Die fruchtbare Blase: KI-Infrastruktur, der Kapitalzyklus und die Frage, wer am Ende erntet

Zur Markteinschätzung und Positionierung der Fonds

Die physische Seite einer abstrakten Revolution

Wer von künstlicher Intelligenz spricht, denkt an Modelle und Software, an etwas beinahe Schwereloses. Wer sie finanziert, denkt an Beton, Silizium und Strom. Hinter der Intelligenzrevolution verbirgt sich ein Bauboom historischen Ausmaßes: Rechenzentren mit dem Energiehunger ganzer Städte, errichtet mit Summen, die in der Branche nie zuvor aufgebracht wurden. Und an dieser Geschichte stimmt alles. Die Nachfrage ist real, die Modelle halten, was sie versprechen, und wer die Infrastruktur liefert, verdient daran.

Gerade diese Geschlossenheit sollte Investoren aufhorchen lassen, denn aus einer wahren Geschichte folgt nicht zwingend ein gutes Investitionsargument. Je solider die operative Wirklichkeit wird, desto bereitwilliger schreibt der Markt das Wachstum von heute weiter und weit in die Zukunft fort. Ob sich diese Fortschreibung trägt oder ob sich ein altbekanntes Muster wiederholt, ist keine Frage der Überzeugung, sondern der Prüfung; und vergangene Zyklen liefern hier den Maßstab.

Das immer gleiche Muster: Aufbau, Crash, Nutzung

Infrastrukturgetriebene Technologierevolutionen folgen einem wiederkehrenden Muster. Auf den Auslöser folgt eine Phase der Landnahme. Unternehmen sichern sich Marktanteile, bevor die Grenzen gezogen werden. In dieser Phase fließt Kapital, um sich die beste Position zu sichern und wegen der Angst, zu spät zu kommen – nach den Renditen wird erst später gefragt. Davon profitieren die Ausrüster. Die Schaufelverkäufer verbuchen explosive Umsätze, ihre Bewertungen laufen am heftigsten.

Dann überholt die Kapazität die Nachfrage. Die Rendite fällt, doch der enorme Wettbewerbsdruck hält die Ausgaben hoch, und genau so entsteht Überbau. Schließlich enttäuscht die Nachfrage oder die Finanzierung versiegt; Preise und Kapitalrenditen brechen ein, Wertkorrekturen folgen. Die Ausrüster trifft es dann am härtesten, weil die Nachfrage nicht nachlässt, sondern abrupt wegbricht.

Entscheidend ist, was jetzt kommt. Die Infrastruktur ist real und dauerhaft, also wird sie auch genutzt werden. Das sieht man beispielsweise am 1999 verlegte „dark fiber", die in großen Mengen ungenutzt verlegte Glasfaser. Erst über das folgende Jahrzehnt wurde es in Betrieb genommen, und zwar nicht von den einstiegen Erbauern. Der Produktivitätsgewinn fließt einer neuen Gruppe von Unternehmen zu, die auf der nun billigen Infrastruktur aufsetzen, während viele der ursprünglichen Investoren vom Markt verschwunden sind.

Dieses Muster hat einen Namen: Der Ökonom William Janeway nennt es eine produktive Blase. Dabei wird Kapital vernichtet, die Wirtschaft aber dauerhaft verändert. Der Schiefergasboom ist eines der jüngsten Beispiele. Zwischen 2010 und 2020 erwirtschafteten die nordamerikanischen Förderer über 189 Milliarden US-Dollar negativen Free Cashflow. Die Kapitalgeber verloren, während billigere Energie die Einkommen der Haushalte entlastete. Eine Systemkrise blieb aus, weil der Schaden über viele kleine Förderer verteilt war. Das ist die Trennlinie, die diesen Text trägt: Was gut für die Wirtschaft ist, kann einzelne Kapitalgeber ruinieren.

Cisco ist das mahnende Beispiel dieser Lektion in einem einzigen Kurschart. Das Unternehmen war der dominierende, hochprofitable „Schaufelverkäufer“ der Internetrevolution. Wer die Aktie im März 2000 auf ihrem Hoch kaufte, brauchte sechsundzwanzig Jahre, um nominal den Einstand zurückzugewinnen; erst Anfang Juni 2026 übertraf Cisco wieder sein Dotcom-Hoch, real bleiben Investoren auch heute noch im Minus. Die Ironie der Geschichte: Der Katalysator, der den jahrzehntelangen Kursrückstand schloss, ist ausgerechnet der nächste Capex-Superzyklus – diesmal für KI.

