Wie Big Tech die wahren Kosten der KI-Revolution verschleiert: Wenn Bilanzkosmetik zur Überlebensstrategie wird

Der heimliche Schuldenberg: Droht der KI-Branche jetzt der große Crash?

Wenn die KI-Blase platzt: Warum die Tech-Giganten ein gewaltiges Risiko verschweigen

Der Hype um Künstliche Intelligenz treibt die Börsenkurse der großen Technologiegiganten auf immer neue Rekordhochs. Doch hinter den schillernden Kulissen von Meta, Microsoft, Oracle und OpenAI braut sich ein finanzieller Sturm zusammen. Um die astronomischen Kosten des globalen KI-Wettrüstens zu stemmen, greift Big Tech zunehmend tief in die bilanzielle Trickkiste. Von heimlich verlängerten Abschreibungsfristen über milliardenschwere Schattenhaushalte in Zweckgesellschaften bis hin zu fragwürdigen Kreislaufgeschäften – die Methoden sind ebenso kreativ wie riskant. Was oberflächlich wie unaufhaltsames Wachstum wirkt, entpuppt sich bei genauerem Hinsehen als ein fragiles finanzielles Kartenhaus. Die Branche verschiebt ihre Lasten auf morgen, doch was passiert, wenn die hochgesteckten KI-Erwartungen verfehlt werden und die versteckten Milliardenkosten mit voller Wucht in die Bilanzen zurückschlagen? Ein tiefgründiger Blick auf die waghalsigen Manöver der Tech-Elite – und darauf, wer bei einem möglichen Crash als Erstes fallen könnte.

Milliarden-Illusion im KI-Boom: Wie Big Tech seine wahren Kosten versteckt

Hinter den beeindruckenden Gewinnmeldungen der großen Technologiekonzerne verbirgt sich eine wachsende Zahl buchhalterischer Kunstgriffe, mit denen Google, Meta, Oracle und andere die wahren Kosten ihres KI-Wettrüstens kleinrechnen oder ganz aus der Bilanz herausschieben. Diese Praktiken sind größtenteils legal, doch sie werfen eine grundlegende Frage auf: Was passiert, wenn die immensen Investitionen sich am Ende nicht auszahlen und die verschobenen Lasten mit voller Wucht zurückkehren?

Der Trick mit der verlängerten Lebensdauer

Eine der wirkungsvollsten und zugleich unauffälligsten Methoden, mit denen Technologiekonzerne ihre Gewinne aufpolstern, ist die Verlängerung der sogenannten Nutzungsdauer ihrer Server und Netzwerkgeräte in der Bilanz. Meta gab im Januar 2025 bekannt, die angenommene Nutzungsdauer bestimmter Server und Netzwerkanlagen von vier auf fünf bis fünfeinhalb Jahre zu verlängern. Auf den ersten Blick wirkt das wie eine technische Fußnote, tatsächlich aber senkte diese einzelne Anpassung die Abschreibungskosten für das Jahr 2025 um 2,9 Milliarden Dollar, was fast vier Prozent des geschätzten Vorsteuergewinns entsprach. Da Meta seine Investitionen in KI-Infrastruktur im gleichen Zeitraum um bis zu fünfundsiebzig Prozent steigerte, wirkt sich der Effekt im laufenden Jahr 2026 noch deutlich stärker aus.

Meta ist damit keineswegs allein. Microsoft verlängerte die Nutzungsdauer seiner Server- und Netzwerkausrüstung bereits 2022 von vier auf sechs Jahre, Oracle folgte 2023 mit einer Anpassung von vier auf fünf Jahre. Praktisch jeder große Hyperscaler hat zwischen 2020 und 2025 vergleichbare Anpassungen vorgenommen. Der Mechanismus dahinter ist bilanztechnisch simpel, aber folgenreich: Wird angenommen, dass ein Server oder eine Grafikkarte länger nutzbar ist, verteilen sich die Anschaffungskosten auf mehr Jahre, wodurch die jährliche Abschreibung sinkt und der ausgewiesene Gewinn im gleichen Umfang steigt, ohne dass ein einziges zusätzliches Produkt verkauft oder ein Kunde gewonnen wurde. Nach Berechnungen unabhängiger Analysten summiert sich dieser Effekt branchenweit auf einen zweistelligen Milliardenbetrag an zusätzlich ausgewiesenem Betriebsgewinn, wobei manche Schätzungen von mehr als 176 Milliarden Dollar an potenziell überhöhtem Gewinn ausgehen, sofern man die Differenz zwischen der bilanziellen und der tatsächlichen technologischen Nutzungsdauer moderner Grafikprozessoren zugrunde legt.

