Meine Einschätzung zum Aufbau der KI-Infrastruktur und dem Geld, das ihn finanziert, ist noch unentschieden. Ich habe das Gefühl, dass es eine Frage des Timings ist. Und das mag ich nie.
Längerfristig bin ich mir sicher, dass KI so transformativ sein wird, wie wir alle glauben. Kurzfristig habe ich das Gefühl, dass es eine Korrektur geben muss, die das bereinigt, denn so kann es nicht ewig weitergehen.
Ich weiß, dass „kurzfristig“ oder „längerfristig“ als Handlungsanweisung wenig hilfreich sind. Aber ich setze mir einen Auslöser, der mir sagt, wann die „kurzfristige“ Phase beginnen könnte. Für mein Risikomanagement halte ich das derzeit für den klügsten Schritt. Denn ich bin bei diesem Thema überhaupt kein Pessimist.
Zeigen Sie den meisten Menschen eine Karte ihrer eigenen Branche, in der sie Experten sind, die so aussieht, würden sie nicht darin investieren. Warum fließt das Geld also weiter? Entweder sehen nicht genug von uns die gesamte Karte, oder wir tragen vielleicht Scheuklappen – angesichts der tatsächlichen und versprochenen Renditen.
Wie die meisten von uns lese ich viele Investment-Newsletter und blättere dann weiter. Seien wir ehrlich: Sie können ziemlich trocken sein.
Einer vom Alternative-Credit-Team von Ares mit dem Titel „In The Gaps“ ist mir wegen einer einzigen Seite im Gedächtnis geblieben. Es ist ein Diagramm. Jede Finanzierung, die innerhalb von zwölf Monaten für KI-Rechenzentren und Chips aufgenommen wurde, dargestellt als Netz, mit Linien, die von jedem Deal zu jedem Unternehmen führen, von dem er abhängt.
Kurzfassung:
• Ares hat in zwölf Monaten weit über 100 Finanzierungen für KI-Rechenzentren und Chips gezählt, die über sieben verschiedene Schuldenmärkte begeben wurden. Dahinter lief das Risiko immer wieder auf dieselben acht Unternehmen hinaus.
• Mehrere dieser Unternehmen sitzen auf beiden Seiten derselben Struktur: Sie zahlen die Miete, garantieren den Gebäudewert am Ende des Leasingvertrags, nehmen Kredite auf und sind gleichzeitig Mieter.
• Ein $14 Mrd. schweres Rechenzentrum, das Sachversicherer nur bis etwa 3 % seines Wertes abdecken, hat Anleihen, die durch seine Mieteinnahmen besichert sind – und diese Anleihen gelten als risikoarm. Dasselbe Gebäude, zwei völlig unterschiedliche Risikoeinschätzungen.
• Jeder Deal auf der Karte, so Ares, beruht auf einer einzigen Annahme: dass die KI-Investitionsausgaben weitergehen.
Die Karte
Stark vereinfachte Nachbildung zur Hervorhebung der Beispiele. Wenn Sie den beiden markierten Linien folgen: i) derselbe Name zahlt die Miete und garantiert das Gebäude ii) derselbe Name verkauft die Chips und garantiert den Kredit.
Jeder Deal für sich betrachtet liest sich natürlich gut. Stellt man sie alle auf eine Seite, wird einem unweigerlich mulmig. Die Linien enden immer wieder in denselben acht Kreisen. Ares hat mehr als 100 Finanzierungen über sieben separate Schuldenmärkte hinweg verfolgt und festgestellt, dass das Risiko stets auf Meta, Oracle, Microsoft, Amazon, Google, Nvidia, OpenAI und Anthropic zurückfiel.
Beide Seiten desselben Deals
Meta zahlt die Miete, die eine Reihe von Anleihen bedient, und garantiert gleichzeitig den Wert des Gebäudes am Ende des Leasingvertrags.
CoreWeave taucht dreimal als Kreditnehmer auf und ist zugleich der Ankermieter, dessen Leasingverträge die Anleihen eines anderen Emittenten stützen.
Nvidia, so Ares, ist auf vier Arten gleichzeitig auf der Karte vertreten: Das Unternehmen begibt eigene Schuldverschreibungen, liefert die Chips hinter den strukturierten Deals, wird als Mieter geführt und steht als Garant hinter den Krediten anderer Unternehmen.
