KI-Infrastrukturboom: Billionen-Schulden und wachsende Intransparenz
Nvidia mobilisiert über 500 Milliarden Dollar Drittkapital – doch die Finanzierungsstrukturen hinter dem KI-Boom werden immer komplexer.
Der Boom rund um künstliche Intelligenz wird zunehmend auf Pump finanziert – und die Strukturen dahinter werden immer undurchsichtiger. Nvidia arbeitet gemeinsam mit führenden Wall-Street-Firmen daran, mehr als 500 Milliarden Dollar an Drittkapital für den Ausbau der KI-Infrastruktur zu mobilisieren. Dabei kommen Anleihemärkte, Joint Ventures, Leasingmodelle und andere komplexe Finanzierungsstrukturen zum Einsatz.
Nvidia-CEO Jensen Huang erklärte gegenüber CNBC, dass Nvidias Chips nun ein „investierbares Infrastrukturobjekt" seien. Das Unternehmen plant, in Partnerschaft mit Apollo, Blackstone, BlackRock, Brookfield, KKR und Goldman Sachs Plattformen für KI-Infrastruktur zu entwickeln. Diese könnten Strukturen für Privatmarktanlagen und anlagebasierte Finanzierungen umfassen.
Gleichzeitig erhöht die Hebelwirkung das KI-Engagement der Anleger spürbar. Hedgefonds und andere Investoren nutzen Kredite von Prime-Brokern sowie Derivate, um die Renditen ihrer Wetten auf den KI-Boom zu verstärken – ein Mechanismus, der im Aufschwung Gewinne multipliziert, im Abschwung aber ebenso Verluste.
Billionen in der Bilanz – und außerhalb davon
Besonders brisant ist die Praxis einiger Tech-Giganten, Leasingmodelle und Joint Ventures zu nutzen, um Kapital für KI-Rechenzentren aufzunehmen, ohne dass die entsprechenden Schulden sofort in den Bilanzen erscheinen. Analysten von Goldman Sachs schätzen, dass sogenannte Hyperscaler – also große Cloud-Anbieter wie Amazon, Alphabet oder Microsoft – zusammen Leasingverpflichtungen für Rechenzentren, Forschungseinrichtungen, Büros und Ausrüstung in Höhe von 1,5 Billionen Dollar angehäuft haben. Vor fünf Jahren lag dieser Wert noch bei rund 200 Milliarden Dollar.
Rund 1 Billion Dollar dieser Verpflichtungen gelten als „noch nicht begonnen" – sie sind in den aktuellen Jahresabschlüssen noch nicht ausgewiesen, werden aber zu künftigen Zahlungen führen. Dies „kann den Verschuldungsgrad und den künftigen Liquiditätsbedarf unterbewerten, da diese Verpflichtungen schließlich anerkannt werden und vertragliche Zahlungen fällig werden", warnten Goldman-Analysten in einer Mitteilung vom 6. August.
Größter Investitionszyklus seit dem Eisenbahnbau
Das Ausmaß des KI-Investitionszyklus ist historisch einmalig. Lotfi Karoui, Stratege für Multi-Asset-Kredite beim Vermögensverwalter PIMCO, erklärte in einem Kommentar vom 11. August, dass der aktuelle Zyklus inflationsbereinigt auf dem Weg sei, der größte Investitionszyklus seit dem Eisenbahnbau im 19. Jahrhundert zu werden. Das endgültige Ausmaß des Ausbaus bleibe jedoch „höchst ungewiss".
Karoui verwies auf Konsensprognosen, wonach allein die Investitionsausgaben der Hyperscaler ab 2027 mehr als 1 Billion Dollar pro Jahr überschreiten werden – „ohne klare Anzeichen einer Mäßigung". Der Umfang der Kreditaufnahme sei mittlerweile so groß, dass Hyperscaler ihre Schuldenemissionen über auf US-Dollar lautende Papiere hinaus diversifizieren. Emittenten zapfen demnach auch die Märkte für Euro, Pfund Sterling, Yen, Schweizer Franken und Kanadische Dollar an.
Die relative Outperformance der Spreads von auf Euro lautenden Anleihen von Amazon und Alphabet im Vergleich zu ihren US-Pendants deutet laut Karoui potenziell auf eine „Nachfragemüdigkeit" am Dollar-Markt hin. Er warnte zudem, dass die Welle der KI-bezogenen Emissionen in den USA dazu führen könnte, dass die Spreads aufgrund der Underperformance einiger weniger großer Emittenten mit KI-Bezug steigen.
Warnsignal: Zusammenbruch eines gehebelten KI-Fonds
Wie gefährlich überfüllte, gehebelte KI-Trades werden können, zeigte der Zusammenbruch des Fonds Situational Awareness. Der Fonds war nicht in der Lage, eine Reihe von Nachschussforderungen von Kreditgebern zu erfüllen, nachdem sein stark konzentriertes Portfolio unter Druck geraten war. Das Beispiel verdeutlicht, wie anfällig gehebelte KI-Wetten für die starken Ausverkäufe und Erholungen sind, die der Sektor in letzter Zeit erlebt hat.
Der steigende Verschuldungsgrad im KI-Sektor schärft insgesamt den Fokus auf eine zentrale Frage: Können die künftigen Erträge aus der KI-Infrastruktur die enormen Summen rechtfertigen, die derzeit ausgegeben werden? Für Anleger – insbesondere deutsche Privatanleger, die in KI-Aktien oder entsprechende Fonds investiert sind – ist die wachsende Intransparenz der Finanzierungsstrukturen ein Risikofaktor, den es genau zu beobachten gilt.