Wenn Morgan Stanley sagt KI Die Investitionsausgaben sind dabei, den Telekommunikationsboom der Dotcom-Ära in den Schatten zu stellen. Das ist ein Moment, auf den Sie achten sollten, wenn Sie Technologieaktien oder breite Indexfonds besitzen. Das ist die Art von Vergleich, die Großbanken normalerweise für ernsthafte Spätzyklussorgen aufheben, nicht für gelegentliches Marktgeschwätz.
Die Hyperscaler-KI-Investitionen werden „sowohl in der Größenordnung als auch in der Länge die Telekommunikationsinvestitionen der Dotcom-Ära übertreffen“, heißt es Yahoo Finance Zusammenfassung des neuesten Branchenberichts von Morgan Stanley. Es wird erwartet, dass dieselben Hyperscaler im Zeitraum 2026 bis 2028 etwa 40 % der gesamten Cash-Investitionen des Russell 1000 ausmachen werden, was mehr als 2 Billionen US-Dollar an Ausgaben entspricht, berichtete Yahoo Finance.
Für Sie als Kleinanleger geht es nicht nur um die Frage, wie viele GPUs die Cloud-Giganten kaufen.
Es ist ein direktes Signal dafür, dass ein enormer Teil der zukünftigen Einnahmen, freier Cashflowund selbst die Emission von Anleihen hängt jetzt davon ab, ob sich diese KI-Wette schnell genug auszahlt.
Wenn dies der Fall ist, könnte der Gewinn enorm sein. Wenn dies nicht der Fall ist, wird die Finanzierungsseite der Geschichte noch viel unangenehmer.
Wie groß die KI-Investitionswelle geworden ist
Die schiere Größe dieses Investitionszyklus gibt Morgan Stanley Raum, überhaupt das Wort „Blase“ zu verwenden.
In einer separaten Analyse sagte Morgan Stanley, dass sich die weltweiten KI-Ausgaben von Unternehmen auf 3 Billionen US-Dollar belaufen könnten, wobei laut Investing.com etwa die Hälfte davon über öffentliche und private Kreditmärkte finanziert werden müsste. Die Kosten bleiben nicht innerhalb der Bewertungen von Technologieaktien.
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„Es wird erwartet, dass der Anstieg der KI-Finanzierung die Emission von US-Unternehmensanleihen mit Investment-Grade-Rating deutlich in die Höhe treiben und möglicherweise technischen Druck erzeugen wird, der die Renditen begrenzen könnte“, schrieben die Analysten von Morgan Stanley in derselben Notiz Investing.com.
Die Analysten fügten hinzu, dass, wenn der KI-Investitionsboom nicht rechtzeitig zu erheblichen Produktivitätssteigerungen führt, „die Verschuldung schneller steigen könnte als die Produktion, was zu Kreditängsten führen könnte, die die Märkte belasten könnten“, berichtete die Verkaufsstelle.
Sogar bei Morgan Stanley kann man sehen, wie zentral KI für die Marktgeschichte geworden ist. Das Global Investment Committee der Bank schrieb kürzlich, dass die aktuelle Hausse „hängt mehr als alles andere von der Dauerhaftigkeit der KI-Investitionen ab“ und deutete an, dass Investoren „möglicherweise in die späteren Phasen des Booms eintreten“, heißt es in einem von Morgan Stanley zitierten Kommentar Quarz.
Im Klartext sagen sie, dass sowohl der Aktienmarkt als auch der Anleihenmarkt jetzt bei dieser KI-Fahrt dabei sind, ob sie das wollen oder nicht.
Wie das Blasenrisiko in diesem Zyklus aussieht
Globale Unternehmensgewinne von etwa 5 Billionen US-Dollar im Jahr 2025 implizieren eine enorme Reinvestitionskapazität, und eine Steigerung der Gewinnmargen durch KI-Produktivitätssteigerungen um 1 bis 2 % könnte etwa 1 Billion US-Dollar an zusätzlichen Einnahmen bedeuten, genug, um eine KI-Investitionsbasis von 10 Billionen US-Dollar zu rechtfertigen Morgan Stanleys „AI Funding: The Bull and Bear Investment Cases” Artikel.
