Goldman-Manager setzt trotz 5 Prozent Staatsrendite auf KI

Eine US-Staatsanleihe mit mehr als 5 Prozent Rendite wirkt auf den ersten Blick durchaus attraktiv. Anshul Sehgal von Goldman Sachs sieht darin derzeit jedoch nur begrenzten Reiz.

Der globale Co-Leiter des Bereichs Fixed Income, Currencies and Commodities bei Goldman bevorzugt stattdessen KI-Rechenleistung, Rechenzentren und Neo-Clouds.

Seine Begründung: Anleihen bieten zwar eine solide Rendite. Bei KI-Infrastruktur sieht er jedoch deutlich mehr Aufwärtspotenzial.

Warum ihm 5 Prozent nicht reichen

Die Rendite 30-jähriger US-Staatsanleihen ist inzwischen auf rund 5,56 Prozent gestiegen. Dennoch glaubt Sehgal nicht, dass Anleger damit automatisch einen attraktiven Einstiegspunkt erhalten. Aus seiner Sicht steht die lange Laufzeitseite strukturell unter Druck.

Ein wichtiger Grund: Ältere Amerikaner kaufen weniger lang laufende Anleihen als früher. Gleichzeitig kommt immer mehr langfristige Finanzierung für gewaltige KI-Investitionen an den Markt.

Mehr Angebot und weniger natürliche Käufer bedeuten Druck auf die Anleihekurse und damit höhere Renditen. Hinzu kommt die Unsicherheit über die Tragfähigkeit der US-Staatsschulden.

KI ist für Goldman der asymmetrische Trade

Sehgal richtet den Blick deshalb lieber auf die andere Seite desselben Kapitalzyklus. Sein bevorzugtes Thema ist „long compute“. Gemeint sind Anlagen in KI-Rechenleistung, Rechenzentren und Neo-Clouds, die Kapazitäten an Unternehmen vermieten, die KI-Modelle trainieren und betreiben.

Er bezeichnet das als asymmetrischen Trade. Das maximale Verlustrisiko bei einer Aktie ist naturgemäß erheblich. Erfolgreiche Unternehmen könnten sich aus seiner Sicht aber vervielfachen. Bei einer Staatsanleihe mit 5 Prozent Rendite ist dieser Spielraum nach oben deutlich begrenzter.

Doch es gibt eine klare Schwachstelle

Dieser KI-Trade ist nicht ohne Risiko. Viele Unternehmen finanzieren ihre Infrastruktur über Schulden. Gerade deshalb werden höhere Anleiherenditen gefährlich.

Je länger die langen Renditen über 5 Prozent bleiben, desto teurer wird die Finanzierung von Rechenzentren, Chips und Energieinfrastruktur. Sehgal räumt daher ein, dass es sich um gehebelte Positionen handelt.

Steigen die Finanzierungskosten zu stark oder bleiben die erwarteten Cashflows hinter den Erwartungen zurück, kann die Bewertung schnell unter Druck geraten.

US-Notenbank noch nicht restriktiv genug

Auch die Geldpolitik der US-Notenbank spielt eine Rolle. Sehgal verweist darauf, dass Fed-Chef Kevin Warsh nach der jüngsten Zinserhöhung mehrfach betont habe, die Notenbank nehme vor allem frühere Stimuli zurück.

Aus seiner Sicht bedeutet das: Die US-Notenbank betrachtet ihre Politik noch nicht als wirklich restriktiv. Das ist entscheidend. Muss der Zins weiter steigen, trifft das vor allem Verbraucher und Unternehmen, die auf Finanzierung angewiesen sind.

Für KI-Infrastruktur entsteht damit eine besondere Lage. Derselbe hohe Zins, der Anleihen attraktiver macht, finanziert indirekt auch den massiven Ausbau der KI-Kapazitäten. Sehgal sieht dort vorerst die größere Chance.

Nicht darin, sich 5 Prozent Rendite für dreißig Jahre zu sichern, sondern bei Unternehmen, die jene Rechenleistung liefern, auf der der KI-Investitionszyklus beruht.