Genau an diesem Punkt entzündet sich die eigentliche Kontroverse. Ein vier Jahre alter Hochleistungschip mag technisch weiterhin funktionieren und für einfachere Anwendungen wie Inferenz durchaus brauchbar sein. Für das Training der nächsten Generation von KI-Modellen, also für jenen Wettlauf, der die Börsenbewertungen der gesamten Branche antreibt, ist derselbe Chip nach etwa zwei Jahren technologisch bereits veraltet. Zwischen diesen beiden Definitionen von Nutzungsdauer, der rein physischen Funktionsfähigkeit einerseits und der wettbewerbsrelevanten Leistungsfähigkeit andererseits, liegt eine erhebliche Lücke, in der sich bilanzielle Gestaltungsspielräume auftun. Der bekannte Investor Michael Burry, der durch seine frühzeitige Warnung vor der Immobilienkrise 2008 Berühmtheit erlangte, bezeichnete diese Praxis in einer öffentlichen Stellungnahme unmissverständlich als einen der verbreitetsten Betrugsmechanismen der Gegenwart. Auffällig ist, dass Amazon im Januar 2025 den entgegengesetzten Weg wählte und die Nutzungsdauer bestimmter Hardware verkürzte, was einen Belastungseffekt von rund 700 Millionen Dollar auf den Betriebsgewinn nach sich zog, ausdrücklich mit Verweis auf die rasante technologische Alterung durch den KI-Boom. Dieser Gegensatz zeigt, dass die Wahl der Abschreibungsannahmen erheblichen bilanzpolitischen Spielraum lässt und keineswegs zwingend vorgegeben ist.

Wie Milliardenschulden aus der Bilanz verschwinden

Neben der Abschreibungsfrage hat sich eine noch weitreichendere Praxis etabliert, die es Technologiekonzernen erlaubt, gewaltige Investitionssummen komplett außerhalb ihrer eigenen Bilanz zu finanzieren. Eine Analyse der Financial Times ermittelte, dass Technologieunternehmen bereits mehr als 120 Milliarden Dollar an Ausgaben für KI-Rechenzentren über sogenannte Zweckgesellschaften, im Fachjargon Special Purpose Vehicles oder SPVs genannt, aus ihren Bilanzen herausgehalten haben. Das Prinzip funktioniert folgendermaßen: Statt ein Rechenzentrum direkt zu bauen und zu finanzieren, gründet ein Konzern eine formal eigenständige Gesellschaft, die das Grundstück, die Gebäude, die Stromversorgung und mitunter sogar die Chips selbst besitzt. Institutionelle Investoren wie Pimco, BlackRock, Apollo, Blue Owl Capital oder Großbanken wie JPMorgan stellen dieser Zweckgesellschaft Fremd- und Eigenkapital zur Verfügung, während der eigentliche Technologiekonzern langfristige Mietverträge für die Nutzung der Infrastruktur unterschreibt.

Das prominenteste Beispiel liefert Meta mit seinem Rechenzentrumsprojekt Hyperion in Louisiana. Für dieses dreißig Milliarden Dollar schwere Vorhaben gründete Meta zusammen mit Blue Owl Capital eine Zweckgesellschaft namens Beignet Investor, in die rund 27 Milliarden Dollar an Fremdkapital von Pimco, BlackRock und Apollo sowie weitere drei Milliarden Dollar an Eigenkapital von Blue Owl flossen. Keiner dieser dreißig Milliarden Dollar taucht in Metas eigener Bilanz als Schuld auf, was dem Konzern kurz darauf ermöglichte, zusätzlich weitere dreißig Milliarden Dollar am regulären Anleihemarkt aufzunehmen. Meta hält zwar zwanzig Prozent an dieser Zweckgesellschaft und hat eine sogenannte Restwertgarantie übernommen, die greift, falls der Wert der Anlage am Ende der Vertragslaufzeit unter einen bestimmten Schwellenwert fällt und Meta den Vertrag nicht verlängert, doch das grundsätzliche Risiko bleibt größtenteils bei den externen Kapitalgebern.

