Vom Kreditboom zum Bewertungshebel (EGEKID-Dossier)
ROCKSTRATEGE · ES GIBT EINE KI DAFUER
EGEKID-DOSSIER
Vom Kreditboom zum Bewertungshebel
1 – Was passiert ist
Die BIS (Bank für Internationalen Zahlungsausgleich, sowas wie die Zentralbank der Zentralbanken) hat Zahlen veröffentlicht, die ich mir zweimal angeschaut habe, bevor ich sie geglaubt habe. Die Kredite privater Kreditfonds an Technologieunternehmen sind von rund 22 Milliarden US-Dollar im Jahr 2010 auf über 1 Billion US-Dollar im Jahr 2025 gestiegen – mindestens das 45-Fache [1]. Gleichzeitig ist der Anteil der Tech-Branche an diesen privaten Krediten (also Krediten, die nicht über Banken, sondern über spezialisierte Fonds vergeben werden) von 22 auf 44 Prozent geklettert. Deutlich beschleunigt hat sich das Wachstum nach 2020.
Das ist kein Nebensatz in einem Analystenbericht. Das ist eine strukturelle Verschiebung: Aus einer Branche, die sich früher über Eigenkapital und Cashflow finanzierte, ist eine Branche geworden, die sich in großem Stil verschuldet – für Rechenzentren, Chips, Stromverträge [2].
2 – Die Mechanik dahinter
Warum passiert das gerade jetzt? KI-Infrastruktur ist kapitalintensiv wie kaum etwas zuvor: Rechenzentren, Kühlung, Stromanschlüsse, Spezialchips. Wer das aus dem eigenen Cashflow zahlt, wächst langsam. Wer sich verschuldet, kann schneller bauen – solange die Zinsen tragbar sind und die Auslastung der Anlagen stimmt.
Der Kernbegriff: Ein „Durationstrade“ bedeutet, dass der Wert einer Investition stark davon abhängt, wie lange das Kapital gebunden ist und wie sich Zinsen über diesen Zeitraum entwickeln. Ein Rechenzentrum, das über zehn Jahre finanziert wird, reagiert empfindlich auf Zinsänderungen – ähnlich wie eine langlaufende Anleihe.
Genau das macht die BIS-Zahlen so relevant: KI-Infrastruktur ist nicht mehr nur eine Wette auf Wachstum, sondern zunehmend eine Wette auf Zinsniveau, Bauzeiten und Auslastung. Steigen die Zinsen, wird die Refinanzierung teurer. Verzögert sich der Bau eines Rechenzentrums, laufen die Zinskosten trotzdem weiter. Bleibt die Auslastung hinter den Erwartungen zurück, drückt das auf die Marge – bei gehebeltem Kapital gleich doppelt.
3 – Der historische Befund
Eine jährliche Wachstumsrate von rund 29 Prozent über 15 Jahre ist ungewöhnlich hoch. Kreditgetriebene Boomphasen kennt man etwa aus der US-Immobilienfinanzierung vor 2008 oder dem Telekom-Ausbau um die Jahrtausendwende. Beide Male galt: Solange Wachstum und Refinanzierung im Gleichschritt liefen, sah alles solide aus. Kippte eines der beiden Elemente, wurde aus einer Wachstumsstory sehr schnell eine Kreditgeschichte.
| Jahr | Kredite privater Kreditfonds an Tech-Firmen | Anteil am privaten Kreditmarkt |
|---|---|---|
| 2010 | ~22 Mrd. USD | ~22 % |
| 2025 | >1.000 Mrd. USD | ~44 % |
Das heißt nicht automatisch, dass sich Geschichte wiederholt. Aber es heißt, dass die Fallhöhe gestiegen ist – und dass man diese Zahlen im Blick behalten sollte, wenn man über Depotpositionen im KI-Umfeld nachdenkt.
