August 2026
Haftungsausschlüsse und Offenlegung:
Zunächst einmal bin ich kein Technologiegegner. Ich nutze KI als Teil meines Rechercheprozesses sowie zur Unterstützung beim Schreiben und Redigieren. Das Bild in der Kopfzeile wurde mit Grok generiert. Ich bin ein großer Befürworter des technologischen Fortschritts. Dieser Beitrag ist ein Gedankenexperiment darüber, wo der KI-Investitionsboom in Zukunft auf Herausforderungen stoßen könnte. Ich bin optimistisch, was die Aussichten für KI in den kommenden Jahrzehnten angeht, befürchte jedoch, dass zu viel auf große, inkrementelle Fortschritte gesetzt wurde, die sich kurzfristig als schwer erreichbar erweisen könnten. Mein Hauptanliegen ist, dass zu große Teile der amerikanischen Wirtschaft auf eine junge Technologie mit unklaren langfristigen wirtschaftlichen Perspektiven gesetzt haben und dies letztlich der Realwirtschaft und dem Durchschnittsbürger über die Börse und möglicherweise Probleme bei großen Finanzdienstleistungsunternehmen schaden könnte. Zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Textes bin ich mit Put-Optionen auf Blackstone (BX) und SharonAI (SHAZ) short. Ich beabsichtige, basierend auf meinen Anlagezielen und Risikomanagementprinzipien kontinuierlich in diesen Wertpapieren zu handeln. Änderungen meiner Positionierung spiegeln nicht unbedingt eine Änderung der hier dargelegten Gedanken wider.
Die Datenzentren-Staubschüssel
Das Jahr ist 2028. Vor den Toren von Abilene, Texas, ziehen die ersten Familien in ein umgebautes Rechenzentrum. Das Gebäude wurde 2026 als stromversorgte Hülle für Nvidia-GPUs errichtet. Es lief nie über 50 % Auslastung. Nach der Großen Chip-Depression von 2027 stand es ein Jahr lang dunkel da, eine fensterlose Hülle, die für mehr Strom verkabelt war als die gesamte umliegende Stadt. Nach Monaten, in denen unzählige neue Rechenzentrumsprojekte ungenutzt blieben, startete die DSA eine landesweite Kampagne, um sie in bezahlbaren Wohnraum umzuwandeln. Ein Wohnungsbaukollektiv der DSA kaufte das Abilene-Projekt für einen Spottpreis und baute es in bezahlbaren Wohnraum um. Das Angebot war fast zu perfekt. Strom und Wasser waren bereits vorhanden, und die Gebäude ließen sich leicht in Einstiegswohnungen für junge Erwachsene und junge Familien unterteilen. Im Sommer 2028 gibt es Hunderte davon im gesamten alten Datenzentren-Gürtel, von Texas über Louisiana bis Ohio, jedes ein Denkmal für den großen Investitionsboom von 2024 bis 2027, bei dem Billionen für eine junge Technologie mit unsicherem langfristigen wirtschaftlichen Profil ausgegeben wurden.
Die umgebauten Hüllen sind der sichtbarste Teil der Verwüstung. Der verschlungene Kapitalfluss, der sie finanzierte, ist viel schwieriger zu rekonstruieren; ein großer Teil davon landete an einem seltsameren Ort als einem Lagerhaus in Texas – in den Rentenkonten der Durchschnittsamerikaner. Wie es dorthin kam, beginnt mit der großen Finanzierungsmaschine, die von 2024 bis 2027 auf Hochtouren lief.
Der Finanzierungsmotor
Irgendwann im Jahr 2026 überstieg der KI-Ausbau die Bilanzkapazität der Hyperscaler, der Neoclouds und der Grenzlabore, die ihn bisher finanziert hatten. Der Ersatz war eine vielschichtige Finanzierungsmaschine, eine Art Frankenstein aus gehebelten GPUs.
In diesem speziellen Fall beliefen sich die Umsatzzusagen auf etwa 200 Milliarden Dollar. Es war eines der größten Infrastrukturfinanzierungspakete aller Zeiten.
Die Finanzierungsstruktur war so aufgebaut, dass keine einzelne Partei die Chips vollständig in ihrer Bilanz hatte. Morgan Stanley arrangierte ein Private-Credit-Vehikel, finanziert von externen Investoren, das die Chips kaufte und an Anthropic verleaste. So mussten weder Google noch Broadcom die Vermögenswerte direkt in ihren Büchern halten. Die FT verglich es mit der Lieferantenfinanzierung, die Boeing und GE aufbauten, um Flugzeuge und Triebwerke zu verkaufen.
