KI-Boom trifft Konzentrationsgrenzen: Warum Kreditfonds an ihre Limits stoßen

Die zehn größten US-Aktien machten Ende Oktober mehr als 37 Prozent des S&P-500-Index aus. Mega-Konzerne haben in den vergangenen Jahren einen Großteil der Kursgewinne am US-Markt getrieben, sodass Diversifizierung für Aktienportfolio-Manager kein Freund war. Doch während Aktienmanager von wenigen Gewinnern profitieren, funktioniert das Kreditgeschäft nach völlig anderen Regeln: Kreditportfolio-Manager erhalten lediglich pünktlich Zins- und Tilgungszahlungen, profitieren also nicht enorm davon, wenn ihre Schuldner die Welt erobern. Läuft der welterobernde Traum eines Schuldners ins Leere, droht dagegen ein totaler Verlust.

Aus diesem Grund gelten in festverzinslichen Portfolios fast immer strikte Konzentrationsgrenzwerte für einzelne Emittenten. Zum ersten Mal seit langem könnten diese Regeln nun einer wirtschaftlichen Revolution die Bremsen anziehen – dem Aufbau der KI-Infrastruktur.

Die Schätzungen für die Investitionsausgaben (Capex) in KI-Infrastruktur variieren, sind aber groß und werden immer größer. Im März schätzte Goldman Sachs, dass zwischen 2026 und 2031 7,6 Billionen US-Dollar an Kapital für Rechenleistung, Rechenzentren und Energie bereitgestellt werden. Letzte Woche erhöhten die Analysten diese Prognose auf 8,5 Billionen US-Dollar. Jedes Mal, wenn die KI-Unternehmen selbst ihre Pläne vorstellen, scheinen sie noch höher zu klettern. Goldman erwartet, dass 35 Prozent – oder knapp 3 Billionen US-Dollar – des Aufbaus schuldenfinanziert werden.

S&P Global Ratings verdreifachte seine Capex-Schätzungen binnen zwei Jahren

S&P Global Ratings, eine Ratingagentur, die solche Entwicklungen verfolgt, veröffentlichte vor einigen Monaten eine uncharakteristisch mürrische Notiz. Darin wies sie Anleger darauf hin, dass sie ihre Capex-Schätzungen in den letzten beiden Jahren verdreifachen mussten. Jedes Mal, wenn man sich diesen Sektor genauer ansehe, stelle man fest, dass die Capex schneller steige als erwartet, die Finanzierungen komplexer und weniger transparent würden und sich die Renditen auf Investitionen erst nach Jahren realisierten.

S&P rechnet damit, dass die kumulierten Capex-Ausgaben allein bei den sechs größten Hyperscalern zwischen 2025 und 2030 7 Billionen US-Dollar überschreiten werden. Ihre „gemeldete Verschuldung" dürfte bis 2029 nahe bei 1,2 Billionen US-Dollar liegen, gegenüber 330 Milliarden US-Dollar Ende 2025. Die „bereinigte Verschuldung" wird demnach nahe bei 2 Billionen US-Dollar liegen, gegenüber etwas über 200 Milliarden US-Dollar Ende 2025.

Der Unterschied zwischen „gemeldeter" und „bereinigter" Verschuldung besteht im Wesentlichen darin, dass Letztere versucht, alle außerbilanziellen Betriebsleasing-Verpflichtungen, zukünftigen Mietverpflichtungen, Kaufverpflichtungen und Garantien einzufangen sowie etwaige Cash-Bestände abzuziehen. Doch Projekte und Gebäude, zu deren Miete sich Hyperscaler verpflichtet haben, benötigen irgendwoher Finanzierung – und dieses „Irgendwo" sind oft die Kreditmärkte.

Amanda Lynam, Kreditstrategin bei Goldman Sachs, berechnete in einer Notiz letzte Woche, dass „nur" 43 Prozent der bis dato in 2026 ausgegebenen globalen KI-bezogenen Schulden in Höhe von 687 Milliarden US-Dollar direkt von den Hyperscalern emittiert wurden. Der Rest stammt von Chip-Herstellern, Projektfinanzierungen für Datenzentrum- oder Chipfabriken sowie einem kleinen Betrag von KI-nahen Versorgungsunternehmen.