4 – Was jetzt zählt
Drei Entwicklungen aus dem aktuellen Newsletter passen genau in dieses Bild und zeigen, wie eng Technik, Preis und Risiko inzwischen verzahnt sind:
- Preisdruck bei Modellen: Wenn DeepSeek sein Modell V4.1 Flash zur Spitzenzeit für 0,30 US-Dollar je Million Eingabe-Tokens anbietet, sinkt die Marge pro Anfrage. Das erschwert es, hohe Infrastrukturkosten über Nutzungsgebühren zu refinanzieren [3].
- Bewertungsabschlag am Aktienmarkt: Nachdem die Chefs von Anthropic, OpenAI und xAI am Wochenende ein langsameres Entwicklungstempo gefordert hatten, verloren am 14.09. Nvidia rund 3, AMD 4 und Intel 6 Prozent – ein Hinweis, dass der Markt Risiken neu einpreist [4].
- Regulatorischer Gegenwind: Verhandler im US-Senat beraten über eine Sorgfaltspflicht („duty of care“) für KI-Entwickler, die katastrophale Risiken verhindern soll. Neue Auflagen können Entwicklungstempo und Kosten zusätzlich beeinflussen [5].
Kredit, Marge und Regulierung ziehen also gerade gleichzeitig an derselben Schraube. Das ist kein Grund für Alarmismus, aber ein guter Grund für Genauigkeit.
5 – Die Investoren-Brille
Ich sage dir nicht, ob du kaufen oder verkaufen sollst – das wäre Anlageberatung, und die mache ich nicht. Aber ich zeige dir, wie du selbst prüfst, wie stark eine Position von diesem Kredithebel betroffen ist.
Depot-Check-Fragen für KI-nahe Positionen:
- Wie finanziert das Unternehmen seinen Infrastruktur-Ausbau – überwiegend aus Cashflow oder überwiegend über Fremdkapital?
- Wie hoch ist die Verschuldung im Verhältnis zum operativen Ergebnis, und ist dieser Wert in den letzten zwei Jahren gestiegen?
- Wie sensibel reagiert das Geschäftsmodell auf Zinsänderungen – gibt es langlaufende Finanzierungen für Rechenzentren?
Kopierbarer KI-Prompt für deine eigene Recherche:
„Fasse aus dem letzten Quartalsbericht von [Unternehmen] zusammen: Wie hoch ist die Nettoverschuldung, wie hat sie sich in den letzten drei Jahren entwickelt, und welchen Anteil der Investitionen finanziert das Unternehmen über Fremdkapital versus Eigenmittel? Nenne konkrete Zahlen aus dem Bericht, keine Schätzungen.“
Checkliste – bevor du eine KI-Infrastruktur-Position hältst oder aufstockst:
- Kenne ich die Fremdkapitalquote des Unternehmens?
- Weiß ich, über welche Laufzeit die größten Kredite laufen?
- Habe ich geprüft, wie die Auslastung der Rechenzentren aktuell ist – nicht nur die geplante?
- Habe ich eine Vorstellung, was ein Zinsanstieg von 1 Prozentpunkt für die Finanzierungskosten bedeuten würde?
Handwerk statt Hype heißt hier: Nicht die Wachstumsstory allein bewerten, sondern auch, wie sie finanziert ist. Ein starkes Produkt mit wackliger Finanzierung ist immer noch eine wacklige Investition.
Quellen
Korrigiert am 15.09.2026, 08:09 Uhr: Die BIS-Zahlen beziehen sich auf Kredite privater Kreditfonds an Tech-Firmen, eine nicht belegte Gesamtsumme wurde entfernt, Kurs- und Preisangaben wurden präzisiert.
[1] BIS Quarterly Review, September 2026: Financing the digital economy – the role of private credit
[2] BIS Bulletin 120: Financing the AI boom – from cash flows to debt
[3] DeepSeek API: Models & Pricing
[4] Los Angeles Times, 14.09.2026: AI shares tumble as industry leaders call for slowdown
[5] Reuters, 14.09.2026: US senators weigh requiring AI giants to commit to preventing catastrophe
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