Im Juni 2026 floss die erste Tranche des Kapitals durch die Maschine, als eine Hülle namens Compute SPV für etwa 35 Milliarden Dollar Hardware mit einer Leistung von etwa einem Gigawatt kaufte, das entspricht ungefähr einer Million Chips. Das Geld stammte aus drei Schuldtranchen, die von Apollo und Blackstone verankert wurden. Broadcom garantierte die beiden vorrangigen Tranchen und versprach, den Fehlbetrag zu decken, falls Anthropic die Zahlungen einstellte und die Chips nicht für genug Geld verkauft werden könnten, um die Investoren schadlos zu halten. Diese Garantie, genannt Restwertunterstützung, deckte etwa 30 Milliarden Dollar der 35 Milliarden Dollar ab.
Den vorrangigen Investoren wurde gesagt, ihr Geld sei sicher. Der Grund dafür waren nicht die Chips. Der Grund war Broadcom, das jeden möglichen Fehlbetrag decken würde, falls die Chips nicht genug wert wären. Entfernt man die Garantie, bleibt als Sicherheit ein Lagerhaus voller Hardware und ein Schuldschein eines Start-ups. Diese Vorlage sollte Hunderte Milliarden mehr finanzieren. Im April 2026 erklärte sich Google bereit, Broadcom weitere 3,5 GW an Chips für Anthropic zu verkaufen, und Broadcoms eigene Einreichungen offenbarten Kaufverpflichtungen in Höhe von 128 Milliarden Dollar, mit Lieferungen von 55 Milliarden Dollar im Geschäftsjahr 2027 und 73 Milliarden Dollar im Jahr 2028.
Die Chips brauchten stromversorgte Hüllen, und für Strom brauchte man Jahre für die Genehmigung, also löste die Finanzierung der Hardware nur die Hälfte von Googles Problem. Die andere Hälfte fand es an einem unwahrscheinlichen Ort: den Krypto-Minern, die bereits Strom hatten. Ein kleiner Miner namens TeraWulf war der erste, der eine Google-Absicherung annahm und eine 360-MW-Halle im Bundesstaat New York hinzufügte. Morgan Stanley verpackte Googles Garantie der Leasingzahlungen in eine Anleihe für Baufinanzierung, die 3,2 Milliarden Dollar einbrachte. Google erhielt Penny-Warrants und eine Beteiligung an dem Miner und spielte dasselbe Spiel mit Cipher und Hut 8 in Texas und Louisiana. Laut FT hatte Google zehn Entwicklungen mit 2,4 GW Leistung abgesichert.
Googles Absicherungen brachten das Unternehmen im Falle von Leasingausfällen mit bis zu 44 Milliarden Dollar in die Haftung, während es die Verbindlichkeit in seiner Bilanz mit 815 Millionen Dollar führte. Meta hatte dasselbe mit seinen eigenen Projekten getan. Sein Campus in Louisiana, Hyperion, befand sich in einem Vehikel namens Beignet Investor, das zu 80 Prozent Blue Owl gehörte, das im Oktober 2025 eine einzige Anleihe über 27,3 Milliarden Dollar zu 6,58 % mit einem Rating von A+ verkaufte, die hauptsächlich von Pimco und BlackRock gekauft wurde. Meta hielt die Schulden außerhalb seiner Bilanz, indem es argumentierte, dass es die Kontrolle über das Unternehmen nicht habe, obwohl es der einzige Mieter war. Ernst & Young kennzeichnete dieses Urteil in Metas eigenen Einreichungen als kritischen Prüfungssachverhalt, wobei ein Prüfer feststellte, dass das Urteil anfechtbar sei.
Ein Oracle-Campus in Michigan trug 16 Milliarden Dollar an Schulden, eine Stufe tiefer auf der Kreditleiter, größtenteils eine über 19 Jahre gestreckte Anleihe, die von Pimco verankert wurde, nachdem die Banken sich zurückgezogen hatten. S&P stufte Oracle im Juli 2026 auf BBB- herab, eine Stufe über Ramschniveau. Ein aufkeimender Markt, der Rechenzentrums-Leasingverträge in bewertete Anleihen umwandelte, wuchs von etwa 4 Milliarden Dollar ausstehend im Jahr 2020 auf mehr als 60 Milliarden Dollar im Jahr 2026. Schätzungen zufolge machten KI-bezogene Schulden im Jahr 2025 etwa 30 Prozent der gesamten Nettoemission von Investment-Grade-Unternehmensanleihen in Dollar aus. Der Investment-Grade-Markt wurde zu einer konzentrierten Wette auf KI.
