Ja, der KI-Boom hat ein Bilanzproblem

Der globale KI-Boom wirkt unaufhaltsam, wenn man die Aktienkurse gemessen hat. Billionen Dollar Marktwert beruhen auf der Vorstellung, dass Maschinen Arbeit, Produktivität und Gewinne verändern.

Aber KI ist nicht nur ein Technologiewettlauf. Es wird zu einem der größten verschuldeten Infrastrukturprojekte der modernen Geschichte, und die Belastung zeigt sich langsam.

Allein im vergangenen Jahr hat der Geldfluss in KI-Rechenzentren die Struktur der Kreditmärkte verändert, private Kreditgeber ins Zentrum der Tech-Finanzierung gezogen und das Schicksal vieler Unternehmen auf eine Weise miteinander verknüpft, die nur wenige Investoren klar erkennen können.

Betrachten wir dasselbe, nennen manche es Wachstum, andere Hebelwirkung.

KI hört auf, wie Software auszusehen

In den meisten der letzten zwei Jahrzehnte folgten große Technologieunternehmen einem bekannten Muster. Sie investierten stark in Forschung, bauten Softwareplattformen auf und skalierten zu niedrigen Grenzkosten.

Bargeldhaufen wuchsen schneller als Kredite. Aber nicht mehr.

Die Ausbildung und der Betrieb fortschrittlicher KI-Systeme erfordern eine umfangreiche physische Infrastruktur. Rechenzentren müssen schnell gebaut werden. Stromverträge müssen abgeschlossen werden. Chips müssen in enormen Mengen gekauft werden.

Laut UBS erreichte die Finanzierung von KI-Rechenzentren und Projekten im Jahr 2025 etwa 125 Milliarden US-Dollar, gegenüber nur 15 Milliarden US-Dollar im Vorjahr.

McKinsey schätzte kürzlich die Gesamtausgaben für Rechenzentren bis zum Ende des Jahrzehnts auf 7 Billionen Dollar.

Selbst die größten Firmen können das nicht allein finanzieren. Amazon, Google, Meta, Microsoft und Oracle haben in diesem Jahr etwa 121 Milliarden Dollar an neuen Schulden ausgegeben, mehr als das Vierfache ihres aktuellen Jahresdurchschnitts, so die Bank of America.

Mindestens weitere 100 Milliarden Dollar werden im nächsten Jahr erwartet. Diese Unternehmen erzielen zwar immer noch einen starken Cashflow, aber das Ausgabentempo hat ihre Fähigkeit, sich selbst zu finanzieren, ohne ihre Arbeitsweise zu verändern, überschritten.

Das Ergebnis ist ein Sektor, der heute weniger wie Software und mehr wie Versorgungsunternehmen oder Telekommunikation aussieht. Die Renditen hängen von Nutzung, Zeitplan und Finanzierungskosten ab.

Das ist ein anderes Risikoprofil, und die Kreditmärkte beginnen, es zu bepreisen.

Oracle zeigt, wie schnell sich Sentimentalität wenden kann

Oracle ist zum klarsten Testfall für diese neue KI-Wirtschaft geworden. Das Unternehmen hat Anfang dieses Jahres an Optimismus bezüglich des Cloud-Wachstums und seiner engen Verbindungen zu OpenAI gewonnen.

Auf ihrem Höhepunkt im September hatten sich die Oracle-Aktien für das Jahr nahezu verdoppelt. Seitdem hat sich die Geschichte verändert.

Nachdem die Oracle-Aktien die Umsatzerwartungen verfehlt hatten, fielen sie an einem einzigen Tag um mehr als 11 %. Larry Ellisons Vermögen sank um etwa 25 Milliarden Dollar.

Wichtiger als die Aktiebewegung war, was an den Kreditmärkten geschah.

Oracles Investment-Grade-Anleihen, darunter 18 Milliarden US-Dollar im September, sind stark verkauft. Die Papierverluste übersteigen nun 1 Milliarde US-Dollar. Die Spreads für Credit Default Swaps sind auf Niveaus gestiegen, die zuletzt während der Finanzkrise gesehen wurden.

Das Netz der zirkulären Finanzierung

Oracles Stress liegt in einem viel größeren Netzwerk finanzieller Verbindungen. Im Zentrum dieses Netzwerks stehen Nvidia und OpenAI.

Nvidia ist bisher der klare Gewinner . Es verkauft die Chips, die jedes KI-System braucht, und erzielt starke Gewinne.