Auf dem Papier wirkt dieser KI-Aufbau weitaus fundierter als viele der verlustbringenden Geschichten, die die späten 1990er Jahre prägten.
Das Problem tritt auf, wenn die Umsatz- und Produktivitätssteigerungen zu langsam eintreten. Der Bedarf an KI-Finanzierung sei „extrem groß, einige Geschäftsmodelle sind noch unklar und viele Dienste werden zu niedrigen oder Nullpreisen angeboten“ Morgan Stanleys warnten Aktienteams in derselben Bullen-und-Bären-Debatte.
Es gebe einen Bärenfall, bei dem „die Investitionen mehrere Jahre lang die Monetarisierung übertreffen“, sagte die Bank in diesem Artikel.
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Auf der Kreditseite „sind eine Welle globaler Unternehmensausgaben für künstliche Intelligenz zu erwarten, die sich 3 Billionen US-Dollar nähern, wobei etwa die Hälfte dieses Betrags über öffentliche und private Kreditmärkte finanziert werden muss“, schrieben Analysten von Morgan Stanley, zitiert von Investing.com.
Diese Analysten warnten davor, dass bei enttäuschenden KI-Investitionen die Verschuldung schneller steigen könnte als die Produktion, und „Kreditängste“ könnten die Märkte belasten.
Um es einfach auszudrücken: KI könnte die Wirtschaft völlig verändern, aber wenn man diese Veränderung mit zu vielen Schulden und zu vielen aggressiven Versprechungen finanziert, wird sich auf dem Weg dorthin immer noch jemand verbrennen.
Warum der KI-Boom nicht wieder wie im Jahr 2000 aussieht
Es ist verlockend, jede große Tech-Warnung mit dem Etikett „Dot-Com 2.0“ zu versehen, aber diese Warnung erfordert eine sorgfältigere Lektüre.
Die Bilanzen der Unternehmen „sind gesund, mit hohem Bargeldbestand, niedrigem Verschuldungsgrad und (trotz des Hypes) privaten Kreditkennzahlen, die eher mit beherrschbaren Risiken als mit Spätzyklusüberschüssen übereinstimmen.“ Investing.com zur Kenntnis genommen und fasst Morgan Stanleys Ansicht zusammen.
In derselben Notiz hieß es ausdrücklich: „Wir betrachten dieses Risiko nicht als eine Geschichte für 2026, aber Wachsamkeit ist eine Verantwortung für 2026.“ Das ist weit davon entfernt, zu sagen, dass ein Absturz unmittelbar bevorsteht.
Gleichzeitig beginnen erfahrene Anleger, bekannte Muster zu erkennen. In einem Memo mit dem Titel „Ist es eine Blase?“ Oaktree Capitals Howard Marks warnte davor, dass in einigen Bereichen der KI-Infrastruktur „die Finanzierung durch Anbieter zunimmt“ und Unternehmen „verschuldet“ seien[ing] Bilanzen, um die Investitionsgeschwindigkeit aufrechtzuerhalten, auch wenn die Umsatzdynamik nachlässt“, nennt man diese Anzeichen, die an die Telekommunikationspleite im Jahr 2000 erinnern.
Auch die eigenen Strategen von Morgan Stanley signalisieren, dass wir uns in diesem Zyklus möglicherweise noch nicht am Anfang befinden. „Der KI-Ausbau ist so groß geworden – und so gut verstanden –, dass es nicht länger gerechtfertigt ist, für die Unternehmen, die ihn vorantreiben, irgendeinen Preis zu zahlen“, sagte die Bank laut der Website von Morgan Stanley in einer Mitteilung vom Februar 2026 darüber, warum gute Nachrichten die Aktien nicht in die Höhe treiben.
