Der KI-Boom entwickelt sich zu einem Finanz-Trend

In der ersten Phase des KI-Booms profitierten vor allem Unternehmen, die knappe Rechenleistung verkauften. Nvidia wurde zum deutlichsten Symbol für diesen Trend, gefolgt von Hyperscalern, Speicherchip-Herstellern und Betreibern von Rechenzentren. Die nächste Phase breitet sich nun auf die Institutionen aus, die den Ausbau finanzieren. Dieser Artikel untersucht, wie sich der KI-Finanzierungszyklus auf Banken, Kreditmärkte und Vermögensverwaltungsportfolios auswirkt; er stellt keine Anlageberatung oder Empfehlung zum Kauf oder Verkauf von Wertpapieren dar.

KI-Infrastruktur erfordert große Mengen an Hauptstadt dass selbst die größten Technologiekonzerne nicht immer bereit sind, solche Vorhaben vollständig aus ihren eigenen Cashflows zu finanzieren. Rechenzentren, hochmoderne Halbleiter, Stromerzeugung, Übertragungsnetze und Kühlsysteme müssen bereits Jahre vor dem Zeitpunkt errichtet werden, zu dem ihre volle wirtschaftliche Rentabilität absehbar ist. Anleiheemissionen, Aktienemissionen, Projektfinanzierungen und Unternehmenskredite rücken immer mehr in den Mittelpunkt des Investitionszyklus.

Die Wall-Street-Banken erheben Gebühren für die Vermittlung dieses Kapitals. Zudem profitieren sie von einer regen Handelsaktivität, großen Börsengängen von Technologieunternehmen und strategischen Transaktionen zwischen Unternehmen, die sich einen Platz in der KI-Lieferkette sichern wollen. Für Vermögensverwalter verändert dies die Anlagelandschaft. Ein Engagement im KI-Zyklus muss nicht mehr zwangsläufig mit den Aktien beginnen und enden, die die höchsten Bewertungen aufweisen.

Der Finanzsektor bietet einen Zugang zweiter Ordnung zu diesem Thema. Auch dieser ist komplizierter, als es auf den ersten Blick erscheint.

Das Kapital hinter der Rechenleistung

Das Ausmaß der geplanten Investitionen hat künstliche Intelligenz zu einem Finanzthema gemacht. Technologieunternehmen geben Anleihen in einem Umfang aus, der früher mit industrieller Expansion, Telekommunikationsnetzen oder staatlichen Infrastrukturprogrammen in Verbindung gebracht worden wäre. Banken arrangieren die Wertpapiere, vertreiben sie an Investoren, stellen Überbrückungsfinanzierungen bereit und beraten bei Übernahmen, die darauf abzielen, Chips, Energie oder Spezialkompetenzen zu sichern.

Diese Aktivitäten schlagen sich in den Geschäftsergebnissen nieder. JPMorgan, Goldman Sachs und Morgan Stanley haben starke Umsätze im Investmentbanking und im Aktienhandel vermeldet, die durch Kapitalbeschaffungsmaßnahmen und die Marktaktivitäten im Zusammenhang mit KI gestützt wurden. In den Quellen wird der Zyklus als so breit angelegt beschrieben, dass er sich auf Finanzierungsinstrumente, Regionen und Branchen auswirkt, wobei davon ausgegangen wird, dass die Investitionsausgaben noch mehrere Jahre lang auf einem hohen Niveau bleiben werden.

Für diversifizierte Portfolios liegt der Reiz auf der Hand. Bankaktien bieten möglicherweise ein Engagement im Volumen der KI-bezogenen Transaktionen, ohne dass der Anleger sich entscheiden muss, welcher Modellentwickler, welche Halbleiterarchitektur oder welche Softwareplattform sich letztendlich durchsetzen wird. Die Bank verdient daran, wenn ein Unternehmen Anleihen emittiert, Aktien verkauft, eine Übernahme abschließt oder sein Kapital umstrukturiert. Sie kann von den Aktivitäten mehrerer konkurrierender Unternehmen profitieren.

Dies erinnert an die alte Beobachtung, dass Anbieter von Werkzeugen während eines Goldrauschs zwar zuverlässig Geld verdienen können, doch die Analogie hinkt. Investmentbanken erhalten nicht von jedem KI-Projekt eine feste Gebühr. Ihre Erlöse hängen von den Marktbedingungen, dem Wettbewerb um Mandate und der Bereitschaft der Anleger ab, neue Wertpapiere aufzunehmen. Ein gut gefüllter Emissionskalender kann schnell leer werden, wenn die Volatilität steigt oder die Bewertungen sinken.

