Was ein KI-Boom für Renditen bedeutet

Warum Konsumwachstum Realzinsen erhöhen kann

Wer erwartet, künftig deutlich wohlhabender zu sein, dem ist ein zusätzlicher Dollar dann weniger wert als heute. Damit sich Sparen trotzdem lohnt, muss der Realzins höher sein. Diesen Gedanken beschreibt die Ramsey-Regel:

r = ρ + \frac{g ^{c}}{ψ}

Der Realzins entspricht der Zeitpräferenz plus Konsumwachstum geteilt durch die EIS.

Dabei ist r der Realzins, ρ misst Ungeduld und gᶜ das Konsumwachstum pro Kopf. Die EIS (ψ) misst, wie stark Realzinsen beeinflussen, wann Menschen ihr Geld ausgeben. Chow und Mitautoren nennen übliche EIS-Annahmen von 0,2–2. Wir setzen 0,735 an: Ein zusätzlicher Punkt Konsumwachstum erhöht den Realzins um 1,36 Punkte, bei sonst gleichen Bedingungen.

Vom BIP-Wachstum zum Konsumwachstum

KI könnte das BIP auf drei Wegen steigern: indem sie Aufgaben übernimmt, die heute Menschen erledigen, indem sie Beschäftigte produktiver macht und indem sie neue Entdeckungen beschleunigt. Dann steigen die Einkommen, und die Wirtschaft wächst schneller.

Heute wirkt KI vor allem über Ausgaben für Rechenzentren, Chips und Strom. Diese Ausgaben zählen als Investitionen, nicht als Käufe der Haushalte: Die St. Louis Fed schätzt, dass KI-bezogene Investitionen in den ersten neun Monaten 2025 1,0 Prozentpunkt zum US-BIP-Wachstum beitrugen, 39 % des Gesamtwachstums, vor Abzug importierter Ausrüstung.

Der Konsum kann auf zwei Wegen später folgen. Sobald die neuen Kapazitäten genutzt werden, können sie Produktion und Löhne erhöhen. Und steigen die Aktien von KI-Unternehmen, fühlen sich ihre Besitzer reicher und geben mehr aus.

Schätzungen variieren nach Horizont und Zinsgröße

Realzinsänderung je 1 Prozentpunkt Wachstum

Neutralzins aus MakromodellRendite minus InflationserwartungTIPS-basierte Realzinsen

Zins- und Wachstumshorizonte unterscheiden sich; sechs Quartale bezeichnen den Reaktionsabstand. Balken: verfügbare 95%-Intervalle. TIPS sind inflationsgeschützte US-Anleihen.

Source: Chow, Halperin and Mazlish - Transformative AI, existential risk, and real interest rates, Eggertsson, Mehrotra and Robbins - A Model of Secular Stagnation, Holston, Laubach and Williams - Measuring the Natural Rate of Interest after COVID-19, Christensen and Rudebusch - A New Normal for Interest Rates? Evidence from Inflation-Indexed Debt, SPF mean real GDP level forecasts, Federal Reserve Board - TIPS yield curve (FEDS 2008-05), Borio et al. - Why so low for so long? (BIS WP 685) · 2026-09-30

Renditen und revidierte Wachstumsprognosen

Zehnjahresrenditen; Bp je 1 Pp BIP-Revision für das Folgejahr

GesamtstichprobeVor Covid

Gleiches Umfrageintervall; Punkte und 95%-Intervalle. Gesamt: 97 Revisionen (1999–2023); vor Covid: 71 (1999–2016). Zusammenhänge, keine Veröffentlichungseffekte.

Source: SPF mean real GDP level forecasts, Federal Reserve Board GSW nominal yield curve, Federal Reserve Board - TIPS yield curve (FEDS 2008-05) · 2026-09-30

Uneinheitliche empirische Befunde

Chow, Halperin und Mazlish (2026) vergleichen erwartetes BIP-Wachstum und reale Terminzinssätze für die Jahre fünf bis zehn in 59 Ländern. Sie schätzen 1,36 Punkte höhere Zinsen je zusätzlichem Punkt erwarteten BIP-Wachstums. Die daraus abgeleitete EIS von 0,735 übertragen wir als eigene Annahme auf US-Konsum und andere Laufzeiten.