Tom Murphy, Leiter Investment Grade Credit bei Columbia Threadneedle, sagte gegenüber Alphaville, der Pool an Investment-Grade-Kapital sei „relativ statisch". Daher finde die Kreditaufnahme auch dann, wenn sie über Private Credit oder Verbriefungskanäle erfolge, irgendwann „zurück in unser Universum".

Ein bis zwei Billionen US-Dollar sind für den Markt verkraftbar – aus einer Hand jedoch nicht

Werden die Kreditmärkte also in der Lage sein, all diese erhoffte schuldenfinanzierte Mittel aufzunehmen? Da Anleihen regelmäßig Bargeld in Form von Kupons an ihre Inhaber ausschütten und bei Fälligkeit zurückgezahlt werden, befinden sich Anleiheportfolio-Manager in einem nahezu konstanten Einkaufszustand. Infolgedessen ist es völlig normal, dass der Investment-Grade-Anleihemarkt jeden Monat hunderte Milliarden frischer Schulden druckt, ohne Schlagzeilen zu generieren. Angesichts der Investment-Grade-Credit-Spreads, die nahe historischen Tiefs liegen, bittet der Markt wohl sogar um deutlich mehr Emissionen von Unternehmensanleihen.

All dies bedeutet, dass 2 bis 3 Billionen US-Dollar zwar viel Geld klingen, für den Markt über die nächsten Jahre hinweg aber keine wahnsinnige Menge an Schulden darstellen. Aber 2 Billionen US-Dollar von einer Handvoll einzelner Unternehmen, die aus einem einzigen Sektor operieren? Das ist eine andere Sache.

Während einige wirklich große Anlagebesitzer – wie die größten öffentlichen Pensionsfonds und die Mega-Versicherer – ihr eigenes Geld verwalten, geben sie institutionelle Mandate meist an spezialisierte externe Asset-Manager ab. Dabei schließen sie detaillierte Investmentmanagement-Vereinbarungen (IMA), die ihre Grundregeln festlegen. In einer solchen Vereinbarung finden sich Dinge wie der Benchmark, den der Asset-Manager übertreffen muss, vielleicht die erlaubte Tracking-Error-Marge, Emittenten oder Sektoren, die vermieden werden müssen, die Mindestbonität jeder gehaltenen Anleihe und was zu tun ist, falls eine bestehende Position unter dieses Niveau herabgestuft wird.

Die IMA enthält fast immer auch einen maximal zulässigen Anteil des Portfolios, der in Anleihen eines einzelnen Emittenten gebunden werden darf. Diese Zahl variiert tendenziell je nach Bonität des Wertpapiers und oft auch nach dem Sektor des Emittenten, ist aber normalerweise niedrig. Ist der Emittent eine Double-A-Bank, sind bis vielleicht 2 Prozent möglich. Bei einem Triple-B-Industrieunternehmen sind es vielleicht nur 1 Prozent.

Jenseits solcher hart codierten Regeln setzen Asset-Manager Armeen von Quanten und hochentwickelte Portfolioverwaltungssysteme ein, um das Portfoliorisiko besser zu verstehen und zu kontrollieren. Lotfi Karoui, Managing Director bei Pimco, sagte gegenüber Alphaville, die meisten Chief Risk Officers würden in der Praxis wahrscheinlich bevorzugen, deutlich unter jedem 3-Prozent-Indexlimit zu bleiben.

Die größten aktiven US-Anleihenfonds halten maximal zwei Prozent pro Emittent

Als Alphaville den Prospekt von Pimcos größtem dedizierten Kreditfonds prüfte – dem Investment Grade Credit Bond Fund –, fand sich kein hartes maximales Limit pro Emittent. Der Unternehmensemittent mit der größten Exposition lag Ende Juni jedoch gerade unter 2 Prozent des Portfoliowerts. Bei den größten Exposures gegenüber Unternehmensemittenten beim Pimco Income Fund, dem Dodge & Cox Income Fund, Capital Groups The Bond Fund of America und dem Strategic Advisers Fidelity Core Income Fund – den vier größten aktiven US-Anleihenfonds – lagen diese ebenfalls bei oder unter 2 Prozent.