Die Unternehmen sind auch untereinander verdrahtet. Nvidia hat Berichten zufolge OpenAI Mittel zugesagt, das wiederum Rechenleistung von Oracle kauft, die auf Nvidia-Chips läuft. Microsoft, Amazon und Google halten Beteiligungen an den KI-Laboren, an die sie gleichzeitig verkaufen.
Im Kern – und vielleicht vereinfache ich zu stark – läuft für mich alles auf eine einzige Annahme hinaus: dass die KI-Investitionsausgaben weitergehen. Was passiert, wenn eine Phase kommt, in der die KI-Umsätze hinter den dafür getätigten Ausgaben zurückbleiben und gleichzeitig Garantien von denselben Unternehmen gezogen werden – genau in dem Moment, in dem sie am wenigsten zahlen können? Wer springt dann ein? Das ist nicht 2008. Ich sehe für diese Branche keinen verlässlichen Kreditgeber letzter Instanz, so wie es die Regierungen für die Banken waren.
Ein Gebäude, das niemand versichern will
Derselbe Newsletter enthält ein zweites Beispiel. Ares beschreibt ein $14 Mrd. teures Rechenzentrumsgelände in Texas mit Meta als Mieter. Die Sachversicherung ist auf rund 450 Mio. USD gedeckelt, etwa 3 % des Wertes. Versicherer haben sich ein Gelände dieser Größe angesehen und entschieden, dass ein Totalverlust ein zu großes Risiko darstellt, um es abzudecken.
Betrachten wir nun dasselbe Objekt aus Sicht der Anleihen. Fremdkapitalinvestoren haben gegen die Miete, die Meta für das Gebäude zahlt, Kredite mit Investment-Grade-Rating vergeben. Brennt das Gebäude ab, verlagert Meta seine Rechenkapazitäten woanders hin. Die Kreditgeber verlieren das Einzige, was ihnen als Sicherheit diente: einen Mietstrom aus einem Gebäude, auf das sie keinen Anspruch haben und das niemand über 3 % seines Wertes hinaus versichert hat.
Ares bringt es in einem Satz auf den Punkt: „Dasselbe Risiko, das die Versicherungsbranche auf dem Immobilienmarkt als Verbindlichkeit für zu groß hält, um es zu versichern, schluckt sie komplett herunter, wenn es als Investment-Grade-Anleihe daherkommt.“
Oft ist es auf beiden Seiten dieselbe Branche.
Warum das Geld weiter fließt
Wenn die Karte so eindeutig ist, warum kauft dann überhaupt jemand?
Weil Investoren nicht die Karte kaufen. Sie kaufen einzelne Transaktionen darin. Ein Immobilienfonds sieht einen Mietvertrag. Ein Ausrüstungsfinanzierer sieht Sicherheiten. Jeder macht seinen Job gut – gemessen an den Kriterien für dieses eine Puzzleteil.
Ich bin etwas verwundert, warum die Investmentbranche nicht genug darüber spricht. Meine Vermutung: Solange die Kurve weiter nach oben zeigt und jeder Deal die üblichen Due-Diligence-Prüfungen besteht, läuft das Geschäft wie immer weiter. Ich würde mir wünschen, dass der Schnittmenge zwischen Investment- und operativer Due Diligence mehr Bedeutung beigemessen wird. Beide können ihre jeweiligen Risiken effektiv bewerten, aber es sind die Abhängigkeiten zwischen ihnen und über scheinbar separate Investments hinweg, die meiner Meinung nach mehr Prüfung verdienen – und deren Schnittstelle sollte stärker in den Anlageentscheidungsprozess einfließen.
Ares schaut sich auch an, wer kauft. US-Versicherer halten rund 9 Billionen USD an Vermögenswerten, und Rekordverkäufe bei Rentenversicherungen bedeuten, dass sie einen großen Teil davon in „Anleihen mit A-Rating“ stecken müssen. Von den Anleihen, die sie kaufen, wird erwartet, dass jährlich etwa vier von zehntausend ausfallen. So werden sie bepreist. Doch diese Anleihen hängen davon ab, dass eine einzige Branche weiterhin im aktuellen Tempo ausgibt – und ein Umschwung in einem Ausgabenzyklus ist alles andere als ein Vier-in-zehntausend-Ereignis.
Das betrifft nicht nur KI
Dieses Muster ist älter als Rechenzentren. Ares verweist auf die Telekommunikationsbranche im Jahr 2000, als Ausrüster ihre eigenen Kunden finanzierten und eine Technologiegeschichte zu einer Korrelationsgeschichte wurde. Dieselbe Struktur lag der Finanzkrise zugrunde, bei der Konstrukte Risiken eher verschoben als reduzierten. Jedes Mal teilten Dinge, die getrennt wirkten, eine einzige Annahme – und als diese brach, bewegten sie sich gemeinsam.