Unterm Strich bleibt, mit der Technologie recht zu behalten, ist nicht dasselbe, wie mit ihr Geld zu verdienen.

Vier Marker für eine Blase

Statt einfach zu behaupten, wir lebten in einer Blase, schlagen wir ein Diagnoseinstrument vor: beobachtbare Marker, die einen gesunden Ausbau von einer starken Übertreibung unterscheiden. Drei Marker prüfen das Angebot, einer die Nachfrage; nur der letzte kann den Abschwung auslösen.

Drei Marker auf der Angebotsseite

Marker 1 – Finanzierungsstruktur

Wer zahlt, und kann ihm der Geldhahn zugedreht werden?

Bei der Telekomblase war der Kern verschuldet: Über zweitausend Netzbetreiber lebten von Fremd- und Lieferantenkapital und blieben auf der Strecke, als die Märkte zwischen Januar und April 2001 konsolidierten.

Heute dagegen sitzt im Kern eine Handvoll finanzstarker, großer Hyperscaler, die ihre Investitionen überwiegend aus laufendem Cashflow finanzieren (Amazon nennt für 2026 rund 200 Milliarden US-Dollar, Alphabet und Meta liegen im hohen dreistelligen Bereich). Ihnen lässt sich der Hahn nicht so einfach zudrehen wie 1999.

Zwischenbefund: der Kern ist grün.

Die Verschlechterung der Finanzierungsstruktur von Emittenten sitzt hier am Rand. Die fünf größten Hyperscaler nahmen 2025 mehr als das Dreifache ihres üblichen Fremdkapitals auf, der Free Cashflow schrumpft, während die Investitionen sich verdoppeln. Vor allem wandert Verschuldung außerhalb der Bilanz: Über Zweckgesellschaften (SPVs) wurden mehr als 120 Milliarden US-Dollar an Infrastruktur-Schulden aus den Bilanzen ausgelagert. Aufschlussreich ist ein Fall, in dem eine solche Gesellschaft ein Investment-Grade-Rating erhielt, obwohl der dahinterstehende Betreiber im High-Yield-Segment liegt. Und erste Risse zeigen sich: Ein großer Privatkreditgeber zog sich aus einem milliardenschweren Projekt zurück, eine prominente Standorterweiterung wurde abgesagt. Noch sind es Einzelfälle, doch genau hier ist beim letzten Mal die Kette gerissen.

Befund: grüner Kern, kriechende Verschuldung an den Rändern; die Frühform der Fragilität, die bei der Telekomblase die Peripherie erfasste.

Marker 2 – Umsatzqualität

Schließt sich der Kreis mit externem, zahlendem Cashflow?

Bei der Telekomblase liehen die Ausrüster ihren Kunden das Geld für den Kauf ihrer eigenen Technik und verbuchten es als Umsatz. So sagte Lucent beispielsweise rund 8 Milliarden US-Dollar an Kundenfinanzierung zu und bei Nortel erreichten die Finanzierungsangebote sogar 130 % des Kaufpreises. Geld wanderte vom Finanzierungsteil in die Umsatzzeile der Ausrüster, und das Wachstum sah großartig aus.

Der moderne Widerhall dessen ist die zirkuläre Verflechtung von Chipherstellern, KI-Laboren und Cloud-Anbietern, in der die Investition des einen zum Umsatz des anderen wird.

Doch nicht jede solche Verflechtung ist gefährlich. Der Prüfstein, der berechtigte Sorge von Panikmache trennt, lautet: Schließt sich der Kreis je mit externem, zahlendem Cashflow? Endet die Schleife bei einem profitablen Kunden, wirkt sie als Beschleuniger; endet sie in Euphorie und einer Bilanz, die sich nie selbst trägt, ist sie ruinös. Welcher Fall eintritt, entscheidet die Nachfrageseite.

Befund: gelb; die Struktur besteht, ihre Gefährlichkeit hängt an Marker 4.