Mehrere Anleger teilten Alphaville mit, dass ihre großen institutionellen Mandate typischerweise maximale individuelle Emittenten-Exposures von 1 bis 2 Prozent haben. Portfolios, die für Versicherungsunternehmen verwaltet werden – die eine besondere Vorliebe für Investment-Grade-Kredit haben und zwischen einem Viertel und einem Drittel des Marktes besitzen –, gehen mit ihren maximalen Emittentenlimits manchmal sogar noch sparsamer um.

Angesichts der Klumpigkeit von Aktienindizes hätte ein tatsächliches oder implizites Maximum von 1 bis 2 Prozent fast jeden aktiven Aktienfondsmanager umgebracht, der gewinnbringende Wetten platzieren wollte. Für Kreditmanager war dies jedoch bisher kein großes Problem. Das liegt teilweise daran, dass aktives Anleiheportfolio-Management weit mehr ist als das Über- oder Untergewichten bestimmter Emittenten-Anleihen im Vergleich zu einem Index – und auch daran, dass der US-Unternehmensanleihemarkt extrem diversifiziert ist.

Die Top-10-US-Unternehmens-Investment-Grade-Emittenten haften für nur ein Achtel der Schulden des öffentlichen Marktes. Die Top 100 machen weniger als die Hälfte davon aus. Die Exposition der Portfolios von Anleihefondsmanagern gegenüber ihren Top-Einzelschuldnern ist oft weniger konzentriert als der öffentliche Markt insgesamt.

Amazon und Oracle fehlen nur noch 65 Milliarden US-Dollar zur Indexspitze

Der US-Investment-Grade-Unternehmensanleihemarkt weist einen Nennwert von rund 10,2 Billionen US-Dollar auf, und 1 bis 2 Prozent davon sind circa 100 bis 200 Milliarden US-Dollar. Heute haften eine kleine Anzahl von Emittenten für mehr als 100 Milliarden US-Dollar. Noch keiner haftet für 200 Milliarden US-Dollar.

Amazon, der Hyperscaler mit dem größten Stapel handelbarer Schulden, macht nur 1,1 Prozent des ICE BofA US IG Corporate Index aus. Kollektiv gesehen machen Hyperscaler und große Chip-Unternehmen nur 5 Prozent aus. Um JPMorgan von seiner Position als IG-Index-Oberhaupt zu verdrängen, müssen Amazon und Oracle jeweils nur weitere 65 Milliarden US-Dollar an Anleihen emittieren. Oracle hat seit dem Datenabruf Ende Oktober bereits weitere 10 Milliarden US-Dollar gedruckt, für sie sind es also nur noch 55 Milliarden.

Unter Verwendung der engen „gemeldeten Verschuldungs"-Projektion von S&P und unter der Annahme, dass diese Schulden in Dollar erfolgen, stehen Amazon, Oracle, Meta und SpaceX auf Kurs, die großen Banken als größte Anleiheemittenten zu verdrängen. Tatsächlich sind alle auf Kurs, das 2-Prozent-Limit zu erreichen oder zu überschreiten, an das sich die meisten Anleihenfonds zu halten scheinen.

Woher soll der Rest des Geldes kommen? Vielleicht von Banken? Vielleicht von speziellen, konzentrierten Hyperscaler-Kreditfonds? Vielleicht von Privatpersonen oder Institutionen, die Geld aus einer anderen Anlageklasse abziehen und in Richtung individueller KI-Finanzkreditnehmer werfen? Vielleicht viel mehr Eigenkapitalemissionen. Eine klare Antwort darauf gibt es nicht.

Während der Credit Spread eines Unternehmens viele Dinge einfängt – Liquiditätsprämie, schwache Sicherheitsmerkmale, allgemeine Risiko-auf-Risiko-ab-Prämien –, wird die Höhe der angebotenen zusätzlichen Rendite üblicherweise als eng mit der Marktwahrnehmung des Kreditrisikos des Emittenten verbunden verstanden. Wenn ein Portfolio-Manager jedoch vollständig mit einem Namen ausgelastet ist und sein Mandatseinhaltungssystem oder Chief Risk Officer ihn davon abhält, einen weiteren Cent an Schulden eines Emittenten zu kaufen, ist Schluss. Das Angebot von etwas oder sogar viel mehr Rendite für neue Anleihen wird das Mandatseinhaltungssystem eines PMs nicht entsperren.

