Das 2026 Bubble-Update

Vom Zischen zum Knacken: Ein Update zur KI-Blase

Im Dezember 2025 habe ich geschrieben, dass die KI-Blase eher langsam zischen als laut knallen wird. Meine Argumentation damals: Die Kanarienvögel in der KI-Kohlemine singen so laut, dass niemand blind in den Abgrund läuft, und die physischen Grenzen von Strom, Kühlung und Genehmigungen wirken als natürliche Bremse für den Kapitalzufluss.

Beim letzten "AI@Southcross - Episode II" am 13. Juli habe ich das Thema als "Trillion Dollar Bet" nochmal kurz aufgegriffen, und diese meiner Meinung nach sehr ungesunde Finanzsituation als bedenklich charakterisiert und dass man sie in einer KI-Strategie berücksichtigen muss.

Nun sitze ich vor aktuellen Analysen und muss ehrlich sein: Ein Teil meiner letzten These braucht ein Update. Nicht, weil die Kanarienvögel verstummt wären. Sondern weil ich unterschätzt habe, wie kreativ man Käfige bauen kann, in denen niemand die Vögel hört.

Die Analyse: Alle sehen die Blase, niemand sieht die Schulden

Hier ist der Elefant im Raum, und er ist inzwischen 1,65 Billionen US-Dollar schwer: Berichten von Nikkei Asia zufolge übersteigen die „versteckten" Verbindlichkeiten der großen US-Tech-Konzerne – verpackt in Leasingverträge, Zweckgesellschaften und Fußnoten von SEC-Filings – mittlerweile die offiziell bilanzierten Schulden von rund 1,35 Billionen.

Meta soll etwa 420 Milliarden außerhalb der eigentlichen Bilanz geparkt haben, fast das Dreifache des offiziellen Ausweises. Oracles Leasingverpflichtungen für Rechenzentren sind in vier Jahren um das Dreißigfache gewachsen. Das Hyperion-Rechenzentrum in Louisiana? Meta ist der alleinige Nutzer, hält aber nur 20 % der Anteile – 27 Milliarden Investitionen verschwinden so elegant aus dem Ergebnisbericht.

Das ist alles legal. Das ist alles in den Fußnoten nachlesbar. Und genau das ist das Problem: man sieht die Bäume vor lauter Wald nicht.

Das Paradoxon: Das Bilanz-Feng-Shui

Nennen wir mal dieses Phänomen Bilanz-Feng-Shui: Die Schulden verschwinden nicht, sie werden nur so lange hin und her geschoben, bis der Raum harmonisch aussieht. Die Energie der Verbindlichkeit fließt weiter – nur eben durch Blue Owl Capital, Fluidstack, Cipher Mining und wie sie alle heißen, statt durch die eigene Bilanz.

Und hier liegt das eigentliche Paradoxon dieses Zyklus:

Wir erleben die transparenteste Blase der Geschichte – finanziert durch die intransparentesten Strukturen seit 2008.

Meine Dezember-These hielt die laute Skepsis für einen Schutzmechanismus. Aber Skepsis wirkt nur dort, wo sie hinschauen kann. Die öffentliche Debatte tobt über Bewertungen von OpenAI und NVIDIA-Kurse – also über den sichtbaren Teil des Systems. Der Kredithebel wurde derweil dorthin verlagert, wo keine Quartalskonferenz stattfindet: in Private Credit, Infrastrukturfonds und SPVs.

2008 hat uns gelehrt: Nicht die Blase selbst ist systemisch gefährlich. Gefährlich ist, wenn niemand mehr weiß, wer eigentlich wem was schuldet.

Der Mechanismus: Deterministische Schulden, probabilistische Erlöse

Der Kern des Konstrukts ist ein zeitlicher Mismatch, den man kennen sollte:

Ein Leasingvertrag für ein Rechenzentrum ist deterministisch. Die Rate ist fällig, jeden Monat, über 15 bis 20 Jahre, egal ob die GPUs darin glühen oder verstauben.

Die Erlöse, die diese Raten bedienen sollen, sind dagegen probabilistisch – und zwar in einer bemerkenswerten Kaskade: Die SPVs verlassen sich auf die Hyperscaler. Die Hyperscaler verlassen sich auf die Nachfrage von im Wesentlichen zwei Großkunden, OpenAI und Anthropic. Und diese beiden verlassen sich auf kontinuierliche Risikokapitalzuflüsse, weil sie selbst unprofitabel sind.

Dazu kommt die zirkuläre Finanzierung: NVIDIA investiert in Neocloud-Anbieter und garantiert die Abnahme ungenutzter Kapazitäten. Diese Garantien dienen als Sicherheit für Milliardenkredite – mit denen NVIDIA-Chips gekauft werden. Wer bei „Umsatz, der aus dem eigenen Investment zurückfließt" ein leichtes Déjà-vu verspürt, hat The Big Short aufmerksam geschaut.

