Wenn KI Geld von der Wall Street leiht: Der „CapEx-Zyklus“ der Tech-Giganten beschleunigt die Finanzialisierung

Die KI-Infrastruktur entwickelt sich vom „CapEx-Zyklus“ der Tech-Branche zu einem Finanzierungszyklus, der vom gesamten Finanzsystem getragen wird.

Verfasser: Jim, MSX Maitong

Redakteur: Frank, MSX Maitong

In den letzten zwei Jahren war die wichtigste Zahl, über die an der Wall Street im Zusammenhang mit KI diskutiert wurde, die von GPUs, Rechenzentren und CapEx.

Doch bis 2026 wird eine andere Zahl schnell in den Fokus des Marktes rücken: Schulden.

Einst kauften die profitabelsten Unternehmen im Silicon Valley GPUs und bauten Rechenzentren mit ihrem eigenen Bargeld. Heute, da die KI-Infrastruktur weiterhin in die Hunderte von Milliarden und sogar Billionen von Dollar vordringt, beginnen selbst Unternehmen wie Alphabet, Amazon und Meta, die weltweit die stärkste Bargeldgenerierung aufweisen, zunehmend den Anleihemarkt zu betreten.

Morgan Stanley prognostiziert, dass die globale Emission von KI-bezogenen Schulden bis 2026 fast 570 Milliarden Dollar erreichen könnte, was mehr als einer Verdopplung im Vergleich zum Vorjahr entspricht; bis Ende Mai hatte sich das Volumen bereits auf etwa 236 Milliarden Dollar vervierfacht im Vergleich zum Vorjahr.

In der Zwischenzeit wird erwartet, dass die Ausgaben von Alphabet, Amazon, Microsoft und Meta in diesem Jahr etwa 700 Milliarden Dollar erreichen, und bis 2027 könnten die Investitionen der Hyperscaler sogar über 1 Billion Dollar steigen.

Die Finanzierungsarten dehnen sich ebenfalls weiter aus.

• Am 10. August gab NVIDIA bekannt, dass es mit Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs und KKR zusammenarbeitet, um mehr als 500 Milliarden Dollar an Drittinvestitionen in die KI-Infrastruktur zu mobilisieren.
• Fast zur gleichen Zeit haben Microsoft, Meta, Oracle, Amazon und Alphabet zukünftige Leasingverpflichtungen in Höhe von über 1 Billion Dollar offengelegt, die noch nicht in Kraft getreten sind;

Wenn die reichsten Unternehmen der Welt beginnen, ihre Finanzierungsstrategien zu ändern, bedeutet das, dass die Geschichte der KI in eine neue Phase eintritt. Die Frage ist nun: Warum leihen sich diese Unternehmen, die früher Hunderte von Milliarden Dollar Bargeld hatten, plötzlich so gerne Geld?

1. Die Ausgaben für KI werden immer exzessiver

Alphabet ist das beste Beispiel für diese Veränderung.

Betriebswirtschaftlich betrachtet war das letzte Quartal nahezu stark – der Umsatz im Q2 betrug 119,8 Milliarden Dollar, was einem Anstieg von 24 % im Jahresvergleich entspricht; die Einnahmen von Google Cloud erreichten 24,8 Milliarden Dollar, was einem Anstieg von 82 % entspricht.

Auf der anderen Seite hat Alphabet jedoch im letzten Quartal Kapitalausgaben von etwa 44,9 Milliarden Dollar erreicht, was dazu führte, dass das Unternehmen, obwohl das Geschäft weiterhin schnell wächst, zum ersten Mal einen negativen freien Cashflow im Quartal verzeichnete, der im Q2 auf -5,9 Milliarden Dollar fiel. Gleichzeitig hat Alphabet die Prognose für die Kapitalausgaben für 2026 auf 195 bis 205 Milliarden Dollar angehoben.

Das ist der größte Unterschied zwischen den Kapitalausgaben für KI und der traditionellen Software-Ära.

Große Technologieunternehmen der Software-Ära waren im Wesentlichen Geldmaschinen: Nachdem die anfängliche Forschung und Entwicklung abgeschlossen war, waren die Grenzkosten für jeden zusätzlichen Nutzer begrenzt, und ein großer Teil der Einnahmen konnte letztendlich als freier Cashflow angesammelt werden.

