Wohin das Geld aus dem KI-Bereich fließt

Ihr Portfolio muss keinen hohen Technologieanteil aufweisen, um stark von künstlicher Intelligenz geprägt zu sein. Der gleiche Ausbau im KI-Bereich kann sich in Halbleiteraktien, Versorgern, Infrastrukturfonds, Industrieunternehmen und privaten Krediten widerspiegeln – manchmal sogar mehrfach im selben Portfolio. Im Jahr 2026 ist es ebenso wichtig geworden, dem Geld zu folgen wie der Technologie.

Amazon rechnet für 2026 mit Investitionsausgaben in Höhe von rund 1.422 Milliarden US-Dollar, wobei ein Großteil davon in die Cloud- und KI-Infrastruktur fließen soll. Meta rechnet mit 1.350–1.450 Milliarden US-Dollar. Bei den größten Rechenzentrumsbetreibern schätzt die Internationale Energieagentur die Investitionsausgaben in diesem Jahr auf über 700 Billionen US-Dollar. Wenn diese Budgets in den Wirtschaftskreislauf fließen, werden sie zu Einnahmen für Chiphersteller, Baukonzerne, Anbieter von Elektrogeräten, Energieversorger und Kreditgeber – lange bevor der Endkunde für eine KI-Anwendung bezahlt hat.

Cloud-Konzerne kaufen Prozessoren und Speicher, mieten oder errichten Rechenzentren, sichern sich Strom und bestellen Kühlsysteme, Transformatoren und Netzwerkausrüstung. Ihre Zulieferer erweitern Fabriken und ihre Baukapazitäten. Banken und private Fonds finanzieren Projekte, deren Umfang die finanziellen Möglichkeiten einiger Betreiber aus eigenen Mitteln übersteigt. Die Endkunden kommen später hinzu – über Cloud-Computing, Software-Abonnements, Werbung und andere auf dieser Kapazität aufbauende Dienste. Ein Familienportfolio kann daher mehrere Ansprüche auf denselben Ausgabenzyklus enthalten, ohne dass mehrere unterschiedliche Anlagethemen gehalten werden müssen.

Das Geld fließt zuerst an die Lieferanten

Prozessoren, Speicher und Netzwerkausrüstung nehmen einen frühen Anteil ein, da die Rechenkapazität bereits vorhanden sein muss, bevor ein KI-Dienst verkauft werden kann. Die Verknappung hat sich über die bekanntesten Prozessoren hinaus ausgeweitet. Die IEA geht davon aus, dass die Engpässe bei Speicher mit hoher Bandbreite mindestens bis Ende 2027 anhalten werden, während der Bau von Rechenzentren die Nachfrage nach Transformatoren und anderen elektrischen Geräten weiter ankurbelt.

Der Lieferant erhält seine Zahlung, noch bevor der Käufer die Rentabilität der Geräte nachgewiesen hat. Cloud-Anbieter bestellen Server, installieren sie und beginnen mit deren Abschreibung, während sich die Kundeneinnahmen erst in den folgenden Jahren ansammeln. Amazon gibt an, dass die Ausgaben für ein Rechenzentrum etwa zwei Jahre vor der Installation der Server und dem Beginn der Einnahmen beginnen, dennoch meldet das Unternehmen weiterhin eine höhere Nachfrage nach Rechenkapazität, als es derzeit bereitstellen kann.

Die Gebäude, in denen diese Server untergebracht sind, ziehen fast ebenso viel Aufmerksamkeit auf sich wie die Chips selbst. Die Bank of America rechnet damit, dass die weltweiten Ausgaben für Rechenzentren im Jahr 2026 rund US$1 Billionen erreichen werden. Neue Anlagen erfordern Grundstücke, Bauarbeiten, Kühlsysteme, Backup-Systeme, elektrische Ausrüstung und einen Anschluss an das Stromnetz; größere KI-Standorte verbrauchen zudem Strom in einem Ausmaß, das früher eher mit Industrieanlagen als mit Bürogebäuden in Verbindung gebracht wurde.