Aber selbst Nvidias Erfolg hängt davon ab, dass andere weiterhin Geld ausgeben. Viele KI-Entwickler haben nicht das Geld, um Chips direkt zu kaufen.

Um das zu lösen, hat Nvidia Anteile in Kunden investiert, Finanzierungen verlängert und Deals unterstützt, die Rechenzentren finanzieren. Das Geld fließt oft als Chip-Käufe hinaus und wieder zurück.

OpenAI spielt eine ähnliche zentrale Rolle. Es ist ein großer Kunde von Oracle, Amazon, Microsoft und CoreWeave. Es ist auch Investor in einigen von ihnen.

OpenAI hat sich verpflichtet, im Laufe der Zeit Rechenleistung im Wert von Hunderten Milliarden Dollar zu kaufen und dabei etwa zehn Milliarden Dollar Jahresumsatz und große Verluste zu generieren. Seine Rentabilität liegt noch Jahre in der Zukunft.

Ein weiteres Paradebeispiel ist CoreWeave, das derzeit keine Gewinne macht, etwa 14 Milliarden Dollar Schulden und weitere zig Milliarden an Mietverpflichtungen hat. Rund 70 % des Umsatzes stammen von Microsoft.

Nvidia ist sowohl Zulieferer als auch Investor, während OpenAI sowohl Kunde als auch Partner ist.

Geld zirkuliert innerhalb einer kleinen Gruppe von Unternehmen, was das Wachstum bei guten Bedingungen und das Risiko erhöht, wenn es nicht der Fall ist.

Diese Struktur ermöglicht es dem System, sich schneller auszuweiten, als es herkömmliche Bilanzen erlauben würden. Es macht es auch schwieriger zu erkennen, wo Verluste landen würden, wenn die Nachfrage nachlässt oder sich Zeitpläne verschieben.

Wenn die Schulden aus den Rechnungen verschwinden

Da die Kreditaufnahmen steigen, suchen Unternehmen nach Möglichkeiten, die Bilanzen sauber zu halten. Spezialfahrzeuge sind inzwischen weit verbreitet.

Meta, xAI, Google und andere haben diese Strukturen genutzt, um Rechenzentren und Chipkäufe zu finanzieren , ohne die volle Schuldenlast zu erfassen.

Das Fahrzeug leiht sich, baut und vermietet den Vermögenswert an die Tech-Firma zurück. Diese Regelungen bewahren die Kreditwürdigkeit und die Flexibilität.

Sie verringern auch die Transparenz. Ratingagenturen und Investoren sehen auf Unternehmensebene weniger Risiko, obwohl die wirtschaftliche Belastung weiterhin besteht.

Ähnliche Strukturen wurden vor 2008 sowohl im Bankwesen als auch bei Unternehmen wie Enron weit verbreitet verwendet.

Private Kredite sind eingesprungen, um einen Großteil dieses Wachstums zu finanzieren. Morgan Stanley schätzt, dass private Kreditgeber bis 2028 mehr als die Hälfte der 1,5 Billionen Dollar für Rechenzentren bereitstellen könnten.

Diese Kreditgeber sind nur streng reguliert. Die Offenlegung ist begrenzt. Die Verbindungen zu Banken und Versicherern wachsen, aber sie sind schwer in Echtzeit zu kartieren.

Die Verbriefung fügt eine weitere Ebene hinzu. Cashflows in Rechenzentren werden in vermögensbesicherte Wertpapiere gebündelt.

Die digitale Infrastruktur macht laut Bank of America inzwischen etwa 82 Milliarden US-Dollar am US-ABS-Markt aus, was einem Neunfachen in weniger als fünf Jahren entspricht.

Für das nächste Jahr wird ein weiteres Angebot erwartet. Investoren kaufen bewertete Produkte, ohne die darin enthaltenen Vermögenswerte zu kennen.

Einige Kredite werden durch GPUs selbst abgesichert. Mit dem Aufkommen neuerer Chipmodelle verlieren ältere an Wert.

Wenn die Sicherheitenpreise fallen, können Kreditgeber Rückzahlung verlangen oder Chips in einen schwachen Markt verkaufen, was die Preise weiter nach unten drückt.

Die Märkte nehmen weiterhin das Angebot auf. Die Spreads haben sich vergrößert. Aktien sind volatil.

Die KI-Ökonomie ist nun durch Hebelwirkung, Timing-Annahmen und komplexe Finanzierung miteinander verbunden.