Rechenzentrumsprojekte mit einer Google-Absicherung liehen sich im Frühjahr 2026 Geld zu etwa 7,1 %, während die Neocloud-Betreiber, die um Nvidias Chips herum bauten, etwa 9,3 % zahlten – eine Lücke, die Jefferies als strukturellen Kapitalkostennachteil für alle im Orbit von Nvidia bezeichnete. Das gesamte 200-Milliarden-Dollar-Gebäude ruhte auf einer einzigen Frage: ob Anthropic zahlen konnte. Ein Jefferies-Analyst drückte es klar aus: Eine ganze Welt sei unter einer Handvoll Unternehmen aufgebaut worden, und wenn deren Bereitschaft zu investieren nachlasse, würde sich alles verlangsamen.
Die Sicherheiten
Die gesamte Finanzierungsmaschinerie beruhte darauf, dass die Chips über einen ausreichend langen Abschreibungszeitraum ihren Wert behielten, was sich nicht als zutreffend erwies. Nvidia bringt etwa alle 12 Monate einen neuen Flaggschiff-Chip auf den Markt, und die Käufer schrieben sie über fünf bis sechs Jahre ab. Microsofts Umstellung auf eine sechsjährige Serverlebensdauer im Jahr 2022 fügte in einem Jahr 3,7 Milliarden Dollar Betriebseinkommen hinzu. Alphabet senkte die Abschreibungen um 3,9 Milliarden Dollar. Amazon ging 2025 den umgekehrten Weg, verkürzte die Lebensdauer einiger Server wieder auf fünf Jahre und machte das Tempo der KI dafür verantwortlich.
Nichts Neues unter der Sonne
In den 1970er Jahren überzeugte ein Verkäufer aus Dallas namens Chris Christopher, ein Highschool-Abbrecher, der zuvor Enzyklopädien und später Versicherungen verkauft hatte, Lloyd's of London, eine Police auszustellen, die Computer-Leasingfirmen zahlte, wenn ihre Leasingverträge von Kunden aufgrund von Veralterung gekündigt wurden. Auf der Grundlage dieser Garantie liehen Banken seiner Firma und anderen Hunderte Millionen, um Computer zu kaufen und zu verleasen. Die Maschinen wurden an Unternehmen und Regierungsbehörden verleast, und die Zahlungsströme tilgten die Schulden über sieben Jahre. Wenn ein Kunde zwischen dem vierten und siebten Jahr kündigte, deckte Lloyd's den Restwertverlust. Die Banken hatten zuvor nur für vier Jahre geliehen, weil sie wussten, dass IBM ihre Sicherheiten über Nacht obsolet machen konnte. Die implizite finanzielle Garantie von Lloyd's erweiterte den Finanzierungsmarkt rapide, was aggressives Wachstum im Computer-Leasinggeschäft und damit den Verkauf von Computern befeuerte. Der Finanzierungsmotor ist immer die Schlüsselvariable in einer Blase. Die Party geht in der Regel unvermindert weiter, bis der Finanzierungsmechanismus in Schwierigkeiten gerät.
Etwa 1 Milliarde Dollar an Policen waren ausgestellt, als IBM das Naheliegende tat und die 4300er-Serie ankündigte, schneller und bis zu 30 Prozent günstiger als die bereits im Einsatz befindlichen Maschinen. Die Leasingverträge wurden schnell aufgelöst, und Lloyd's blieb auf einem massiven finanziellen Verlust sitzen. Die eigenen Schadensregulierer sagten den Underwritern, sie sollten 220 Millionen Dollar zurückstellen, und der befürchtete Verlust erreichte eine halbe Milliarde Dollar, der größte in der 291-jährigen Geschichte von Lloyd's bis zu diesem Zeitpunkt. Die IBM-Bilanz hatte stabil ausgesehen. Niemand hatte damit gerechnet, dass IBM die Preise um 30 Prozent senken würde.