Intuitiv sollten leistungsfähigere KI-Modelle zu höheren Wachstumserwartungen führen. Christensen und Rudebusch (2026) untersuchten jedoch 26 KI-Modellveröffentlichungen von November 2022 bis September 2025: Schätzungen des neutralen Realzinses r* sanken in den Dreitagesfenstern darum um insgesamt 23 Bp bis 35 Bp. Ob sich dabei Wachstumserwartungen änderten, maßen sie nicht.

Leistungsfähigere KI-Modelle steigern die Produktivität in Unternehmen erst durch nützliche Anwendungen, für die oft Arbeitsabläufe und Systeme umgebaut werden müssen. Benchmarks messen KI-Fähigkeiten oft an Aufgaben, die mit wirtschaftlich wertvoller Arbeit wenig zu tun haben. Viele Unternehmen nutzen die verfügbaren Fähigkeiten der führenden Modelle erst teilweise; entsprechend groß ist die Lücke zwischen dem, was KI kann, und ihrer Verbreitung.

Bei Nominalrenditen ist der Zusammenhang klarer

Für einen kürzeren Horizont vergleichen wir Revisionen der US-Wachstumsprognose für das Folgejahr mit den gleichzeitigen Treasury-Renditen (1999–2023). Eine um einen Prozentpunkt höhere Prognose geht mit +19 Bp bei nominalen Zehnjahresrenditen einher: +4 Bp real und +15 Bp beim Inflationsausgleich. Vor Covid sind die Schätzungen höher; die Realrenditereaktion ist in beiden Stichproben statistisch nicht von null verschieden.

Chow und Kollegen trennen kurzfristige geldpolitische Effekte vom langfristigen Wachstumszusammenhang. Höhere Realzinsen bremsen kurzfristig das Wachstum; dauerhaft höheres erwartetes Konsumwachstum kann den gleichgewichtigen Realzins heben. Höhere Folgejahresprognosen können auf Nachfrage, Erholung oder Produktivitätsnachrichten zurückgehen, ohne dauerhafte Konsumgewinne zu bedeuten. Ihr langfristiger und unser unpräziser kurzfristiger Befund widersprechen sich daher nicht.

Der Abstand zwischen gewöhnlichen und inflationsgeschützten Treasuries (TIPS) ist nicht nur erwartete Inflation. Er enthält auch einen Aufschlag für das Risiko unerwarteter Inflation und dafür, dass TIPS schwerer zu handeln sind.

Ausgangspunkt sind Anthropics BIP-Szenarien

Anthropics moderates, substanzielles und extremes Szenario sehen das BIP Anfang 2030 um 1,6 %, 8,3 % bzw. 32,4 % über dem Pfad ohne KI. Das sind zusätzliche BIP-Niveaus, keine jährlichen Wachstumsraten. Das Papier ordnet ihnen keine Wahrscheinlichkeiten zu.

Diese Studie zeigt, wie verschiedene BIP-Szenarien den Anleihemarkt beeinflussen würden; sie prognostiziert kein BIP-Wachstum. Eine spätere Studie wird Wachstumsprognosen untersuchen und erläutern, warum heutige Verfahren unseres Erachtens den KI-Beitrag unterschätzen.

Wir schreiben jedes Szenario über 2030 hinaus fort – als eigene Annahme, nicht als Anthropics –, indem seine eigenen Einführungskurven weiterlaufen: wie viel Arbeit KI erreichen kann, wie schnell Unternehmen sie nutzen und wie viel jede Aufgabe gewinnt. Wir zählen nur Gewinne nach unserem Bewertungsstichtag 18. September 2026; im substanziellen Szenario sind das bis 2030 7,2 %. Die Grafik zum KI-Einsatz zeigt das substanzielle Szenario, mit einer Spanne für körperliche Arbeit. Die Pfade zeigen nicht, wie viel Wachstum Anleger bereits erwarten.

Jedes Szenario behält seinen eigenen Pfad

Anthropics Szenarien enden 2030 an sehr unterschiedlichen Punkten; eine gemeinsame Regel danach würde sie verwischen. In der Szenariografik läuft deshalb jedes Szenario mit seinen eigenen Annahmen weiter. Wie lange das Zusatzwachstum anhält, bleibt wichtig. Halbierte es sich im substanziellen Szenario nach 2030 alle drei Jahre, läge das BIP nach zehn Jahren um 23,5 % statt 56,9 % höher, und die Zehnjahresrendite stiege um 250 Bp statt 463 Bp.