Wenn Portfolio-Manager kollektiv also keinen Platz mehr für einen einzelnen Namen haben, kann der Credit Spread irgendwann höher steigen – nicht weil das Unternehmen kreditunwürdiger wird, sondern einfach, weil ihre Maße voll sind. Eine Verdauungsprämie, wenn man so will. Und dies, haben mehrere Anleger gegenüber Alphaville erklärt, ist die Situation heute.

„Wenn die Hyperscaler der höheren Qualität morgen 50 Milliarden US-Dollar in unserem Markt aufnehmen wollten, müssten wir squinten, um die Veränderung in ihrer Hebelwirkungsmetrik zu sehen", sagte Murphy von Columbia Threadneedle. „Das ist nicht der Punkt. Es geht nicht um die Fundamentaldaten. Es geht um die Skalierung dieser Emission, die kommt."

KI-bezogene Emittenten handeln bereits breit zum Durchschnitt ihrer Ratingkategorie

Ein von Alphaville erstelltes Diagramm zeigt den durchschnittlichen Spread jedes Emittenten im ICE BofA Investment Grade Corporate Bond Index, aufgeteilt in vier breite Ratingkategorien. Die Hyperscaler und KI-Chip-Unternehmen wurden rosa eingefärbt, skaliert nach ihrem gesamten Nennwert, und der durchschnittliche Spread und die Laufzeit aller ihrer Schulden berechnet.

Jeder KI-bezogene Emittent handelt breit zum Durchschnitt seiner Ratingkategorie. Ein Teil davon mag daran liegen, dass die Leute die Ratings nicht glauben. Aber jeder Asset-Manager, mit dem Alphaville sprach, betonte, dass ein großer Teil dieses zusätzlichen Spreads aus dem Verständnis resultiert, dass die Portfolios an Raum verlieren. Murphy fasste die Stimmung zusammen: „Noch niemand ist voll, aber ich denke, dass die Leute in einem Jahr voll sein werden."

Anleger wiesen zudem darauf hin, dass das Aufkleben verschiedener Emittenten-Labels auf KI-Infrastruktur-Schulden, die außerbilanziell über Leasingverträge an Datenzentrum-Entwickler akkumuliert werden, das Konzentrationsproblem nicht wirklich löst. Die meisten anspruchsvollen Anleger haben Risikosysteme, die durch die Komplexitäten eines Datenzentrums-Finanzierungsdeals hindurchblicken, um das Mieter-Risiko herauszufiltern. Schließlich kann das einzige Bargeld, das ein Datenzentrumsprojekt zurückzahlt, vom Mieter stammen – Google, Amazon, Microsoft, wer auch immer. Kauft ein Portfolio-Manager Datenzentrums-Projektfinanzierungsschulden, ordnen er und seine Risikomanager die Exposition in die Spalte „maximale Expositionsgrenzen für einzelne Verpflichtete, die an den Mieter gebunden sind" ein – zusammen mit allen senior unsecured Bonds dieser Firma.

Zusätzlich begrenzen die meisten Anleger ihre kollektive Exposition gegenüber gemeinsamen Risikofaktoren auf einen bestimmten Teil ihres Gesamtportfolios. Ein Senior-Investor nannte als Beispiel, dass Versicherungsportfolios bis zu maximal 5 Prozent ihrer Vermögenswerte in KI-Finanzierungsstrukturen investieren könnten. Die General Accounts der US-Lebensversicherer halten Vermögen von rund 6 Billionen US-Dollar, Schadenversicherer überwachen weitere 2,7 Billionen US-Dollar. 5 Prozent davon ergeben nur 435 Milliarden US-Dollar – weniger als der gesamte Anstieg der bereinigten Hyperscaler-Verschuldung im kommenden Jahr gemäß Prognosen von S&P Global und nur ein klein wenig mehr als Goldmans Prognose für die direkte Hyperscaler-Emission im Jahr 2027.

