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Die mögliche KI-Blase und der Kreditmarkt:
Ein paar Gedankenanstösse
Existiert sie oder existiert sie nicht? In den letzten Monaten wurde viel über eine mögliche KI-Blase spekuliert. Ein Teil des Marktes ist skeptisch geworden angesichts der immensen Investitionen und einer noch eher untersetzten Ertragsentwicklung bei vielen KI-Firmen. Ob die Blase echt oder fiktiv ist, können wir nicht beurteilen. Wir sehen aber eine zunehmende Verwebung mit dem Kreditmarkt, den wir sehr gut kennen. Einiges stimmt uns vorsichtig, was wir in diesem Blogbeitrag näher erörtern möchten.
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Der Investitions-Boom
Das Jahr 2022 gilt sozusagen als die kambrische Explosion der Künstlichen Intelligenz (KI). Mit ChatGPT wurde der Weltöffentlichkeit eine der ersten massentauglichen KI-Anwendungen vorgestellt. Die Investitionen in KI haben innert kurzer Zeit gewaltige Ausmasse angenommen. Schätzungen gehen davon aus, dass rund USD 2 Billionen bisher in KI und in die dazugehörige Infrastruktur investiert wurden. Zur Einordnung: Das entspricht in etwa dem Bruttoinlandsprodukt von Südkorea. Es wird angenommen, dass bis zum Ende des Jahrzehnts weitere Billionen folgen werden. Spiegelbildlich heisst das aber auch, dass die Erträge aus den KI-Investitionen ebenfalls stark und schnell ansteigen müssen, um eine Rendite abwerfen zu können. Gerade hier sieht man aber ein gemischtes Bild. Einige Firmen und Teilbereiche sehen starke Effizienzgewinne durch KI, allen voran in der IT, der Logistik oder der Fertigungstechnik. In der Breite des Dienstleistungsalltags hat sich die KI aber noch nicht als Gamechanger etabliert. Zwar setzt eine Mehrheit aller Firmen in den OSZE-Ländern eine Form von KI im Betrieb ein, aber weniger als ein Drittel melden wirklich skalierbare Resultate gemäss einer neueren Studie von Reuters. Das wirft ein Schlaglicht auf die Diskrepanz zwischen Investition und Ertrag und hat damit die Diskussion rund um eine allfällige KI-Blase befeuert. Man findet derzeit fast die gleiche Anzahl an Befürwortern und Gegnern einer Blasen-These.
Der Blick in die Geschichte zeigt uns aber, dass der mittlerweile berühmte Gartner Hype Cycle für praktisch jede vergangene Technologie eingetreten ist. Der Gartner Hype Cycle beschreibt den Verlauf einer Technologie über die Zeit. Nach einer Initialphase wachsen die Erwartungen an die Technologie exponentiell an, fallen dann aber in einer Phase der Ernüchterung wieder und stabilisieren sich später auf einem bestimmten Niveau, wenn die Technologie in funktionierende Geschäftsmodelle umgesetzt wurde. Von der Eisenbahnmanie im 19. Jahrhundert, über die Flugindustrie in den 1920ern bis hin zur Dotcom-Blase in den 2000ern wiederholte sich dieses Muster – es erscheint unwahrscheinlich, dass es bei KI diesmal ganz anders sein sollte.
Offen bleibt dabei, wie stark der Hype-Zyklus jeweils ausfällt und auf welchem Niveau sich die Technologie am Ende des Reifeprozesses stabilisiert. Das KI real und transformativ ist, kann niemand bestreiten. Inwiefern aber aus jeder KI-Idee auch ein beständiges Business kreiert werden kann, steht noch in den Sternen.
Ein aussergewöhnlicher Kreditmarkt
Was besonders auffällt seit Ende 2025, ist die Verschiebung der Kapitalbeschaffung von Aktienkapital hin zu Schulden. Im September 2025 hat Oracle als eine der ersten Firmen ein KI-basiertes Firmendarlehen von USD 18 Milliarden platziert. Alleine in den nächsten zwei Monaten sind weitere Schuldpapiere von insgesamt über USD 80 Milliarden platziert worden. Gemäss der Bank Morgan Stanley sollten bis Ende 2026 rund USD 500 Milliarden an neuen Schuldpapieren für den KI-Boom aufgenommen worden sein. Diese Ausgaben werden von allen grossen Playern aggressiv forciert, um im schnelllebigen Wettbewerb um die besten Modelle und die leistungsfähigste Infrastruktur mithalten zu können. Die Geschwindigkeit und die Dimension dieser Verschuldung lässt aber aufhorchen. Nimmt man etwa das erste amerikanische Rettungspaket während der Finanzkrise 2008 von circa USD 700 Milliarden, dann fallen die KI-Schuldpapiere nicht stark davon ab – und damals ging es immerhin darum, eine globale finanzielle Kernschmelze zu verhindern.