Dasselbe Modell gilt für jede Laufzeit und die folgende Rechnung zur Staatsfinanzierung; Dreißigjahresrenditen brauchen BIP-Pfade bis 2056. Der Modellvergleich stellt unser Ergebnis neben das FRB/US-Modell der Fed, in dem eine Zinsregel die Zinsen setzt und Preise und Nachfrage reagieren; sein viel kleinerer Anstieg markiert das andere Ende der Spanne.

Weil der Konsum dem BIP nachläuft, steigen kurze Laufzeiten am wenigsten: Bis die Verzögerung vorbei ist, liegt der Konsum nicht höher als ohne KI. Drei Jahre Verzögerung, ebenfalls unsere Annahme, senkten den zehnjährigen Anstieg im substanziellen Szenario auf 381 Bp.

KI-Einsatz bei kognitiver und körperlicher Arbeit

Substanzielles Szenario; gestapelte Arbeitsanteile, nach Arbeitskosten gewichtet

Kognitive ArbeitKörperlich: unterer FallKörperlich: unterer–oberer Fall

Auf den gleichen kognitiven Pfad kommt körperliche Arbeit. Nur deren KI-Einsatz variiert; das Band ist kein Konfidenzintervall. Unsere Fortschreibung beginnt 2030.

Source: Korinek Jones Sacher Cotter and McCrory - Economic Scenarios for Transformative AI, Grace and others - Advanced AI according to 1580 researchers (ESPAI 2024), IFR - Humanoid Robots Vision and Reality, Morgan Stanley - Humanoids A Five Trillion Dollar Market, Bank of America Institute - Physical AI part 2 Humanoid robots, Goldman Sachs - Robotaxis Are Forecast to Become a 400 Billion Dollar Market in 2035 · 2026-09-30

Anthropics drei Szenarien nach 2030

Zusätzliches BIP seit dem Bewertungsstichtag (%)

ModeratSubstanziellExtrem

Bis 2030 Anthropics Pfade, danach die eigenen Einführungskurven jedes Szenarios. Roboter nach 2030 sind unsere Annahme, in allen drei gleich langsam.

Source: Korinek Jones Sacher Cotter and McCrory - Economic Scenarios for Transformative AI · 2026-09-30

BIP in Konsum und Renditen übersetzen

Unser kalibriertes Kapitalmodell teilt jedes Szenario in Investitionen und Konsum auf (Grafik zur Renditewirkung). Der zusätzliche Konsum folgt um 2 Jahre verzögert, weil die Gewinne vor allem an Kapitalbesitzer gehen, die zunächst wenig davon ausgeben, und der Ausbau der Produktion vorausgeht; was Haushalte nicht ausgeben, wird investiert. Bei sicherem Konsumpfad und gleicher Zeitpräferenz gilt nach der Ramsey-Beziehung:

Δ y_{T}^{R} = \frac{1}{ψ T} lo g (\frac{C _{T}^{A I} / C _{0}^{A I}}{C _{T}^{r e f} / C _{0}^{r e f}})

Die Änderung der realen Nullkuponrendite entspricht dem zusätzlichen annualisierten Konsumwachstum geteilt durch die EIS.

C ist der reale Konsum, T die Laufzeit und ψ die EIS; bei unveränderter erwarteter Inflation und Prämien sind nominale und reale Renditeänderungen gleich.

Nach zehn Jahren liegt das BIP im substanziellen Szenario um 56,9 % höher, der Konsum um 40,5 %. Die Renditewirkung beträgt 463 Bp, gegenüber 60 Bp im moderaten und 1058 Bp im extremen Szenario. Ohne Konsumverzögerung ergäbe das substanzielle Szenario 596 Bp; andere EIS-Werte im Anhang. Jeder Wert ist der Anstieg der heutigen Rendite, wenn Anleger das Szenario am 18. September 2026 voll glaubten; der Zehnjahreswert spiegelt das Konsumwachstum bis 2036. Bei sofortiger Neubewertung änderte sich der Kurs einer zehnjährigen Nullkupon-Treasury um -37 %, einer fünfjährigen um -7 %, einer dreißigjährigen um -67 %; das Risiko tragen vor allem Halter langer Anleihen, Kupons und langsamere Neubewertung dämpfen es. Bei 50 % Wahrscheinlichkeit stiege die Zehnjahresrendite um 205 Bp; das FRB/US-Modell der Fed, in dem Politik und Preise reagieren, ergibt 123 Bp (siehe Anhang).

