100 Milliarden Dollar Schulden für OpenAI sind mehr als ein Tech-Experiment. Sie sind ein Stresstest für Banken, Vermögensverwalter und deren KI-Strategie.
100 Milliarden Dollar Schulden – warum OpenAI plötzlich zum Stresstest für Banken wird
100 Milliarden Dollar Fremdkapital für ein einziges KI-Unternehmen – diese Grössenordnung gab es im Technologiesektor noch nie. Sam Altman plant, bis 2033 rund 1,4 Billionen Dollar in KI-Infrastruktur zu investieren. Ein grosser Teil davon soll nicht aus Eigenkapital kommen, sondern aus Schulden, die Banken, Cloud-Anbieter und andere Investoren aufnehmen.
Für die Schweizer Finanzbranche ist das keine entfernte Silicon-Valley-Geschichte. Das ist ein möglicher Systemtest für das eigene Risikomanagement, für die Bewertung von KI-Investments und für die Frage: Stehen wir am Anfang eines nachhaltigen KI-Booms – oder einer Blase, die Banken und Vermögensverwalter schmerzhaft treffen kann?
In diesem Beitrag geht es darum, wie dieses Finanzierungsmodell von OpenAI funktioniert, welche Risiken darin stecken – und was Banken, Asset Manager und Family Offices in der Schweiz daraus für ihre eigene KI-Strategie ableiten sollten.
Wie Altman die KI-Finanzierung neu denkt
Der Kern von Altmans Strategie ist einfach: Das operative Risiko bleibt bei OpenAI überschaubar, das Finanzierungsrisiko tragen andere. Statt klassische Eigenkapitalrunden zu dominieren, stützt sich das KI-Ökosystem zunehmend auf Kredite, Infrastruktur-Deals und langfristige Abnahmeverträge.
Das grobe Finanzierungsprinzip
Vereinfacht läuft es so:
- Cloud-Anbieter und Hyperscaler (z. B. grosse US-Tech-Konzerne) investieren massiv in Rechenzentren und spezielle KI-Chips.
- Sie nehmen dafür Milliardenkredite auf oder verschulden sich über den Kapitalmarkt.
- Im Gegenzug sichern sie sich Nutzungsrechte, Revenue-Sharing oder Exklusivkontakte zu OpenAI.
- OpenAI erhält Rechenleistung statt Cash – und kann seine Modelle schneller trainieren und skalieren.
Damit verschiebt sich das Risiko:
OpenAI fokussiert auf Technologie und Produkt – während andere Akteure die Bilanzrisiken stemmen.
Für Banken ist genau diese Verschiebung interessant: Wer ist am Ende tatsächlich der Risikoträger – und wer erhält (oder glaubt, zu erhalten) welche Rendite?
Wo das Risiko wirklich liegt – und warum eine KI-Blase weh tun könnte
Die grösste Gefahr ist nicht, dass KI als Technologie verschwindet. Die Gefahr ist, dass Ertragserwartungen, Bewertungen und Verschuldung nicht zusammenpassen. Dann entsteht eine klassische Blase – nur diesmal rund um Modelle, Chips und Rechenzentren.
Drei zentrale Risikocluster
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Kredit- und Gegenparteirisiko
Banken finanzieren direkt oder indirekt:- Hyperscaler und Halbleiterhersteller
- Fonds, die in KI-Infrastruktur investieren
- Unternehmen, die stark vom KI-Boom abhängen
Platzt die Wachstumsstory und fallen Bewertungen um 50–70 %, geraten Covenants unter Druck, Refinanzierungen werden teurer, notleidende Kredite nehmen zu.
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Konzentrationsrisiko
Viele KI-Wetten kreisen um sehr wenige Namen: OpenAI, ein Handvoll grosser Cloud-Anbieter, einige GPU-Hersteller. Wer im Kreditbuch, in Anleihen und im Aktienresearch immer wieder bei denselben Schuldnern landet, hat am Ende Klumpenrisiken, auch wenn die Vehikel unterschiedlich aussehen. -
Bewertungs- und Modellrisiko
Klassische Bewertungsmodelle kommen bei exponentiellem Wachstum und Winner-takes-most-Märkten schnell an Grenzen. Wer KI-Anbieter oder KI-intensive Firmen so bewertet wie traditionelle Softwareunternehmen, unterschätzt wahlweise Risiko oder Überbewertung.Für Risikomanager heisst das: Modelle kalibrieren, nicht schönrechnen.
