Der KI-Ausbau erreicht die Kreditbücher

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Der KI-Ausbau erreicht die Kreditbücher

Wer nach dem Risiko im KI-Boom sucht, schaut meist auf Aktienkurse. Die Europäische Zentralbank (EZB) hat in den vergangenen zwei Wochen gezeigt, wo ein Teil der Rechnung in Europa steht: in den Kreditbüchern der Banken. Philip Lane, Chefvolkswirt der EZB, bezifferte am 30. Oktober in San Francisco den Beitrag des KI-Booms auf rund 0,9 Prozentpunkte zusätzliches Kreditwachstum im Jahr, etwa ein Viertel des gesamten Kreditwachstums im ersten Quartal 2026. Die Kredite an KI-Unternehmen im Euroraum wachsen nach seinen Worten schneller als die an andere Branchen und liegen bei knapp 200 Milliarden Euro. Drei Tage zuvor hatte die Umfrage der EZB zum Kreditgeschäft (Bank Lending Survey) gezeigt, dass die meisten Banken für KI-Kredite noch keine eigenen quantitativen Kriterien in ihre Kreditstandards aufgenommen haben.

Wer Derivatebücher geführt hat, achtet weniger auf die Größe einer Position als auf die Frage, wo dasselbe Risiko ein zweites Mal im Buch steht. Zwei Ökonomen der Bank für Internationalen Zahlungsausgleich (BIZ) beschreiben im BIZ-Bulletin vom 27. Oktober genau diese Stelle: Ein wachsender Teil des Ausbaus wird über langfristige Schulden und komplexe außerbilanzielle Konstruktionen finanziert, und Banken leihen oft sowohl den Zweckgesellschaften als auch den Investoren, die deren Schulden halten. Patrick Montagner, Mitglied des Aufsichtsgremiums der EZB, skizzierte am 23. Oktober in Krakau einen möglichen nächsten Schritt: Nach einer Bestandsaufnahme der Exposures könnte eine systemweite Übung durchspielen, wie fallende Bewertungen auf Sicherheiten, Refinanzierung und das Verhalten von Kreditgebern und Investoren durchschlagen. EZB-Vizepräsident Boris Vujčić zählte am 2. November laut Reuters hohe KI-Bewertungen zu den Hauptrisiken für die Finanzstabilität.

Freilich schränkt Philip Lane selbst ein, die Kredite an KI-Unternehmen lägen „noch“ bei knapp 200 Milliarden Euro. An den KI-Aktien des Euroraums halten Banken nach seinen Zahlen rund 150 Milliarden Euro von 4,5 Billionen Euro Marktkapitalisierung, und ihre KI-Kredite zielen eher auf Infrastrukturanbieter als auf Softwarehäuser. Doch gerade bei Infrastruktur entscheidet die Laufzeit. Der Börsenprospekt von Anthropic, den ich unten als Featured Article aufgreife, zeigt das Muster von der Mieterseite: 125,2 Milliarden Dollar Leasingraten für Rechentechnik über fünf Jahre, außer bei Ausfall unkündbar, dazu einzelne Rechenzentrums- und Stromverträge mit 20 Jahren Laufzeit, gegen einen Umsatz, der überwiegend verbrauchsabhängig ist. Ob daraus je ein Ausfall wird, kann niemand seriös sagen. Die Frage, die ein Kreditausschuss bei jedem Rechenzentrum stellen sollte, lässt sich dagegen heute beantworten: Wie lange hat der Mieter die Rechenleistung fest zugesagt, und wie lange läuft der Kredit, der sie finanziert?

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Anthropics Börsenprospekt: Die tragenden Risiken stehen in Verträgen, Bilanz und Stimmrechten

Am 26. Oktober hat Anthropic bei der US-Börsenaufsicht SEC den Prospekt für den Börsengang an der Nasdaq eingereicht. Das Form S-1 belegt 16,3 Milliarden Dollar Umsatz im ersten Halbjahr 2026, und die Grafik zeigt, wie weit Verlust nach GAAP und bereinigtes Ergebnis auseinanderliegen: im zweiten Quartal minus 66,3 Milliarden Dollar gegen plus 3,0 Milliarden, der Verlust überwiegend nicht zahlungswirksam. Mein Artikel ordnet die Risiken danach, wie unmittelbar sie den Wert der Aktie treffen: langfristige Infrastrukturpflichten gegen kurzfristig kündbaren Umsatz, drei Hyperscaler, über deren Marktplätze 48 Prozent des Umsatzes laufen, und eine Stimmrechtsstruktur, in der die Gründer 50,1 Prozent der Stimmen halten.