Im Nachhinein betrachtet ähnelten so viele der speziell für die Finanzierung von Rechenzentrums-Investitionen entwickelten SPV-Strukturen auf unheimliche Weise der ursprünglichen Restwertgarantie von Lloyd's. Die Kernfrage war immer, was passieren würde, wenn der ursprüngliche Kundenvertrag erneuert werden müsste – wie hoch wäre die Erneuerungsrate für eine 4-5 Jahre alte GPU in einem Markt, der angeblich nicht mehr so stark unter Rechenkapazitätsengpässen leidet? Bei einem bemerkenswerten Geschäft im Sommer 2026 sträubten sich Investoren, einem Compute-SPV Geld zu leihen, bei dem das Erneuerungsrisiko besonders hoch war, da die Erneuerungen bereits in wenigen Jahren anstanden: „Investoren, die über das Geschäft informiert wurden, sagten, sie seien besonders besorgt über die relativ kurze Vertragslaufzeit, die der jüngsten Finanzierung zugrunde lag und die Kreditgeber Erneuerungsrisiken aussetzt.“ Der Fehler war, dass die Gebäude für 15 Jahre verleast waren, während die Kunden für drei bis fünf Jahre unterschrieben. Die Kosten für die Versicherung dieses Kreditnehmers gegen Zahlungsausfall stiegen in einem halben Jahr um etwa ein Viertel. Der Markt hatte langsam begonnen, das Risiko zu bepreisen, bevor Analysten zugaben, dass das Risiko vorhanden war. Es hatte sich offensichtlich versteckt.
Die Lösung bestand darin, eine „Lockbox“ um das SPV zu straffen, sodass kein residualer Cashflow an die Neocloud fließen konnte, bis die Kreditgeber die Hälfte ihres Kapitals zurückerhalten hatten. Obwohl dies als Übergangslösung funktionierte, um das Geschäft und nachfolgende Geschäfte ähnlicher Art abzuschließen, bestand das Problem darin, dass die Neoclouds, als es an der Zeit war, ihre eigenen Unternehmensschuldverpflichtungen zu tilgen, keinen festen Zugang zu den in den SPVs „weggeschlossenen“ Sicherheiten hatten. Die Neoclouds sahen am Ende viel mehr wie gehebelte CLO-Manager aus denn wie Technologieunternehmen. Oder anders ausgedrückt: Sie waren funktional ähnlich wie spezialisierte Banken, die Rechenleistung finanzierten, aber den Investoren ein schnelles EBITDA-Wachstum zeigten, ohne die Kapitalkosten für ihre Hauptzutat – Zinsen und Finanzierung – einzubeziehen.
Moderne Geldtheorie der Rechenleistung
Wenn man alle Compute-Leasingverträge analysierte, floss das Geld letztlich irgendwann durch die Grenzlabore, OpenAI und Anthropic. Viele Monate im Frühjahr und Sommer 2026 wurden Investoren ständig mit Lecks und Gerüchten beeindruckt, wie schnell die annualisierten wiederkehrenden Umsätze (ARR) sowohl bei OpenAI als auch bei Anthropic wuchsen. In einer Folge des All-In-Podcasts wurde berichtet, dass Anthropic eine ARR von 80 Milliarden Dollar überschritten habe. Dann, eines Tages im August, berichtete Bloomberg, dass Anthropic eine ARR von 65 Milliarden Dollar überschritten habe. Eine beeindruckende Leistung, aber weit unter einigen der Zahlen, die von Analysten an der Wall Street in den Raum gestellt wurden. Dann, in derselben Woche, erschien ein Artikel im WSJ mit dem Hinweis: „OpenAIs Umsätze im zweiten Quartal zeigen schwaches Wachstum im Vergleich zu Anthropic“. Derselbe Artikel stellte fest, dass OpenAI im zweiten Quartal 2026 einen Umsatz von 6,7 Milliarden Dollar erzielte. Auch das eine sehr beeindruckende Leistung, aber unter einigen der von Analysten genannten Zahlen. OpenAI verzeichnete im zweiten Quartal ein sequenzielles Wachstum von etwa 18 %. Zweifellos eine beeindruckende finanzielle Leistung, aber sicherlich ließ dies einige Analysten fragen, ob AGI vielleicht etwas langsamer kommen würde als angekündigt. Aber andererseits lag das Problem vielleicht darin, dass der operative Verlust des Unternehmens einschließlich aktienbasierter Vergütung von 9,3 Milliarden Dollar im ersten Quartal auf 12,3 Milliarden Dollar im zweiten Quartal anstieg. Die Verluste wuchsen also fast so schnell wie die Umsätze, was einer annualisierten Verlustrate von fast 50 Milliarden Dollar entspricht.