Was, wenn die KI-Blase platzt?
Ein Platzen der KI-Blase würde nicht bedeuten, dass KI verschwindet. Es bedeutet:
- drastische Abschreibungen auf Infrastruktur (Rechenzentren, spezialisierte Chips)
- Spread-Ausweitungen bei Bonds von Tech- und Cloud-Unternehmen
- Rückgänge in Private-Markets-Portfolios, die stark auf KI ausgerichtet sind
- Vertrauensverlust in „KI-Storys“ – inklusive Zurückhaltung bei neuen Finanzierungsrunden
Für Schweizer Banken und Vermögensverwalter wäre das ein Realitätscheck: Wer KI-Investments in Marketingbroschüren überhöht hat, müsste Performance-Einbrüche erklären – nicht in fünf Jahren, sondern womöglich schon in 12–24 Monaten.
Chancen für Schweizer Banken: KI nutzen, ohne sich zu verbrennen
Trotz dieser Risiken wäre es ein Fehler, sich als Bank komplett aus KI herauszuhalten. Die Kunst ist, zwischen Technologieeinsatz im Kerngeschäft und spekulativen KI-Wetten zu unterscheiden.
Zwei Ebenen, die klar getrennt gehören
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KI als Werkzeug in der Bank
Hier geht es um:- Automatisierung von Prozessen (KYC, Onboarding, Dokumentenprüfung)
- Unterstützung von Beraterinnen und Beratern (Co-Pilot im Beratungsworkflow)
- Risikomanagement, Betrugserkennung, AML-Monitoring
Das sind Investitionen mit operativem Mehrwert, die sich messen lassen: Kosten, Durchlaufzeiten, Fehlerquoten.
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KI als Anlage- und Finanzierungsstory
Hier geht es um:- Kredite an KI-Unternehmen oder ihre Zulieferer
- Beteiligungen und Fondsstrategien im Bereich KI
- strukturierte Produkte mit KI-Bezug
Das sind Kapitalmarktwetten – mit entsprechendem Risiko.
Wer diese Ebenen verwechselt, etwa indem er „eigene KI-Projekte“ über aggressive Kapitalmarktpositionen querfinanziert, baut sich intern eine Zeitbombe.
Wie eine pragmatische KI-Strategie 2026 aussehen kann
Aus Gesprächen mit Banken und Vermögensverwaltern zeichnet sich ein Muster ab, das gut funktioniert:
- Fokus auf 3–5 konkrete Use Cases im Kerngeschäft statt 40 Leuchtturm-Projekte.
- Klare ROI-Hypothesen: z. B. „Reduktion der Kreditentscheidungszeit um 30 %“ oder „50 % weniger manuelle Kontrollen im Compliance-Team“.
- Kontrollierte Pilotphasen in abgeschlossenen Umgebungen, bevor Kundendaten breit involviert werden.
- Partnerstrategie: Kooperation mit etablierten KI-Anbietern, statt eigenen Foundation Models.
So profitieren Institute vom Produktivitätsgewinn, ohne in die Bilanzdimensionen von OpenAI & Co. hineingezogen zu werden.
Was Vermögensverwalter aus der OpenAI-Struktur lernen sollten
Für Vermögensverwalter, Private Banks und Family Offices stellt sich eine andere Frage: Wie positioniert man sich in Portfolios zu dieser 100-Milliarden-Wette?
1. KI-Exposure bewusst strukturieren
Statt einfach „Tech-Fonds mit KI-Fokus“ zu kaufen, lohnt sich ein Blick unter die Haube:
- Wie hoch ist der Anteil an direkten KI-Playern (Modelle, Plattformen)?
- Wie stark sind Infrastrukturwerte (Chips, Rechenzentren, Energie) vertreten?
- Gibt es klassische Cashflow-Unternehmen, die KI produktiv einsetzen (z. B. Versicherer, Banken, Industrie)?
Eine sinnvolle Herangehensweise ist, KI-Exposure in drei Körbe zu zerlegen:
- Korb „Core KI“ – wenige, hochbewertete Namen wie OpenAI-nahe Firmen, grosse Foundation-Model-Anbieter.
- Korb „Infrastruktur“ – Halbleiterhersteller, Rechenzentren, Cloud-Anbieter.
