Was der Boom bei der KI-Infrastruktur für Anleger an den Kreditmärkten bedeuten könnte

KI bestimmt nicht nur die Entwicklung an den Aktienmärkten, sondern gewinnt auch an den Kreditmärkten zunehmend an Bedeutung. Die enormen Infrastrukturausgaben, die für den Ausbau der KI erforderlich sind, befinden sich zwar noch in einem frühen Stadium, ihre Auswirkungen auf die Kreditmärkte sind jedoch bereits erkennbar: eine zunehmende Kapitalintensität, ein wachsendes Kreditangebot und eine immer größere Streuung zwischen Sektoren und Emittenten.

Für Anleger wird die Herausforderung unseres Erachtens darin bestehen, zwischen Unternehmen zu unterscheiden, die KI-bezogene Investitionen in nachhaltige Erträge ummünzen können, und solchen, denen dies nicht gelingt. Eine sorgfältige Analyse der Kapitalallokation, der Finanzierung und der Umsetzungsrisiken dürfte von entscheidender Bedeutung sein, während KI-Investitionen zu einem immer wichtigeren Faktor für die Marktentwicklung werden.

Auswirkungen auf das gesamte Spektrum der Kreditmärkte

Die Ausgaben für KI-Infrastruktur stützen zwar die Kreditnachfrage insgesamt, die Implikationen für Anleger unterscheiden sich je nach Sektor jedoch erheblich:

• Investment-Grade-Anleger konzentrieren sich auf das Gleichgewicht zwischen Wachstum und zunehmender Kapitalintensität;
• High-Yield-Anleger beobachten eine zunehmende Streuung zwischen Emittenten, die von KI profitieren, und solchen, deren Geschäftsmodelle durch KI unter Druck geraten;
• Private-Credit-Anleger prüfen Möglichkeiten zur Finanzierung kritischer Infrastrukturprojekte; und
• Anleger in verbriefte Schuldtitel legen den Schwerpunkt auf die Transaktionsstruktur und die Rückzahlungsannahmen.

Infolgedessen differenzieren sich die Anlagechancen an den Kreditmärkten zunehmend. Das Hauptthema ist dabei eher die Streuung als ein einheitliches Risikobild.

Unternehmen, die unmittelbar mit dem Ausbau der KI in Verbindung stehen, beispielsweise Hyperscaler, Halbleiterfirmen und Infrastrukturanbieter, profitieren im Allgemeinen von einem stärkeren Wachstum und in einigen Fällen auch von sich verbessernden Fundamentaldaten.

Unternehmen, die hohe Investitionen tätigen müssen, um wettbewerbsfähig zu bleiben, sehen sich jedoch mit einer differenzierteren Lage konfrontiert. Ist ungewiss, wie sich die Investitionen monetarisieren lassen, können hohe Investitionsausgaben die Cashflows belasten und die Verschuldungskennzahlen verschlechtern. Diese Divergenz dürfte die Streuung innerhalb der Investment-Grade-Märkte verstärken, was die Bedeutung einer Analyse auf Emittentenebene sowie einer disziplinierten Kapitalallokation unterstreicht.

Finanzierungsbedarf und Marktbeschränkungen

Aufgrund der hohen Investitionen in KI entsteht ein signifikanter laufender Finanzierungsbedarf. Große Technologieunternehmen zählen bereits heute zu wichtigen Emittenten von Schuldtiteln. Der anhaltende Kapitaleinsatz dürfte dafür sorgen, dass das Angebot auf einem hohen Niveau bleibt. Auch wenn viele Emittenten über solide Bilanzen verfügen, ist der Finanzierungsbedarf im gesamten Ökosystem beträchtlich.