Der Handel hängt daher nicht nur von den Investitionen in KI ab, sondern auch vom Vertrauen in die Kapitalmärkte, die diese Investitionen stützen.

Das Bankengagement ist umfassender als die Gebühren aus dem Investmentbanking

Die großen US-Banken sind keine reinen Beratungsunternehmen. Zu ihren Ertragsquellen zählen das Privatkundengeschäft, die Vermögensverwaltung, der Handel, das Kreditgeschäft und Zahlungsdienstleistungen. KI-bezogene Gebühren können einen Geschäftsbereich beflügeln, während Kreditkosten oder Zinsänderungen einen anderen schwächen.

Diese Diversifizierung kann Banken widerstandsfähiger machen als eng fokussierte Technologieunternehmen. Sie kann aber auch die Anlagehypothese verwässern. Ein Anleger, der eine globale Bank kauft, um in den Bereich der künstlichen Intelligenz zu investieren, übernimmt damit eine Vielzahl von Risiken, die in keinem Zusammenhang miteinander stehen, darunter Kredite für Gewerbeimmobilien, Verbraucherkredite, aufsichtsrechtliches Eigenkapital, Rechtsstreitigkeiten und die Form der Zinsstrukturkurve.

Die Zusammensetzung der einzelnen Institute spielt eine Rolle. Goldman Sachs und Morgan Stanley reagieren empfindlicher auf die Entwicklung an den Kapitalmärkten als eine Universalbank, deren Ergebnisse stark von Einlagen und dem klassischen Kreditgeschäft abhängen. JPMorgan vereint umfangreiche Kapazitäten im Investmentbanking mit einem großen Privatkunden- und Firmenkundengeschäft. Europäische und Schweizer Banken weisen wiederum eine andere Geschäftsstruktur auf, wobei der Schwerpunkt häufig stärker auf der Vermögensverwaltung liegt und sie weniger direkt an den größten US-Technologie-Börsengängen beteiligt sind.

Eine Portfolioallokation in Finanzwerte sollte sich daher eher an der Ertragsstruktur der jeweiligen Bank orientieren als an der pauschalen Behauptung, dass Banken von KI profitieren. Das übergeordnete Thema mag zwar einheitlich sein, doch das wirtschaftliche Engagement unterscheidet sich erheblich.

Der Anleihemarkt könnte einen ruhigeren Weg bieten

Der Anstieg der Anleiheemissionen eröffnet Chancen, die über Bankaktien hinausgehen. Technologieunternehmen mit hoher Bonität nehmen Kredite auf, um Investitionen zu finanzieren und gleichzeitig ihre Liquidität sowie die Flexibilität für die Aktionäre zu wahren. Für Anleiheinvestoren verbinden die Emittenten häufig eine starke Cash-Generierung mit dem Zugang zu strategischen Märkten und umfangreichen Quellen wiederkehrender Einnahmen.

Die Bonität lässt sich nicht aus der AI-Einstufung ableiten. Selbst wenn sich die Renditen aus AI-Investitionen nur langsam einstellen, sind die etabliertesten Emittenten möglicherweise weiterhin in der Lage, ihre erheblichen Schulden zu bedienen. Kleinere Infrastrukturanbieter, Entwickler von Rechenzentren und Zulieferer, die von einem oder zwei Kunden abhängig sind, können ein weitaus höheres Refinanzierungsrisiko bergen.

Auch die Struktur der Verschuldung verdient Beachtung. Eine von einem kapitalstarken Technologiekonzern begebene Unternehmensanleihe ist nicht mit einer Finanzierung gleichzusetzen, die durch ein einzelnes Rechenzentrum, ein Energieprojekt oder ein Start-up-Unternehmen besichert ist, dessen Umsatz von Nachfrageprognosen für die nächsten Jahre abhängt.

Manager im Bereich der privaten Kreditmärkte dürften zunehmend Chancen vorfinden, da Banken, Infrastrukturfonds und Technologieunternehmen auf der Suche nach flexiblem Kapital sind. Diese Kredite bieten möglicherweise höhere Spreads und strengere Auflagen als öffentliche Anleihen. Sie sind jedoch auch mit geringerer Liquidität, einer weniger transparenten Preisgestaltung und einer stärkeren Abhängigkeit von der Bonitätsprüfung durch den Manager verbunden.

Familien, die ihr Engagement über private Märkte ausbauen, sollten klären, worauf das Darlehen letztlich basiert. Auf dem Etikett steht vielleicht „KI-Infrastruktur“; die Rückzahlungsquelle könnte jedoch von einem einzigen Mieter, einem einzigen Stromvertrag oder einer einzigen Prognose zum künftigen Rechenbedarf abhängen.