KI-Einsatz, Investitionen und Unsicherheit

Reichweite ist der Anteil der Arbeit, gewichtet nach Arbeitskosten vor KI, den KI übernehmen oder unterstützen kann. Nutzung beschreibt den Einsatz innerhalb dieser Reichweite; ihr Produkt ist der Anteil der Arbeit mit KI. Anthropic nutzt Claude-Aktivität als Näherung für die anfängliche Reichweite. Im substanziellen Fall ergeben 14 % Reichweite mal 10 % Nutzung einen Anteil von 1,4 %. 2030 ergeben 30 % und 40 % einen Anteil von 12 %.

Nach 2030 kommt körperliche Arbeit zur kognitiven Obergrenze von 62,4 % hinzu. Anthropic klammert sie aus; die Annahmen sind unsere. In allen drei Szenarien folgen physische Fähigkeiten fünf Jahre nach der Büro-KI. Die Nutzung beginnt 2030 bei 1 % und wächst mit einem Viertel des kognitiven Tempos. In unserem schnelleren Fall folgt sie der kognitiven Nutzung fünf Jahre später. Morgan Stanley, Bank of America und Goldman Sachs begründen eine Bandbreite, bestimmen aber nicht ihre Endpunkte. Die Aufgabeneffizienz steigt bei uns jährlich um 2,9 %; auf das substanzielle Szenario angewandt, erhöht der schnellere Fall den BIP-Gewinn nach zehn Jahren auf 81,2 %.

Die Investitionsrechnung nutzt Ausgabenanteile von 2024 und Daten von 1990–2024; für 2010–2024 ist die Schätzung instabil. Den drei Szenarien ordnen wir keine Wahrscheinlichkeiten zu.

Unsere Rechnung unterstellt, dass die zusätzliche Produktion bei den Ausgaben der Haushalte ankommt – ob die Eigentümer sie ausgeben oder die Politik sie umverteilt. Bei Löhnen, die in Anthropics extremem Szenario nur um 0,5 % steigen, ist das eine starke Annahme. Große Steuer- und Transferänderungen halten wir dann für wahrscheinlich, modellieren sie aber nicht. Sparten die Eigentümer den Großteil ihrer Gewinne, fiele der Renditeanstieg deutlich kleiner aus und könnte sich sogar umkehren.

Renditewirkung der drei Szenarien

Anstieg heutiger Nullkuponrenditen bei voller Einpreisung (Bp)

ModeratSubstanziellExtrem

Gleiche Szenarien und Farben; EIS 0,735; Inflation und Prämien fest. Extrem liegt jenseits dessen, was diese Rechnung gut abbildet. 30 Jahre: BIP bis 2056.

Wie stark stiegen die Renditen? Zwei Modelle

Substanzielles Szenario: Anstieg heutiger Realrenditen (Bp)

Voller Glaube (unser Modell)50 % Wahrscheinlichkeit (unser Modell)FRB/US (Fed-Modell)

Unser Modell: volle Voraussicht, Inflation und Prämien fest. FRB/US: Fed-Regel, Preise und Nachfrage reagieren; etwas größeres BIP; real = nominal minus Inflationserwartung.

Source: Korinek Jones Sacher Cotter and McCrory - Economic Scenarios for Transformative AI, Chow, Halperin and Mazlish - Transformative AI, existential risk, and real interest rates, BEA via FRED - US capital, depreciation, investment and consumption, Federal Reserve - FRB/US model in Python, Federal Reserve - FRB/US illustrative baseline data · 2026-09-30

Höhere Renditen brauchen eine Erklärung

Langfristige US-Renditen sind seit der Pandemie stark gestiegen, während veröffentlichte langfristige BIP-Prognosen verhalten bleiben. Renditen spiegeln Wachstumserwartungen, Geldpolitik und die von Anlegern verlangte Risikovergütung wider. Eine höhere Rendite allein zeigt nicht, welcher dieser Einflüsse sich verändert hat.

Die zehnjährige Realrendite stieg von durchschnittlich -0,9 % im Jahr 2021 auf 2,3 % im August 2026. Das entspricht einem Anstieg um 322 Bp. Das D'Amico–Kim–Wei-Modell der Fed ordnet 160 Bp höheren erwarteten realen Kurzfristzinsen zu, den Rest Laufzeit- und Liquiditätsprämien. Beide Zeitreihen zeigt die Grafik zu Realrenditen. Erwartete Zinsen spiegeln auch Geldpolitik wider. Sie sind kein direktes Maß für erwartetes Produktivitätswachstum.

