Amazon, Microsoft, Meta & Co. pumpen historische Summen in den KI-Ausbau – und greifen dabei immer stärker auf Fremdkapital zurück. Goldman Sachs zeigt, was das für die Kreditmärkte bedeutet.

Die US-Großbank Goldman Sachs warnt vor einer Schuldenorgie: Der Ausbau der KI-Infrastruktur erreicht ihrer Meinung nach Dimensionen, die selbst gut gefüllte Unternehmenskassen an ihre Grenzen bringen. Die fünf größten Hyperscaler – Amazon, Alphabet, Meta Platforms, Microsoft und Oracle – gaben 2025 zusammen rund 405 Milliarden US-Dollar für Investitionen aus. Für 2026 rechnet Goldman Sachs mit einem Sprung auf etwa 750 Milliarden Dollar, für 2027 mit bis zu 1,2 Billionen Dollar.

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Amazon, Microsoft, Meta: Milliarden für KI

Ein zunehmend großer Teil dieser Summen wird fremdfinanziert. 2025 lag der Anteil der über Anleihen finanzierten Investitionsausgaben bei rund 26 Prozent. Goldman Sachs erwartet für 2026 einen Anstieg auf etwa ein Drittel – und für 2027 einen Höchststand von 35 Prozent.

Amanda Lynam, die bei Goldman Sachs Leiterin für Credit Strategy Research ist, bezeichnete die KI-Schulden in einem am 3. August 2026 veröffentlichten Podcast-Gespräch der Reihe „Goldman Sachs Exchanges" als derzeit dominierendes Thema an den Kreditmärkten. Denn die Investitionsausgaben nähern sich dem operativen Cashflow der Unternehmen so schnell an, dass Fremdkapital eine strukturell wichtigere Rolle übernimmt.

Insgesamt haben die fünf Hyperscaler allein in der ersten Jahreshälfte 2026 bereits 194 Milliarden Dollar an Investment-Grade-Anleihen begeben – nach 108 Milliarden im gesamten Jahr 2025. Für das Gesamtjahr 2026 rechnet Goldman Sachs mit rund 250 Milliarden Dollar an direkter Anleiheemission der Hyperscaler, für 2027 mit etwa 400 Milliarden Dollar.

Nimmt man das gesamte KI-Ökosystem in den Blick – also Rechenzentren, Halbleiter, Software und verwandte Sektoren –, sind 2026 bereits rund 489 Milliarden Dollar an KI-bezogenen Schulden weltweit emittiert worden, wie Goldman-Sachs-Strategin Amanda Lynam in einer Research Note bezifferte.

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Warum sind Anleihen für Tech-Giganten so interessant?

Aber warum greifen die milliardenschweren Tech-Riesen verstärkt zu Anleihen? Lynam beschreibt es als strategische Positionierung: Die Unternehmen würden verschiedene Kapitalquellen – Fremdkapital, Eigenkapital, interner Cashflow – gezielt ausschöpfen, um sich für einen mehrjährigen Investitionszyklus zu rüsten.

Ein weiterer Faktor: Die Hyperscaler sind historisch gering verschuldet und verfügen über ausgezeichnete Kreditratings. Sie könnten theoretisch erheblich mehr Fremdkapital aufnehmen, ohne ihr Investment-Grade-Rating zu gefährden – solange die Rendite auf das eingesetzte Kapital die Mehrkosten übersteigt.

Erste Zeichen von Marktsättigung sind sichtbar

Für institutionelle Investoren entsteht dadurch ein wachsendes Konzentrationsproblem. Der Anteil KI-bezogener Anleihen am gesamten Investment-Grade-Markt ist von rund 1 Prozent im Jahr 2024 auf etwa 18 Prozent im ersten Halbjahr 2026 gestiegen. Bei langlaufenden Anleihen (15 Jahre und mehr) beträgt dieser Anteil sogar bis zu 42 Prozent.

Erste Zeichen von Marktsättigung sind sichtbar: Laut Zach Ablon, Leiter des Credit Sales Desk bei Goldman Sachs, war die Zahl der Versicherungskunden, die bei 30-jährigen KI-Anleihen Orders über 50 Millionen Dollar platzierten, in Q1 2026 noch bei rund 15 – am Ende von Q2 hatte sie sich etwa halbiert. Bereits Mitte 2026 haben JPMorgan, Morgan Stanley und andere Banken begonnen, Rechenzentrum-Schulden auf einen breiteren Investorenkreis zu verteilen.

Gleichzeitig sind die Aktienrückkäufe, die Tech-Aktien in den vergangenen Jahren stützten, deutlich zurückgegangen. Unter den vier größten KI-Investoren tätigte im ersten Quartal 2026 lediglich Microsoft noch Buybacks – mit gerade einmal 3,4 Milliarden Dollar, dem niedrigsten Stand seit fast einem Jahrzehnt.

