Wann endet der Abwärtstrend beim KI-Handel? Der Markt blickt auf das "Gefangenendilemma" hinter Metas "gigantischer Anleiheemission"

In der vergangenen Woche standen AI-Handelsaktivitäten unter erneutem Verkaufsdruck, während die US-Aktien- und Anleihemärkte gleichzeitig belastet wurden.Der Nasdaq verzeichnete den schlechtesten Tagesverlauf seit Monaten, die Risikoaufschläge für US-Hochzinsanleihen erreichten ein 17-Monatshoch und die Renditen von CCC-Ramschanleihen stiegen auf das höchste Niveau seit 2020. Die Indizes zeigten oberflächlich begrenzte Schwankungen, doch die Neupreisung von Risiken auf der Basisebene beschleunigt sich.

Ein Hauptpunkt der Sorge am Markt war Metas Ankündigung eines massiven Finanzierungsplans nach Veröffentlichung der Ergebnisse des dritten Quartals. Laut einem von Barclays am 23. Oktober veröffentlichten Research-Bericht hat sich Meta zur vorzeitigen Finanzierung entschlossen, unter anderem weil andere Unternehmen im AI-Ökosystem bereits Finanzierungsrunden gestartet oder geplant haben und die Aufnahmefähigkeit der Kapitalmärkte zunehmend begrenzt wird.

Dies offenbart das "Gefangenendilemma" der AI-Giganten: Jedes Unternehmen hat den Anreiz, zuerst zu finanzieren; wenn die Großen jedoch kollektiv die Emission von Anleihen beschleunigen, könnte das zusätzliche Angebot die Finanzierungskosten erhöhen und damit den Finanzierungsraum für alle Teilnehmer verringern. Gleichzeitig reduzieren Hedgefonds weiterhin ihren Leverage, und die Spread-Differenzierung von AI-bezogenen Kreditwerten nimmt zu.

Wann das AI-Handelssegment einen Boden findet, hängt daher nicht nur vom Gewinn der Tech-Giganten ab, sondern auch davon, ob der Markt das geballte Angebot von Anleihen verdauen kann und ob die stetig steigenden Finanzierungskosten die AI-Wertschöpfungskette weiter belasten.

Indizes wirken still – AI-Positionen werden konzentriert bereinigt

In der vergangenen Woche verdeckten die Indexentwicklungen die starke Divergenz zwischen den Einzelwerten. Daten von Goldman Sachs zeigen, dass das Long-Short-Portfolio aus AI-Nutznießer- und Risikoaktien gegenüber dem Juni-Hoch etwa 55% verloren hat und die Jahresgewinne vollständig abgegeben wurden; Momentum-Strategien verzeichneten ebenfalls einen starken Rückgang, und erreichten die extremen Werte wie zuletzt während der Finanzkrise 2008.

Am Donnerstag fiel der S&P 500 um 1,2%, dennoch legten 335 Indexbestandteile zu; der gleichgewichtete S&P 500 erhöhte sich um 0,7%, während der marktkapitalisierte SPY schloss im Minus. Goldman Sachs Daten zeigen, dass Hedgefonds an sieben der letzten acht Handelstage das Leverage reduzierten; der Verkaufsdruck von Donnerstag wurde vollständig durch das Schließen von Long-Positionen ausgelöst.

Dies verdeutlicht, dass die jüngsten Anpassungen nicht nur eine Neubewertung der AI-Investments darstellen, sondern auch eine konzentrierte Bereinigung überfüllter Positionen. Ob diese Anpassung zu einer nachhaltigen Erholung führt, hängt weiterhin davon ab, ob der Druck am Kreditmarkt nachlässt.

Kreditrisiken konzentrieren sich auf niedrig bewertete Schuldner

Bloomberg berichtet, dass die durchschnittlichen Risikoaufschläge für US-Hochzinsanleihen auf ein 17-Monatshoch angestiegen sind und der Primärmarkt die größte Welle von Rücknahmen im laufenden Jahr erlebt; die Rendite von CCC-Ramschanleihen stieg auf 15,85% – das höchste Niveau seit 2020 – und die Spreads zu BB-Bonds nähern sich den Spitzen der Jahre 2016 und 2020.

Auch der Markt für Leveraged Loans steht unter Druck. Das Volumen von Deep-Distress-Loans, deren Preise unter 60 Cent pro Dollar liegen, erreichte das höchste Niveau seit März 2020. Daten von JPMorgan zeigen, dass das Volumen von Krediten zu Preisen von 80 Cent oder weniger innerhalb der letzten zwölf Monate um fast 90% gestiegen ist.

Bemerkenswert ist, dass die Spreads von CCC-Bonds stark ausgeweitet sind, während der Gesamt-Kreditmarkt nicht gleichzeitig verschlechtert – dies deutet darauf hin, dass sich die Risiken auf Emittenten mit schwächerer Schuldendienstfähigkeit konzentrieren. Robert Cohen, Corporate Credit Director bei DoubleLine Capital, merkt an, dass einige CCC-Borrower in eine Umschuldung geraten könnten, dies jedoch nicht bedeutet, dass der gesamte Kreditzyklus bereits umgeschlagen ist.

