Die Transformation durch KI ist kapitalintensiv wie kaum eine Technologiewelle zuvor. Die großen Hyperscaler – allen voran Microsoft, Google und Amazon – investieren Hunderte Milliarden Dollar in Rechenzentren, Kühlsysteme, Energieinfrastruktur und spezialisierte Halbleiter. Allein für 2025 und 2026 wurden globale KI-Infrastrukturinvestitionen von über 500 Milliarden US-Dollar angekündigt.
Diese Nachfrage schlägt sich direkt in den Preisen nieder. Rechenzentren verschlingen enorme Mengen Strom; in Ballungsräumen wie dem Großraum Washington D.C. oder dem texanischen „Silicon Prairie“ übersteigt die Nachfrage nach Netzanschlüssen das verfügbare Angebot. Da Energie eine Basisgröße für nahezu alle Wirtschaftssektoren ist, wirkt dieser Preisanstieg wie ein stiller Multiplikator in der Inflationsstatistik.
Auch bei Rohstoffen und Arbeitskräften zeigt sich der Engpass. Die Nachfrage nach Kupfer, Silizium, seltenen Erden und Spezialglas übersteigt derzeit die Produktionskapazitäten, Kupferpreise haben Mehrjahreshochs markiert, und die Lieferketten für Advanced Packaging bei Chips sind auf Monate ausgebucht. Parallel dazu werden KI-Ingenieure und Infrastrukturspezialisten mit Gehältern umworben, die Branchendurchschnitte um ein Vielfaches übersteigen – mit Spill-over-Effekten in angrenzende Branchen.
Warum die Fed in der Zwickmühle steckt
Die Federal Reserve steuert die Geldpolitik auf Basis zweier Mandate: Preisstabilität mit einem Inflationsziel von zwei Prozent und Vollbeschäftigung. Seit dem Inflationsschock 2022/2023 hat die Fed die Zinsen aggressiv erhöht und wartet auf eine nachhaltige Rückkehr der Inflation in Richtung zwei Prozent, bevor sie die Zinsen spürbar senkt.
Der KI-bedingte Preisdruck ist jedoch angebotsseitig und strukturell – und damit schwer mit klassischen geldpolitischen Mitteln zu bekämpfen. KI-Investitionen werden von bilanzstarken Tech-Konzernen finanziert, die weitgehend zinssensitivitätsfrei agieren. Microsoft oder Alphabet refinanzieren sich nicht am Kreditmarkt, sondern schöpfen aus üppigen freien Cashflows. Steigende Leitzinsen dämpfen zwar typischerweise Nachfrage und Kreditvergabe – an dieser Art von Investition laufen sie weitgehend vorbei.
Fed-Chair Jerome Powell hat in den vergangenen Quartalen wiederholt betont, dass „mehr Evidenz“ nötig sei, bevor Zinssenkungen in Betracht kämen. Hinter dieser vorsichtigen Rhetorik steckt exakt diese Zwickmühle: Die Gesamtinflation sinkt, aber strukturelle Teilkomponenten – darunter KI-getriebene Energie- und Lohnkosten – erweisen sich als hartnäckig. Marktbeobachter, die Anfang 2025 noch von vier bis fünf Zinssenkungen im Jahresverlauf ausgegangen waren, haben ihre Prognosen seitdem mehrfach nach unten revidiert.
Anleihen, Aktien und Rohstoffe im veränderten Zinsumfeld
Für Anleger sind die Konsequenzen dieser Dynamik weitreichend. Wer auf eine schnelle Zinswende und steigende Anleihekurse gesetzt hat, wird enttäuscht. Längere Duration bleibt riskant; kurzlaufende Treasuries und inflationsgeschützte Anleihen bieten weiterhin attraktive reale Renditen, eine aggressive Verlängerung der Duration ist verfrüht.
Bei Aktien zeigt sich ein differenziertes Bild. Wachstumswerte mit weit in der Zukunft liegenden Cashflows bleiben anfällig für Bewertungskorrekturen. Gleichzeitig profitieren Unternehmen, die KI-Infrastruktur bereitstellen – Energieversorger mit Rechenzentrumsexposure, Kupferproduzenten, Kühlsystemhersteller und spezialisierte Halbleiterausrüster – direkt von der strukturellen Nachfrage. Bei Rohstoffen sind Kupfer, Uran als Energieträger für KI-taugliche Kernkraft und ausgewählte Produzenten seltener Erden strukturell gut positioniert.
Gewerbeimmobilien bleiben zweigeteilt: Büroflächen stehen weiter unter Druck, während Datenzentrum-REITs und Energieinfrastruktur-Trusts von der KI-Nachfrage profitieren können – sofern Zinskosten durch langfristige Mietverträge abgesichert sind. Geldmarktfonds rentieren in den USA noch immer attraktiv um die vier bis fünf Prozent, was für europäische Anleger mit Dollarexposure eine Option darstellt, die sich kaum ignorieren lässt.
