Morgan Stanley: Globale KI-Schuldenemission 2026 auf Kurs zu 570 Mrd. USD
Kurzfassung
Morgan Stanley prognostiziert: Die weltweite KI-bezogene Schuldenemission verdoppelt sich 2026 auf 570 Mrd. USD. Bis Ende Mai wurden bereits 236 Mrd. emittiert, viermal mehr als im Vorjahr. Hyperscaler planen 700 Mrd. USD Investitionen, Alphabet begab sogar eine 100-jährige Anleihe.
Am 10. Juni veröffentlichte Morgan Stanley einen Bericht mit der Prognose, dass die weltweite KI-bezogene Schuldenemission 2026 rund 570 Milliarden US-Dollar erreichen wird, mehr als eine Verdoppelung gegenüber dem Vorjahr. Bis zum 31. Mai wurden bereits 236 Milliarden USD emittiert, viermal mehr als im gleichen Zeitraum des Vorjahres.
Die Schlussfolgerung ist eindeutig: Selbst die liquiditätsstärksten Technologiekonzerne im Silicon Valley finanzieren den KI-Aufbau nun über Fremdkapital.
100-jährige Anleihe und der größte Euro-Corporate-Bond aller Zeiten
In diesem Jahr gab es einige ungewöhnliche Transaktionen an den Kapitalmärkten.
Alphabet kündigte ein Finanzierungsprogramm über 85 Milliarden USD an und begab im Februar eine 100-jährige Anleihe für KI-Infrastruktur. Eine Jahrhundertanleihe signalisiert, dass Investoren bereit sind, ihr Kapital für einhundert Jahre zu binden, gleichbedeutend mit einer öffentlichen Wette darauf, dass Google 2126 noch existiert und die heute aufgebaute Recheninfrastruktur bis dahin Rendite abwirft.
Amazon agierte in noch größerem Umfang. Zunächst eine Emission von 14 Milliarden Kanadischen Dollar (rund 10 Mrd. USD), gefolgt von einer Euro-Anleihe über 14,5 Milliarden Euro, dem größten einzelnen Unternehmensanleihengeschäft in der Geschichte des Euro-Kapitalmarkts.
Morgan Stanley stellte in seinem Bericht fest, Hyperscaler “verbreitern ihre Investorenbasis durch Nicht-USD-Emissionen”, und die Kursbewegungen am Anleihemarkt würden “überwiegend von Angebotserwartungen getrieben, nicht von makroökonomischen Fundamentaldaten.” Der Markt preist bereits weiteres Angebot ein.
700 Milliarden 2026, eine Billion bis 2027
Alphabet, Amazon, Microsoft und Meta werden zusammen auf Kapitalausgaben von rund 700 Milliarden USD in 2026 geschätzt. Morgan Stanley erwartet, dass diese Zahl 2027 die Marke von einer Billion USD überschreiten wird.
Das Geld fließt in Recheninfrastruktur. Ein Rechenzentrum mit 100.000 H100-GPUs kostet grob geschätzt 2 bis 3 Milliarden USD im Bau, ohne Strom- und Kühlkosten über die Betriebszeit. Bei einem Billion-Dollar-Niveau würden weltweit hunderte Einrichtungen dieser Größenordnung gleichzeitig gebaut.
Zwei Jahrzehnte lang haben Technologieunternehmen ihre Investitionen aus operativem Cashflow finanziert. Die KI-Infrastrukturanforderungen übersteigen dieses Modell nun, der Anleihenmarkt füllt die Lücke.
Chiphersteller wählen einen anderen Weg
Morgan Stanley wies auch auf eine Divergenz hin: Halbleiterhersteller wechseln zu kurzfristigen strukturierten Rückzahlungsvereinbarungen statt langfristiger Anleihen.
Das unterschiedliche Geschäftsmodell erklärt die abweichende Kapitalstruktur. Halbleiterprozesse entwickeln sich alle zwei bis drei Jahre weiter, weshalb ein hundertjähriger Zeithorizont für Chiphersteller irrelevant ist. Kurzfristigere Finanzierungen erhalten die Flexibilität zwischen jedem Technologiezyklus. Beide Modelle operieren in derselben KI-Investitionswelle, aber mit fundamental unterschiedlichen Kapitalbedürfnissen.
Der Kontrast zum privaten Markt
Ebenfalls am gleichen Tag unterstreicht eine verwandte Meldung den Unterschied zwischen öffentlicher und privater KI-Finanzierung. SoftBanks Versuch, 6 Milliarden USD mit seinem 13%-Anteil an OpenAI als Sicherheit aufzunehmen, scheiterte, weil Banken nicht gelistete Aktien für Margin-Zwecke nicht bewerten können, selbst bei einem Papierwert von 852 Milliarden USD.
Hyperscaler können öffentliche Anleihemärkte nutzen, weil ihre Bilanzen transparent sind. Private KI-Unternehmen fehlt dieser Zugang noch, weshalb Anthropic vertraulich einen IPO bei einer Bewertung von 965 Milliarden USD eingereicht hat und OpenAI berichten zufolge ähnliche Schritte plant. Sobald diese Börsengänge vollzogen sind, wird sich die Finanzierungsarchitektur für private KI-Unternehmen grundlegend verändern.
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Weiterführende Lektüre
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Quellen
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