Langfristig hoffen die Hyperskalierer, diese Investitionen zu monetarisieren und die großen Lernmodelle der KI in nachhaltige Ertragsquellen zu verwandeln. Bis dahin dürften Anleger jedoch mit Unsicherheit und wiederkehrenden Marktverwerfungen konfrontiert sein.
Diversifizierung zählt zu den wirkungsvollsten Instrumenten des Risikomanagements, und Investitionen in KI bilden hier keine Ausnahme. Positiv für Anleger ist, dass zu den Emittenten von KI-bezogenen Anleihen nicht nur Tech-Giganten zählen, sondern auch Versorger, Netzbetreiber, Bauunternehmen und Ingenieurdienstleister – also jene Unternehmen, die als Erste vom KI-Ausbau profitieren.
Infrastrukturanbieter erzielen ihre Erträge allerdings nur dann, wenn Anlagen ausgelastet und Verträge eingehalten werden. Genau diese Unternehmen können erheblich unter Druck geraten, wenn die KI-Akzeptanz hinter den Erwartungen zurückbleibt, Nachfrage und Angebot auseinanderlaufen, Vermögenswerte zu „Stranded Assets“ werden oder Technologien schneller als erwartet obsolet sind. Aktive Manager können dabei helfen zu identifizieren, welche Unternehmen am besten aufgestellt sind, um diese besondere Form der Unsicherheit zu bewältigen – insbesondere vor dem Hintergrund steigender Angebotsvolumina.
Angebotsflut? Bitte realistisch bleiben.
Da sowohl Hyperskalierer als auch kleinere, KI-nahe Unternehmen die Anleihemärkte zur Finanzierung des großangelegten KI-Ausbaus nutzen, wird das Angebot im Investment-Grade-Segment im kommenden Jahr voraussichtlich auf nahezu Rekordniveau steigen. Ein Großteil dieser Emissionen dürfte längere Laufzeiten aufweisen. Von den mehr als 100 Mrd. USD an Investment-Grade-Anleihen, die Hyperskalierer im vergangenen Jahr begeben haben, entfielen rund 50 % auf Laufzeiten von über zehn Jahren. Auf längere Sicht könnte dies zu steileren Zinskurven bei Investment-Grade-Anleihen beitragen, da Anleger für Zinsänderungsrisiken entschädigt werden möchten.
Mit dem steigenden Emissionsvolumen wächst die Sorge vor einer zu starken KI-Konzentration an den öffentlichen Investment-Grade-Märkten. Das ist ein nachvollziehbares Argument, das wir jedoch nicht teilen.
Derzeit machen Hyperskalierer lediglich rund 3,5 % des Investment-Grade-Marktes aus, obwohl sie etwa 20 % der Aktienindizes stellen. Doch selbst diese Zuordnungen können irreführend sein. Ein regulierter Energieversorger, der umfangreich in Rechenzentrumsanbindungen investiert, kann als KI-Exposure klassifiziert werden, selbst wenn der Großteil seines Geschäfts weiterhin aus privaten Haushalten und traditionellen Industrien besteht. Das macht ein solches Unternehmen nicht zu einem KI-Pure-Play und sollte unseres Erachtens auch nicht pauschal als KI-spezifisches Risiko betrachtet werden.
Darüber hinaus sind Hyperskalierer in der Regel solide kapitalisiert und verfügen über robuste Bilanzen. Sie können bei Bedarf auf die öffentlichen Anleihemärkte zugreifen oder ihre Infrastrukturinvestitionen aus internen Cashflows finanzieren, was sie heute bereits tun. Da die Finanzierungsbedarfe zunehmend komplexer werden, wird Private Credit voraussichtlich einen Teil der risikoreicheren, KI-nahen Finanzierungen übernehmen, die öffentliche Märkte nicht bereitstellen können oder wollen.
Unter dem Strich erwarten wir, dass das Konzentrationsrisiko im Investment-Grade-Bereich auf absehbare Zeit moderat bleibt.
Emotionsgetriebenes Handeln kann Anleger in die Löwengrube führen
Dennoch bleiben weitere Risiken bestehen, darunter das, was man allgemein als „zu viel, zu schnell“ bezeichnen könnte. Immer größere KI-Campus-Projekte, übermäßige Rechenkapazitäten und allzu optimistische Annahmen zur KI-Akzeptanz sind Beispiele für jenen irrationalen Überschwang, der Anleihenanleger in Bedrängnis bringen könnte.