Vergleichbare Konstruktionen verfolgen auch Oracle, xAI und CoreWeave. Oracle least Rechenkapazität an OpenAI und hat mit Partnern wie Vantage, Digital Realty und Blue Owl zahlreiche Rechenzentren errichtet, die jeweils über eigene Zweckgesellschaften finanziert werden, unter anderem eine Anlage in Abilene, Texas, mit rund 13 Milliarden Dollar an Kapital von Blue Owl und JPMorgan sowie weitere Finanzierungspakete über 38 Milliarden Dollar für Standorte in Texas und Wisconsin und 18 Milliarden Dollar für eine Anlage in New Mexico. Elon Musks xAI verfolgt eine ähnliche Strategie und versucht, zwanzig Milliarden Dollar aufzubringen, wovon bis zu 12,5 Milliarden Dollar aus Fremdkapital stammen sollen, um damit Grafikprozessoren zu kaufen und an das eigene Unternehmen zurückzuvermieten. CoreWeave gründete im März 2026 eine Zweckgesellschaft, um einen 11,9 Milliarden Dollar schweren Vertrag zur Bereitstellung von Rechenleistung an OpenAI zu erfüllen. Bemerkenswert ist, dass sich Google, Microsoft und Amazon bislang bewusst gegen diese Finanzierungsform entschieden haben und ihre Rechenzentren stattdessen aus eigenen Barmitteln und klassischen Unternehmensanleihen finanzieren, was ihre Bilanzen zwar transparenter, aber auch unmittelbar stärker belastet.

Der eigentliche Zweck dieser Konstruktionen liegt auf der Hand: Unternehmen erhalten Zugang zu enormen Kapitalsummen, ohne dass sich ihre ausgewiesene Verschuldung, ihre Kreditwürdigkeit oder wichtige Bilanzkennziffern verschlechtern, was ihnen wiederum ermöglicht, parallel weiteres Fremdkapital am regulären Markt aufzunehmen. Für Investoren in die Zweckgesellschaften selbst locken dagegen stabile, infrastrukturähnliche Erträge, die von zahlungskräftigen Technologiekonzernen als Mietern abgesichert werden. Diese Struktur funktioniert reibungslos, solange die zugrunde liegende Nachfrage nach Rechenleistung tatsächlich in dem Tempo wächst, das die Verträge unterstellen. Sie birgt jedoch ein erhebliches verstecktes Risiko, weil sich die tatsächliche wirtschaftliche Verpflichtung der Konzerne in offiziellen Bilanzkennzahlen nur unzureichend widerspiegelt.

Wenn Geschäftspartner sich gegenseitig finanzieren

Neben der reinen Bilanzverschiebung hat sich in der Branche ein weiteres, noch beunruhigenderes Muster etabliert, das inzwischen als zirkuläre Geschäfte bekannt ist. Dabei investieren Unternehmen wechselseitig ineinander, während sie gleichzeitig als Kunden und Lieferanten miteinander verbunden sind. Das prominenteste Beispiel ist die Beziehung zwischen Nvidia und OpenAI. Nvidia sagte OpenAI Investitionen von bis zu 100 Milliarden Dollar für den Aufbau von Rechenzentren zu, während OpenAI gleichzeitig Grafikprozessoren von genau diesem Investor kauft. Der Finanzanalyst Brian Colello von Morningstar beschrieb den Mechanismus treffend: OpenAI kaufe wahrscheinlich Ausrüstung von Nvidia, welches die daraus erzielten Gewinne wiederum in OpenAI reinvestiere, welches diese Mittel dann erneut für den Kauf weiterer Nvidia-Ausrüstung verwende. Kurz darauf folgte ein vergleichbares Geschäft mit AMD, bei dem OpenAI im Gegenzug für einen möglichen Anteil von bis zu zehn Prozent an AMD zusagte, dessen Chips zu kaufen.