Mit anderen Worten, KI verwandelt Technologieunternehmen wieder in „schwere“ Unternehmen.

GPUs, Server, Hochgeschwindigkeitsnetzwerke, Rechenzentren, Umspannwerke, Kühlsysteme und Grundstücke müssen alle vor der tatsächlichen Einnahmengenerierung mit erheblichen Bargeldinvestitionen ausgestattet werden.

Amazon-CEO Andy Jassy erklärte einmal, dass Rechenzentren oft etwa zwei Jahre vor ihrer offiziellen Inbetriebnahme Bauausgaben verursachen, während die Einnahmen erst nach der tatsächlichen Inbetriebnahme der Einrichtungen allmählich realisiert werden können.

So entsteht eine natürliche Fristinkongruenz: Bargeld muss heute ausgegeben werden, aber die Einnahmen müssen über viele Jahre hinweg zurückgeholt werden. In diesem Fall ist es möglicherweise nicht die vernünftigste Wahl, sich ausschließlich auf interne Cashflows zur Finanzierung zu verlassen, selbst wenn das Unternehmen über erhebliche Bargeldreserven verfügt.

Im Februar hat Alphabet bereits eine globale Anleihefinanzierung von etwa 31,5 Milliarden Dollar abgeschlossen, darunter sogar eine seltene 100-jährige Anleihe; im August wurde eine Anleihe in Höhe von 25 Milliarden Dollar emittiert. Amazon war noch aggressiver und hat im März etwa 37 Milliarden Dollar auf dem US-Anleihemarkt aufgenommen, gefolgt von einer Emission von 14,5 Milliarden Euro Anleihen, was insgesamt fast 54 Milliarden Dollar entspricht. Im Juli wurde dann eine Anleihe in Höhe von 25 Milliarden Dollar emittiert.

In der Zwischenzeit hat Amazon die Kapitalausgabenprognose für 2026 auf 220 Milliarden Dollar angehoben. Der Umsatz von AWS wuchs im letzten Quartal um 37 % und erreichte das schnellste Wachstum seit über vier Jahren, aber der freie Cashflow fiel in den letzten 12 Monaten von 18,2 Milliarden Dollar im Vorjahr auf -7,6 Milliarden Dollar.

Meta zeigt ebenfalls eine ähnliche Veränderung. Im April hat Meta Anleihen im Wert von 25 Milliarden Dollar emittiert; der Umsatz im Q2 wuchs weiterhin um 28 % und erreichte 60,8 Milliarden Dollar, aber der freie Cashflow fiel von 8,55 Milliarden Dollar im Vorjahr auf nur 784 Millionen Dollar, und die Prognose für die Kapitalausgaben für 2026 wurde auf 130 bis 145 Milliarden Dollar angehoben.

Diese Unternehmen haben nicht plötzlich ihre Fähigkeit zur Geldgenerierung verloren, und die Gewinne sind nach wie vor hoch, aber das verfügbare Bargeld wird immer weniger.

Das ist auch der Grund, warum im KI-Zeitalter der freie Cashflow zu einem schwerer zu ignorierenden Indikator geworden ist als das reine EPS.

2. Geld leihen: Google und Oracle sind ganz unterschiedliche Geschichten

Aber Schulden an sich bedeuten nicht Gefahr.

Für Unternehmen wie Alphabet und Amazon sind Schulden eher ein Instrument zur Kapitalstruktur.

Sie verfügen über große Hauptgeschäftsfelder, stabile Cashflows und hohe Kreditratings. In einem Umfeld, in dem die Kapitalausgaben extrem vorgezogen werden, ist es normal, die Baukosten durch langfristige Anleihen auf die Zukunft zu verteilen.

Worauf man wirklich achten sollte, ist, wenn die Kapitalausgaben beginnen, die eigene Fähigkeit zur Cashgenerierung dauerhaft zu übersteigen, ob die Finanzierung tatsächlich die Bilanz optimiert oder bereits Druck auf die Bilanz ausübt.

Oracle ist eines der extremsten Beispiele.