Die Erlöse aus der Vermögensverwaltung könnten indirekt einen Aufschwung erfahren

Der KI-Zyklus sorgt zudem für die Schaffung und Umverteilung von privatem Vermögen. Gründer, Mitarbeiter der ersten Stunde, Risikokapitalgeber und Führungskräfte halten konzentrierte Beteiligungen an Unternehmen, die kurz vor Liquiditätsereignissen stehen. Großbörsengänge und Sekundärtransaktionen können illiquide Beteiligungen in investierbare Vermögenswerte umwandeln und damit neue Mandate für Privatbanken, externe Vermögensverwalter und Family Offices schaffen.

Die Chancen im Bereich der Vermögensverwaltung beginnen bereits vor dem Börsengang. Führungskräfte benötigen Unterstützung bei der Liquiditätsplanung, der Beleihung privater Aktien, der steuerlichen Koordination sowie Beratung zur Diversifizierung. Nach einer Transaktion erstreckt sich die Arbeit auf den Aufbau des Portfolios, die Unternehmensführung, philanthropisches Engagement und die Nachfolgeplanung.

Banken, die das Investmentbanking mit der privaten Vermögensverwaltung verbinden, sind gut aufgestellt, um Kunden von einem Unternehmensereignis hin zu einer langfristigen Beratungsbeziehung zu begleiten. Diese wirtschaftliche Logik erklärt, warum der AI-Zyklus Finanzinstitute weit über die in einem einzelnen Quartal verbuchten Gebühren hinaus beeinflussen kann.

Für Kunden erfordert diese Regelung Sorgfalt. Eine Bank, die bei der Transaktion beratend tätig war, kann auch versuchen, die Erlöse zu verwalten, Finanzierungen bereitzustellen und Anlageprodukte zu empfehlen. Kontinuität kann von Vorteil sein, insbesondere wenn das Institut die Herkunft und die Auflagen des Vermögens kennt. Dies sollte jedoch nicht davon abhalten, Gebühren, Verwahrungsvereinbarungen und externe Vermögensverwalter zu vergleichen.

Neu gewonnener liquider Vermögenswert ist oft besonders anfällig für übermäßige Konzentration und übereilte Entscheidungen. Ein starker Aktienkurs oder ein erfolgreicher Ausstieg kann zu der Annahme verleiten, dass die ursprüngliche Quelle des Vermögens das dominierende Thema im Portfolio bleiben sollte. Je enger das geschäftliche oder berufliche Leben einer Familie mit der KI verbunden ist, desto stärker spricht dies dafür, ihre finanziellen Vermögenswerte außerhalb desselben Zyklus zu diversifizieren.

Die Kehrseite des Booms zeichnet sich immer deutlicher ab

Das Kapital fließt nicht gleichmäßig durch den Technologiesektor. Unternehmen mit einem Bezug zur KI können nach wie vor Finanzmittel zu großzügigen Bewertungen einwerben, während Unternehmen außerhalb dieses Bereichs mit schwierigeren Refinanzierungsbedingungen konfrontiert sind. Der Originalartikel weist darauf hin, dass Risikokapitalfonds zunehmend nach Käufern für Portfoliounternehmen ohne KI-Bezug suchen, da eine weitere Finanzierung immer schwerer zu rechtfertigen ist.

Auch Banken können von diesem Prozess profitieren. Sie beraten bei Verkäufen, Fusionen und Umstrukturierungen, wenn Unternehmen keine weitere Finanzierungsrunde zu akzeptablen Konditionen aufbringen können. Das Geschäft ist nach wie vor profitabel, doch die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen unterscheiden sich von denen bei der Durchführung eines vielbeachteten Börsengangs.

Portfolioinvestoren sollten diese Divergenz im Auge behalten. KI schafft nicht einfach nur einen neuen Wachstumssektor, sondern lenkt Kapital von Teilen des bestehenden Marktes ab. Unternehmen mit soliden Geschäftsmodellen könnten gezwungen sein, niedrigere Bewertungen hinzunehmen, da sie im Wettbewerb um Aufmerksamkeit und Finanzmittel mit Projekten stehen, die eine stärkere thematische Nachfrage verzeichnen.

Dies könnte letztendlich Chancen in den Bereichen vernachlässigte Software, Gesundheitstechnologie, industrielle Automatisierung oder Verbraucherplattformen eröffnen. Es könnte aber auch Schwachstellen bei Risikokapitalfonds aufdecken, deren frühere Bewertungen von wiederholten Finanzierungsrunden abhingen.