Das Geflecht reicht weit über diese beiden Beispiele hinaus. Wie es der Journalist Rob Wile zusammenfasste, plant Nvidia Investitionen in OpenAI, das Cloud-Computing von Oracle bezieht, das wiederum Chips von Nvidia kauft, welches zugleich eine Beteiligung an CoreWeave hält, das seinerseits Infrastruktur an OpenAI liefert. OpenAI sitzt dabei wie ein vielarmiger Tintenfisch im Zentrum dieses Netzwerks aus wechselseitigen Investitionen. Im März 2026 schloss OpenAI eine historische Finanzierungsrunde über 122 Milliarden Dollar ab, an der sich Amazon mit bis zu 50 Milliarden Dollar und Nvidia mit 30 Milliarden Dollar beteiligten, während OpenAI zugleich seine bestehende Vereinbarung mit Amazons Cloud-Sparte AWS um weitere 100 Milliarden Dollar ausweitete. Drei Monate zuvor hatten Microsoft und Nvidia gemeinsam 15 Milliarden Dollar in Anthropic investiert, das im Gegenzug 30 Milliarden Dollar für die Nutzung von Microsofts Cloud-Dienst Azure zusagte.

Der PitchBook-Analyst Harrison Rolfes bringt das eigentliche strukturelle Problem klar auf den Punkt: Die aufgetürmten Verpflichtungen seien nicht nur Schulden, sondern eben zirkulär, weil dieselben Hyperscaler, die Eigenkapital zuschießen, gleichzeitig als Lieferanten die Rechnungen für die Rechenleistung kassieren. Er weist zudem darauf hin, dass die Risikoverteilung in diesen Konstellationen keineswegs ausgewogen ist. Microsoft beispielsweise hält einen Anteil an OpenAI, erhält zwanzig Prozent von dessen Umsätzen und hat sich zugleich mehrjährige Azure-Verpflichtungen zusichern lassen. Sollte OpenAI seine Umsatzziele verfehlen, trägt der Hyperscaler nicht etwa mit, sondern wird zuerst bezahlt, während OpenAI mit den verbleibenden Risiken allein bleibt. Bereits jetzt berichtet das Wall Street Journal, dass OpenAI eigene interne Wachstumsziele verfehlt habe, und OpenAI-Finanzchefin Sarah Friar warnte selbst, dass das Unternehmen künftige Rechenleistungsverträge nicht mehr bezahlen könnte, sollte sich das Umsatzwachstum nicht beschleunigen. Die vertraglichen Verpflichtungen von OpenAI gegenüber Oracle, Microsoft und Amazon belaufen sich inzwischen auf mehr als 1,15 Billionen Dollar. Vergleiche mit dem Zusammenbruch der Dotcom-Blase im Jahr 2000 werden in Anlegerkreisen inzwischen offen gezogen, wie es die Investmentgesellschaft Bespoke Investment Group formulierte, als sie das Nvidia-OpenAI-Geschäft als beunruhigendes Signal für die zunehmende Selbstbezogenheit der gesamten Branche bezeichnete.

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Wo das Kartenhaus am ehesten einstürzen könnte

Die entscheidende Frage lautet nun, welche Unternehmen tatsächlich in ernste finanzielle Schwierigkeiten geraten könnten, sollten sich die enormen Investitionen nicht wie erhofft auszahlen. Am unmittelbarsten gefährdet erscheint aus heutiger Sicht CoreWeave, ein spezialisierter Anbieter von Cloud-Infrastruktur für KI-Training, der praktisch sein gesamtes Geschäftsmodell auf fremdfinanzierten Grafikprozessoren aufbaut. Zum Jahresende 2025 verzeichnete das Unternehmen eine Gesamtverschuldung von rund 21,4 Milliarden Dollar, die inzwischen bis Mitte 2026 auf fast dreißig Milliarden Dollar angewachsen ist. Das Verhältnis von Schulden zu Eigenkapital erreichte dabei den außergewöhnlichen Wert von 894 Prozent, während die freien Mittelzuflüsse auf Zwölf-Monats-Basis mit negativen 5,27 Milliarden Dollar tief im roten Bereich lagen. Die Ratingagentur Moody’s stufte das Unternehmen als voraussichtlich mindestens für die kommenden achtzehn Monate cashflow-negativ ein. Besonders alarmierend ist die Zinslast: CoreWeave zahlt für sein Fremdkapital einen durchschnittlichen Zinssatz von rund elf Prozent, was bedeutet, dass etwa ein Viertel der gesamten Umsatzerlöse allein für den Schuldendienst aufgewendet werden muss. Die Investmentbank HSBC bezifferte die Liquiditätslücke des Unternehmens für 2026 auf 9,8 Milliarden Dollar, die durch zusätzliche, voraussichtlich noch teurere Kreditaufnahmen gedeckt werden müsste. Verschärfend kommt hinzu, dass CoreWeave in extremem Maße von wenigen Großkunden abhängt, wobei Microsoft für rund siebzig Prozent der Umsätze verantwortlich ist und ein erheblicher Teil des Auftragsbestands von OpenAI stammt, jenem Unternehmen, das selbst bereits Warnsignale hinsichtlich seiner Zahlungsfähigkeit gesendet hat. Sollte OpenAI seine finanziellen Zusagen nicht einhalten können, träfe dies CoreWeave mit voller Wucht, da hier tatsächlich die Gefahr einer Kettenreaktion besteht, die von der Wall Street bereits in Form von Anleiherenditen von 11,5 Prozent auf die 2031er-Bonds des Unternehmens eingepreist wird, ein deutliches Warnsignal für erhebliche Ausfallrisiken.

