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    500 Milliarden Dollar AI-Finanzierung, auch Off-Balance-Sheet-Verbindlichkeiten steigen

    By: rootdata|2026/08/14 08:56:26
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    Die Finanzierungsquellen für Investitionen in AI-Infrastruktur erweitern sich von Betriebskapital auf Anleihen, Leasing und Private Equity. Mit der zunehmenden Geschwindigkeit beim Aufbau von Rechenzentren und Grafikprozessoren (GPU) wird es schwieriger, die tatsächliche Belastung nur anhand der in der Bilanz erfassten Schulden zu erkennen.

    Nvidia ($NVDA) gab am 10. bekannt, dass es zusammen mit Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, KKR und Goldman Sachs eine Finanzierungsplattform für AI-Computing-Infrastruktur im Umfang von über 500 Milliarden Dollar (ca. 710 Billionen Won) vorantreibt. Jensen Huang, CEO von Nvidia, erklärte in einer Pressemitteilung: "Im Bereich AI ist Computing Umsatz." Dies bedeutet, dass AI-Computing nicht nur als einfacher Serverkauf, sondern als Infrastrukturvermögen betrachtet wird, das langfristige Cashflows generieren kann.

    Der Kern dieses Plans besteht darin, dass AI-Forschungsinstitute und Cloud-Anbieter große Computing-Anlagen nutzen und Finanzinstitute spezielle Kapitalpools bilden. Nvidia bietet das Chip- und Software-Ökosystem an. In der Vergangenheit berichteten wir über die Kontroversen rund um die Rolle von Nvidia in der AI-Infrastrukturfinanzierung.

    AI-Fabriken beziehen GPU, Netzwerke, Strom, Kühlung und Software und bieten eine datenzentrierte Infrastruktur für großangelegte AI-Berechnungen. Zuerst werden Strom und Fläche gesichert, dann werden die Geräte platziert, und die Einnahmen werden aus der Nutzung durch Kunden und langfristigen Verträgen zurückgewonnen. Daher ist das anfängliche Investitionsvolumen hoch, und der Zeitpunkt der Rentabilität wird nach hinten verschoben.

    PIMCO gab in einem am 16. Juli veröffentlichten Podcast an, dass die Investitionen in AI-Anlagen im Jahr 2026-2027 auf über 1,6 Billionen Dollar (ca. 2272 Billionen Won) geschätzt werden. PIMCO stellte fest, dass ein großer Teil davon auf dem Anleihemarkt beschafft werden könnte. In einem separaten Bericht wurde analysiert, dass die Kapitalausgaben im Zusammenhang mit AI von einer Struktur, die auf Betriebskapitalfluss angewiesen ist, zu einem schuldenbasierten Investitionszyklus übergehen.

    Die Belastungen außerhalb der Bilanz sind ebenfalls gestiegen. PIMCO berichtete, dass die geschätzten Investitionen der wichtigsten Hyperscaler im Jahr 2026 bei 690 Milliarden Dollar (ca. 980 Billionen Won) und im Jahr 2027 bei 870 Milliarden Dollar (ca. 1235 Billionen Won) liegen. In den jüngsten 10-Q-Offenlegungen wird darauf hingewiesen, dass zukünftige Leasingverpflichtungen, die noch nicht in der Bilanz erfasst sind, 822 Milliarden Dollar (ca. 1167 Billionen Won) betragen.

    Leasing- und Kaufverträge müssen nicht sofort als Schulden erfasst werden, können jedoch in Zukunft zu einem Druck auf den Cashflow führen. Die Financial Times berichtete, dass die Kaufverträge der Hyperscaler und die Leasingverpflichtungen, die von Goldman Sachs erfasst wurden, jeweils etwa 1,5 Billionen Dollar (ca. 2130 Billionen Won) betragen. Diese Zahlen sind jedoch schwer zu vergleichen, da sie unterschiedliche Definitionen haben, wie Investitionen, Leasing und Kaufverträge.

    Die Marktstruktur verändert sich ebenfalls. Bisher haben große Technologieunternehmen einen Großteil der Investitionen in Rechenzentren durch ihre eigene Cash-Generierung getragen. Doch der Wettbewerb um AI-Modelle treibt gleichzeitig die Kosten für Strom, Land, Server, Speicher und Netzwerkausrüstung in die Höhe, was zu einer breiteren Nutzung von Anleiheemissionen, langfristigen Mietverträgen, Zweckgesellschaften und Private-Debt-Finanzierungen führt.