Was hinzukommt, sind die zahlreichen Kreisfinanzierungen sowie die massive Kreditaufnahme auf privaten Marktplätzen. Bei den Kreisfinanzierungen (spurious financing) handelt es sich um gegenseitige Investments gleicher oder ähnlicher Marktteilnehmer in die Firma des jeweils anderen. So hat etwa Amazon Anfang Jahr USD 50 Milliarden in OpenAI, den Entwickler von ChatGPT, investiert und OpenAI hat sich seinerseits verpflichtet, in den nächsten acht Jahren rund USD 100 Milliarden in den Webservice von Amazon zu investieren. Wenn daraus mittelfristig keine echten Erträge von Drittkunden entstehen sollten, dann handelt es sich hierbei um blosse Umschichtungen von Aktien- und Fremdkapital ohne wirtschaftlichen Effekt.
Die Kreisfinanzierungen führen natürlich auch zu einem Klumpenrisiko, da Verschiebungen in Profitabilität oder Wachstumsaussichten einer Firma automatisch Korrekturen bei den anderen investierten Firmen auslösen können. Dies wäre an sich nicht weiter bedenklich, wenn es sich nur um reines Aktienkapital handelt, doch durch die massive Aufnahme von Schuldpapieren sind auch Banken und der breitere Finanzmarkt exponiert.
Die letzte Unbekannte sind noch die privaten Marktplätze, die wenig reguliert und beaufsichtigt sind. Es ist davon auszugehen, dass vor allem kleinere KI-Firmen und Start-ups sich grossmehrheitlich über diese Märkte finanzieren (sogenanntes Private Equity und Private Debt). Natürlich kann man den Umfang dieser privaten Marktfinanzierungen nicht abschätzen. Doch lässt sich einiges herleiten aus der Anzahl Firmengründungen. Noch im Jahr 2023 schätzte Reuters die Anzahl der Firmen, die direkt im KI-Bereich tätig waren, auf ein paar Tausend. Heute, nur knappe 3 Jahre später, wird die Zahl auf über 90 000 geschätzt. Fast 500 davon sind Unicorns, also Firmen mit einer Bewertung von bereits über USD 1 Milliarde. Es ist in der Tat fraglich, ob hinter jeder Firma ein Geschäftsmodell steht, das sich auch in reale und nachhaltige Erträge ummünzen lässt. Das heisst auch hier steht einiges an Kapital im Risiko.
Gewitterzeichen am Horizont?
Gerade erst Anfang Juli hat der Konzern Meta bekannt gegeben, dass er überschüssige KI-Rechenleistung bei seinen Zentren Drittkunden verkaufen möchte. Einige Marktbeobachter deuten dies als Signal für überhitzte Investitionen in Rechenkapazitäten. Bau und Betrieb solcher Zentren sind kostspielig. Es ist daher verständlich, wenn Meta diese mit Einnahmen decken möchte. Es wirft aber zugleich die Frage nach zu geringer Auslastung des eigenen KI-Angebots auf. Ein weiteres Fragezeichen hängt auch über den etwas forciert wirkenden Börsengängen von Firmen wie SpaceX, OpenAI und Anthropic: Möchte man die unaufhaltsame Wachstumsstory mit frischem Geld fortführen oder allenfalls noch Kasse machen vor der grossen Korrektur? Ganz so klar lässt sich das Narrativ nicht deuten.
Ob und wann eine allfällige Blase platzt, können wir nicht beurteilen. Falls es aber passieren sollte, dann wird sicher ein relevanter Teil des Kreditmarkts ordentlich durchgeschüttelt werden. Wie stark dies der Fall sein wird, hängt ab vom Umfang der Korrektur. Bei einem regelrechten Crash, also einer Wertkorrektur von mehr als 20 % in kurzer Zeit, ist nicht ausgeschlossen, dass es zu einer gefährlichen Kettenreaktion kommen könnte. Dieses Risiko wurde uns in der Finanzkrise 2008 klar aufgezeigt, wo letztlich nur in einem Teilbereich des amerikanischen Hypothekenmarktes, den Subprimes, grössere Ausfälle entstanden sind. Da aber praktisch die ganze Welt über verschiedene Schulden und Wertschriften mit diesem Teilbereich verbunden war, entstand ein verheerendes Lauffeuer, das den Finanzmarkt an den Rand des Abgrunds brachte.