Meta sichert Kapital, bevor Konkurrenten die Finanzierungsoptionen sättigen

Infolgedessen gibt es einen ziemlichen Wettlauf, neue Anleihen und Kredite in den Primärmarkt zu bringen. Meta legte dies in einem jüngsten Antrag dar und erklärte, dass „der Zeitpunkt wichtig ist, um Kapital zu sichern, bevor Konkurrenten verschiedene Finanzierungsoptionen sättigen … um das gleiche KI-Wachstum zu finanzieren". Meta fuhr fort: Während das Unternehmen derzeit über ausreichende Kapitalressourcen für seine aktuellen Bedürfnisse verfüge, wäre es klug, dies zu tun, bevor noch mehr Unternehmen verfügbares Kapital auf dem Markt absorbiert hätten. Infolgedessen sind die Credit Spreads bei Hyperscalern und großen Chip-Unternehmen explodiert.

Bereits am 02.10.2026 berichtete aktien.news, dass die Hyperscaler der Welt so viel Kapital wie möglich aufnehmen, um die für den KI-Boom benötigten Rechenzentren zu bauen, und dass gigantische Unternehmen wie Amazon und Meta enorme Summen am Kapitalmarkt aufnehmen müssen. Am 04.10.2026 folgte der Bericht, dass Anleger verstärkt nach Wegen suchen, ihre Portfolios gegen eine zu starke Konzentration auf KI abzusichern, weil Finanzmärkte und US-Wirtschaft zunehmend von der Gesundheit des KI-Sektors abhängen. Bereits am 30.09.2026 warnte die US-Investmentgesellschaft KKR vor erheblichen Schwankungen an den globalen Kreditmärkten, sollte der KI-Sektor in einen Abschwung geraten, und benannte die wachsende Verflechtung des Investment-Grade-Marktes mit der KI-Branche als zentrales Risiko. Am 07.06.2026 berichtete aktien.news zudem, dass DoubleLine Capital und Oaktree Capital Management gezielt Schuldtitel kaufen, die einem potenziellen Kreditabschwung im Zuge des KI-Investitionsbooms standhalten können.

Die Knappheit entsteht in den Portfolios, nicht in den Bilanzen der KI-Konzerne

Für deutsche Privatanleger ist die entscheidende Erkenntnis, dass die Knappheit nicht bei den Fundamentaldaten der KI-Konzerne liegt, sondern bei der Aufnahmefähigkeit der Portfolios. Ein Anleihefonds, der einen Emittenten bereits an der Mandatsgrenze hält, kann selbst bei deutlich höherer Rendite nicht nachkaufen. Steigende Spreads bei KI-Anleihen müssen daher nicht zwingend eine Verschlechterung der Bonität signalisieren, sondern können Ausdruck einer Verdauungsprämie sein. Wer in Rentenfonds mit Schwerpunkt US-Investment-Grade investiert ist, sollte die Emittentenkonzentration im Blick behalten – nicht nur die Ratingstruktur.

Goldman Sachs erwartet bis 2031 einen Kapitalbedarf von 8,5 Billionen US-Dollar

Die Prognosen der beteiligten Häuser deuten auf einen weiteren Anstieg: Goldman Sachs erwartet 8,5 Billionen US-Dollar Kapitalbedarf zwischen 2026 und 2031, S&P Global rechnet mit kumulierten Capex von über 7 Billionen US-Dollar bei den sechs größten Hyperscalern zwischen 2025 und 2030 sowie einer bereinigten Verschuldung nahe 2 Billionen US-Dollar bis 2029. Ob Banken, spezialisierte Hyperscaler-Kreditfonds, Umschichtungen aus anderen Anlageklassen oder zusätzliche Eigenkapitalemissionen die Lücke schließen, ist offen. Murphy erwartet, dass die Portfolios in einem Jahr voll sein werden.

Drei Fachbegriffe ordnen die Debatte um KI-Anleihen ein

• Credit Spread: der Renditeaufschlag, den Anleger für eine Unternehmensanleihe gegenüber einer Staatsanleihe verlangen.
• Investmentmanagement-Vereinbarung (IMA): der Vertrag zwischen Kapitalgeber und Asset-Manager, der Benchmark, Bonitätsvorgaben und Emittentenlimits festlegt.
• Bereinigte Verschuldung: eine Kennzahl, die außerbilanzielle Verpflichtungen wie Leasing-, Miet- und Kaufverpflichtungen sowie Garantien einbezieht und Cash-Bestände abzieht.