Bis zum Ende des Geschäftsjahres 2026 werden die Kapitalausgaben von Oracle etwa 55,66 Milliarden Dollar betragen, während der operative Cashflow nur etwa 32 Milliarden Dollar beträgt, was zu einem freien Cashflow von -23,69 Milliarden Dollar führt. In der Zwischenzeit hat das Unternehmen bereits etwa 43 Milliarden Dollar an Schuldenfinanzierung und 5 Milliarden Dollar an Eigenkapitalfinanzierung abgeschlossen, und bis Ende Mai betrugen die gesamten zukünftigen Hauptschulden etwa 130,1 Milliarden Dollar.

Am 9. Juli hat S&P Global Ratings das langfristige Kreditrating von Oracle von BBB auf BBB- herabgestuft – das niedrigste Niveau innerhalb der Investment-Grade-Bewertungen, und die nächste Stufe würde in den spekulativen Bereich fallen.

Daher gilt: Während Alphabet mehr die Bilanz nutzt, beginnt Oracle bereits, die Bilanz herauszufordern, was auch einen neuen Beobachtungsrahmen für die nächste Phase des KI-Marktes erfordert.

Früher konzentrierte sich der Markt darauf, wie viel KI-Einnahmen wachsen, wie viele Aufträge zunehmen und wie schnell das Cloud-Geschäft wächst. In Zukunft müssen noch einige Fragen hinzugefügt werden, wie viel Geld das Unternehmen für dieses Wachstum ausgegeben hat? Wie viel Kapitalausgaben sind erforderlich, um 1 Dollar Umsatz zu generieren? Wie viel freier Cashflow bleibt noch? Wie viel muss geliehen werden? Wenn Zinsen, Abschreibungen und Leasingkosten alle in die Gewinn- und Verlustrechnung eingehen, wie viel Gewinn bleibt dann letztendlich noch übrig?

Letztendlich wird nicht nur das Wachstum selbst, sondern auch die Kapitaleffizienz des Wachstums die Bewertung entscheiden.

3. Wichtiger als die Emission von Anleihen: KI wird zu einer Finanzanlage

Wenn die Emission von Anleihen durch Alphabet, Amazon und Meta nur eine Veränderung der Finanzierungsart darstellt, dann hat NVIDIA mit seiner neuesten Aktion diesen Prozess einen Schritt weiter vorangetrieben.

Am 10. August gab NVIDIA bekannt, dass es eine strategische Partnerschaft mit Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs und KKR eingeht, um eine unabhängige Plattform für Rechenleistung zu schaffen, die langfristig mehr als 500 Milliarden Dollar an Drittinvestitionen in die KI-Infrastruktur mobilisieren soll.

NVIDIA selbst hat das Recht, potenziellen Transaktionen bis zu 25 % oder bis zu 125 Milliarden Dollar als Backstop anzubieten, aber die genauen Beträge und Zeitpläne der jeweiligen Institutionen wurden noch nicht bekannt gegeben.

Worauf es wirklich ankommt, ist, wie NVIDIA dieses Modell definiert. In der offiziellen Ankündigung beschreibt NVIDIA die KI-Computing- und KI-Fabrik als eine neue „investierbare Anlageklasse“.

Die Logik ist eigentlich nicht kompliziert. Früher musste ein Neocloud, das mehrere Milliarden Dollar für GPUs kaufen wollte, zunächst eine große Menge Kapital aufbringen. In Zukunft könnte diese Struktur zunehmend wie traditionelle Infrastrukturfinanzierungen aussehen, bei denen Rechenzentren und GPUs Vermögenswerte bilden, die Kunden langfristig mieten, um Cashflows zu generieren, während Institutionen wie Apollo, BlackRock und KKR langfristiges Kapital bereitstellen und das Projekt die zukünftigen Einnahmen aus der Rechenleistung zur Rückzahlung der Finanzierungskosten nutzt.

So wird die GPU nicht mehr nur ein Chip sein, der verkauft wird, sondern vielmehr ein ganzes KI-Werk, das aus GPUs, Rechenzentren, Strom und langfristigen Rechenleistungsverträgen besteht, das als Infrastrukturvermögen verpackt wird, das langfristige Cashflows erzeugen kann und von den Kapitalmärkten bewertet und finanziert werden kann.