Berichte aus dem Privatmarkt können diese Verschlechterung vorübergehend verschleiern. An den öffentlichen Märkten erfolgt eine tägliche Neubewertung, während private Beteiligungen möglicherweise ihre letzte Bewertung beibehalten, bis eine Transaktion eine Anpassung erzwingt. Familien mit Allokationen in Venture- und Growth-Equity-Anlagen sollten prüfen, inwieweit das Portfolio von Refinanzierungen abhängt, bei welchen Beteiligungen die Nachfrage von Investoren im KI-Bereich fehlt und ob die Manager über ausreichende Reserven verfügen, um diese zu stützen.

Ein breiteres Anlageuniversum beseitigt das Konzentrationsrisiko nicht.

Banken, Anleiheemittenten, Versorgungsunternehmen, Infrastrukturfonds und Private-Credit-Manager bieten mittlerweile verschiedene Möglichkeiten, an KI-Investitionen teilzuhaben. Ein Portfolio kann diversifiziert erscheinen, da die Positionen in verschiedenen Sektoren und Anlageklassen angesiedelt sind.

Ihr zugrunde liegendes Risiko ist möglicherweise nach wie vor dasselbe.

Eine Technologieanleihe, ein Rechenzentrumskredit, eine Versorgungsaktie und eine Investmentbank können alle vom Fortbestehen außergewöhnlicher Investitionsausgaben abhängen. Wenn Unternehmensbudgets gekürzt werden, die Modellprognosen hinter den Erwartungen zurückbleiben oder Energieengpässe den Bau verzögern, können mehrere scheinbar voneinander unabhängige Anlagen gemeinsam an Wert verlieren.

Vermögensverwalter sollten das Engagement eher nach wirtschaftlichen Einflussfaktoren als nach Wertpapierkategorien aufschlüsseln. Direkte Technologie-Beteiligungen sind dabei nur der sichtbarste Teil. Auch die Bereiche Kreditwesen, Infrastruktur, Stromerzeugung, Gewerbeimmobilien und Finanzwerte können indirekt von denselben Annahmen beeinflusst werden.

Dies gilt insbesondere für Unternehmer und Führungskräfte, deren privates Vermögen bereits vom Technologiesektor abhängt. Die Aufnahme von KI-bezogenen Anlagen in öffentliche und private Portfolios kann die Konzentration erhöhen, während gleichzeitig der Eindruck einer Diversifizierung entsteht.

Was Anleger sich jetzt fragen sollten

Der Wandel in der Marktführerschaft verdient eine genauere Betrachtung als die Frage, ob Banken die nächsten Gewinner der KI sein werden.

Anleger sollten ermitteln, inwieweit die Gewinnsteigerung einer Bank auf wiederholbaren Aktivitäten beruht und inwieweit sie auf eine geringe Anzahl außergewöhnlicher Transaktionen zurückzuführen ist. Sie sollten das Engagement an den Kapitalmärkten, die Vermögensverwaltungskapazitäten, das Kreditrisiko und die Bewertung miteinander vergleichen, anstatt den Sektor als ein einheitliches Anlageobjekt zu betrachten.

Anleiheinvestoren müssen zwischen kapitalstarken Unternehmensemittenten und fremdfinanzierten Infrastrukturprojekten unterscheiden. Bei Allokationen auf dem Privatmarkt müssen Laufzeiten, Kundenkonzentration und die Annahmen hinsichtlich der künftigen Nachfrage genau geprüft werden. Familien, deren Vermögen vorwiegend im Technologiesektor konzentriert ist, sollten die KI-Sensitivität ihrer Beschäftigungsverhältnisse, Geschäftsbeteiligungen und Anlageportfolios gemeinsam berechnen.

Der KI-Investitionszyklus hat nun auch das Finanzsystem erreicht. Das erweitert zwar die Palette der Anlagemöglichkeiten, verteilt aber gleichzeitig das wirtschaftliche Risiko auf mehr Teile eines Portfolios.

Die Banken, die diesen Boom ermöglichen, können attraktive Renditen erzielen, ohne den späteren technologischen Gewinner vorhersagen zu müssen. Die Anleger müssen sich dennoch entscheiden, wie lange der Finanzierungszyklus noch andauern kann, wer die Schulden trägt, wenn sich das Wachstum verlangsamt, und ob ihre Bestände wirklich diversifiziert sind – oder ob es sich lediglich um unterschiedliche Ansprüche auf denselben Investitionsschub handelt.