Daten von Goldman Sachs zeigen, dass sich die Spreads in mehreren Rating-Segmenten – von Investmentgrade über High Yield Credit-Derivate bis zu niedrig bewerteten Cash Bonds – am zyklischen Hoch befinden. R. Lakshmanan, Head of Asia-Pacific Corporate Credit bei CreditSights Singapore, ist der Ansicht, dass nach aufeinanderfolgenden globalen Risikoeinflüssen eine Neupreisung des Kreditrisikos zunehmend zu einer nachhaltigen Trendwende wird.

Meta-Anleiheemission offenbart das "Gefangenendilemma" der AI-Finanzierung

Metas Finanzierungsplan bringt den Konflikt zwischen AI-Kapitalausgaben und dem Angebot am Kreditmarkt klar zum Vorschein. Das Unternehmen hat seine Kapitalausgabenprognose für 2026 auf 135-145 Milliarden Dollar eingeengt und erwartet Ausgaben im vierten Quartal zwischen 49 und 59 Milliarden Dollar; der freie Cashflow nach Dividenden ist negativ, das Management erwartet zudem ab Herbst dieses Jahres Finanzierungen in Milliardenhöhe.

Barclays weist im Bericht darauf hin, dass das Umsatzwachstum von Big Tech nun einsetzt, die Kapitalausgaben jedoch weiterhin steigen; das Finanzierungsproblem hat sich von "ob Finanzierung möglich ist" hin zu "wann, wie viel und wie finanzieren" verlagert.

Meta erklärt im Prospekt, dass die Aufnahmefähigkeit des Kapitalmarkts zunehmend begrenzt sei, da andere Unternehmen im AI-Ökosystem bereits Finanzierungen gestartet oder geplant haben, weshalb die vorgezogene Finanzierung real notwendig sei.

Wenn allerdings alle Unternehmen vorpreschen, könnte die rationale Entscheidung des Einzelnen zum Marktdruck für alle werden: Die neue Anleihenflut erhöht die Kosten der Emission und begrenzt die Verengung der Kreditspreads. Unternehmen erwägen nun zur Absicherung ihrer Bonität auch Eigenkapitalfinanzierungen, Wandelanleihen, Asset-Backed Securities (ABS) und bilanzexterne Finanzierungen.

Barclays erwartet, dass das AI-bezogene Finanzierungsangebot kurzfristig weiterhin die Verengung der Kreditspreads begrenzt.

AI-Kreditdifferenzierung verschärft sich, Markt setzt auf Einzeltitel-Preisbildung

Barclays schätzt, dass AI-bezogene Kreditwerte rund 680 Milliarden Dollar umfassen und Big Tech-Unternehmen, Halbleiter, Datenzentren und Hardware-Hersteller abdecken. Das macht etwa 7,5% der Marktwerts des Investmentgrade-Anleihenindex aus und trägt jedoch etwa 13% zum Duration Risk Exposure (DTS) des Index bei.

Insgesamt bieten AI-Kreditwerte einen Spread-Aufschlag von etwa 35 Basispunkten gegenüber dem Investmentgrade-Index, bei Anleihen mit Laufzeiten von über zehn Jahren sogar bis zu 55 Basispunkte. Gleichzeitig ist die Spread-Divergenz zwischen AI-Emittenten in den letzten zwölf Monaten von 24 auf 65 Basispunkte gestiegen; selbst ohne Oracle und Datenzentren nahm der Wert um rund 60% zu und lag bei 37 Basispunkten.

Seit Mitte September ist die Spread-Erweiterung bei Oracle, Meta, SpaceX und mehreren Datenzentren-Betreibern deutlich größer als beim Index; die kurzlaufenden Anleihen von Microsoft, Google und Amazon zeigen sich dagegen widerstandsfähig.Der Markt differenziert zunehmend nach Finanzierungsbedarf, Bilanz und langfristigem Risiko des Emittenten – und nicht mehr nach AI als einheitliches Kreditthema.

Auch die Renditekurve reflektiert den Druck am langen Ende. Barclays-Daten zeigen, dass die durchschnittlichen Kurven der 2-5, 5-10 und 10-30-Jährigen Anleihen von Big Tech im vergangenen Jahr jeweils um 137%, 140% und 68% steiler wurden. Die 10-30-Jahres-Kurve von Meta weist einen Spread von 68 Basispunkten auf – der steilste Wert unter den vergleichbaren Emittenten.

Die steileren Kurven am langen Ende spiegeln eine höhere Risikokompensation der Investoren für langfristige Schuldtitel wider. Mit fortlaufend steigenden Kapitalausgaben der AI-Unternehmen muss der Markt nicht nur prüfen, ob Investitionen in Umsatz umgesetzt werden, sondern auch das Finanzierungsvolumen, die Cashflow-Erholung und den Einfluss neuer Anleihen auf die Finanzierungskosten bewerten.

Ob die AI-Handelsaktivitäten ihren Boden finden, hängt daher davon ab, ob die massiven Finanzierungen vom Markt absorbiert werden können, die Kreditspreads sich stabilisieren und die Risikodifferenzierung zwischen AI-Unternehmen weiter zunimmt. Bis diese Belastungen nachlassen, bleibt eine zeitweise Erholung durch steigende Finanzierungskosten eingeschränkt.