Die Daten deuten zudem darauf hin, dass die Rechnung nicht aufgeht: Geplant sind Kapazitäten von rund 190 GW – Schätzungen sprechen vom 15-Fachen der aktuellen Nachfrage. Goldman Sachs findet auf gesamtwirtschaftlicher Ebene bislang keinen signifikanten Zusammenhang zwischen KI-Einführung und Produktivitätswachstum. Die Brücke zur KI-Revolution wird also weiter verlängert, ohne dass man das andere Ufer sieht, geschweige den weiß wo es ist.

Der Real-World-Test: Wer hält eigentlich das Risiko?

Machen wir es konkret. Eine Lehrerin in Kalifornien zahlt in ihre Pensionskasse CalSTRS ein. CalSTRS hält Beteiligungen an Blue Owl und CoreWeave. Blue Owl finanziert Metas Rechenzentrum. CoreWeaves Kreditwürdigkeit hängt an NVIDIA-Garantien und OpenAI-Verträgen. OpenAIs Zahlungsfähigkeit hängt an der nächsten Finanzierungsrunde.

Die Lehrerin hat nie eine NVIDIA-Aktie gekauft. Sie trägt trotzdem das Risiko – vier Zwischenschritte von der Quelle entfernt, ohne es zu wissen. Genau diese Konstellation meint die Bank für Internationalen Zahlungsausgleich (die übrigens schon 2003 vor 2008 warnte), wenn sie vor „wachsenden finanziellen Schwachstellen" und mehrfach verpfändeten Sicherheiten warnt. (BTW: Elon Musk ist mit SpaceX auch auf den Pensionskassenzug aufgesprungen, um Kasse zu machen)

Und der entscheidende Unterschied zu 2008: Damals lag die öffentlich gehaltene US-Staatsverschuldung bei 35 % des BIP, heute bei rund 100 %. Der Feuerlöscher, der 2008 das Schlimmste verhinderte, ist diesmal ziemlich leer.

Zischen oder knallen? Vier mögliche Szenarien

Meine Dezember-Prognose eines „Slow Hiss" ist (noch) nicht falsch geworden – sie ist immer noch eines von mehreren plausiblen Szenarien. Hier ein paar aktuelle Einschätzungen:

Szenario 1: Das kontrollierte Zischen (weiterhin möglich, aber fragiler).
Die physischen Bremsen wirken, das Kapital fließt gestaffelt, schwache Player sterben leise, die Großen digestieren ihre Überkapazitäten über Jahre. Funktioniert, solange kein einzelnes Kreditereignis die SPV-Kaskade auslöst. Der Haken: Ein Zischen setzt voraus, dass die Luft gleichmäßig entweicht – Off-Balance-Strukturen entladen sich aber erfahrungsgemäß nicht gleichmäßig, sondern schlagartig.

Szenario 2: Das Kreditereignis.
Ein kleiner Windstoß kann das komplette Kartenhaus zum Wackeln bringen: Eine ausbleibende Finanzierungsrunde bei einem der beiden Großabnehmer, ein Zahlungsausfall bei einem Neocloud-Anbieter, ein SPV, das seine Raten nicht bedienen kann. Die steigenden Preise für Credit Default Swaps deuten darauf hin, dass institutionelle Akteure dieses Szenario bereits höher gewichten als der Aktienmarkt. Wenn Private Credit betroffen ist, sind Pensionskassen und Versicherungen die nächste Station – dann sind wir nicht mehr bei „Tech-Korrektur", sondern bei „Finanzkrise".

Szenario 3: Too strategic to fail.
Die Regierungen erklären KI-Infrastruktur zur nationalen Sicherheitsfrage und stützen den Sektor – trotz leerer Kassen, notfalls über die Notenpresse. Das würde den Crash abwenden und ihn in Inflation und Staatsverschuldung umbuchen. Die Verluste würden sozialisiert, die Gewinne blieben privatisiert. Kommt Ihnen bekannt vor? Eben.

Szenario 4: Der späte Payoff.
Die Produktivitätsgewinne kommen doch – nur später und ungleicher verteilt als versprochen. Historisch nicht abwegig: Auch das Internet hat seine Dot-com-Versprechen letztlich eingelöst, nur eben zehn Jahre und einen Crash später. In diesem Szenario überlebt die Infrastruktur ihre ersten Eigentümer. Wer 2003 Glasfaser aus Konkursmassen gekauft hat, hat gut verdient. Wer sie 1999 verlegt hat, nicht.

Was bedeutet das für uns?

Für Führungskräfte und Technologieverantwortliche ergeben sich daraus ein paar unbequem konkrete Hausaufgaben:

Counterparty-Risiko ernst nehmen. Wer heute langfristige Verträge mit KI-Anbietern schließt, sollte deren Finanzierungsstruktur mindestens so genau prüfen wie deren Benchmarks. Ein Modell, das brillant halluziniert, ist ärgerlich. Ein Anbieter, der mitten im Projekt insolvent wird, ist richtig teuer.