Staatsschulden sind ein weiterer möglicher Einfluss. Ihr Niveau allein erklärt aber nicht den Zeitpunkt einer Neubewertung. Auch ein bekannter Schuldenpfad kann Renditen verändern, wenn Nachfrage oder Risikobereitschaft wechseln. Bevor wir den Anstieg fiskalischem Druck oder einem KI-Boom zuschreiben, brauchen wir dafür Belege.

Was die Zerlegung aussagen kann

Im kürzeren Vergleichszeitraum vom Durchschnitt 2024–25 bis August 2026 stieg die nominale Zehnjahresrendite um 50 Bp. D'Amico–Kim–Wei schätzt den Realrenditeanstieg auf 39 Bp: 5 Bp bei erwarteten Realzinsen, 26 Bp bei der realen Laufzeitprämie und 8 Bp bei der TIPS-Liquiditätsprämie. Das Modell schätzt die Bestandteile des Renditeanstiegs, ohne deren wirtschaftliche Ursachen zu bestimmen. Auch nominale Zerlegungen unterscheiden sich: Das Modell der San Francisco Fed ordnet erwarteten Nominalzinsen 15 Bp mehr zu als Kim–Wright.

Die Grafik zu weiteren Faktoren vergleicht einzelne Renditesensitivitäten: 13 Bp für Energie, 8 Bp für die Nachfrage ausländischer Staatsanleger, 4 Bp für Staatsschulden und 2 Bp für den Fed-Bilanzabbau. Grundlage sind eine Ölpreisregression, veröffentlichte Elastizitäten und Szenarioannahmen. Die Effekte können sich überschneiden und lassen sich nicht zu einer Erklärung addieren. Ihre Bandbreiten sind keine vergleichbaren Konfidenzintervalle. Die Methodik nennt die zugrunde gelegten Änderungen und Zeiträume.

Wir setzen den zentralen Effekt der KI-Verschuldung auf null; das belegt nicht, dass sie keinen hat. Laut unserer Studie Crowding-out verteuert sie Hyperscaler-Kredite, hebt Staatsanleihenrenditen bisher aber kaum. Weder diese Sensitivitäten noch Modelle zur Renditezerlegung zeigen, wie viel KI-Wachstum Anleger eingepreist haben.

Realrenditen und erwartete Realzinsen stiegen

Zehnjahreshorizont; monatliche D’Amico–Kim–Wei-Schätzungen, %

Erwarteter realer KurzfristzinsRealrendite (TIPS)

Die Differenz enthält reale Laufzeit- und TIPS-Liquiditätsprämien. Auch geldpolitische Erwartungen prägen die Realzinsen. Keine Linie isoliert KI-Wachstum. Stand August 2026.

Source: Federal Reserve Board, Tips from TIPS: Update and Discussions · 2026-09-30

Wie andere Faktoren Renditen beeinflussen könnten

Einzelrechnungen zur nominalen Zehnjahresrendite, Bp

Ölpreisregression, publizierte Elastizitäten und Annahmen. Effekte können sich überschneiden. Keine vergleichbaren Konfidenzintervalle und keine Zerlegung des Anstiegs.

Source: EIA via FRED - Daily Brent crude spot price, Federal Reserve Board, Tips from TIPS: Update and Discussions, Bhatt, Diercks, Eyal and Skaperdas - Federal Debt and Interest Rates (FEDS 2026-031), CBO - The Budget and Economic Outlook: 2026 to 2036, PIMCO, The Credit Market Lens: AI Capex and the Limits of Crowding Out (Lotfi Karoui), Bank for International Settlements, Quarterly Review, September 2026 · 2026-09-30

Ökonomen erwarten moderates Wachstum

In einer aktuellen Studie des Forecasting Research Institute erwarten Ökonomen im Median für 2025–29 ein jährliches BIP-Wachstum von 2,5 %, bei raschem KI-Fortschritt 3,3 %. Acht der neun verglichenen offiziellen und privaten Prognosen reichen von 1,9 % bis 2,1 %; OMB liegt bei 2,8 %. Unsere Rekonstruktion von Anthropics substanziellem Szenario ergibt im Mittel 3,5 %. Die Grafik zum BIP-Wachstum vergleicht diese Durchschnittswerte, nicht unsere Modellprojektionen. Die Quellen nutzen unterschiedliche Zeiträume und entweder reales oder potenzielles BIP.

Die von der Philadelphia Fed befragten Prognostiker senkten ihre Zehnjahresprognose für das BIP-Wachstum von 2,3 % im Jahr 2021 auf 2,1 % im Jahr 2026. Ihre Produktivitätsprognose stieg von 1,56 % (2024–25) auf 1,82 % (Grafik zur Produktivität).