Der Stromverbrauch von Rechenzentren belief sich laut IEA im Jahr 2025 auf etwa 485 Terawattstunden und wird bis 2030 voraussichtlich 950 TWh erreichen. Technologieunternehmen haben darauf mit langfristigen Stromverträgen reagiert und – dort, wo Netzanschlüsse noch nicht ausreichen – in zusätzliche Erzeugungskapazitäten oder eine Versorgung vor Ort investiert. Die Vereinbarung von Google mit Constellation Energy umfasst 3,59 Gigawatt Kernkraft und unterstützt die zusätzliche Leistung bestehender Reaktoren.

Cloud-Unternehmen und Rechenzentrumsentwickler bezahlen Chiphersteller, Bauunternehmen, Lieferanten von Elektroausrüstung und Energieversorger bereits Jahre, bevor sich die Wirtschaftlichkeit der auf dieser Infrastruktur laufenden Software bewiesen hat. Chiphersteller werden bei Lieferung der Ausrüstung bezahlt, Bauunternehmen während der Bauphase und Energieversorger, sobald der Strom fließt, während Infrastrukturbesitzer auf die Auslastung und langfristige Cashflows angewiesen sind, um ihre Investitionen wieder hereinzuholen.

Der Ausbau zieht immer mehr Kreditgeber an

Die größten Technologieunternehmen erwirtschaften nach wie vor enorme Cash-Ströme, doch die Ausgaben für KI beginnen, die Finanzierungsstrukturen in Teilen der Branche zu verändern. Meta gab allein im dritten Quartal 1.434,91 Milliarden US-Dollar für Investitionen aus, während der freie Cashflow in diesem Zeitraum negativ ausfiel. Spezialisierte Cloud- und KI-Unternehmen verfügen über eine deutlich geringere Ertragsbasis und sind stärker auf Banken, Anleihen und privates Kapital angewiesen.

Die Bank of America, Citigroup und Morgan Stanley organisieren eine vorrangige Finanzierung in Höhe von $63 Milliarden US-Dollar für Broadcom-Ausrüstung, die Anthropic für KI-Rechenaufgaben nutzen wird, während Blackstone nachrangiges Kapital bereitstellt. Eine Zweckgesellschaft wird die Hardware kaufen und an Anthropic vermieten, wobei Broadcom einen Teil des Risikos hinsichtlich des zukünftigen Werts trägt. Durch die Transaktion werden Banken, privates Kapital und der Chiphersteller in ein und dieselbe Finanzierungsstruktur eingebunden, noch bevor Anthropic die für die Bezahlung der Rechenleistung erforderlichen Einnahmen erzielt hat.

Die Struktur verteilt eine KI-Investition auf Technologieanbieter, Geschäftsbanken und privates Kapital, bevor sie das Unternehmen erreicht, das die Prozessoren nutzen wird. Ein Family Office muss Anthropic nicht besitzen, um an diesem Risiko teilzuhaben. Das Engagement kann in Form von privaten Krediten, Infrastrukturinvestitionen, Bankschulden oder Wertpapieren des Ausrüstungslieferanten bestehen.

Die Finanzierung beeinflusst zudem, welche Projekte überleben, wenn sich die Annahmen als zu optimistisch erweisen. Liquiditätsstarke Cloud-Konzerne können Phasen geringer Auslastung leichter verkraften als Betreiber, die hohe Zinsbelastungen zu tragen haben. Ein Standort mit einem langfristigen Kundenvertrag, gesicherter Stromversorgung und fest zugesagter Finanzierung befindet sich in einer anderen Lage als einer, der in Erwartung künftiger Nachfrage errichtet wurde.

Diese Unterscheidung zeichnet sich zunehmend auf den Kreditmärkten ab, da die Kreditaufnahme im Zusammenhang mit KI zunimmt. Kreditgeber bewerten den Kunden hinter jedem Projekt, die Laufzeit der Verträge, die Nutzungsdauer der Anlagen und die Höhe der Schulden, die durch den erwarteten Cashflow gedeckt werden müssen. Chips verlieren schneller an Wert als Rechenzentrumsgebäude, wobei die Wirtschaftlichkeit beider von der Auslastung der Rechenkapazität abhängt.