Exit-Fähigkeit einbauen. Multi-Provider-Strategien und portable Architekturen kosten heute Effizienz – und kaufen morgen Handlungsfähigkeit. Der erste realistische Schritt: ein ehrliches Assessment, wie lange die eigene Organisation ohne ihren primären KI-Anbieter arbeitsfähig bliebe.

Den eigenen Business Case vom Hype entkoppeln. Ob die Blase platzt oder zischt, ändert nichts an der Frage, ob Ihr konkreter KI-Use-Case Wert schafft. Wer den nachweisen kann, überlebt jede Marktphase. Wer nur „strategische FOMO" investiert, finanziert die Überkapazität mit.

Und Europa? Nur Zuschauer mit Vollkasko-Illusion?

Man könnte in Berlin, Paris oder Brüssel versucht sein, sich zurückzulehnen: Die Blase ist schließlich eine amerikanische. Die maskierten Schulden liegen in US-Bilanzen, die SPVs in Delaware, die Rechenzentren in Louisiana. Das wäre allerdings dieselbe Denkweise, mit der man 2007 glaubte, amerikanische Hypotheken seien ein amerikanisches Problem – bis die IKB und die Landesbanken plötzlich erklären mussten, warum sie voll mit Subprime-Papieren waren.

Ein Burst würde Europa über mindestens drei Kanäle treffen:

Der Finanzkanal. Europäische Versicherer, Pensionsfonds und Asset-Manager sind über Private Credit und Infrastrukturfonds längst investiert – oft in denselben Strukturen, vor denen die BIZ warnt. Wie tief, weiß niemand genau. Das ist keine Beruhigung, das ist das Problem.

Der Realwirtschaftskanal. Europas Industrie hängt am US-Tech-Stack. Wenn Anbieter konsolidieren, Preise explodieren oder Dienste eingestellt werden, trifft das jede europäische Organisation, die ihre KI-Strategie auf zwei, drei amerikanische Anbieter gebaut hat. Eine mögliche Konsequenz wäre eine unfreiwillige Digitalisierungsbremse – mitten im Transformationsprozess.

Der Konjunkturkanal. Eine US-Rezession nach einem KI-Crash trifft eine exportabhängige europäische Wirtschaft, die konjunkturell ohnehin auf dünnem Eis unterwegs ist.

Und genau deshalb wäre es von politischer Seite fahrlässig, sich nicht auf dieses Szenario vorzubereiten. Nicht, weil der Crash sicher kommt – das weiß niemand. Sondern weil Vorbereitung billig ist und Überraschung teuer: Stresstests für die Exposition europäischer Institutionen gegenüber KI-Private-Credit. Ein ehrlicher Blick darauf, welche kritischen Infrastrukturen und Verwaltungsprozesse inzwischen an US-KI-Anbietern hängen. Und ja, auch die unbequeme Frage, ob europäische Souveränität bei Rechenkapazität ein Nice-to-have ist oder eine Versicherungspolice. Wer erst nach dem Knall anfängt, über Resilienz nachzudenken, kauft die Feuerversicherung, während das Dach schon brennt.

Die unbequeme Verdichtung

Noch ist offen, welches Szenario eintritt. Aber eines ist inzwischen klar geworden, und damit korrigiere ich mich selbst: Die laute Skepsis, die ich im Dezember als Sicherheitsnetz gewertet habe, schützt nur vor Risiken, die man sehen kann. Das Bilanz-Feng-Shui hat die relevanten Risiken genau dorthin verschoben, wo die Kanarienvögel nicht singen.

Und in solchen Systemen gilt meistens immer Murphys Gesetz: Alles, was schiefgehen kann, wird schiefgehen – nur eben nicht dort, wo alle hinschauen, sondern in der Fußnote auf Seite 247 des SEC-Filings, das niemand gelesen hat. Murphy ist kein Pessimist, er ist ein Statistiker mit genug Geduld (haha). Bei 1,65 Billionen versteckter Verbindlichkeiten, verteilt auf hunderte intransparente Strukturen, ist die Frage nicht, ob irgendwo ein Glied der Kette reißt. Sondern nur, welches zuerst – und wer dann in der Kaskade dahinter steht.

Die entscheidende Frage ist deshalb nicht mehr, ob die KI-Blase implodiert oder psssscht macht. Sondern:

Wenn die Gewinne dieses Booms bei den obersten zehn Prozent der Aktienbesitzer liegen, die Risiken in den Pensionskassen der Allgemeinheit – und Europa vier Zwischenschritte entfernt trotzdem mit am Tisch sitzt: Wer bereitet sich eigentlich vor, solange Vorbereitung noch billig ist?

Solange die Antwort „niemand" lautet, hat Murphy leichtes Spiel.

Live long and prosper 😉🖖

Soundtrack 😉