KI-Hyperscaler müssen ihre Produktivität bis 2030 womöglich um das 2,7‑Fache steigern, um Infrastrukturinvestitionen von fast 1,1 Billionen US‑Dollar bis 2027 zu rechtfertigen. Darauf weist eine neue Studie hin.
Zentrale Punkte:
- KI-Hyperscaler stehen bis 2030 vor einer 2,7‑fachen Produktivitäts-Hürde, um ihre derzeitigen Infrastrukturzusagen zu rechtfertigen.
- Morgan Stanley schätzt die weltweiten Rechenzentrumsinvestitionen bis 2028 auf rund 2,9 Billionen US‑Dollar, davon etwa 1,5 Billionen aus Fremdkapital.
- Die wachsende Abhängigkeit von Schulden und Private Credit verlagert KI‑Infrastrukturrisiken zunehmend aus den Bilanzen großer Tech-Konzerne in den breiteren Kreditmarkt.
Wachters KI-Rechnung
MIT Technology Review hat die Forschung von Jessica Wachter, Finanzprofessorin an der Wharton School, und Co‑Autor Jonathan Wachter analysiert. Grundlage der Berechnungen sind die Investitionspläne von Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta und Oracle.
Laut ihrer Auswertung bedarf der Sektor bis 2030 eines 2,7‑fachen Produktivitätsschubs – nach Abzug von Kapitalkosten, Abschreibungen und einer Zielrendite von 15 %. Bleibt der erhoffte KI‑Boom aus, könnte sich der Ausbau der Infrastruktur zu „der größten Fehlallokation von Kapital in der Geschichte“ auswachsen, warnt das Papier.
Der Druck zeigt sich bereits in den Barmittelströmen der Konzerne. Alphabet wies im zweiten Quartal 2026 einen negativen Free Cashflow von 5,9 Milliarden US‑Dollar aus – den ersten seit dem Börsengang von Google im Jahr 2004 –, da die Investitionen massiv anzogen.
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Gensler warnt vor Kreditrisiken
Morgan Stanley rechnet damit, dass von 2025 bis 2028 weltweit rund 2,9 Billionen US‑Dollar in den Bau von Rechenzentren fließen werden, wovon etwa 1,5 Billionen US‑Dollar aus externen Finanzierungsquellen stammen dürften. Dadurch wandert ein wachsender Teil des KI‑Infrastrukturrisikos in Unternehmensanleihen, verbriefte Kredite und Private‑Credit‑Strukturen.
Das Hyperion‑Projekt von Meta in Louisiana illustriert diese Finanzierungsarchitektur. Fonds unter Verwaltung von Blue Owl Capital halten 80 % an einem Joint Venture, das den etwa 27 Milliarden US‑Dollar teuren Campus entwickelt, während Meta 20 % behält.
Stijn Van Nieuwerburgh, Professor an der Columbia Business School, hat untersucht, wie der KI‑Ausbau die Verschuldung über Projektentwickler, Kreditgeber und strukturierte Finanzierungsvehikel verteilt.
Der frühere SEC‑Vorsitzende und MIT‑Sloan‑Professor Gary Gensler hat den breiteren KI‑Investitionszyklus als „eine Kombiwette der Kapitalmärkte und der Gesamtwirtschaft“ beschrieben.
Der Krypto‑Stratege Arthur Hayes argumentiert, ein Abschwung im KI‑Kreditzyklus könne letztlich eine lockerere Geldpolitik der US‑Notenbank auslösen und Bitcoin (BTC) in Richtung 1 Million US‑Dollar treiben – ein spekulatives Szenario, das von der Wharton‑Studie allerdings nicht gestützt wird.
Der Investitionsschub baut sich seit Jahren auf, da Hyperscaler sich Chip‑Kapazitäten, Energie und Rechenzentrumsflächen sichern. Offen bleibt die Kernfrage, ob Produktivität und Umsätze schnell genug wachsen, um Infrastrukturzusagen zu tragen, die sich zunehmend auf Fremdkapital und alternative Finanzierungsquellen stützen.
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