« | Home

Credit Ratings im KI-Zeitalter: Zwischen Boom, Blase und Bonitätsrisiken

Von Dr. Oliver Everling | 8.Januar 2026

Credit Ratings stehen 2026 vor einer neuen Bewährungsprobe, weil sich die Risikowahrnehmung der Kapitalmärkte zunehmend an der Entwicklung der künstlichen Intelligenz orientiert. Was lange als technologischer Wachstumstreiber galt, wird von Investoren, Analysten und Ratingagenturen immer stärker auch als potenzielle Quelle makroökonomischer Instabilität betrachtet. Der Fokus der Anleger richtet sich dabei auf eine zentrale Frage: „Handelt es sich bei KI um eine Börsenblase, die kurz vor dem Platzen steht und die USA in eine Rezession stürzt? Oder ist es der Beginn einer dritten Industriellen Revolution?“ Beide Szenarien haben unmittelbare Konsequenzen für die Bewertung von Staaten, Unternehmen und ganzen Branchen.

David Rees, Head of Global Economics bei Schroders, beschreibt in einem Marktkommentar zwei mögliche Entwicklungspfade, die für Credit Ratings gleichermaßen relevant sind. Einerseits den KI-Boom, bei dem sich Investitionen rasch auszahlen, Produktivitätsschübe entstehen und das Wachstum dauerhaft gestützt wird. Andererseits den KI-Bust, bei dem überzogene Erwartungen enttäuscht werden und die Kapitalmärkte abrupt korrigieren. Rees betont, dass „Ökonomen nicht am besten positioniert sind, um zu entscheiden, ob wir uns in einer Börsenblase befinden“, doch die makroökonomischen Folgen eines Platzens seien aus historischer Erfahrung gut abschätzbar.

Für Ratingagenturen wäre ein KI-Bust besonders kritisch. Wenn Technologieunternehmen ihre hohen Investitionen nicht monetarisieren können, würden Ausgaben eingefroren und es käme zu einer Investitionsrezession. Rees erwartet in diesem Fall „eine zweijährige Investitionsrezession, wie sie nach der Dotcom-Blase Anfang der 2000er Jahre zu beobachten war“. Sinkende Aktienkurse, steigende Arbeitslosigkeit und eine schwächere Nachfrage würden die Bonität vieler Unternehmen belasten, während Staaten mit fallenden Steuereinnahmen und steigenden Sozialausgaben konfrontiert wären. Für die USA könnte dies laut Rees „ausreichen, um die USA in eine leichte Rezession zu stürzen“, was den Druck auf das Staatsrating erhöhen würde, selbst wenn Zinssenkungen der Notenbank kurzfristig stabilisierend wirken.

Im KI-Boom-Szenario stellt sich die Lage komplexer dar. Zwar würde ein kräftiges Produktivitätswachstum die Schuldentragfähigkeit vieler Emittenten verbessern, doch die Verteilungseffekte wären aus Sicht der Credit Ratings problematisch. Rees geht davon aus, dass der Boom „das Produktivitätswachstum in den USA auf das Niveau vor der Dotcom-Blase ansteigen lässt – etwa 3,5 % pro Jahr“. Gleichzeitig könnte der verstärkte Einsatz von Robotern und autonomen Systemen Arbeitskräfte verdrängen und die Arbeitslosigkeit steigen lassen. Für Ratingagenturen entsteht damit ein Spannungsfeld zwischen höherem Potenzialwachstum und sozialen Risiken, die langfristig die politische und fiskalische Stabilität beeinflussen.

Besonders anspruchsvoll wäre für Kreditbewerter das von Rees beschriebene Umfeld eines „doppelläufigen“ Inflationspfads. Während steigende Arbeitslosigkeit deflationär wirkt, könnten Engpässe im Warensektor und ein stark wachsender Energiebedarf inflationären Druck erzeugen. Der Hinweis, dass „etwa die Hälfte des US-Stroms mit Erdgas erzeugt wird“ und steigende Nachfrage die Preise erhöhen könnte, ist auch für Credit Ratings relevant, da höhere Energie- und Lebensmittelpreise die Kaufkraft der Haushalte schwächen und soziale Spannungen verstärken können. Solche Entwicklungen beeinflussen direkt die Einschätzung von Staatsrisiken und regulatorischen Eingriffen.

Hinzu kommen strukturelle Fragen der öffentlichen Finanzen. Rees weist darauf hin, dass „etwa drei Viertel der Bundeseinnahmen aus der Besteuerung von Arbeit stammen“, während ein großer Teil der Ausgaben in Sozialleistungen fließt. Sollte KI dauerhaft Arbeitsplätze verdrängen, müssten Staaten ihre Steuer- und Ausgabenmodelle grundlegend überdenken. Für Ratingagenturen ist dies ein zentraler Punkt, denn langfristige Bonität hängt nicht nur vom Wachstum, sondern auch von der Anpassungsfähigkeit fiskalischer Strukturen ab.

Vor diesem Hintergrund wird deutlich, dass Credit Ratings im KI-Zeitalter weniger von kurzfristigen Konjunkturdaten abhängen, sondern stärker von Szenarioanalysen und strukturellen Bewertungen. Für Investoren bedeutet dies, dass Bonitätsnoten künftig noch sensibler auf technologische Umbrüche reagieren könnten. Rees bringt es aus Anlegersicht auf den Punkt: „Wo KI entweder einen Boom befeuern oder einen Abschwung auslösen kann, gehört Selbstzufriedenheit sicher zu den größeren Risiken.“ Genau diese Unsicherheit macht Credit Ratings 2026 zu einem zentralen Kompass in einem Umfeld, das zwischen technologischem Aufbruch und finanzieller Ernüchterung schwankt.

Themen: Ratings | Kommentare deaktiviert für Credit Ratings im KI-Zeitalter: Zwischen Boom, Blase und Bonitätsrisiken

Kommentare geschlossen.