Das Problem war nicht die absolute Höhe der Umsätze oder gar der Verluste an sich, sondern dass OpenAI Compute-Verpflichtungen in Höhe von über 1 Billion Dollar unterzeichnet hatte, darunter 300 Milliarden Dollar an Oracle und 250 Milliarden Dollar an Microsoft. Die Kluft zwischen seinen Kaufverpflichtungen und seiner Zahlungsfähigkeit war eine Größenordnung. Dasselbe galt auch für Anthropic. Anthropic war anfangs mit aggressiven Compute-Verpflichtungen viel konservativer als OpenAI, aber als es 2026 mit Compute-Engpässen konfrontiert wurde, begann auch es, sich aggressiv zu groß angelegter Rechenleistung zu verpflichten. Der Markt wartete gespannt auf einen Börsengang von Anthropic im Herbst, ebenso wie viele Risikokapitalgeber, die darauf brannten, einmalige Renditen zu sichern. Als der lang erwartete Prospekt von Anthropic endlich veröffentlicht wurde, waren die Investoren schockiert über das Ausmaß der operativen Verluste und darüber, dass das Geschäft ohne aggressive und zahlreiche Anpassungen massiv unrentabel war. Einige alte Hasen gingen so weit, es mit WeWork und dessen berüchtigtem „Community Adjusted EBITDA“ zu vergleichen. Anthropic zog es vor, das „Adjusted EBITDA Gross of Training Costs“ zu zeigen.
Anthropic ging schließlich an die Börse, nachdem es die Größe und Bewertung des Börsengangs mehrfach kürzen musste, und nur mit einer 25-Milliarden-Dollar-Zusage von Nvidia als Absicherung. Der Börsengang war eine Enttäuschung, und die Aktie fiel im ersten Monat um 50 %. OpenAI reichte nie einen Prospekt ein und zog es vor, auf günstigere Marktbedingungen zu warten, die nie eintraten.
Die KI-Maxis hofften, dass „Skalierungsgesetze“ die sogenannte „KI-Schlucht“ beheben würden und dass die Umsätze sich so weit verzinsen würden, bis die Verluste in Unternehmen umschlagen, die groß genug sind, um die Kaufverpflichtungen vollständig zu finanzieren. Ein KI-Forscher, Andrew Ho, bezeichnete die Labore in einem viralen Beitrag nach seinem Rücktritt von einem Grenzlabor im Jahr 2026 als überbewertet. Seine Analogie war ein Laufband. Ein Labor konnte nicht aufhören, das nächste Modell zu trainieren, denn in dem Moment, in dem es aufhörte, wurde sein Produkt zur Ware, und ein günstigeres Open-Source-Modell von Qwen oder Kimi würde dieselbe Arbeit für weniger Geld erledigen. Also mussten die Ausgaben für das nächste Modell weiter steigen, schneller als die Einnahmen, die das vorherige erzielt hatte. Die Verluste waren keineswegs einmaliger Natur. Sie waren die Kosten dafür, an der sogenannten „Grenze“ zu bleiben, und sie wuchsen nur, je teurer die Modelle wurden.
Nvidia investierte in OpenAI, das Nvidia-Chips kaufte, also war die Nachfrage, die dem Ganzen zugrunde lag, nie so unabhängig, wie es schien. Nvidia beteiligte sich an den Neoclouds, die seine Chips kauften, und sicherte die Kapazitäten ab, die sie nicht verkaufen konnten. Es hielt 9 Prozent an Nebius und einen Anteil an xAI. Microsoft besaß ein Viertel von OpenAI und verkaufte ihm Azure. Oracle kaufte Nvidia-Chips, um sie an OpenAI zu verleasen. Geld verließ Nvidia, floss durch ein Start-up und eine Neocloud, kaufte Nvidia-Chips und kam als Nvidia-Umsatz zurück. Bei jedem Sprung verbuchte jemand eine Zahl, die wie frische Nachfrage aussah.
Die Lebensversicherer und die Zentralbank von Nvidia
Die vorrangigen Tranchen dieser Schuldenorgie mussten irgendwo hin, und sie gingen an den einen Käufer, der darauf ausgelegt war, langlaufende Papiere zu halten und nie zum Marktwert zu bewerten: die Lebensversicherer. Im Laufe des vorangegangenen Jahrzehnts hatten sich die großen privaten Kapitalgesellschaften alle intensiv mit dem Asset Management von Versicherungen befasst. Apollo hatte Athene. KKR hatte Global Atlantic. Blackstone verwaltete Corebridge. Blue Owl hatte Kuvare. Brookfield, Carlyle und Ares spielten Varianten desselben Spiels.
Eine Rente ist nahezu eine perfekte Finanzierungsquelle für ein Kreditgeschäft, da der Sparer das Geld jetzt übergibt und es für Jahre nicht ohne Weiteres zurückholen kann, es sei denn, er zahlt eine hohe Rückkaufsgebühr.
