Wachsendes KreditrisikoKI-Boom zwingt Tech-Konzerne zu neuen Finanzierungswegen
Beim Ausbau gigantischer KI-Rechenzentren stoßen Tech-Konzerne an finanzielle Grenzen. Um den enormen Bedarf an Hochleistungs-Chips zu decken, weichen Branchenriesen zunehmend auf alternative Geldgeber aus. Doch die Milliarden-Kredite bergen Gefahren.
Der weltweite Bau von Rechenzentrumsinfrastruktur führt zu einem Wettlauf um Kapital. Große Akteure im Bereich der künstlichen Intelligenz bereiten laut einem Bericht des „Wall Street Journals“ (WSJ) eine Reihe von spektakulären Finanzierungsdeals vor, um die Kosten für die notwendige Computerhardware zu decken.
Der Chipkonzern Broadcom bemühte sich demnach in den vergangenen Wochen um eine Finanzierung von über 50 Milliarden US-Dollar. Damit soll ein maßgeschneiderter KI-Chip finanziert werden, den das Unternehmen gemeinsam mit dem ChatGPT-Entwickler OpenAI entwickelt.
Als mögliche Kreditgeber werden die Finanzinvestoren Apollo und Blackstone gehandelt. Die Gespräche sollen sich noch in einem frühen Stadium befinden, der Umfang der Transaktion könnte sich noch ändern. Die Finanzierung könnte mehrere Gigawatt an OpenAI-Chip-Kapazität umfassen, sagte eine mit den Gesprächen vertraute Person. Der Deal soll voraussichtlich noch vor Jahresende abgeschlossen werden.
Auch der Cloud-Dienstleister Oracle soll Gespräche mit Apollo und Goldman Sachs führen, um Mittel für einen großen Chip-Einkauf zu beschaffen. Um seine KI-Pläne auszubauen, will auch SpaceX Geld aufnehmen. Wie die „Financial Times“ berichtet, plant das Raumfahrtunternehmen von Elon Musk 40 Milliarden Dollar über Kredite und Anleihen zu beschaffen, um den Kauf von Nvidia-Chips zu finanzieren. Genau wie Broadcom will auch Oracle den Deal noch in diesem Jahr abzuschließen. Dem „WSJ“-Bericht zufolge ist unklar, wie viele Chips Oracle finanzieren möchte. Der Kauf von Nvidia-Chips für ein 1-Gigawatt-Rechenzentrum würde mehrere zehn Milliarden Dollar kosten.
Branchenexperten warnen derweil vor solchen Konstrukten: „Es besteht das Risiko einer langfristigen Schuldenlast, weil Private-Equity-Investoren diese Vorhaben über Fremdfinanzierungs- und Leasingstrukturen statt über Eigenkapital absichern“, sagt der Chef des Vermögensverwalters MainSky Eckhard Schulte ntv.de. Sollte die Fertigstellung von Rechenzentren ins Stocken geraten, müssten die Tech-Unternehmen diese festen Zins- und Ratenverpflichtungen ab Tag eins aus eigener Kraft bedienen, noch bevor die Technologie überhaupt produktive Umsätze generiert.
Bisher haben Cloud-Anbieter wie Amazon Web Services und Oracle ihre Computerhardware üblicherweise aus dem eigenen Cashflow finanziert. Doch für den massiven Ausbau ihrer KI-Infrastruktur nahmen die Unternehmen Hunderte Milliarden Dollar an Anleihen auf. Damit brachten sie den öffentlichen Schuldenmarkt zuletzt an seine Grenzen. Dass sich einige der großen Tech-Unternehmen an Investmentfirmen der Wall Street wenden, zeigt Experten zufolge: Die extremen Kosten für den weltweiten Ausbau der Rechenzentren bringen sowohl die Cashflows der Konzerne als auch den klassischen Anleihemarkt an ihre Belastungsgrenzen.
Zudem gibt es eine neue Gruppe von Chip-Käufern, darunter OpenAI und Rivale Anthropic, die nicht über die finanziellen Mittel verfügen, um ihre eigene Hardware zu erwerben. In der Vergangenheit haben führende KI-Labore deswegen den Großteil ihrer Rechenkapazitäten bei Cloud-Anbietern gemietet. Inzwischen wollen sie einen größeren Teil ihrer Infrastruktur lieber selbst besitzen. Nicht nur um Kosten zu senken, sondern auch um ihre Abhängigkeit von anderen Unternehmen zu verringern.
Dieser Trend zu mehr eigener Hardware verschärft den ohnehin enormen Finanzbedarf der Branche weiter und hat spürbare Folgen für das gesamte Marktumfeld: „Wenn der gigantische Kapitalbedarf der Tech-Branche direkt mit der Schuldenaufnahme von Staaten konkurriert, treibt dies das Zinsniveau am Anleihemarkt unweigerlich nach oben“, sagt Schulte. Für hochverschuldete Konzerne wie Oracle und kapitalintensive Pioniere wie SpaceX bedeute dieses Umfeld explodierende Kreditkosten von über 7,5 Prozent. „Bei verzögerten KI-Einnahmen kann das unmittelbar zu schweren Cashflow-Krisen und akuten Rating-Abstürzen führen“, warnt Schulte.
