Privatkredite finanzieren jetzt den KI-Rechenzentrumsboom, während sich Banken zurückziehen

Ende April 2026 benötigte Oracle 16,3 Milliarden Dollar, um einen einzigen KI-Rechenzentrumscampus in Saline Township, Michigan, zu finanzieren — und die Banken, die diese Art von Schulden historisch gezeichnet haben, blieben größtenteils am Rand. PIMCO, der größte Anleihenfondsmanager der Welt, ankerte am Ende rund 10 Milliarden Dollar des Deals, nachdem Bank of America den Rest an einen breiteren Investorenpool verkauft hatte. Diese eine Transaktion ist der bislang klarste Beweis dafür, dass der KI-Ausbau das traditionelle Bankkreditmodell überholt hat und Privatkredite nun die finanzielle Absicherung für eine Branche sind, deren Kapitalbedarf in Hunderten von Milliarden gemessen wird.

Die These hier ist einfach: Die Qualität der KI-Rechenzentrumsschulden verschlechtert sich genau zu dem Zeitpunkt, an dem die Kreditgeber, die bereit sind, sie zu halten, von regulierten Banken zu weniger regulierten privaten Kreditfonds wechseln — eine Kombination, die das Risiko genau dort konzentriert, wo die Aufsicht am dünnsten ist.

Warum sich Banken zurückziehen

TD Cowen berichtete, dass sich US-Banken aktiv speziell von Oracles Rechenzentrumsfinanzierung zurückziehen, mit Verweis auf Zweifel, ob die Nachfrage nach KI-Infrastruktur in dem von Oracle prognostizierten Umfang anhalten wird. Diese Skepsis ist nicht abstrakt: S&P Global Ratings bewertet Oracle mit BBB-negativ und Moody's mit Baa2 Negativ — beide Ausblicke liegen nahe am Non-Investment-Grade-Bereich, was regulierte Banken, die mit an Ratings gekoppelten Kapitalanforderungen konfrontiert sind, zunehmend zögerlich macht, dieses Risiko in den eigenen Bilanzen zu halten. Der Michigan-Deal ist keine Ausnahme — er folgt auf ein Schuldenpaket von 38 Milliarden Dollar für Oracle-Anlagen in Texas und Wisconsin sowie einen Deal über 18 Milliarden Dollar für einen Standort in New Mexico, Teil von insgesamt rund 72 Milliarden Dollar an Partnerschulden, die Oracle in vier Bundesstaaten für das Stargate-Gemeinschaftsunternehmen mit OpenAI und SoftBank zusammengestellt hat.

Der gemeinsame Nenner all dieser Deals: Ein erheblicher Teil der Einnahmen, die diese Schulden absichern, geht letztlich auf OpenAI zurück — ein Unternehmen, das noch nie einen Jahresgewinn ausgewiesen hat. Banken bepreisen dieses Risiko, indem sie es weiterverteilen, statt es selbst zu tragen.

Privatkredite schließen die Lücke — und das ist keine risikofreie Kapazität

Private-Credit-Manager verfügen über Rekordbeträge an eingesammeltem Kapital, das sie unter Druck stehen einzusetzen, und KI-Rechenzentren bieten genau die Art von großem, langfristigem Deal, der zu ihrem Mandat passt. Ares soll angeblich mehr als 8 Milliarden Dollar gezielt für Rechenzentrumsanlagen in London, Japan und Brasilien anstreben. Doch das ist keine risikofreie Kapazität, die risikofreie Nachfrage absorbiert: Die von Fitch verfolgte US-Ausfallrate bei Privatkrediten erreichte in den zwölf Monaten bis Januar 2026 5,8 % — das höchste Niveau, seit Fitch diese Kennzahl verfolgt. Voya Investment Management hat bereits reagiert, indem es sein Engagement bei Rechenzentrums-Krediten explizit begrenzt hat.

Was das für alle bedeutet, die dem KI-Ausbau ausgesetzt sind

Wenn Sie über eine Rente, ein Versicherungsprodukt oder eine Direktallokation Engagement in Private-Credit-Fonds haben, ist die Rechenzentrumsfinanzierung inzwischen ein bedeutender und wachsender Teil dieses Portfolios, und ihre Performance hängt direkt davon ab, ob OpenAI, Anthropic und andere KI-Labore das Umsatzwachstum aufrechterhalten können, das zur Bedienung der gegen ihre Compute-Verträge ausgegebenen Schulden nötig ist — nicht von der Gesundheit der Gesamtwirtschaft. Wenn Sie einen Anbieter oder Partner bewerten, dessen Infrastruktur von einer dieser Finanzierungsstrukturen abhängt, fragen Sie konkret, ob dessen Rechenzentrumskapazität durch Bankschulden oder Privatkredite finanziert wird.