Als Apollo einen 3,5-Milliarden-Dollar-Anteil an einem Nvidia-Chip-Deal für xAI anführte oder die Broadcom-Maschine, die Anthropic versorgte, war Athene einer der Orte, an denen die vorrangigen Papiere ihr Zuhause fanden.
Strukturierte Wertpapiere machten bis 2026 etwa 27 Prozent der Portfolios von Private-Equity-verbundenen Versicherern aus, verglichen mit 12 Prozent bei anderen großen Versicherern, und in einigen Fällen verwaltete der Sponsor diese Wertpapiere selbst, so der Finanzstabilitätsrat. Diese Versicherer kontrollierten Versicherungsverbindlichkeiten von fast 900 Milliarden Dollar, gegenüber 67 Milliarden Dollar im Jahr 2012, und erzielten 2023 etwa 35 Prozent der Neuverkäufe von US-Renten. Eine Fitch-Studie ergab, dass 97 Prozent der privat bewerteten Wertpapiere höhere Bonitätsnoten trugen, als die eigenen Analysten der Aufsichtsbehörden vergeben würden, ein Drittel davon um mehr als drei Stufen.
Eines Nachts im August 2026 kündigte Jensen Huang, CEO von Nvidia, einen großen Finanzierungsplan mit den Chefs einiger der größten Finanzdienstleistungsunternehmen der Welt an, darunter Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield Asset Management, Goldman Sachs und KKR. Der Plan sah 500 Milliarden Dollar an Finanzierungen für noch mehr KI-Kapitalinvestitionen vor, um eine neue Anlageklasse zur Standardisierung der Chip-Finanzierung zu schaffen. Das WSJ verglich es mit der Finanzierung von Flugzeugen, Kreditkarten und Hypotheken. Der Hauptunterschied, der nicht diskutiert wurde, war, dass Flugzeuge und Häuser eine Nutzungsdauer von Jahrzehnten haben, GPUs dagegen nur im einstelligen bis niedrigen zweistelligen Bereich. Für einige skeptische Beobachter schien dieser halbgar ausgearbeitete Plan mit wenigen Details wie ein letzter Versuch, die Musik nicht aufhören zu lassen. Zusammen mit der Ankündigung veröffentlichte Jensen eine weitgehend von KI verfasste Notiz, die wenig Sinn ergab, um den Schritt zu erklären.
Der Auslöser
Im Laufe des Sommers 2026 mehrten sich die Gerüchte über einen milliardenschweren Finanzier, der mit Problemen in seinem komplexen Finanzimperium zu kämpfen hatte. Mark Walter war ein Multimilliardär und besaß mehrere erstklassige Sportteams, darunter die LA Dodgers, die LA Lakers und den FC Chelsea. Es kamen Berichte auf, dass Walters Versicherungsfirmen den Anteil ihrer Investitionen, der verbunden war, möglicherweise erheblich falsch angegeben hatten. Berichte hoben Investitionen in Höhe von über 20 Milliarden Dollar hervor, die als verbunden hätten gekennzeichnet werden müssen, aber nicht wurden. Es gab auch zahlreiche Berichte über mögliche laufende strafrechtliche Ermittlungen in dieser Angelegenheit. Eines Tages erschütterte ein Schock gleichzeitig die Sport- und die Finanzwelt: Walter verkaufte die LA Lakers an Josh Kushner und Bob Iger, weniger als ein Jahr nachdem er den Kauf des Teams abgeschlossen hatte. Verkäufe von erstklassigen Sport- und Unterhaltungsvermögenswerten waren an sich schon selten, geschweige denn weniger als ein Jahr nach dem Kauf eines der besten aller Zeiten. Sofort begannen die Leute zu vermuten, dass Walter dringend Liquidität benötigte. Es kursierten auch Berichte, dass Walter zweistellige Renditen für kurzfristige Darlehen mit seiner Beteiligung an Guggenheim als möglicher Sicherheit anbot. Beobachter stellten fest, dass er die verräterischen Anzeichen finanzieller Not zeigte.