Bemerkenswert ist, dass dieser Investitionszyklus – zumindest derzeit – weniger empfindlich auf kleine Zinsänderungen zu reagieren scheint als frühere Zyklen. Projekte werden häufig anhand hoher Hurdle Rates und langfristiger strategischer Annahmen bewertet. Infolgedessen ist es wahrscheinlicher, dass Investitionsengpässe über marktbasierte Kanäle, wie etwa die Nachfrage der Anleger, Spread-Entwicklungen oder Bewertungen an den Aktienmärkten, entstehen als durch die Politik der Zentralbank allein.

Abbildung 1 zeigt den steilen Anstieg der Anleiheemissionen im direkten Zusammenhang mit Rechenzentren in verschiedenen Marktsegmenten. Zusammengenommen verdeutlichen diese Trends den enormen Finanzierungsbedarf, der zur Unterstützung des KI-Ausbaus erforderlich ist.

Abbildung 1

Umsetzungsrisiken und Engpässe in der Lieferkette

Mit zunehmendem Investitionsvolumen treten die Risiken bei der Umsetzung immer deutlicher zutage. Für den Bau von Rechenzentren sind komplexe Lieferketten erforderlich, zu denen unter anderem Halbleiter, Stromversorgungsanlagen und Fachkräfte gehören. Engpässe in einem dieser Bereiche können dazu führen, dass sich Projekte verzögern, oder die Kosten in die Höhe treiben.

Für Anleger an den Kreditmärkten bringen diese Einschränkungen das Risiko uneinheitlicher Ergebnisse mit sich. Selbst Unternehmen mit starker Nachfrage sehen sich mitunter mit betrieblichen Herausforderungen konfrontiert, die sich auf das Ergebnis und den Cashflow auswirken können. Die Umsetzungskompetenz dürfte daher zu einem noch wichtigeren Faktor für die Performance werden.

High Yield: KI sorgt für Wachstum – und für Kreditausfälle

An den High-Yield-Märkten untermauert der Ausbau der KI das Thema widerstandsfähiger Spreads bei einer gleichzeitig zunehmenden Streuung. Trotz der makroökonomischen Unsicherheit sind die Spreads bislang relativ eng geblieben. Dies deutet auf eine anhaltende Nachfrage nach regelmäßigen Einkünften sowie auf ein vergleichsweise günstiges Umfeld hin.

Gleichzeitig werden die Chancen immer vielfältiger. Insbesondere in den Segmenten mit niedrigerem Rating nimmt die Streuung zwischen den Emittenten immer weiter zu. Dies ist sowohl auf branchenspezifische Entwicklungen als auch auf die uneinheitlichen Auswirkungen von KI-Investitionen zurückzuführen. Während Investitionen im Bereich der künstlichen Intelligenz das Wachstum mancher Unternehmen fördern können, erhöhen sie bei anderen die Kapitalintensität oder bringen das Risiko von Disruptionen mit sich.

Das Ergebnis ist ein Markt mit sehr unterschiedlichen Entwicklungen auf Emittentenebene. Die Spreads könnten zwar in einer engen Bandbreite bleiben, solange es nicht zu einem Abschwung kommt. Die größere Streuung unterstreicht jedoch die Bedeutung einer selektiven Positionierung und einer Bottom-up-Kreditanalyse. Zudem sind es im High-Yield-Segment häufig nicht die traditionellen Technologieunternehmen, die mit dem Thema KI verbunden sind. Zu den Unternehmen, die hiervon profitieren, zählen zunehmend unabhängige Stromerzeuger, Energieversorger, Anbieter von Telekommunikationsinfrastruktur sowie Industriezulieferer, die den Ausbau der KI unterstützen.

Private Credit: Die Mautstellen der KI-Wirtschaft

Der Ausbau der KI hat auch Auswirkungen auf die Private-Credit-Märkte, da die Finanzierungsnachfrage die Kapazitäten der öffentlichen Märkte möglicherweise übersteigt. Im Zuge der Investitionen von Unternehmen in Infrastruktur könnte privates Kapital bei der Finanzierung umfangreicher, komplexer oder weniger für die Emission herkömmlicher Anleihen geeigneter Projekte eine immer größere Rolle spielen.

