erkenntnis essenziell. Denn während Technologiebrüche langfristig die Produktivität steigern, zeigt die Geschichte der Infrastrukturzyklen, dass die ersten Kapitalgeber häufig auf uneinbringlichen Forderungen sitzen bleiben. Wer an den Kreditmärkten investiert, sollte daher genau prüfen, welche Akteure über die Liquidität verfügen, um eine temporäre Durststrecke zu überstehen. Denn wie Held treffend zusammenfasst: Mit der Technologie recht zu behalten, ist nicht dasselbe, wie mit ihr Geld zu verdienen. Die Technologie ist real, aber der Kapitalzyklus ist die Gefahr.

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