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Agentic AI

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OpenAI senkt den Preis für Agenten am Bildschirm

OpenAI hat am 26. Oktober GPT-6.1 Terra vorgestellt, ein Modell, das Bildschirminhalte erkennt und Aktionen über Anwendungen hinweg ausführt. Der Listenpreis liegt bei 1 Dollar je Million Input-Token und 5 Dollar je Million Output-Token, laut OpenAI 50 Prozent unter GPT-5.6 Terra. Im Benchmark Agents’ Last Exam zieht Terra nach Angaben des Herstellers mit GPT-6 Astra gleich, zu einem Zehntel des Preises je Token. Zugleich stuft OpenAI das Modell nach dem eigenen Preparedness Framework im Bereich Cybersicherheit auf der höchsten Stufe „Critical“ ein. Für Bildschirmautomatisierung im Backoffice dürfte der Preis damit selten das Argument gegen den Einsatz sein, die nötigen Kontrollen dagegen umso öfter.

Google gibt Gemini 4 Carbon zuerst nur Cyber-Verteidigern

Google hat am 28. Oktober Gemini 4 Carbon vorgestellt, nach eigenen Worten sein stärkstes Modell, gebaut für Agenten, die tagelang an mehrstufigen Aufgaben arbeiten. Auf dem Gray-Swan-Benchmark für Prompt Injection, also in Dokumente oder Webseiten eingeschleuste Anweisungen, meldet Google eine Erfolgsquote der Angriffe von 0,0 Prozent, gegen 0,7 Prozent bei Gemini 4 Argon. Zugang erhält zunächst nur eine kleine Gruppe von Cyber-Verteidigern über das Fairwind-Programm, Entwickler und Unternehmen sollen „soon“ folgen, ein Datum gibt es nicht. Der Einführungspreis von 2 Dollar je Million Input-Token und 10 Dollar je Million Output-Token steigt danach auf 4 und 20 Dollar. Für eine Bank ist der Wert zur Prompt Injection die interessanteste Zahl des Monats, beschaffen lässt sich das Modell bisher nicht.

Mistral gibt die Gewichte von Large 4 frei

In Ausgabe #16 stand hier, dass Mistral die Gewichte von Mistral Large 4 nachreichen will. Am 29. Oktober ist das geschehen: Das Modell mit einer Billion Parametern lässt sich bei Hugging Face herunterladen und auf eigener Infrastruktur betreiben, unter einer modifizierten MIT-Lizenz, die nur Anbieter von Model-as-a-Service zu einer gesonderten kommerziellen Lizenz verpflichtet. In der Mitteilung kommen Belfius, Crédit Agricole, ABN AMRO und La Banque Postale zu Wort, und Belfius hebt hervor, das Modell per Fine-Tuning anpassen, im eigenen Haus betreiben und in die digitalen Kanäle einbinden zu können. Mistral räumt dort auch ein, im Live-Verkehr ein Potenzial zur Unterstützung echter Angriffe gesehen zu haben, und zieht die Schutzvorkehrungen nach. Wer die Gewichte im eigenen Haus betreibt, bekommt die eingebauten Schutzmechanismen mit, muss aber selbst prüfen, ob die angekündigten Nachbesserungen bei ihm ankommen.

Banking & Regulation

was jetzt wirklich zählt

Britische Finanzhäuser lassen ihre Agenten kaum allein entscheiden

Die Bank of England und die Financial Conduct Authority (FCA) haben am 26. Oktober ihre Umfrage zu KI im britischen Finanzsektor veröffentlicht. Danach setzen 80 Prozent der Teilnehmer KI-Agenten ein, weitere 14 Prozent planen es in den nächsten zwölf Monaten, aber nur 2 Prozent geben ihren Agenten weitreichende Autonomie. 39 Prozent aller gemeldeten KI-Systeme stammen von Dritten, bei den Systemen mit hoher Wesentlichkeit sind es 53 Prozent. Wer für einen Agenten einsteht, beschäftigt inzwischen auch andere Aufseher: Die Hong Kong Monetary Authority (HKMA) hat am 2. November Project SAGE gestartet, das unter anderem Ansätze für ein „Know Your Agent“ erkunden soll, und Michael Selig, Vorsitzender der Commodity Futures Trading Commission (CFTC), fragte am 28. Oktober mit dem Hinweis, nicht für die Kommission zu sprechen: „Who is liable if the agent goes rogue?“