Die zunehmende Bedeutung privater Kredite wirft Fragen hinsichtlich der Underwriting-Standards und der Risikoselektion auf. Mit zunehmenden Kapitalzuflüssen in diese Anlageklasse müssen Anleger Transaktionen, die durch nachhaltige Cashflows gestützt werden, von solchen unterscheiden, die einem höheren Umsetzungsrisiko oder optimistischen Wachstumsannahmen ausgesetzt sind.

Wie in anderen Segmenten der Kreditmärkte auch können Investitionen im Bereich der KI attraktive Chancen für private Kreditgeber eröffnen. Angesichts des zunehmend kapitalintensiven Umfelds erfordern sie jedoch eine strenge Disziplin – sowohl bei der Risikoprüfung als auch bei der Strukturierung. Da die Nachfrage nach Finanzierungen weiter steigt, könnte die Fähigkeit, Transaktionen durchdacht zu strukturieren, zu einem immer wichtigeren Unterscheidungsmerkmal werden. Eine sorgfältige Strukturierung und angemessene Absicherungsmaßnahmen können dazu beitragen, das Verlustrisiko für Kreditgeber zu mindern. Gleichzeitig können sie so an attraktiven langfristigen Finanzierungsmöglichkeiten partizipieren.

Verbriefte Schuldtitel: Sicherheiten sind entscheidend

Investitionen in KI eröffnen zwar Chancen an den Märkten für verbriefte Schuldtitel, unterstreichen aber auch die Bedeutung der Struktur und Qualität der Sicherheiten. In Bereichen, die mit der Finanzierung von Rechenzentren und Infrastruktur zusammenhängen, prüfen Anleger immer häufiger, ob die prognostizierten Cashflows und die Annahmen bezüglich der Anschlussfinanzierung wie erwartet eintreten werden.

Eine wichtige Sorge ist, dass manche Transaktionen auf Basis optimistischer Rückzahlungspläne bzw. Refinanzierungsannahmen strukturiert werden. Kommt es bei Projekten zu Verzögerungen, zu Problemen in der Bauphase oder zu einer langsamer als erwarteten Cashflow-Generierung, besteht für Anleger unter Umständen ein erhebliches Risiko einer Verlängerung der Finanzierungs- bzw. Kapitalbindungsdauer. In diesen Fällen können die nominalen Renditen strukturelle Schwachstellen verschleiern, wenn die Finanzierungsbedingungen in hohem Maße von günstigen zukünftigen Marktbedingungen abhängig sind.

Infolgedessen legen Anleger in verbriefte Schuldtitel größeren Wert auf die Transaktionsstruktur, die Absicherung gegen Verluste und die Beständigkeit der zugrunde liegenden Cashflows, anstatt einfach nur auf ein Engagement im Bereich des KI-bezogenen Wachstums zu setzen. Die Anlagechancen sind nach wie vor attraktiv, die Unterscheidung zwischen gut konzipierten und aggressiv strukturierten Transaktionen wird aber zunehmend wichtiger.

Struktureller Wandel an den Kreditmärkten

Der KI-Investitionszyklus befindet sich zwar noch in einer frühen Phase, seine Auswirkungen auf die Kreditmärkte werden jedoch immer deutlicher. Diese Entwicklung stellt einen strukturellen Wandel zu einer höheren Kapitalintensität dar. Sie ist eine wachsende Quelle neuer Kreditfinanzierungen und ein entscheidender Faktor für die Streuung zwischen den verschiedenen Sektoren und Emittenten. Für Anleger ergeben sich dadurch bedeutende neue Chancen. Eine sorgfältige Analyse der Kapitalallokation, der Finanzierung und der Umsetzungsrisiken wird jedoch von entscheidender Bedeutung sein, während sich der Zyklus weiterentwickelt und die Entwicklungen an den Kreditmärkten zunehmend prägt.