Monate später war Walters Imperium in eine Reihe von Klagen sowie zivil- und strafrechtliche Ermittlungen verwickelt. Mehrere Einheiten seines Finanzimperiums mussten schließlich Insolvenz anmelden. Walters enger Mitarbeiter Todd Boehly, der eine ziemlich ähnliche Versicherungsstrategie verfolgt hatte, geriet bald ins Visier der Aufsichtsbehörden und musste ebenfalls viele seiner Schlüsselvermögenswerte in Notverkäufen abstoßen. Die Bedeutung dieses „Versicherungs-Showdowns“ lag in dem, was als Nächstes kam. Finanzminister Scott Bessent war zunehmend besorgt über die Risiken, die sich im Lebensversicherungssystem aufbauten. Nach den Debakeln von Walter und Boehly wandte sich Bessent an eine gemeinsame Sitzung des Kongresses, um seine Einschätzung abzugeben, wie schlimm es werden könnte. Er warnte, dass ohne dringende und aggressive Maßnahmen das Risiko einer globalen Finanzkrise 2.0 bestehe, diesmal nur größer, weil die Zahlen eine Größenordnung größer seien. Bessent forderte sofortige und beispiellose Befugnisse für das Finanzministerium, um die staatlichen Versicherungskommissare bei sogenannten „Problemversicherern“ zu überstimmen. Er bat den Kongress auch um die Genehmigung eines 100-Milliarden-Dollar-„Versicherungsstabilitätsfonds“, um die geordnete Abwicklung und Schließung angeschlagener Versicherer zu unterstützen. Schließlich forderte er die Befugnis, ein Moratorium für sogenannte „verbundene Investitionen“ sowie für risikoreichere „KI-verbundene“ Investitionen zu verhängen, die auf einigen Versicherungsbilanzen erste Anzeichen von Problemen gezeigt hatten. Dies bedeutete, dass die Turbine des Finanzierungsmotors sofort zum Stillstand kam. Alle großen Versicherungsgesellschaften begannen sofort damit, ihr Engagement in „verbundenen Investitionen“ und „KI-verbundenen Investitionen“ in Präsentationen detailliert darzulegen, die Kunden, Investoren, Anleihegläubiger und Aufsichtsbehörden beruhigen sollten. Sie alle kündigten an, bis auf Weiteres alle neuen KI-Investitionen in ihren Versicherungseinheiten auszusetzen.
Die Folgen
Plötzlich begannen andere Schuldinvestoren, einige der Risiken, die sie mit ihren KI-Investitionen eingegangen waren, neu zu bewerten. Einige erkannten, dass sie für den Ertrag von Schuldtiteln Aktienrisiken eingegangen waren. Auch sie begannen, ihr Finanzierungstempo zu drosseln. Geschäfte, die Monate zuvor in Wochen abgeschlossen worden wären, begannen sich über Monate und Monate hinzuziehen oder wurden gar nicht mehr getätigt.
Auch auf der Nachfrageseite zeigten sich Risse. Das Wachstum von Anthropic begann sich abzuflachen, bis es im vierten Quartal einen sequenziellen Umsatzrückgang verzeichnete. Viele Unternehmen, die Monate zuvor Geld mit vollen Händen für KI ausgegeben hatten, um Effizienzsteigerungen zu erzielen, begannen, neue KI-Projekte in Frage zu stellen, nachdem all das Geld keine signifikanten Verbesserungen des Endergebnisses gezeigt hatte. Dann berichtete Bloomberg eines Tages, dass mehrere Neocloud-Compute-Projekte erheblich unter den geplanten Erneuerungsraten lagen und mehrere wichtige Covenants-Tests nicht bestanden hatten, und dass die Kreditgeber mit ihnen verhandelten, um möglicherweise die GPU-Sicherheiten zu beschlagnahmen. Und dann begannen Analysten plötzlich vorherzusagen, dass Nvidia ein zuvor ungehörtes Wachstumsverlangsamen und dann sogar einen Umsatzrückgang im folgenden Jahr erleben würde. Und dann begannen die schlechten Nachrichten wirklich hereinzuströmen.
Mehrere Versicherer begannen aggressiv Kapital zu beschaffen, indem sie alles verkauften, was sie konnten, aus Angst, den Zugang zu den institutionellen Finanzierungsmärkten zu verlieren, die einen erheblichen Teil ihrer Verbindlichkeiten ausmachten. Während sie zuvor weiterhin neue Gelder von Versicherungsnehmern einnehmen und einen Teil dieser Liquidität zur Begleichung bestehender Ansprüche verwenden konnten, versiegte plötzlich der neue Geldfluss aus der Versicherungswirtschaft. Rentner begannen zu hinterfragen, ob Rentenversicherungen sicher seien. Bessent ergriff den außergewöhnlichen Schritt, die FDIC-Garantie auf alle festen Rentenversicherungen auszuweiten. Dennoch bereiteten sich mehrere große Versicherer auf die Einleitung von Insolvenzverfahren vor. Der Aktienmarkt befand sich monatelang im freien Fall, nur vorübergehend gestützt durch kurzlebige und heftige „Bärenmarktrallyes“, die falsche Hoffnung auf Licht am Ende des Tunnels gaben. Präsident Trump verstaatlichte schließlich einige der führenden Labore und wichtigen KI-Infrastrukturbauer, darunter Chipunternehmen, Energieversorger und mehrere Neoclouds.