Unserer Einschätzung nach würde ein aggressives Unternehmensverhalten in erster Linie hoch verschuldeten Randakteuren schaden. Angesichts der dominanten Rolle der Hyperskalierer sehen wir derzeit noch nicht jene Form wahlloser Kreditaufnahme, die typischerweise spätzyklische Übertreibungen an den öffentlichen Anleihenmärkten kennzeichnet.
Das heißt jedoch nicht, dass die Märkte ruhig bleiben werden. Die jüngste Volatilität spiegelt die Besorgnis wider, dass Infrastruktur über den nachhaltigen Bedarf hinaus gebaut wird und einige Marktteilnehmer stärker auf Optimismus als auf belastbare Renditerechnungen setzen. Zudem beobachten wir Unsicherheit in Branchen, die durch KI potenziell unter Druck geraten können, etwa Software-Anleihen. In einigen Fällen gehen wir jedoch davon aus, dass die Risiken überwiegend von Private Credit getragen werden.
Die Marktvolatilität deutet unseres Erachtens nicht auf eine Krise hin. Vielmehr signalisiert sie, dass Anleger beginnen, die Auswirkungen von KI differenzierter zu bewerten. KI wird letztlich Gewinner und Verlierer hervorbringen. Aktive Manager sollten Marktbewegungen nutzen, um zwischen vertraglich gesicherten Cashflows und bloßen Annahmen zu unterscheiden.
Hochzinsanleihen können eine unterstützende Rolle spielen
Ein Großteil der Diskussion rund um KI-Anleihen konzentriert sich auf den Investment-Grade-Bereich. Doch auch das Hochzinssegment wächst spürbar – ein Trend, der voraussichtlich anhalten wird. Hier entscheiden Kontrahentenstärke, vertragliche Schutzmechanismen und disziplinierte Umsetzung über den Erfolg.
Die jüngste Aktivität zeigt eine Verschiebung hin zu forderungsbesicherten Strukturen, bei denen die Erträge stärker durch greifbare Infrastruktur als durch Schlagzeilen getrieben werden. Anleger in Hochzinsanleihen können aus einer Vielzahl von Anleihen wählen, die durch KI-Energieinfrastruktur, Grundstücke und Gebäude besichert sind. Zwar erfordern durch Hochzinsanleihen finanzierte Projekte eine konsequente Umsetzung, richtig strukturiert können sie jedoch das investierbare Universum um vertraglich gesicherte Cashflows aus KI-nahen Sachwerten erweitern.
Die Reaktionen der Emittenten auf Marktsignale beachten
Mit dem weiteren Fortschreiten des KI-Ausbaus sollten Anleger genau beobachten, wie Emittenten auf veränderte Finanzierungskosten und Spreads reagieren. Wenn sich Spreads ausweiten und Transaktionen ins Stocken geraten, greifen Hyperskalierer dann stärker auf interne Cashflows als auf Fremdkapital zurück? Oder beginnen Emittenten bei nachlassender Nachfrage, Projekte sorgfältiger zu staffeln und neue Bauvorhaben enger an klarere Ertragsperspektiven zu knüpfen?
Aus unserer Sicht ist es häufig vorzuziehen, Investitionen aus laufenden Cashflows zu finanzieren, statt frühzeitig hohe Verschuldung aufzubauen, bevor sich Erträge materialisiert haben. Doch der Kontext ist entscheidend. Aktive Manager sind am besten aufgestellt, um die Implikationen solcher Marktreaktionen einzuordnen.
KI ist transformativ, doch große Durchbrüche verlaufen selten geradlinig. Für Anleger besteht die Herausforderung darin, über Extreme hinauszublicken, insbesondere in Phasen von Marktturbulenz. Wir halten es für unrealistisch anzunehmen, dass KI mühelos jeden Dollar der Investitionsausgaben rechtfertigt – ebenso wenig bedeutet Volatilität zwangsläufig, dass das KI-Modell fehlerhaft ist.
Wie so oft ist die Realität differenzierter. Anleger können davon profitieren, Marktverwerfungen konstruktiv zu nutzen, statt vorschnell in Panik zu verfallen. Längerfristig gesehen sind wir überzeugt, dass eine sorgfältige Titelauswahl und diszipliniertes Risikomanagement Anlegern dabei helfen werden, vom Ausbau der KI-Infrastruktur zu profitieren.