Auch Oracle bewegt sich in einer zunehmend prekären Lage, wenngleich aus einer deutlich größeren und diversifizierteren Ausgangsposition heraus. Die Ratingagentur S&P Global stufte die Kreditwürdigkeit des Konzerns im Juli 2026 von BBB auf BBB- herab, nur noch eine einzige Stufe über dem Ramschstatus. Die Begründung war unmissverständlich: S&P räumte offen ein, das tatsächliche Ausmaß der notwendigen Investitionen in den Ausbau des KI-Geschäfts zuvor unterschätzt zu haben. Für das Geschäftsjahr 2027 rechnet die Agentur nun mit Investitionsausgaben von 90 bis 95 Milliarden Dollar, deutlich über der vorherigen Prognose von sechzig Milliarden Dollar, während sich das Defizit beim freien operativen Cashflow von zuvor prognostizierten 24 Milliarden auf nun beinahe 42 Milliarden Dollar nahezu verdoppeln dürfte. Oracle trägt bereits eine Gesamtverschuldung von 167 Milliarden Dollar und plant zusätzlich eine Kapitalerhöhung über zwanzig Milliarden Dollar, um die eigene Expansion zu stemmen. Das größte Einzelrisiko besteht in der extremen Kundenkonzentration: OpenAI allein steht für etwa die Hälfte der auf 638 Milliarden Dollar bezifferten vertraglich zugesicherten künftigen Umsätze Oracles. Sollte OpenAI in finanzielle Schwierigkeiten geraten oder seinen Zahlungsverpflichtungen nicht nachkommen können, bliebe Oracle auf riesigen, langfristig gemieteten Rechenzentrumskapazitäten sitzen, die sich unter diesen Umständen kaum zu vergleichbar günstigen Konditionen weitervermieten ließen. S&P deutete zudem an, die Bewertung im Falle einer nachhaltigen Verschuldung über dem 4,5-Fachen des Gewinns oder beim Ausbleiben eines positiven freien Cashflows bis zum Geschäftsjahr 2029 weiter zurückzunehmen.

OpenAI selbst steht im Zentrum sämtlicher Risikoszenarien, obwohl das Unternehmen als privat gehaltenes Start-up keiner klassischen Börsenbilanzpflicht unterliegt. Nach eigenen internen Planungen rechnet OpenAI damit, bis zum Jahr 2029 kumuliert 115 Milliarden Dollar an Verlusten aufzubauen, bevor es überhaupt profitabel werden soll, ein Zeitplan, den unabhängige Beobachter als äußerst optimistisch einschätzen. Die eingegangenen Verpflichtungen gegenüber Oracle, Microsoft und Amazon summieren sich, wie bereits erwähnt, auf mehr als 1,15 Billionen Dollar, während Finanzchefin Sarah Friar selbst öffentlich einräumte, dass ohne eine deutliche Umsatzbeschleunigung die Zahlungsfähigkeit für künftige Rechenleistungsverträge nicht gesichert wäre. Ein Scheitern von OpenAI wäre keine isolierte Insolvenz, sondern würde über die zahllosen vertraglichen Verknüpfungen praktisch die gesamte Wertschöpfungskette treffen, von Oracle über Microsoft bis hin zu CoreWeave und zahlreichen kleineren Infrastrukturanbietern.