Das gilt auch im Kleinen. Ein thematischer Korb aus zehn Unternehmen in einer Branche teilt einen einzigen Treiber. Ein globaler Tracker, ein US-Tracker und ein Technologiefonds besitzen dieselbe Handvoll Unternehmen gleich dreifach. Und obwohl Sie viele Instrumente halten, gibt es oft nur ein oder zwei tatsächliche Treiber bzw. unabhängige Wetten.
Ich habe mir noch keine abschließende Meinung gebildet. Was ich habe, ist ein wachsendes Bewusstsein für dieses Umfeld.
Jeder dieser Deals ergibt für sich genommen Sinn. Das Rating, der Mieter, die Miete. Das Problem zeigt sich meiner Erfahrung nach erst durch die Beziehungen und Verflechtungen. Das führt mich zunehmend zu der Ansicht, dass eine Reihe von Chancen, die unabhängiger wirken, als sie sind, oder die akzeptable Trennungsgrade aufweisen, in Wahrheit eine stärkere gemeinsame Grundannahme teilen.
Da ich 2008 in der Branche gearbeitet habe, fallen mir zwangsläufig einige Ähnlichkeiten auf – oder besser gesagt: Vertrautheiten. Hypotheken wurden gebündelt, geratet und an Investoren verkauft, die hochgeratete Papiere kaufen mussten. Jedes Paket sah diversifiziert aus. Darunter basierte ein Großteil dieser scheinbaren Diversifikation auf derselben Annahme: dass die Immobilienpreise landesweit (USA) nicht gleichzeitig fallen würden.
Die Ratingagenturen hatten die Informationen, erkannten sie aber viel zu spät. Die Kriterien betrachteten jedes Paket eher isoliert. Die Vernetzung spielte eine geringere Rolle.
Es ist nicht dasselbe. Das weiß ich. 2008 konnten die Kreditnehmer am unteren Ende nicht zahlen, und die Verpackung verbarg das. Hier können die Unternehmen im Zentrum der Karte sehr wohl zahlen. Sie gehören zu den profitabelsten Unternehmen der Welt.
Das Risiko liegt hier in dem Moment, in dem entschieden wird, weniger auszugeben – was einen Prozess in Gang setzen kann, der Garantien und Leasingverträge auf die Probe stellt, die auf der Annahme aufgebaut wurden, dass die Ausgaben weitergehen.
Sollte das passieren, hängt es von den Finanzierungsstrukturen und den darin enthaltenen Schutzmechanismen ab, wo der Schaden einschlägt. Die kleineren Unternehmen in der Mitte der Karte, darunter ehemalige Bitcoin-Miner und Chip-Vermieter, wirken besonders exponiert. Ein Teil dieses Risikos könnte jedoch über Garantien und Verpflichtungen auf die acht großen Unternehmen zurückfallen.
Was vertraut wirkt, ist der Risikotransfer: eine Annahme, viele Hüllen, jede einzeln bewertet.
Meine Einschätzung
Längerfristig: Entspannt, da ich erwarte, dass KI so bedeutend sein wird, wie die meisten von uns denken.
Kurzfristig: Ich werde die Prognosen zu den KI-Investitionsausgaben beobachten. Wenn zwei oder drei der großen Unternehmen ihre Ausgabenerwartungen über ein bis zwei Quartale hinweg senken, wäre das für mich das erste Signal, dass sich der Investitionszyklus ändern könnte.
Das würde nicht automatisch bedeuten, dass die Finanzierungsstrukturen in Schwierigkeiten sind. Ich würde verstehen wollen, warum sich die Ausgaben verlangsamen und ob diese Verlangsamung beginnt, Druck auf die Umsätze, Leasingverträge und Garantien auszuüben, die die breitere Branche stützen.
Das wäre mein Auslöser, mein Engagement neu zu bewerten – mit dem Ziel, es zu reduzieren, falls die Faktenlage dies rechtfertigt.
Bis dahin bleibt meine längerfristige Einschätzung positiv. Nur den Zeitpunkt der möglichen Korrektur kann ich nicht bestimmen.
Quelle: Ares Management, In The Gaps, Alternative Credit Newsletter, Herbst 2026. Die Angaben zu Finanzierungen, Versicherungsdeckung, Kontrahenten und Finanzierung stammen aus diesem Bericht.