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Wo sind die Grenzen des Marktes?

Goldman Sachs sieht das eigentliche Risiko nicht im Ausfallrisiko einzelner Hyperscaler – die verfügen über ausreichend Reserven. Die Frage ist vielmehr, wie viel der Markt strukturell verarbeiten kann.

Lynam zieht den Vergleich mit den größten US-Banken, die im Investment-Grade-Index jeweils nicht mehr als 175 Milliarden Dollar an indexfähigen Schulden und maximal 2,3 Prozent des Index ausmachen. Würde man die Hyperscaler auf dieses Niveau bringen, ergäbe sich eine theoretische Zusatzkapazität von rund 510 Milliarden Dollar im US-Investment-Grade-Markt – wobei selbst dieser Spielraum für manche Investoren zu optimistisch bemessen sein dürfte, da diese über Aktienengagements ohnehin schon hohe Technologie-Risiken in ihren Portfolios tragen.

Als Ausweich-Kanäle rücken deshalb Private-Credit-Fonds, Infrastrukturfinanzierungen und Projektfinanzierungsstrukturen in den Fokus. Goldman Sachs schätzt, dass allein das Projektfinanzierungsvolumen bis 2027 rund 300 Milliarden Dollar erreichen könnte.

Was bedeutet das für Anleger?

Für Inhaber von Anleiheportfolios mit Investment-Grade-Ausrichtung bedeutet die wachsende Dominanz der Hyperscaler im Index eine schleichende Konzentrierung des Kreditrisikos – unabhängig davon, ob sie bewusst in Tech-Anleihen investieren. Wer zugleich Technologieaktien hält, trägt das Sektorrisiko damit doppelt: über Eigenkapital und über Anleihen.

Für Aktienanleger ist der Rückgang der Buybacks relevant. Aktienrückkäufe haben den Kursen großer Tech-Konzerne in der Vergangenheit strukturellen Rückenwind gegeben. Dieser Effekt entfällt in dem Maß, in dem Kapital in den KI-Ausbau umgeleitet wird.

Für Anleger in Unternehmensanleihen allgemein gilt: Steigende Spreads bedeuten sinkende Anleihekurse für bereits im Umlauf befindliche Papiere. Wer bestehende Positionen in langlaufenden Investment-Grade-Anleihen hält, sieht sich mit einem Bewertungsdruck konfrontiert, der weniger mit der Bonität einzelner Emittenten zusammenhängt als mit dem schieren Emissionsvolumen des Sektors.

Schließlich rücken Private-Credit-Fonds und Infrastrukturfinanzierungen als Ausweichkanäle in den Fokus. Goldman Sachs schätzt, dass allein das Projektfinanzierungsvolumen im KI-Bereich bis 2027 rund 300 Milliarden Dollar erreichen könnte. Für institutionelle Anleger, die in diese Segmente investieren, entstehen damit neue Opportunitäten – verbunden jedoch mit geringerer Liquidität und höheren Anforderungen an die Kreditanalyse.

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Häufige Fragen

Warum nehmen Amazon, Microsoft und Meta trotz Milliarden-Gewinnen Schulden auf?

Die KI-Infrastruktur wächst so schnell, dass selbst die enormen Cashflows der Tech-Konzerne nicht mehr ausreichen. Goldman Sachs zeigt: 2026 nähern sich die Investitionsausgaben der Hyperscaler mit 750 Milliarden Dollar dem operativen Cashflow von rund 778 Milliarden Dollar an. Fremdkapital über Anleihen ist deshalb für die Konzerne die logische Ergänzung – zumal sie dank ihrer Topratings günstige Konditionen erhalten.

Was bedeutet der KI-Schuldenanstieg für Anleger in Unternehmensanleihen?

Der Anteil KI-bezogener Anleihen am gesamten Investment-Grade-Markt ist von 1 Prozent (2024) auf rund 18 Prozent (H1 2026) gestiegen. Das erhöht die Konzentration in vielen Anleiheportfolios – oft ohne dass Anleger es aktiv steuern. Gleichzeitig steigen die Renditeaufschläge: Laut Janney Capital Management von rund 70 auf 85 Basispunkte, mit Potenzial für weitere Ausweitung.

Ist der KI-Schulden-Boom eine Blase?

Goldman Sachs stuft das Ausfallrisiko der Hyperscaler selbst als gering ein – die Konzerne verfügen über solide Bilanzen und Topratings. Das eigentliche Risiko liegt nicht bei einzelnen Emittenten, sondern in der Aufnahmefähigkeit der Märkte: Der US-Investment-Grade-Markt könnte laut Goldman Sachs realistisch nur rund 510 Milliarden Dollar zusätzlicher Hyperscaler-Schulden absorbieren, bevor Investoren spürbar zurückweichen.

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