Neuere Ist-Daten zeigen bis zum zweiten Quartal 2026 einen Vorjahresanstieg der Produktivität im nichtlandwirtschaftlichen Unternehmenssektor von 2,2 %. Das belegt noch keine KI-bedingte Beschleunigung.

Unseres Erachtens unterschätzen die zentralen Prognosen der befragten Ökonomen den wahrscheinlichen KI-Beitrag zum BIP-Wachstum. FRIs Rückblick zeigt, dass Fortschritte bei KI-Benchmarks wiederholt unterschätzt wurden; beim KI-Einsatz und seinen wirtschaftlichen Folgen sind die Befunde weniger eindeutig. Wir erwarten stärkere Produktivitätsgewinne, wenn Unternehmen die rasch wachsenden KI-Fähigkeiten in ihre Abläufe integrieren. Wie schnell und wie weit die Nutzung aufholt, bleibt offen.

Geldpolitische Erwartungen und KI

Beaudry, Cavallino und Willems (2026) zeigen, dass Zeitfenster um Arbeitsmarktdaten und Reden hochrangiger Fed-Vertreter von August 2020 bis 3. September 2026 23,9 % der Handelstage umfassen, aber 90,5 % des nominalen Zehnjahres-Renditeanstiegs enthalten. Selbst der Terminzins für die Jahre fünf bis zehn stieg überwiegend in diesen Fenstern (91,3 %). Die Zehnjahresrendite folgte zuletzt eher Nachrichten für kurzfristige Zinsen als langsamen strukturellen Kräften wie KI-Wachstum. Der Zeitpunkt allein trennt beides nicht: Arbeitsmarktdaten sind auch Wachstumsnachrichten, und die Sicht der Notenbank auf den neutralen Zins kann sich selbst verschieben.

Ihr Modell zeigt, wie sich geldpolitische Einschätzungen verfestigen können. Höhere erwartete Erträge können den Sparbedarf fürs Alter senken und so die Bremswirkung höherer Zinsen dämpfen. Eine Zentralbank könnte robuste Nachfrage als Hinweis auf einen höheren neutralen Zins missdeuten und den höheren Zinspfad beibehalten. Dies ist ein möglicher Mechanismus, keine Schätzung.

Eine weitere Hypothese: Im Wettlauf um KI reagieren Investitionen in Rechenleistung und Strom weniger auf Zinsen. Höhere Zinsen könnten Finanzierungskosten erhöhen, ohne diese Investitionen stark zu bremsen; weitergegebene Kosten erhöhten den Preisdruck. Die Straffung träfe eher Wohnungsbau und andere zinssensitive Bereiche. Die Inflation könnte so langsamer sinken; dass höhere Zinsen sie insgesamt erhöhen, ist nicht belegt.

BIP-Wachstum: Prognosen und Szenarien

Durchschnittliches Jahreswachstum 2025–29 (%)

Veröffentlichte PrognosenUnsere Rekonstruktion

Punkte: FRI-Mediane, OMB und unsere Anthropic-Rekonstruktionen. Linie: acht weitere Prognosen. Reales/potenzielles BIP und Zeiträume der Quellen unterscheiden sich.

Source: Karger Kuusela and others - Forecasting the Economic Effects of AI, Korinek Jones Sacher Cotter and McCrory - Economic Scenarios for Transformative AI · 2026-09-30

Höhere Prognosen für das Produktivitätswachstum

SPF-Zehnjahresprognosen, Mittelwerte aus Q1-Umfragen, % pro Jahr

ProduktivitätBIP

Philadelphia Fed Survey of Professional Forecasters. Produktivität: Arbeitsproduktivität außerhalb der Landwirtschaft; BIP: real.

Source: SPF ten-year productivity growth forecast, Philadelphia Fed SPF ten-year real GDP growth forecasts · 2026-09-30

Einnahmen und Finanzierungskosten vergleichen

Die Grafik zeigt zusätzliche Steuereinnahmen abzüglich zusätzlicher Ausgaben und Zinsen in den drei Szenarien; positive Werte bedeuten ein kleineres jährliches Defizit als bei CBO, keine kumulierten Einsparungen.

Die Finanzierungskosten folgen denselben konsumabhängigen Diskontfaktoren wie die Renditen, und der ausgegebene Anteil positiver Mehreinnahmen steigt bis 2036 linear von 0 % auf 25 %, zusätzlich zu CBOs Ausgabenpfad.