Marker 3 – Kostenseite und Kennzahl

Respektiert die Bewertung die echten Kosten und die echte Lebensdauer des Anlageguts?

EBITDA rechnet Abschreibungen heraus, als seien sie nicht zahlungswirksam. Das gilt vielleicht für ein Gebäude, das vierzig Jahre steht, aber nicht für Grafikprozessoren, die in zwei bis drei Jahren veraltet und über fünf bis sechs Jahre abgeschrieben werden. Für ein Anlagegut auf dem Abschreibungs-Laufband ist der jährliche Wertverzehr eine reale, wiederkehrende Kostenposition: Man muss die Chips ersetzen, um im Rennen zu bleiben. Zweierlei verschärft das.

Erstens wird auf dem Zyklushoch gekauft. Für Hyperscaler scheint Nichtinvestieren gefährlicher als Überinvestieren – also kaufen sie, fast ohne auf den Preis zu schauen. Und der ist hoch: Die Erzeugerpreise für Halbleiter stehen so hoch wie nie. Auch der Strom wird teurer, denn in den US-Regionen mit dichter Rechenzentrumslandschaft sind die Netzpreise sprunghaft gestiegen.

Am Ende der Wertschöpfungskette wird die Inflation sichtbar: Apple hob im Juni 2026 die Preise für Macs und iPads um bis zu 300 US-Dollar an und nannte ausdrücklich die Speicherchipkosten des KI-Ausbaus; Microsoft zog bei seinen Konsolen nach. Eine zum Hoch aufgebaute Kostenbasis senkt die Kapitalrendite dauerhaft und vergrößert jede spätere Wertberichtigung.

Zweitens zeigen die heutigen Gewinne vor allem, wie viel investiert wird – nicht, was diese Investitionen wirklich kosten. Diese Verzerrung ist symmetrisch: was Preise nach oben treibt, vernichtet sie ebenso schnell nach unten. Bei einem dominierenden Speicherhersteller sprang der Umsatz jüngst um fast 200 %, doch 85 bis 90 % waren preisgetrieben.

Bei einem stark fremdfinanzierten Cloud-Anbieter liegt die Kapitalrendite schon wegen der großzügigen Nutzungsdauer nahe null. Sobald man eine kürzere, realistischere Lebensdauer ansetzt, kippt sie ins Minus. Und der Markt verschiebt sich bereits: Mietpreise für die vorletzte Chipgeneration fielen in einem Jahr um rund 28 %.

Befund: rot bei der Kennzahlendisziplin, am stärksten an der Peripherie.

Der Marker der Nachfrageseite

Marker 4 – Nachfrage

Der eigentliche Auslöser.

Eines verbindet Angebot und Nachfrage: Die heutige Knappheit. Sie treibt die Kosten, begrenzt aber den kurzfristigen Überbau, denn man kann keine Kapazität bauen, die man nicht beschaffen kann. Sie hebt auch das Problem nicht auf, sondern verschiebt es.

Auf der Angebotsseite zeigt sich das zuerst: Die drei dominierenden Speicherhersteller erweitern ihre Kapazität derzeit gleichzeitig und massiv; erreichen die Werke ab 2027 die Volumenproduktion, ist es der größte simultane Aufbau in der Geschichte der Branche.

Jede Entscheidung ist dabei rational, weil die Kapazitäten ausverkauft sind. Doch kollektiv hat dieses Verhalten in der Speicherindustrie ausnahmslos zu Überkapazität und Preissturz geführt, zuletzt 2022/23, davor 2018/19. Es ist dieselbe Dynamik wie damals, als die „dunkle Glasfaser“ auf einmal ans Netz ging: Knappheit heute, Überkapazität morgen.

Auslösen kann den Abschwung aber nur die Nachfrage. Der Telekom-Crash begann mit dem Entlarven eines Nachfragemythos: Die Behauptung, der Datenverkehr verdopple sich alle hundert Tage, war rund eine Größenordnung zu hoch, und am Ende war nur ein Bruchteil der Glasfaser in Betrieb.

Dieselbe Frage stellt sich bei der KI: Wie viel der Nachfrage ist realer, zahlender, dauerhafter Cashflow, und wie viel ist Kapazität auf bloßer Annahme?