    Dieser Trend steht im Einklang mit früheren Berichten, dass die AI-Investitionen der Big-Tech-Unternehmen von der Eigenfinanzierung zu einer Kombination aus Anleihen, Private Equity und langfristigen Mietverträgen übergehen. Unternehmen wie Google und Meta haben nicht nur Rechenzentren direkt in Besitz, sondern auch Garantien, Mietverträge und Partnerschaften genutzt, um die Infrastrukturkosten zu verteilen.

    Die Verbindung zu Südkorea ist ebenfalls nicht unerheblich. Nvidia und die SK-Gruppe gaben am 24. Juli eine Zusammenarbeit im Bereich AI-Datenzentren und Speicher im Umfang von über 500 Milliarden Dollar (ca. 710 Billionen Won) bekannt. Nvidia erklärte, dass SK Telecom plant, eine Nvidia Vera Rubin DSX AI-Fabrik mit einer Kapazität von bis zu 2 Gigawatt zu errichten und die erste AI-Fabrik im Jahr 2027 in Betrieb zu nehmen.

    Am selben Tag gaben Naver, Nvidia und Brookfield bekannt, dass sie die Kapazität der DSX AI-Fabrik im Sejong-Datenzentrum von 55 Megawatt bis 2028 auf 200 Megawatt erweitern wollen. Die Investitionen in die nationale Speicherlieferkette und die Rechenzentren bewegen sich also im Einklang mit der globalen AI-Infrastrukturfinanzierung.

    Die Meinungen in der Branche sind geteilt. Die eine Seite sieht die AI-Infrastruktur, die große Mengen an Strom, Rechenzentren und GPUs bündelt, als eine neue Vermögensklasse, die langfristiges Kapital anziehen kann. Die andere Seite äußert Bedenken hinsichtlich der Kreislauffinanzierung und der Anbieterfinanzierung, die die Kaufkraft der Kunden erhöhen.

    PIMCO sieht den AI-Infrastrukturinvestitionszyklus als disziplinierter und mit höheren Beschaffungsmöglichkeiten als die Investitionen in Kommunikationsnetze in den 1990er Jahren, betont jedoch, dass die tatsächliche Geschwindigkeit der Rentabilität entscheidend ist. AIMA erkannte an, dass Leverage ein zentrales Werkzeug für Hedgefonds ist, war jedoch der Meinung, dass es schwierig ist, dies sofort als systemisches Risiko zu verallgemeinern.

    Das Risiko von Leverage zeigte sich zuerst in den Positionen einzelner Investoren. Reuters berichtete, dass der AI-zentrierte Hedgefonds Situational Awareness nach Verlusten bei Technologiewerten und Margin-Calls den Großteil seiner gehaltenen Aktien an Citadel verkauft hat. Auch wenn dieses Beispiel nicht ausreicht, um die gesamte AI-Infrastruktur als systemisches Risiko zu klassifizieren, zeigt es, dass durch Leverage aufgebaute AI-Positionen in einem Marktabschwung zu Verkaufsdruck führen können.

    Der Streitpunkt in der AI-Infrastrukturfinanzierung ist die Bestätigung des Cashflows über die Größe der Nachfrage. Rechenzentren und GPUs werden zuerst gebaut und die Einnahmen später validiert. Das ist der Grund, warum man die Schulden in der Bilanz, Leasingverträge, Private-Debt-Finanzierungen und Kaufverträge separat betrachten muss.

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    Dieser Inhalt wird nur zu allgemeinen Informationszwecken bereitgestellt und stellt keine finanzielle, Anlage-, Rechts- oder Steuerberatung dar. Alle erwähnten Ereignisse, Prämien, Online-Aktionen oder zugehörige Informationen sollten nicht als Empfehlung, Aufforderung oder Einladung zum Kauf, Verkauf, Handel oder anderweitigem Umgang mit Krypto-Assets betrachtet werden. Krypto-Assets sind sehr volatil und können zu Verlusten führen. Die Verfügbarkeit von WEEX Services, Produkten und zugehörigen Aktionen kann je nach Region unterschiedlich sein. Sie sind dafür verantwortlich sicherzustellen, dass Ihre Teilnahme mit geltenden lokalen Gesetzen und Vorschriften übereinstimmt.

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