Technologiekonzerne pumpen Billionen in KI-Infrastruktur – zunehmend über Schuldenfinanzierung. Anleger sollten jetzt genau prüfen, ob Umsätze und Cashflows Schritt halten.
Seit dem Start des KI-Booms 2023 haben Google, Amazon, Microsoft und Meta laut „Financial Times“ zusammen etwa 1,1 Billionen US-Dollar in KI-Infrastruktur gesteckt. Ein Blick auf die Kapitalintensität unterstreicht die Beschleunigung: Im zweiten Quartal 2026 investierten die vier Konzerne zwischen 27 Prozent (Amazon) und 51 Prozent (Meta) ihres Quartalsumsatzes in Sachanlagen.
Robin Binder ist Finanzexperte und Gründer von NAO. Er gehört zu unserem Expertennetzwerk EXPERTS Circle.
Wie berechtigt ist dieses Tempo?
Die Nachfrage nach KI-Rechenleistung nimmt (noch) schneller zu, als neue Kapazitäten aufgebaut werden. Zusätzlich können Firmen in den USA Infrastrukturinvestitionen sofort steuerlich geltend machen, was die effektiven Kosten senkt und den Bau neuer Kapazitäten heute statt morgen attraktiver macht.
Auf den ersten Blick klingt das nach einem lohnenden Geschäft. Dennoch gibt es zentrale Hürden:
- Infrastrukturzyklus: Der Bau eines Rechenzentrums dauert in der Regel Jahre. In dieser Zeit kann die Nachfrage nachlassen oder neue Chipgenerationen deutlich effizienter werden. Beides führt zum gleichen Ergebnis: Es entstehen mehr Kapazitäten, als tatsächlich gebraucht werden. Dieses zyklische Risiko zeigt sich bereits anderswo, etwa bei der Ladeinfrastruktur. Europaweit flossen laut „Interpath“ 35 bis 45 Milliarden Euro in 1,2 Millionen Ladepunkte – viele davon laufen nur mit zehn bis 20 Prozent Auslastung und damit klar unter der Wirtschaftlichkeitsschwelle.
- Verschuldung: Jahrelang konnten Tech-Konzerne Investitionen größtenteils aus dem eigenen Cashflow stemmen. Für den massiven Infrastrukturaufbau reicht das nicht mehr. Zunehmend fließt Kapital über sogenannte Special Purpose Vehicles (SPV), also Zweckgesellschaften außerhalb der Konzernbilanzen. Die indirekten KI-Verbindlichkeiten der Branche summieren sich laut „Nikkei Asia“ auf über 1,65 Billionen US-Dollar. Zusätzlich steigen die Anleiheemissionen stark an – der Druck, rasch Ergebnisse zu liefern, wächst.
- Zirkuläre Finanzkonstrukte: Tech-Giganten beteiligen sich an Firmen, die ihre Modelle nutzen – und diese Firmen kaufen wiederum Kapazitäten bei genau denselben Tech-Konzernen. Nvidia etwa will bis zu 100 Milliarden US-Dollar in OpenAI investieren; OpenAI ordert im Gegenzug Chips bei Nvidia. Dieses Muster zieht sich durch die gesamte Branche.
In der öffentlichen Debatte kommt die Finanzierungsseite oft zu kurz: Ein erheblicher Teil der physischen KI-Infrastruktur – Rechenzentren, Umspannwerke und mehr – wird heute über private Kapitalmärkte finanziert. Wer diesen Zyklus beurteilen will, braucht Einblick in Parameter wie Auslastungs- und Laufzeitverträge. Solche Details finden sich selten im Quartalsbericht, sondern in den Vertragswerken der Fondsmanager, die diese Projekte direkt finanzieren.
Wie Anleger den Erfolg der Investitionen beurteilen können
Ob sich der Investitionsrausch auszahlt, lässt sich an einigen Kennzahlen ablesen. Zentral ist der Return on Investment: Am Ende müssen die aus den Projekten erzielten Erlöse die eingesetzten Mittel dauerhaft übertreffen.
Darüber hinaus sollten folgende Punkte im Fokus stehen:
- Umsatzentwicklung im Verhältnis zu Investitionen: Die Erlöse aus Cloud- und KI-Dienstleistungen sollten mindestens so schnell wachsen wie die Infrastrukturinvestitionen.
- Geschwindigkeit der Auftragsbearbeitung: Große Backlogs müssen rasch in Umsätze umgesetzt werden.
- Freier Cashflow nach Investitionen: Auf Sicht mehrerer Jahre sollte der freie Cashflow über dem Niveau vor dem Investitionsschub liegen.
Wer profitiert – und wer geht hohe Wetten ein?
Langfristig profitieren vor allem Unternehmen, die an Engpässen der Wertschöpfungskette verdienen, ohne selbst massiv zu investieren. Dazu zählen etwa:
- Chiphersteller wie Nvidia, das je nach Erhebung 2026 rund 90 Prozent des Marktes für KI-Beschleuniger hält.
- Versorgungsunternehmen aus dem Energiebereich, denn der Strombedarf von Rechenzentren dürfte weiter kräftig steigen. Für 2026 prognostiziert „Gartner“ ein Plus von 27 Prozent auf 132 Gigawatt.
- Bauunternehmen, da es beim Rechenzentrumsbau nicht nur um Chips, sondern auch um die Gebäude und die technische Infrastruktur geht.
Am meisten Risiko tragen hingegen die Akteure, die in den beschriebenen Kreisläufen gefangen sind: Betreiber von Rechenzentren (vor allem mit hoher Abhängigkeit von wenigen Großkunden), Auftragsfertiger und generell Firmen mit hoher Investitions- und Schuldenlast.
Der Ausgang bleibt offen
Die Nachfrage nach KI-Kapazitäten ist da – doch mit jedem neuen Projekt steigt das Überkapazitätsrisiko. In einer Umfrage der Bank of America nannten zuletzt 48 Prozent der Befragten die KI-Investitionen der Tech-Giganten als wahrscheinlichsten Auslöser des nächsten systemischen Kreditereignisses.
Entscheidend wird sein, wie rasch sich die Auftragsbestände in echten Cashflow verwandeln. Daran entscheidet sich, ob die Wette auf Künstliche Intelligenz zu einer der größten Zukunftsinvestitionen der Börsengeschichte wird – oder zu einer der teuersten Fehlkalkulationen.
