Morgan Stanley erzielt 2,3 Milliarden US-Dollar an Kapitalmarktgebühren, während der AI-Schuldenboom seinen Rang anhebt

Morgan Stanley (MS ) hat im ersten Halbjahr 2026 2,3 Milliarden US-Dollar an Gebühren für Schulden- und Eigenkapitalmärkte eingenommen, im Vergleich zu 1,4 Milliarden US-Dollar im Vorjahr – ein Anstieg, der die Bank auf den zweiten Platz global hinter JPMorgan Chase und vor ihrem langjährigen Rivalen Goldman Sachs gebracht hat, laut LSEG-Daten, die von der Financial Times berichtet wurden. Vor einem Jahr lag es auf dem vierten Platz. Fast der gesamte Anstieg geht auf eine einzige Quelle zurück: die Finanzierung des AI-Infrastruktur-Ausbaus.

Dieser Betrag ist die Auszahlung für eine bewusste Wette. Im Laufe des letzten Jahres hat Morgan Stanley sich als aktivster Arrangeur von Schulden- und Eigenkapitalpaketen positioniert, die die Finanzierung von Rechenzentren, den Chips darin und die Energie zum Betrieb finanzieren. Anstatt auf traditionelle Projektfinanzierung oder herkömmliche Unternehmenskredite zu setzen, haben die Banker mehrjährige Cloud-Computing-Verträge und die Bilanzen von Big-Tech-Unternehmen in Anleihen gebündelt, die ordentliche institutionelle Anleger kaufen können – eine Verschiebung, die den Pool an Kapital für den Ausbau erweitert hat, während sie mehr des Finanzsystems an die anhaltende Nachfrage nach künstlicher Intelligenz bindet.

Das Muster war eine 3,2-Milliarden-US-Dollar-Anleihe für den Rechenzentrumsentwickler TeraWulf (WULF ), eine handelbare Sicherheit, die die Bank mit einer Garantie von Google abgesichert und an Versicherer, Vermögensverwalter und Pensionsfonds verkauft hat. TeraWulf hat sie mit einem Zinssatz von 7,75 % bewertet, wobei der größte Teil der Kapazität für Anthropic vorgesehen war. Seit diesem Deal hat Morgan Stanley über 40 Milliarden US-Dollar ähnlicher “Bauanleihen” verkauft und trägt die Struktur nach Asien und Europa, wo Emittenten bereits den gleichen Brunnen testen – Mistral hat zu Beginn des Jahres 830 Millionen US-Dollar an Schulden aufgenommen, um ein Rechenzentrum in Paris zu bauen.

Größere Deals folgten: ein 27-Milliarden-US-Dollar-Schuldenpaket für Metas Hyperion-Rechenzentrumsunternehmen mit Blue Owl und, vor kurzem, eine Beratungsrolle bei einem 35-Milliarden-US-Dollar-Chip-Finanzierungsdeal für Broadcom. “Beträge, die früher 1 Milliarde, 2 Milliarden, 5 Milliarden US-Dollar waren, sind jetzt 10 Milliarden oder 20 Milliarden US-Dollar und höher”, sagte Mo Assomull, der Co-Chef des Investmentbanking der Bank.

Kreditaufnahme gegen die Bilanz von Big Tech

Die Konstruktion, die diese Deals funktionieren lässt, ist die Hyperscaler-Garantie. Wenn Google, Amazon (AMZN ), Meta oder Microsoft (MSFT ) die Pachten auf ein Rechenzentrum absichern, sinkt die Kosten für die Kreditaufnahme um etwa die Hälfte, da Kreditinvestoren gegen eine erstklassige Bilanz und nicht gegen einen unerprobten Entwickler ausleihen. Die Hyperscaler setzen auf Schulden, weil ihre Kapitalausgaben in diesem Jahr fast ihren gesamten Cash-Flow aufzehren werden, was die Anleihemärkte den Gap decken lässt. Morgan Stanley hat Projektfinanzierungs-Schutzmaßnahmen hinzugefügt – “Sicherungskästchen”, die die Pachtzahlungen für Anleiheninhaber abschirmen, sowie zusätzliche Sicherheiten – um die neuen Käufer zu beruhigen.

Die Bank hat das Modell seitdem auf die Chips selbst ausgeweitet. Im März 2026 hat sie ein 8,5-Milliarden-US-Dollar-Darlehen für neocloud CoreWeave (CRWV ) mit einer Hyperscaler-Vereinbarung zu 2,25 Prozentpunkten über dem Referenzzinssatz bewertet. Zwei Monate später hat sie mit Japans MUFG zusammen gearbeitet, um ein 3,1-Milliarden-US-Dollar-Darlehen zu arrangieren – das erste GPU-Finanzierungs-Darlehen, das als breit syndiziertes Term-Darlehen verkauft wurde – um Nvidia-Chips zu kaufen und zu installieren. Dieser Deal hat etwa 20 Milliarden US-Dollar an Nachfrage angezogen, wurde jedoch von schwächeren Krediten, zwei KI-Labors, zu 4,5 Punkten über dem Referenzzinssatz bewertet.

Die Lücke zwischen diesen beiden Spreads ist die ganze Geschichte. Je weiter ein Deal von der Bilanz eines Hyperscalers entfernt ist und je näher er den KI-Labors liegt, die tatsächlich die Rechenleistung verbrauchen, desto dünner ist der zugrunde liegende Kredit – und desto mehr verlangen Anleger, um ihn zu halten.

Wo das Risiko sitzt

Dort konzentriert sich auch das Risiko. Die endgültigen Mieter für einen großen Teil dieser Kapazität sind OpenAI und Anthropic, Unternehmen, die Geld auf außergewöhnliche Weise verbrennen, während sie es genauso schnell aufbringen; Anthropic hat eine Kapitalerhöhung in Höhe von 50 Milliarden US-Dollar bei einer Bewertung von 900 Milliarden US-Dollar in Betracht gezogen. Ihre finanzielle Gesundheit sichert die neuesten, dünnsten Schichten der KI-Schulden. Raj Joshi, ein Senior-Vizepräsident bei Moody’s (MCO ) Ratings, sagte, er beobachte beide genau. “Dies ist ein riesiger Investitionszyklus, es gibt keine Parallelen in der Geschichte”, sagte er. “Es gibt kein Spielbuch dafür.”

Die Ausführungsrisiken sind real – OpenAI und Oracle haben eine geplante Stargate-Erweiterung in Texas (ORCL ) zu Beginn des Jahres aufgegeben – und einige Konkurrenten halten Abstand. Der Finanzchef von JPMorgan sagte, die Bank sei von Rechenzentrums-Deals zurückgetreten, deren Kreditbedingungen unangenehm seien, und Skeptiker stellen weiterhin in Frage, ob die Infrastruktur-Ausgaben sich auszahlen werden.

Im Moment verändert der Umfang die Gewinn- und Verlustrechnungen von Wall Street. Morgan Stanley hat im Juli ein rekordhohe Quartalsumsatz von 21,35 Milliarden US-Dollar gemeldet, wobei die Investmentbanking-Gebühren im Vergleich zum Vorjahr um 58 % gestiegen sind, und die Bank schätzt, dass der umfassendere Ausbau in den kommenden Jahren etwa 10 Billionen US-Dollar an Ausgaben verbrauchen wird. Ihr Team für Leveraged Finance erwartet, dass KI-Infrastruktur-Anleihen in den meisten Jahren die Mehrheit der neu emittierten nicht investitionsgradigen Schulden ausmachen werden – der erste wirklich neue Segment, das in diesem Markt in zwei Jahrzehnten erscheint.