Im substanziellen Szenario beträgt der jährliche Effekt nach drei Jahren −288 Mrd. USD und 2036 −616 Mrd. USD, auf dem BIP-Niveau des zweiten Quartals 2026. Die frühen Kosten entstehen durch das Timing: Renditen steigen, sobald Anleger die Gewinne erwarten, während zusätzliche Steuereinnahmen erst mit der Produktion kommen. Das moderate Szenario kostet nach drei Jahren −43 Mrd. USD und 2036 −242 Mrd. USD. Nur im extremen Szenario überholt das Wachstum die höhere Zinslast: aus −533 Mrd. USD im dritten Jahr werden 2036 +2,5 Bio. USD.

Eine niedrigere Quote bedeutet nicht weniger Schulden

Die Schuldenzahlen umfassen Bundesschulden in Händen der Öffentlichkeit, einschließlich CBOs wachsendem Schuldenstand, Refinanzierung und zusätzlicher Kredite. CBO rechnet bereits mit 0,1 Prozentpunkten jährlichem KI-Wachstum; wir ziehen diesen Beitrag samt Konsumwirkung ab.

2036 erreichen die Schulden 117 % des BIP im moderaten, 89 % im substanziellen und 53 % im extremen Szenario, gegenüber 120 % bei CBO. Das substanzielle Szenario verändert die Dollarschulden gegenüber CBO um +7,0 Bio. USD. Ein größeres BIP kann die Quote trotz höherer Kredite senken.

Mehreinnahmen entsprechen annahmegemäß 17,2 % des zusätzlichen nominalen BIP; Steuerpolitik und Einkommensverteilung können das ändern. Schuldenstände sind künftige Nominalbeträge, jährliche Ströme auf das Referenz-BIP umgerechnet.

Jährliche Haushaltswirkung von KI

Jährlicher Effekt, auf das BIP von 2026 Q2 umgerechnet (Mrd. USD)

ModeratSubstanziellExtrem

Dieselben drei BIP- und Konsumpfade wie oben. Jahresbeträge sind auf das BIP von 2026 Q2 umgerechnet; positive Werte bedeuten ein kleineres Jahresdefizit.

Source: Korinek Jones Sacher Cotter and McCrory - Economic Scenarios for Transformative AI, Chow, Halperin and Mazlish - Transformative AI, existential risk, and real interest rates, BEA via FRED - US capital, depreciation, investment and consumption, CBO February 2026 annual budget data, CBO February 2026 fiscal-year economic projections, US Treasury, Monthly Statement of the Public Debt, Table 3: Detail of Marketable Treasury Securities Outstanding, 31 August 2026, US Treasury, Monthly Treasury Statement, Table 1: Summary of Receipts and Outlays, September 2025, Federal Reserve Board GSW nominal yield curve, Federal Reserve Board - TIPS yield curve (FEDS 2008-05), U.S. Treasury - TIPS indexation and principal protection · 2026-09-30

Schuldenquoten derselben drei Wachstumspfade

Bundesschulden ohne regierungsinterne Bestände / Jahres-BIP (%)

ModeratSubstanziellExtremCBO-Basis

Dieselben drei Wachstumspfade. Schulden einschließlich zusätzlicher Finanzierung und TIPS-Indexierung, geteilt durch das jeweilige nominale Jahres-BIP.

Source: Korinek Jones Sacher Cotter and McCrory - Economic Scenarios for Transformative AI, Chow, Halperin and Mazlish - Transformative AI, existential risk, and real interest rates, BEA via FRED - US capital, depreciation, investment and consumption, CBO February 2026 annual budget data, CBO February 2026 fiscal-year economic projections, US Treasury, Monthly Statement of the Public Debt, Table 3: Detail of Marketable Treasury Securities Outstanding, 31 August 2026, US Treasury, Monthly Treasury Statement, Table 1: Summary of Receipts and Outlays, September 2025, Federal Reserve Board GSW nominal yield curve, Federal Reserve Board - TIPS yield curve (FEDS 2008-05), U.S. Treasury - TIPS indexation and principal protection · 2026-09-30

Wie sich der US-Staat finanziert

Die durchschnittliche Laufzeit marktfähiger Schulden beträgt 70 Monate (Mittel seit 1980: 61 Monate), ihre Duration rund 4,6 Jahre. Rund 35 % werden innerhalb eines Jahres fällig oder neu verzinst, und Treasury plant, die Auktionsgrößen längerer Laufzeiten beizubehalten; Lücken füllen Bills. Höhere Renditen erreichen die Zinslast daher binnen weniger Jahre. Unsere Rechnung verlängert jedes Wertpapier bei seiner eigenen Fälligkeit: Feste Kupons bleiben unverändert, neue Kredite und variable Zinsen folgen der Szenario-Zinskurve. Vorübergehende Überschüsse werden bis zur Fälligkeit von Schulden als Liquidität gehalten.

