Der KI-Boom wird zunehmend als kreditfinanzierte Investitionsblase wahrgenommen mit potenziell größeren systemischen Risiken als der Dotcom-Crash im Jahr 2000. Investoren müssen daher wachsam bleiben. „Freier Cashflow und Bilanzqualität rücken in den Fokus“, sagt Thorsten Fischer, Managing Director und Head of Portfolio Management bei Moventum AM.
Der Markt verändert seine Sicht auf den KI-Boom. Lange wurde der Vergleich zur Dotcom-Blase gezogen, deren Platzen im Jahr 2000 nur relativ geringe gesamtwirtschaftliche Auswirkungen hatte. Inzwischen aber rückt als Referenz die Finanzkrise 2008 in den Vordergrund – und damit ein potenziell größeres systemisches Risiko. „Die Dotcom-Analogie greift zu kurz“, erklärt Fischer. Anders als viele Internetunternehmen im Jahr 2000 erzielen die heutigen KI-Giganten wie Nvidia, Microsoft, Alphabet und Meta bereits hohe Umsätze und Milliardengewinne.
Das könnte beruhigen. Doch die eigentliche Gefahr des KI-Booms liegt nicht in überbewerteten Aktien, sondern in einer kreditfinanzierten Investitionsblase. „Der KI-Wettlauf erzeugt Investitionszwang“, so Fischer. „Hyperscaler investieren unabhängig von der kurzfristigen Rentabilität, da niemand Gefahr laufen möchte, technologisch den Anschluss zu verlieren.“ In der Folge werden massive Investitionen in Rechenzentren, Chips, Energieversorgung und Netzwerkinfrastruktur zunehmend über Schulden finanziert.
Überkapazitäten werden damit zu einem realen Risiko. Sollte die Nachfrage nach KI-Diensten hinter den Erwartungen zurückbleiben, könnten die Zukunftsinvestitionen zu Fehlinvestitionen mutieren. „Eine Kreditblase wäre deutlich gefährlicher als eine Aktienblase“, sagt Fischer. Denn während Kursverluste primär Aktionäre treffen, können Kreditausfälle Banken, Unternehmensfinanzierungen und letztlich die gesamte Realwirtschaft belasten.
Zum Blasen-Frühindikator werden daher Credit Default Swaps (CDS). Steigende CDS-Spreads signalisieren höhere Kreditausfallrisiken und verteuern gleichzeitig die Refinanzierung der Unternehmen. Als Warnsignal gilt der US-Konzern Oracle, dessen CDS zuletzt stark gestiegen sind, was in der Regel ein Anzeichen dafür ist, dass die Marktteilnehmer eine deutlich höhere Ausfallwahrscheinlichkeit einpreisen. „Das spiegelt die Sorgen über die aggressive Finanzierung der KI-Infrastruktur wider“, so Fischer.
Auch die großen Softwareunternehmen erhöhen ihre Verschuldung deutlich. So will Googles Mutterkonzern Alphabet allein in diesem Jahr rund 200 Milliarden US-Dollar für KI-Infrastruktur ausgeben. An der Börse wurde die Aktie daher jüngst abgestraft, trotz der deutlich übertroffenen Prognosen im zweiten Quartal: Die hohen KI-Investitionen verschrecken Anleger. Ähnlich bei Meta: Trotz eines soliden Umsatzwachstums fiel das Papier nach Bekanntgabe der Quartalszahlen zwischenzeitlich um mehr als sieben Prozent.
KI unterscheidet sich laut Fischer grundlegend von klassischen Plattformmodellen. Im Gegensatz zu früheren Internetunternehmen verursacht jede zusätzliche KI-Anfrage laufende Kosten für Rechenleistung, Energie, Chips und Kühlung. Der freie Cashflow gewinnt dadurch mehr an Bedeutung: Anleger achten zunehmend darauf, ob die enormen Investitionen künftig ausreichend Mittelzuflüsse generieren, anstatt ausschließlich Umsatz- oder Gewinnwachstum zu bewerten. „Steigende Investitionsausgaben belasten den freien Cashflow erheblich“, erklärt Fischer. Zusätzlich verschärfen steigende Zinsen die Situation. Höhere Finanzierungskosten und anziehende Risikoaufschläge verstärken den Druck auf hoch verschuldete Unternehmen und machen den Kapitalbedarf der KI-Offensive noch deutlich teurer.
„Die zentrale Frage für Anleger lautet nicht mehr, ob KI-Aktien teuer sind, sondern ob sich die gewaltigen Infrastrukturinvestitionen wirtschaftlich amortisieren“, sagt Fischer. Die Nachhaltigkeit des KI-Booms hänge künftig stärker vom freien Cashflow und der Kapitalrendite ab als von Umsatzwachstum oder technologischer Führerschaft.
Sollte die Nachfrage nach KI-Anwendungen hinter den Erwartungen zurückbleiben, könnte sich aus der heutigen Investitionsdynamik eine kreditgetriebene Blase mit systemischen Risiken entwickeln. Für Investoren gewinnen daher Bilanzqualität, Verschuldungsgrad, Refinanzierungskosten und Cashflow-Generierung bei der Bewertung von KI-Unternehmen zunehmend an Bedeutung.
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