Die Realwirtschaft spürte ebenfalls die Verlangsamung der Ausgaben. KI-Investitionen (Capex) waren in den Jahren 2026 und 2027 zu einem der größten einzelnen Wachstumstreiber der USA geworden, mit jährlichen Ausgaben von über 700 Milliarden Dollar. Als sich der Trend plötzlich umkehrte, brach das Geschäft aller Unternehmen, die von einem einmaligen Nachfrageboom profitiert hatten, vollständig ein. Unternehmen, die damit begonnen hatten, Flugzeugtriebwerke für Rechenzentren umzurüsten, fanden plötzlich überhaupt keine Käufer mehr. Chiphersteller, Energieausrüstungslieferanten, Bautrupps und Neoclouds wurden ähnlich hart getroffen wie die Glasfaserbauer, als der Telekomboom im Jahr 2001 zusammenbrach. Die Finanzierung war in der Tat zirkulär gewesen, und Kreisläufe funktionieren in beide Richtungen.
Es ist immer noch 2026
Nichts davon ist bisher passiert. Die KI-Investitionsmaschine läuft noch auf Hochtouren, die Ratings wurden nicht herabgestuft, keine Rechenzentrumsanleihen sind ausgefallen, und die Wasseroberfläche sah noch nie besser aus. Es löst eine viszerale, wütende Reaktion aus, es überhaupt zu wagen, die Mathematik in Frage zu stellen. Was, wenn die Nachfrage nach Rechenleistung und Intelligenz tatsächlich nicht unendlich ist? Bedeutet ein Mangel an Rechenleistung nicht, dass es eines Tages einen Überschuss an Rechenleistung geben könnte? Fragen wie diese erhalten wütende, knappe Antworten oder gar keine.
Es gibt keine eindeutigen Beweise dafür, dass die Kombination aus Kapital, Chips und Energie, die durch Hebelwirkung verstärkt wird, nicht wie geplant funktionieren wird. Aber andererseits gab es auch keine Beweise dafür, dass die Immobilienpreise etwas anderes tun würden, als nur geradeaus zu steigen. Vielleicht ist dieses Mal alles anders.
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Quellen:
FT: Krypto-Mining-Rechenzentren für KI in TX und LA gebaut, Janus Henderson: 157 GW angekündigt vs. ~85 GW lieferbar
FT, Ryan McMorrow, „Inside Google's $200bn Wall Street finance machine for Anthropic“, 3. Aug. 2026
Apollo-Pressemitteilung, 9. Juni 2026
CNBC: Meta/Blue Owl $27bn Hyperion, Moody's weist auf ~662 Mrd. USD an außerbilanziellen Leasingverhältnissen hin
S&P stuft Oracle auf BBB- herab, Forbes: Wachstum von Rechenzentrums-ABS
CNBC: Burry über KI-Abschreibung
Amazon (10-K), Silicon Data: H100-Mietindex
Washington Post, John F. Berry, „Lloyds Facing Huge Loss Over Computer Leasing“, 2. Juli 1979, Archivkopie
Fortune: OpenAI $14bn Verlust, HSBC-Fehlbetrag, CNBC: OpenAI setzt auf ~600 Mrd. USD bis 2030 neu an, Altman: $1.4tn / 30 GW,
https://www.ft.com/content/9d2117af-b3ec-4ca4-b00f-6813ab5075ec?syn-25a6b1a6=1
https://x.com/andrewho03/status/2082786931419812338
BIS-Jahresbericht 2026 über zirkuläre Finanzierung
NAIC: Investitionen von Private-Equity-eigenen Versicherern, FSB: Verwundbarkeiten im privaten Kreditmarkt, Mai 2026
Athene Holding Jahresbericht 2025 (10-K), Apollo: $3.5bn für xAIs Valor-Projekt
FSB: Private Kredite, Mai 2026, NAIC-Prüfung, Fitch 97 % Notch-Gap, FSOC 2024: Offshore-Rückversicherung und private Kredite
Treasury FSOC: ~1 Billion USD private Kredite in Lebensversicherern, Hyperscaler-Capex 2026 ~725 Mrd. USD, Anstieg um ~77 %
Chanos: KI-Aufbau hallt die Glasfaserblase wider
https://finance.yahoo.com/markets/stocks/articles/mark-walters-insurer-cutting-6-133456851.html