KI-Unternehmen leihen dagegen langfristig zu festen Zinsen. Die Dallas Fed beziffert ihre Anleiheemissionen 2026 auf 12,5 % der Duration, die Treasury anbietet. Steigen die Zinsen durch KI-Wachstum, spürt das der Staat früher als die Unternehmen, die mit Krediten KI aufbauen.

Wir variieren neu ausgegebene Schuldtitel, Mehrausgaben und Steuern auf das zusätzliche BIP. Bei 25 % weniger Mehreinnahmen beträgt der jährliche Haushaltseffekt 2036 im substanziellen Szenario −1,6 Bio. USD auf der Referenz-BIP-Skala. Ein separater Test lässt niedrigere Schuldenquoten die Laufzeitprämien senken, mit historischen Elastizitäten. Die fiskalischen Annahmen wirken nicht auf BIP und Konsum zurück, und zusätzliche Inflation ist nicht unterstellt.

Worauf zu achten ist

Wachstum und Arbeitsmarkt: dauerhafte Aufwärtsrevisionen der Produktivitäts-, Konsum- und BIP-Prognosen, und ob KI sich in weniger Einstellungen in betroffenen Berufen oder in höheren Löhnen zeigt.
Energie: ob die Renditen sinken, wenn der Iran-Konflikt endet und die Ölpreise nachgeben; bleiben sie hoch, werden Wachstum oder Fiskaldruck als Ursache wahrscheinlicher.
Leitzins und neutraler Zins: ob die Zehnjahresrendite weiter Nachrichten zum erwarteten Fed-Pfad folgt, was auf kurzfristige Geldpolitik statt auf einen höheren langfristigen neutralen Zins hindeutete.
Wo KI-Erlöse ankommen: ob Investitionen zu Erlösen bei den Kunden der KI-Firmen werden und ob diese Einkommen an Löhne oder an gering besteuerte Gewinne gehen.
Politik: ob eine Verschiebung der Einkommen zum Kapital Steuer- und Transferänderungen auslöst, die bestimmen, wie viel des Gewinns bei den Ausgaben der Haushalte ankommt.

Die Hauptfälle unterstellen, dass der gesamte Konsumpfad eingepreist ist; das Modell bestätigt die BIP-Szenarien nicht und prognostiziert keine Nettorenditen. Eine spätere Studie untersucht für Aktien die Abwägung zwischen höheren Diskontsätzen und schnellerem Gewinnwachstum.

Quellen

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Beaudry, Cavallino and Willems - Monetary policy along the yield curve: why can central banks affect long-term real rates? — Life-cycle saving and central-bank learning as a mechanism for persistent real-rate deviations. Bank of England Staff Working Paper 1117; August 2026 revision
Beechey and Wright - The High-Frequency Impact of News on Long-Term Yields and Forward Rates: Is It Real? — Different yield-component responses to news and the limits of broad time windows. Official Federal Reserve working paper FEDS 2008-39
Bhatt, Diercks, Eyal and Skaperdas - Federal Debt and Interest Rates (FEDS 2026-031) — Natural-experiment estimate splitting the debt effect between the term premium and r*. public working paper
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Borio et al. - Why so low for so long? (BIS WP 685) — Historical real-rate and realised-growth comparison. Official working paper PDF
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Eggertsson, Mehrotra and Robbins - A Model of Secular Stagnation — Structural OLG elasticity of r* to productivity growth. published journal article (AEJ: Macroeconomics 11(1), 2019)
Federal Reserve Board, FEDS Note: Substitutability between balance sheet reductions and policy rate hikes (Crawley, Gagnon, Hebden, Trevino) — the Board's working elasticity of the term premium to duration supply. official research note
Federal Reserve Board, Tips from TIPS: Update and Discussions — methodology for separating nominal Treasury yields into real-rate and inflation components. official Federal Reserve research note
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Federal Reserve - FRB/US model in Python — Published joint model of output, spending, prices and monetary policy. official model code and documentation
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