- Korb „Anwender“ – Unternehmen, die KI zur Effizienzsteigerung nutzen, ohne reine KI-Story zu sein.
Das reduziert die Abhängigkeit von der Bewertung eines einzigen Segments.
2. Szenarioanalysen statt Blindflug
Wer 2026 ernsthaft über KI in Portfolios spricht, braucht 3–4 realistische Szenarien, nicht nur das „alles wächst exponentiell“-Narrativ:
- Basisszenario: Wachstum flacht ab, Bewertungen normalisieren sich, KI bleibt Kerntechnologie.
- Boom-Szenario: Produktivitätsgewinne schlagen schneller durch, KI-Aktien steigen weiter.
- Stress-Szenario: Regulatorik, Energiepreise oder Sicherheitsprobleme bremsen die Skalierung, Bewertungen korrigieren stark.
Für jedes Szenario lässt sich abschätzen:
- Wie verhalten sich die drei Körbe (Core, Infrastruktur, Anwender)?
- Wie wirkt sich das auf die Risikobudgets im Gesamtportfolio aus?
- Welche Rebalancing-Strategien werden vorab definiert?
Wer das sauber vorbereitet, wirkt gegenüber Kundinnen und Kunden weit glaubwürdiger als jemand, der nur auf Marketingfolien mit „KI“ setzt.
Aufsicht und Regulierung: KI-Risiken werden Chefsache
Die Schweizer Finanzaufsicht – wie auch die europäische – schaut zunehmend darauf, wie Institute KI einsetzen und finanzieren. Die 100-Milliarden-Struktur von OpenAI verstärkt diese Aufmerksamkeit.
Relevante Fragen der Aufsicht
Banken und Vermögensverwalter müssen in den kommenden Jahren insbesondere auf vier Punkte Antworten haben:
- Modellrisiko: Wie werden KI-Modelle validiert, überwacht und dokumentiert?
- Daten- und Datenschutz: Wie wird verhindert, dass sensible Kundendaten in undurchsichtige Modelle fliessen?
- Konzentrationsrisiko: Wie stark ist man von einzelnen KI-Providern oder Tech-Konzernen abhängig?
- Governance: Wer entscheidet über den Einsatz von KI – und mit welchen Kompetenzen?
Die 100-Milliarden-Verschuldung rund um OpenAI ist ein Anlass, diese Fragen nicht nur technisch, sondern aufsichts- und bilanzseitig zu beantworten.
Was Institute jetzt konkret vorbereiten sollten
- KI-Richtlinie auf Vorstandsebene verabschieden (Anwendungsbereiche, No-Go-Zonen, Verantwortlichkeiten).
- Risikoappetit für KI definieren – in klaren Grössen (z. B. maximale Exposure ggü. einzelnen Providern, maximale Allokation in KI-Themenfonds).
- Transparente Kommunikation gegenüber Kundinnen und Kunden: Warum setzen wir KI ein? Wo nicht? Welche Risiken sehen wir?
Wer hier proaktiv agiert, vermeidet spätere Ad-hoc-Reaktionen, wenn erste Verluste aus der KI-Euphorie eintreten.
Fazit: KI bewusst nutzen – nicht dem Hype hinterherlaufen
Die 100-Milliarden-Dollar-Schuldenstruktur rund um OpenAI ist ein Symbol: Kapitalmärkte sind bereit, enorme Risiken in Vorleistung zu tragen, um an künftigen KI-Erträgen zu partizipieren. Für Banken und Vermögensverwalter ist das Chance und Warnsignal zugleich.
Wer KI nüchtern als Werkzeug zur Effizienzsteigerung im Kerngeschäft betrachtet und Investitionen klar von Spekulation trennt, wird langfristig profitieren. Wer hingegen jede KI-Story unkritisch mitgeht, unterschreibt womöglich indirekt bei der nächsten Tech-Blase.
Für Institute in der Schweiz heisst das:
- KI im Geschäftsbetrieb testen, skalieren und messen.
- KI-Exposure in Portfolios strukturiert, szenariobasiert aufbauen.
- Risikomanagement und Governance auf das KI-Zeitalter ausrichten.
Die strategische Frage für 2026 lautet nicht: „Sind wir bei OpenAI mit dabei?“ Sondern: „Haben wir unsere eigene, tragfähige KI-Strategie – technisch, geschäftlich und risikoseitig?“