Die Abschreibung ist dabei die Stoppuhr – sie tick von dem Moment an, in dem ein Chip gekauft wird, ganz gleich, ob er schon Geld verdient. Und sie tickt schnell: Jede neue Chipinvestition lädt sofort weitere Abschreibungskosten auf, während die KI-Umsätze nur langsam nachwachsen. Allein die laufenden Investitionen erzeugen mehr Abschreibungsaufwand, als heutige KI-Umsätze decken. Um sie einzuholen, müssten sich die Erlöse grob verdoppeln.

Eine externe Rechnung bestätigt das ernüchternd: Nimmt man die Konsensschätzungen bis 2030 und unterstellt gar keine Kosten, ist die implizite Kapitalrendite für nahezu alle großen Hyperscaler stark negativ, mit der bemerkenswerten Ausnahme Amazon. Für zehn Prozent Rendite müssten sie zwei bis fünf Billionen US-Dollar zusätzlichen Jahresumsatz finden, gegenüber heute rund anderthalb Billionen.

Und gerade die Ausnahme ist aufschlussreich. Amazon steht nicht wegen besserer Technik besser da, sondern wegen des Modells dahinter: Mit AWS speisen die Investitionen ein Geschäft, das seine Kapazität längst an zahlende Kunden außerhalb des KI-Kreislaufs vermietet – genau der externe, zahlende Cashflow aus Marker 2. Es geht also um das Geschäftsmodell und den Kapitalzyklus, nicht um die Technologie.

Dem stärksten Gegenargument muss man in voller Stärke begegnen: Die relevante Marktgröße sei nicht das IT-Budget der Unternehmen, sondern der um ein Vielfaches größere globale Markt kognitiver Arbeit. Dann verkauft KI nicht das Werkzeug, sondern die Arbeit selbst, und der Maßstab ist nicht mehr der Software-Preis, sondern das Gehalt, das man sonst zahlen müsste.

Doch diese Version hat eine Grenze. Substitution greift erst, wenn die Kosten pro Ergebnis dauerhaft unter den Preis menschlicher Arbeit fallen. Das ist nicht der Fall. Was sich bisher zeigt, ist Ergänzung und nicht Ersetzung: KI steigert die Produktivität von Fachleuten, doch jenseits des verlässlichen Bereichs verschlechtert sie die Ergebnisse. Das zu erkennen, verlangt genau die Expertise, die der Substitutionsthese zuwiderläuft.

Die eigentliche Frage ist ein Wettlauf: Fallen die Kosten pro Ergebnis unter den Preis für menschliche Leistung und dies noch bevor der Abschreibungsplan die Wertberichtigungen erzwingt?

Befund: Solange das offen ist, bleibt Marker 4 das gelbe Signal, und das einzige, das den Abschwung auslösen kann.

Fazit

Zusammengesetzt ergeben die Marker kein eindeutiges Stimmungsbild, sondern einen Befund: gesund im Kern jedoch bedenklich an den Rändern. Die Technologie selbst wird sich durchsetzen, und der systemische Kern steht sicherer da als 1999 - nämlich unverschuldet und selbstfinanziert. Doch die Renditen verteilen sich ungleich und die Gefahrenstellen lassen sich klar benennen:

• die fremdfinanzierten Bauherren, die alles auf ein einziges, schnell abschreibendes Anlagegut setzen und es gegen bloß zugesagte Umsätze finanzieren;
• die Bewertungen, die die realen Abschreibungen ausblenden;
• die Kapazität, die auf unterstellter statt auf tatsächlich bezahlter Nachfrage beruht.

Wer an der Revolution teilhaben will, investiert am besten in den Teil des Kapitals, der ein Nachfrage-Luftloch übersteht: den selbstfinanzierten Kern und die echten Engpasslieferanten, nicht die fremdfinanzierte Peripherie. Und er zahlt nicht die Preise langlebiger Anlagen für eine Technik, die in Wahrheit auf dem Abschreibungs-Laufband steht.

Die überbaute Infrastruktur wird am Ende genutzt; die Frage ist nicht, ob die Technologie sich durchsetzt, sondern ob der Investor die Zeit übersteht, in der der Markt entdeckt, dass er zu viel vorweggenommen hat.

Die Technologie ist real. Der Kapitalzyklus ist die Gefahr. Und diese Gefahr konzentriert sich dort, wo man sie benennen kann.