Die grosse Herausforderung bei einer heutigen Marktkrise läge im geringen Handlungsspielraum der Akteure. In der Finanzkrise sowie während der Corona-Pandemie wurden letztlich private Verluste in staatliche Schulden umgeschichtet. Das hat aber bei vielen Staaten zu rekordhoher Verschuldung geführt, die sie zugleich aus Schutz politischer Befindlichkeiten nicht dezidiert abbauen. Beispielhaft lässt sich das bei Frankreich sehen. Noch 2007, also kurz vor der Finanzkrise, betrug die französische Schuldenquote rund 64 % des BIP. Heute steht sie bei 118 % des BIP – fast eine Verdoppelung in nur 20 Jahren. Gleichzeitig führen die politischen Fraktionen einen Verteilungskampf um die verbliebenen Staatsmittel, anstatt an einer gemeinsamen Schuldenstrategie festzuhalten.
Es ist daher fraglich, ob beim Platzen einer KI-Blase mit grossen Verwerfungen derart verschuldete Staaten schnell stützend eingreifen könnten. Auch der Privatsektor wird kaum Möglichkeiten haben, da er mit weniger Feuerkraft agiert und auch viele Firmen bereits hohe Schulden vor sich herschieben. Wohl könnten die Nationalbanken mit Liquidität das System kurzfristig stützen, danach stünde man aber schnell vor den gleichen Fragen, was man mit den Verlusten und einer drohenden Rezession machen möchte. Hohe Liquidität hat auch in der Finanzkrise 2008 nur den ersten Schock abgefedert. Erst mit den massiven staatlichen Stützprogrammen kam allmählich Vertrauen zurück. Doch wenn diese nicht handeln können, weil sie bereits zu hoch verschuldet sind, könnte das zusätzlich eine Vertrauenskrise auslösen und den Markt noch stärker belasten. Hier würden auch Tiefzinsen nichts mehr helfen, da Investoren in einer solchen Situation sehr hohe Risikoaufschläge verlangen würden.
Früher oder später kämen diese Verwerfungen auch beim hiesigen Hypotheken- oder Firmenkreditmarkt an, da sich dieser letztlich an derselben Börse refinanziert wie der Tech-Sektor. Das Risiko von Kreditausfällen würde steigen, die Zinsen würden aufgrund hoher Risikoaufschläge ansteigen und die Banken würden sehr vorsichtig bei der Kreditvergabe oder Krediterneuerung sein. Für den Schweizer Immobilienmarkt hätte ein solches Szenario deutliche Preiskorrekturen zur Folge, aller Nachfrage zum Trotz. Ohne Stützmassnahmen könnte das Vertrauen in einer Negativspirale weiter erodieren und die Krise erheblich verlängern. Die Grosse Depression von 1929 ist ein mahnendes Beispiel hierfür. Und wie immer müssten die «Schwächsten» der Gesellschaft die grösste Last tragen, was sich angesichts der ohnehin erhöhten Spannungen politisch entladen könnte. Uns ist bewusst, dass wir hier ein extremes Szenario skizzieren. Wir möchten auch nicht in die Rolle der Kassandra schlüpfen, dennoch stimmen uns das atemberaubende Wachstum des KI-Booms und seiner Finanzierung durchaus vorsichtig.
Fazit
KI ist eine transformative, epochale Technologie. Ob das derzeitige Ausmass der Investitionen gerechtfertigt ist und ob sich tatsächlich alles in ertragsstarke Geschäftsmodelle umwandeln lässt, ist bei uns mit gewissen Fragezeichen versehen. Wir denken nicht, dass sich KI dem bekannten Hype Cycle vollständig entziehen kann. Mit zunehmender Skepsis blicken wir vor allem auf die starke Kreditfinanzierung des KI-Booms. Angesichts von Kreisfinanzierungen in Höhe von hunderten Milliarden sowie eines intransparenten Privatmarktes erkennen wir doch einige Risiken am Horizont. Wir wissen nicht, ob es eine KI-Blase gibt und ob sie platzen wird. Sollte jedoch eine grössere Korrektur erfolgen, dürfte der Handlungsspielraum wahrscheinlich klein sein. Denn die meisten Akteure sind bereits derart stark verschuldet, dass sie nur geringfügig mit stützenden Massnahmen eingreifen könnten.