Die Stromversorgung kann ein Projekt noch vor der Finanzierung zum Scheitern bringen. Netzanschlüsse, Transformatoren und Stromerzeugung sind mittlerweile fester Bestandteil des Bauzeitplans geworden, und die Projektentwickler konkurrieren um dieselbe elektrische Infrastruktur, die auch die Fertigungsindustrie, der Transportsektor und die übrige Wirtschaft benötigen. Eine angekündigte Großinvestition sagt daher weniger aus als ein Projekt, bei dem Standort, Finanzierung, Abnehmer und Stromversorgung bereits gesichert sind.

Die Einnahmen müssen nun mit den Investitionen Schritt halten

Das stärkste Argument für den Ausgabenboom ist, dass die Kunden bereits mehr Rechenleistung nachfragen, als manche Anbieter bereitstellen können. Der Umsatz von AWS stieg im zweiten Quartal um 37 Prozent, während Amazon weiterhin Kapazitätsengpässe meldete. Die bestehende Nachfrage verschafft dem Unternehmen eine solidere Ausgangsbasis für seine Investitionen als einem Entwickler, der ein Rechenzentrum ohne feste Mieter errichtet.

Auch KI-Unternehmen erzielen Umsätze in einem Tempo, das noch vor wenigen Jahren unwahrscheinlich schien. Anthropic meldete für das erste Halbjahr 2026 einen Umsatz von $16,29 Milliarden US-Dollar, verglichen mit $4,59 Milliarden US-Dollar für das gesamte Jahr 2025. Die zukünftigen Investitionen in die Infrastruktur belaufen sich jedoch auf Hunderte von Milliarden Dollar.

Ein Teil dieser Ausgaben fließt zurück an Unternehmen, die den Kunden ebenfalls finanzieren oder Anteile an ihm halten. Amazon und Google haben in Anthropic investiert und verkaufen dem Unternehmen gleichzeitig Rechenkapazitäten. Ähnliche Beziehungen entstehen auch anderswo, da Chiphersteller, Cloud-Anbieter und KI-Entwickler sich gegenseitig Kunden, Lieferanten und Kapital sichern.

Die Finanzberichte sollten unter Berücksichtigung dieser Zusammenhänge gelesen werden. Cloud-Umsätze, die von einem KI-Unternehmen erzielt werden, sind zwar nach wie vor Umsätze, doch muss ein Investor auch wissen, wie dieser Kunde seine Ausgaben finanziert hat und wie stark sich die Nachfrage des Anbieters konzentriert hat.

Der Zeitpunkt der Erfassung variiert entlang der Wertschöpfungskette. Ein Halbleiterunternehmen verbucht seinen Umsatz beim Verkauf von Ausrüstung. Bauunternehmen erzielen ihre Einnahmen während der Errichtung der Anlagen. Energieversorger erzielen Einnahmen, sobald der Strom fließt. Kreditgeber erhalten Zinsen gemäß ihren Finanzierungsvereinbarungen. Betreiber von Rechenzentren sind auf Auslastung angewiesen, und Softwareunternehmen benötigen Kunden, die bereit sind, für KI-Dienste so viel zu zahlen, dass die damit verbundenen Rechenkosten gedeckt werden.

Bis 2027 wird ein weiterer Anstieg der Investitionsausgaben weniger aussagekräftig sein als zu Beginn des Ausbaus. Das Umsatzwachstum, die Auslastung und die Cash-Generierung werden zeigen, wie viel wirtschaftliche Aktivität die installierte Kapazität erzeugt.

Was vor 2027 zu tun ist

Beginnen Sie mit dem gesamten Portfolio und nicht mit dessen Technologieallokation. Halten Sie Halbleiteraktien als offensichtliches Engagement im Bereich KI, doch auch Versorger, Hersteller von Elektrogeräten, Infrastrukturfonds, private Kredite und Unternehmensanleihen können vom selben Investitionszyklus abhängig sein. Rechnet man diese Positionen zusammen, ergibt sich ein besseres Bild davon, wie stark das Portfolio von anhaltenden Investitionen in KI abhängt.