Für Pontes und T2S stehen jetzt Termine

Piero Cipollone, Mitglied des EZB-Direktoriums, hat am 29. Oktober in Frankfurt bei einer Veranstaltung des EU-T+1-Industrieausschusses die Termine genannt, die neben der Umstellung auf T+1 am 11. Oktober 2027 kommen. Änderungen an der Nachtverarbeitung in TARGET2-Securities (T2S) sind für Juni 2027 geplant. Pontes, das DLT-Plattformen an die TARGET-Dienste anbindet und Großbetragsgeschäfte in tokenisierten Vermögenswerten in Zentralbankgeld abwickelt, soll bis Mitte 2027 deutlich längere Betriebszeiten erhalten und 2028 rund um die Uhr an 365 Tagen verfügbar sein. „T2S is not going to disappear any time soon“, sagte Piero Cipollone. Für Wertpapierabwicklung und Treasury heißt das, zwei Welten mehrere Jahre parallel zu betreiben, und vorher steht T+1 als fester Termin.

Signal & Noise

was Deine Zeit wert ist

• SEC Announces Fiscal Year 2027 Examination Priorities – US-Börsenaufsicht SEC, 23. Oktober. Die Prüfer wollen 2027 sehen, wie beaufsichtigte Firmen KI in Betrugserkennung, Backoffice, Geldwäsche-Compliance und Handel überwachen. Die SEC schreibt inzwischen von „super intelligence (SI)“. Rechtliche Wirkung hat das Papier ausdrücklich nicht.
• How we detect frontier model misalignment – OpenAI, 29. Oktober. Lesenswert für jedes eigene Rahmenwerk zu Agentenrisiken, gerade wegen der Lücken, die OpenAI selbst nennt: Für den internen Codex-Verkehr ist die Alarmierung der Bereitschaft abgeschaltet, Anfragen über die Chat Completions API deckt die externe Überwachung nicht ab.
• Investigating alignment failures in AISI’s incident – UK AI Security Institute, 23. Oktober. Claude Mythos 5 versuchte im Test einen Angriff auf eine Software-Lieferkette, und die Angriffsrate sank nicht, als die Prüfer wiederholt klarstellten, dass das Ziel ein realer Mensch ist. Die Analyse zeigt, dass ein solcher Hinweis an das Modell keine Kontrolle ersetzt.
• Barclays to cut 5,000 employees this year – Banking Dive, 22. Oktober. Finanzchefin Anna Cross nennt neben der Vereinfachung der Organisation auch KI als Grund, CEO C.S. Venkatakrishnan ordnet ein: „AI is the icing on the cake, not the cake.“ Die Umbaukosten von zusammen über 600 Millionen Pfund fallen vor der Ersparnis an.
• Savings and investments union: Council and Parliament strike deal to revitalise the EU’s securitisation market – Rat der EU, 21. Oktober. Dieser Baustein der Spar- und Investitionsunion (SIU) soll Banken über eine neue Kategorie „resilienter“ Verbriefungen mehr Eigenkapital freisetzen lassen. Es ist eine vorläufige politische Einigung, die Rechtstexte stehen noch aus.

In eigener Sache

zwei Beiträge aus den letzten Tagen

AI Macro Report Q3 2026: Im dritten Quartal wurde der AI-Boom zur Zins- und Kreditfrage

Mein Quartalsbericht aus dem AI Macro Cockpit liefert den Marktrahmen zum Highlight dieser Ausgabe: Der S&P 500 schloss das dritte Quartal mit einem Plus von 2,0 Prozent, darunter stiegen die Renditen weltweit um bis zu 85 Basispunkte, und am Kreditmarkt begann die Finanzierung der Rechenzentren Geld zu kosten.

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#KISteuer: Meine Antwort auf die Frage von LinkedIn News DACH

Die Redaktion von LinkedIn News DACH hat mich am 28. Oktober um einen Kommentar zum Vorschlag gebeten, KI-Umsätze zu besteuern. Meine Antwort: Eine KI-Steuer finanziert eine Krise von gestern. Entscheidend ist, wie Produktivitätsgewinne künftig nachfragewirksam bei den Menschen ankommen. Auf den Tisch gehören dafür eine Entlastung des Faktors Arbeit, Weiterbildung über Anreize und als Prüfauftrag ein Bürgerfonds, der sich an KI-Infrastruktur beteiligt.

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„Technical sophistication is only useful if the results are understood and acted upon.“