In dieser Mitteilung heißt es weiter, dass Anleger nun „eindeutigere Beweise dafür wünschen, dass massive KI-Investitionen zu dauerhaften Renditen und nicht nur zu größeren Ausgabenschlagzeilen führen.“
Es handelt sich also nicht um eine Welt voller Vapor-Ware-Startups ohne Einnahmen. Es ist eine Welt, in der sehr reale, sehr profitable Giganten einen massiven Investitionszyklus immer noch falsch planen könnten und in der der Markt seinen Fokus langsam von „Wie groß kann KI werden?“ verlagert. zu „Wer kann mit diesen Ausgaben tatsächlich eine solide Rendite erzielen?“
So verwenden Sie dies, wenn Ihnen die KI-Präsenz wichtig ist
Wenn man das alles als Privatanleger liest, klingt die Botschaft von Morgan Stanley nicht wie „Flucht vor der KI“. Es klingt eher nach „Schärfen Sie Ihre Filter, bevor Sie der nächsten KI-Schlagzeile nachjagen.“
Hier erfahren Sie, wie sich das in praktische Schritte umsetzt.
- Ich würde den freien Cashflow den KI-Schlagwörtern vorziehen.
Unternehmen, die den Großteil ihrer KI-Investitionen aus bestehenden Betrieben finanzieren können, scheinen sicherer zu sein als diejenigen, die große Mengen neuer Schulden aufnehmen, um mit den Hyperscalern mithalten zu können. Laut Investing.com ist dies genau die Spaltung, vor der das Kreditteam von Morgan Stanley warnt. - Ich empfehle zu verfolgen, ob KI die Margen und nicht nur den Umsatz verbessert.
Untersuchungen von Morgan Stanley deuten darauf hin, dass eine Margensteigerung von 1 bis 2 % durch KI eine massive Investitionsbasis unterstützen könnte. Das Negativszenario ist jedoch, dass die Investitionen die Monetarisierung seit Jahren übertreffen, so die Bull-and-Bear-Analyse der Bank. Ich würde nach Unternehmen suchen, die bereits zeigen, dass sich diese Lücke schließt. - Ich empfehle, in Ihren Beständen zwischen KI-Entwicklern und KI-Anwendern zu unterscheiden.
Die Strategen der Bank gehen davon aus, dass sich die Anleger auf erfolgreiche KI-Anwender konzentrieren und sich von reinen Entwicklern abwenden, die keine Rendite nachweisen können, heißt es Morgan Stanleys Kommentar vom Februar 2026. Das steht im Einklang mit der Auswahl von Unternehmen, die KI nutzen, um Kosten zu senken oder Gewinne zu steigern, und nicht nur solchen, die in ein Wettrüsten einsteigen. - Ich rate zur Skepsis gegenüber rein finanzierten KI-Spielen.
Wenn ich kleinere Unternehmen mit bescheidenem Umsatz, negativem Cashflow und großen Versprechen sehe, die mit der Hyperscaler-Nachfrage verbunden sind, macht mich diese Studie viel vorsichtiger, weil die Finanzierungsseite der KI genauso schnell enger werden könnte, als sie eröffnet wurde.
Stellen Sie sich das so vor: Eine zahlungskräftige Cloud-Plattform, die bereits KI-gesteuerte Margensteigerungen verzeichnet, spielt ein anderes Spiel als ein kleinerer Infrastrukturanbieter, der stark auf Schulden setzt, nur um weiterhin Geld auszugeben. Bei beiden handelt es sich möglicherweise um „KI-Geschichten“, aber sie bergen nicht das gleiche Risiko, wenn sich der Zyklus wendet.
Wenn Sie sich Ihr eigenes Portfolio ansehen, ist die Schlüsselfrage jetzt einfach. Welche Ihrer KI-exponierten Beteiligungen können die Rendite ihrer KI-Ausgaben eindeutig nachweisen, und welche verlangen von Ihnen lediglich, darauf zu vertrauen, dass die Auszahlung „irgendwann“ eintrifft?
In den nächsten Jahren könnte der Unterschied zwischen diesen beiden Gruppen für Ihre Rendite von größerer Bedeutung sein als die Frage, ob die KI selbst dem Hype gerecht wird.