Deutlich komfortabler positioniert sind dagegen jene Konzerne, die ihre KI-Investitionen aus eigener Kraft, also aus robusten operativen Barmittelzuflüssen, stemmen können. Google, Microsoft und Amazon verfügen über derart massive Kerngeschäfte in Suche, Werbung, Softwarelizenzen und Cloud-Diensten, dass selbst gewaltige KI-Investitionen ihre finanzielle Stabilität nicht unmittelbar gefährden, wenngleich auch hier, wie eingangs beschrieben, die freien Mittelzuflüsse spürbar unter Druck geraten. Die Bank of America schätzte bereits, dass die massiven KI-Investitionen die Gewinnmargen dieser Unternehmen im Jahresvergleich um 1,6 Prozentpunkte belasten dürften. Das ist zwar spürbar, aber weit entfernt von einer existenziellen Bedrohung.

Was passiert, wenn der Bumerang zurückkommt

Der entscheidende Unterschied zwischen einem verkraftbaren Rückschlag und einer echten Existenzkrise liegt letztlich in der Kombination aus Verschuldungsgrad, Kundenkonzentration und der Frage, ob ein Unternehmen über ein eigenständiges, profitables Kerngeschäft verfügt, das etwaige KI-Verluste auffangen kann. Bei hoch verschuldeten, auf wenige Großkunden fokussierten Spezialanbietern wie CoreWeave besteht das Risiko, dass bereits eine moderate Verzögerung bei der erwarteten Nachfrage oder ein Zahlungsausfall eines einzigen Großkunden wie OpenAI eine Kettenreaktion auslöst, die von steigenden Refinanzierungskosten über Kreditherabstufungen bis hin zu einer echten Zahlungsunfähigkeit reichen könnte. Bei Oracle liegt die Gefahr weniger in einer unmittelbaren Insolvenz als in einem schrittweisen Verlust der Investment-Grade-Bonität, was die Finanzierungskosten dauerhaft erhöhen und den finanziellen Spielraum für weitere Expansion drastisch einschränken würde.

Die eigentliche Achillesferse der gesamten Konstruktion liegt jedoch in den außerbilanziellen Zweckgesellschaften selbst. Sollte sich herausstellen, dass die Nachfrage nach Rechenleistung langsamer wächst als in den zugrunde liegenden Mietverträgen unterstellt, oder sollten einzelne KI-Anbieter tatsächlich in Schieflage geraten, müssten die Muttergesellschaften wie Meta ihre vertraglich zugesicherten Restwertgarantien einlösen, wodurch die vermeintlich ausgelagerten Risiken mit voller Wirkung auf die eigene Bilanz zurückfallen würden, genau zu jenem Zeitpunkt, an dem die Kapitalmärkte ohnehin bereits nervös reagieren. Ähnliches gilt für die verlängerten Abschreibungszeiträume: Sollte sich herausstellen, dass die tatsächliche technologische Lebensdauer der Chips deutlich kürzer ist als bilanziell angenommen, drohen in einzelnen zukünftigen Quartalen massive, konzentrierte Wertberichtigungen, die auf einen Schlag Jahre an vermeintlich stetigem Gewinnwachstum zunichtemachen könnten, ein Szenario, das Kritiker bereits als kommende Abschreibungsmauer bezeichnen.

Die entscheidende Lektion aus der Geschichte vergangener Technologiezyklen, insbesondere aus dem Zusammenbruch der Telekommunikationsblase zu Beginn der 2000er Jahre, lautet, dass zirkuläre Finanzierungsstrukturen so lange stabil erscheinen, wie das zugrunde liegende Wachstum ungebrochen weitergeht, und mit erstaunlicher Geschwindigkeit zusammenbrechen können, sobald sich auch nur an einer einzigen Stelle des Netzwerks Risse zeigen. Die Schweizer Großbank UBS argumentierte zwar im Herbst 2025 noch, die heutigen KI-Unternehmen seien finanziell deutlich robuster aufgestellt als die Telekomfirmen jener Zeit, verwies aber selbst darauf, dass in bestimmten Teilen der Wertschöpfungskette durchaus erhebliche finanzielle Verwundbarkeiten bestünden. Genau diese Einschränkung dürfte sich als der entscheidende Satz erweisen, wenn man die kommenden Quartale betrachtet: Nicht die gesamte Branche ist gefährdet, aber jene Unternehmen, die am stärksten auf fremdfinanzierte Wetten auf eine noch unsichere Zukunft setzen, tragen ein reales und wachsendes Risiko, dass ihre aufgeschobenen Kosten sie am Ende mit voller Härte einholen.

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