Betrachten Sie dann, wo sich die einzelnen Beteiligungen im Geldfluss befinden. Lieferanten mit feststehenden Aufträgen erzielen bereits Umsätze. Infrastrukturbesitzer haben Kapital gebunden und sind über längere Zeiträume von Mietern oder dem Strombedarf abhängig. Kreditgeber sind auf die Fähigkeit des Kreditnehmers angewiesen, seine Schulden zu bedienen. Softwareunternehmen stehen dem Endkunden am nächsten und müssen ihre IT-Leistungen in Umsatz umwandeln.

Die Finanzierung verdient eine gesonderte Prüfung. Vergleichen Sie Ausgaben, die aus dem operativen Cashflow finanziert werden, mit Projekten, die mit einer hohen Verschuldung verbunden sind, und betrachten Sie die Laufzeit der Kundenverträge im Zusammenhang mit der Laufzeit der Finanzierung. Ein dreijähriger IT-Vertrag, der eine wesentlich längerfristige Verschuldung absichert, birgt ein anderes Risiko als ein Rechenzentrum, das für ein Jahrzehnt an einen bonitätsstarken Kunden vermietet wird.

Die Stromversorgung muss nun in derselben Prüfung berücksichtigt werden. Ein Projekt mit gesicherter Stromerzeugung und einem bestätigten Netzanschluss ist weiter fortgeschritten als eines, dessen Fertigstellung von der künftigen Netzkapazität abhängt. Ausrüstungsengpässe können den Zeitplan auch dann noch beeinflussen, wenn die Finanzierung bereits gesichert ist.

Vergleichen Sie schließlich den Umsatz mit dem Kapital, das zu seiner Erzielung erforderlich ist. Das Wachstum im Cloud-Bereich, die Softwareverkäufe, die Auslastung und der freie Cashflow sagen mehr über die Rendite von KI-Investitionen aus als eine weitere Schlagzeile, in der ein höheres Ausgabenbudget angekündigt wird.

Der Ausbau der KI-Infrastruktur zahlt sich bereits für Chiphersteller, Auftragnehmer, Energieversorger und Kreditgeber aus. Die größere Herausforderung liegt nun bei den Unternehmen, die all diese Kapazitäten erwerben: Sie müssen damit genügend Erträge erzielen, um das bereits investierte Kapital zu rechtfertigen.

SO INTERPRETIEREN SIE DIE AI-EXPOSURE VOR 2027

Blicken Sie über Technologieaktien hinaus
Die Ausgaben für KI erstrecken sich auf die Bereiche Versorgungsunternehmen, elektrische Ausrüstung, Infrastruktur, Immobilien, private Kredite und Unternehmensanleihen.

Ermitteln Sie, welchen Anteil die Beteiligung am Cashflow ausmacht
Ein Lieferant mit verbuchten Aufträgen, ein Kreditgeber, der Zinsen erhält, und ein Rechenzentrumsbetreiber, der auf die Belegung wartet, sind mit unterschiedlichen Risiken konfrontiert.

Projekte von Ankündigungen trennen
Kundenverträge, gesicherte Finanzierungen und Stromanschlüsse sagen mehr aus als ein bloßer Investitionsplan.

Prüfen Sie, wie das Projekt finanziert wird
Eine hohe Verschuldung erhöht den Umsatz, der erforderlich ist, damit ein Projekt die Gewinnschwelle erreicht.

Folgen Sie dem zahlenden Kunden
Cloud-Umsätze, Softwareverkäufe, Auslastung und Cashflow zeigen, ob die Infrastruktur genügend Einnahmen generiert, um die Ausgaben zu decken.

DAS WICHTIGSTE

KI-Engagements erstrecken sich mittlerweile weit über den Technologiebereich hinaus. Verfolgen Sie, wer das Kapital erhält, wer es finanziert und wer noch die Rendite erwirtschaften muss.