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Notenbanken warnen: KI-Boom treibt Börsen und birgt Risiko für nächsten Crash

Menschen marschieren in Vancouver, British Columbia, gegen neue KI-Rechenzentren, am 27. Juni 2026.
Menschen demonstrieren in Vancouver (British Columbia) gegen neue KI-Datenzentren, 27. Juni 2026 Copyright  Darryl Dyck/The Canadian Press via AP
Copyright Darryl Dyck/The Canadian Press via AP
Von Quirino Mealha
Zuerst veröffentlicht am
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Die BIZ warnt: Der weltweite KI-Investitionsboom, der Börsen auf Rekord treibt, könnte in einer Blase enden, da versteckte Kosten in Bilanzen und Preisen auftauchen.

In ihrem am Sonntag veröffentlichten Jahreswirtschaftsbericht warnt die Bank für Internationalen Zahlungsausgleich (BIZ), die als Zentralbank der Zentralbanken gilt, dass die massiven Ausgaben für KI neue finanzielle Verwundbarkeiten aufbauen. Sie könnten künftige Schocks verstärken und Probleme von den Finanzmärkten in die Realwirtschaft tragen.

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Bei der Vorstellung des Berichts sprach BIZ-Generaldirektor Pablo Hernández de Cos von einem Signal der Dringlichkeit. Die Politik solle handeln, bevor ein Kurswechsel die spätere Anpassung noch schmerzhafter macht.

Im Zentrum der Warnung steht der schiere Umfang der Investitionen. Die hohen Summen haben das globale Wachstum im vergangenen Jahr zwar gestützt, sie treiben aber zugleich das Risiko eines Rückschlags in die Höhe.

Die fünf größten Hyperscaler, die Technologiekonzerne an der Spitze des Rennens um KI-Infrastruktur, steuern darauf zu, in den Jahren 2025 und 2026 mehr als eine Billion US-Dollar (878 Milliarden Euro) in KI-bezogene Projekte zu investieren. Dieses Tempo übersteigt ihre Gewinne und ihren freien Cashflow. Einige Unternehmen nehmen bereits hohe Schulden auf, um mitzuhalten.

Nach Einschätzung der BIZ treibt die Branche der Glaube an, dass am Ende nur wenige dominierende Player übrig bleiben. Das ermutigt Firmen, Geld in Projekte zu lenken, deren Renditen hochgradig unsicher sind.

Parallelen zu früheren Hype-Wellen

Der Bericht ordnet den aktuellen KI-Boom in eine lange Reihe historischer Spekulationswellen ein: von der Kanalmanie der 1830er Jahre und der Eisenbahnmanie im Großbritannien der 1840er über die Elektrifizierung der 1920er bis zur Dotcom-Blase.

Jede Phase begann mit einem realen technologischen Durchbruch, der mehr Kapital anzog, als sich durch spätere Erträge rechtfertigen ließ, heißt es in dem Bericht. Am Ende stand stets ein Einbruch der Investitionen, und häufig eine gesamtwirtschaftliche Rezession.

Die Risiken nehmen zudem wegen überhöhter Aktienkurse und undurchsichtiger Finanzierungen zu.

Die BIZ hebt die Ausbreitung einer zirkulären Finanzierung hervor: Chip-Hersteller und Cloud-Konzerne beteiligen sich an KI-Laboren, die sich im Gegenzug verpflichten, ihre Chips und Rechenleistung zu kaufen. Das Geld kehrt so als Umsatz an die ursprünglichen Investoren zurück.

Ein großer Teil des Kapitals fließt inzwischen über Hedgefonds und Private-Debt-Vehikel, die deutlich weniger Aufsicht als Banken unterliegen.

Nach Angaben von Zhang Tao, dem BIZ-Vertreter für Asien und den Pazifik, könnte ein Einbruch im KI-Sektor deshalb schneller und heftiger eskalieren als eine klassische Bankenkrise. Ursache sei die starke Rolle dieser Nichtbank-Kanäle.

Versteckte Kosten von Rechenzentren

Abseits der Finanzmärkte warnen Kritiker, dass die wahren Kosten des KI-Ausbaus im Alltag unsichtbar bleiben.

Ein zentraler Punkt, über den das 'Wall Street Journal' berichtet, ist die Bilanzierung der Rechenzentren der Technologiekonzerne.

Unternehmen gehen davon aus, dass die teuren Anlagen darin länger nutzbar bleiben. So können sie die Kosten über mehr Jahre abschreiben. Das verringert die Abschreibungen in einzelnen Quartalen und lässt die Gewinne besser aussehen, als es der tatsächliche Geldverbrauch nahelegt.

Spezialisierte Chips, das Herzstück dieser Anlagen, könnten jedoch deutlich schneller veralten, als diese verlängerten Abschreibungspläne unterstellen. Dann klafft eine Lücke zwischen gemeldeten Gewinnen und der wirtschaftlichen Realität. Gleichzeitig sind die Bilanzen stärker gefährdet, falls die Nachfrage hinter den Erwartungen zurückbleibt oder umfangreiche Hardware ersetzt werden muss.

ARCHIV: Rechenzentrum von Amazon Web Services in Boardman, Oregon, August 2024
ARCHIV: Rechenzentrum von Amazon Web Services in Boardman, Oregon, August 2024 AP Photo/Jenny Kane

Der physische Umfang des Ausbaus ist enorm.

Der Ökonom Stijn Van Nieuwerburgh von der Columbia University schätzt, dass der Ausbau in den kommenden sechs Jahren rund 8 Billionen US-Dollar (7 Billionen Euro) kosten könnte. Ein Teil davon wird über außerbilanzielle Konstruktionen finanziert, wie sie die BIZ kritisiert.

Die Kosten beschränken sich zudem längst nicht mehr auf Unternehmensbilanzen.

Einige Ökonomen warnen inzwischen vor einer dritten Inflationswelle nach Pandemie und Strafzöllen. Diesmal treibe der KI-Boom die Preise. Chiphersteller konzentrieren sich auf hochmargige Bauteile für KI-Server. Der dadurch entstehende Engpass bei Speicherchips und Datenspeichern schlägt bis auf Unterhaltungselektronik durch.

Apple hat deshalb vergangene Woche die Preise für MacBooks, iPads und andere Geräte erhöht. Der Konzern verwies auf einen außergewöhnlichen Nachfrageschub nach Speicher und Speicherkapazität und erklärte, man habe noch nie einen derart starken und schnellen Anstieg von Komponentenpreisen erlebt.

Die Aktie verlor rund sechs Prozent, es war der schwächste Tag seit über einem Jahr. Auch Microsoft, Nintendo und Sony haben ähnliche Schritte angekündigt oder bereits vollzogen.

Neben versteckten Kosten und neuem Preisdruck könnte der größte Engpass jedoch beim Strom entstehen.

Nach Berechnungen von Goldman Sachs werden Rechenzentren bis 2030 fast die Hälfte des Wachstums der US-Stromnachfrage ausmachen. Für private Haushalte rechnen die Analysten 2026 und 2027 mit jährlichen Strompreissteigerungen von etwa sechs Prozent.

Auch die BIZ hält fest, dass der Energiehunger des KI-Ausbaus bereits auf Strompreise und Produktionskosten drückt und so auf die Inflation durchschlagen kann. Zugleich betont sie wie viele Ökonomen, dass KI langfristig preisdämpfend wirken könnte – vorausgesetzt, die erhofften Produktivitätsgewinne stellen sich ein.

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