Die Bedeutung dahinter ist enorm.

Denn sobald die KI-Infrastruktur in den Investitionsbereich von Pensionsfonds, Versicherungskapital, Privatkrediten, Infrastrukturfonds und Vermögensverwaltungsgesellschaften eintritt, wird der Kapitalpool, auf den KI zugreifen kann, nicht mehr auf das Bargeld der Technologieunternehmen beschränkt sein.

Das könnte dazu führen, dass der aktuelle Ausbau der KI-Infrastruktur länger anhält, als der Markt erwartet.

Gleichzeitig wird es jedoch auch die Risikostruktur verändern. Schließlich war das größte Risiko in der ersten Phase des KI-Zyklus, dass KI nicht genutzt wird, während in der neuesten zweiten Phase möglicherweise das größere Risiko darin besteht, dass KI zwar genutzt wird, die Preise für Rechenleistung jedoch zu schnell sinken und das Einnahmenwachstum nicht mit Schulden, Abschreibungen und Finanzierungskosten Schritt hält.

Insbesondere wenn die GPU-Upgradegeschwindigkeit weiterhin sehr hoch ist, muss das heute für fünf Jahre oder länger ausgelegte Modell zur Kapitalrendite auf einer wichtigen Annahme basieren: dass diese Geräte in den kommenden Jahren weiterhin eine ausreichend hohe Auslastung und wirtschaftlichen Wert aufweisen.

Das ist auch die neue Variable, mit der die KI-Branche konfrontiert ist, nachdem das Finanzkapital wirklich eingetreten ist.

Darüber hinaus gibt es noch eine Kapitalverpflichtung, die leicht übersehen werden kann.

Laut einer Statistik von Reuters zu Unternehmensdokumenten haben Microsoft, Meta, Oracle, Amazon und Alphabet etwa 1,09 Billionen Dollar an zukünftigen Leasingverpflichtungen offengelegt, die noch nicht in Kraft getreten sind, darunter etwa 329,1 Milliarden Dollar für Microsoft, 279 Milliarden Dollar für Meta, 260 Milliarden Dollar für Oracle, 137,2 Milliarden Dollar für Amazon und 85,2 Milliarden Dollar für Alphabet; Meta hat zudem im Juli einen neuen Leasingvertrag über 68 Milliarden Dollar für Rechenzentren unterzeichnet, wodurch die bekannte Summe auf etwa 1,16 Billionen Dollar erhöht wurde.

Natürlich sollten diese Zahlen nicht einfach als „Technologieunternehmen haben bereits 1,16 Billionen Dollar Schulden“ interpretiert werden. Viele Verträge erstrecken sich über mehrere Jahre und sind noch nicht offiziell in Kraft getreten, sodass sie derzeit nicht vollständig als Leasingverbindlichkeiten in die Bilanz eingehen; die entsprechenden Offenlegungen von Amazon umfassen auch Vermögenswerte wie Lagerhäuser, Büros, Flugzeuge und Fahrzeuge, die nicht alle zu den KI-Rechenzentren gehören.

Aber es zeigt dennoch eine wichtige Sache: Ein erheblicher Teil der Investitionen in die KI-Infrastruktur in den kommenden Jahren ist bereits vorab gesperrt. Solange die Nachfrage nach Rechenleistung weiter wächst, sind diese Verpflichtungen die Grundlage für zukünftiges Einnahmenwachstum. Aber wenn die Effizienz des Modells schnell steigt, die Preise für Rechenleistung kontinuierlich sinken oder die Kommerzialisierung von Unternehmens-KI hinter den Erwartungen zurückbleibt, dann könnten die langfristigen Kapazitäten, die heute vorab gesperrt sind, auch zu festen Kosten werden, die in Zukunft nur schwer schnell abgebaut werden können.

Und das ist der größte Unterschied zwischen dem Finanzierungszyklus der KI und dem reinen Technologiekreislauf.

Abschließend

Es ist derzeit schwierig, diese Veränderungen einfach als negative Signale zu interpretieren.

Im Gegenteil.

Der Eintritt des Anleihemarktes, der privaten Kredite, der Pensionsfonds, des Versicherungskapitals und der globalen Vermögensverwaltung könnte das Volumen der Mittel, auf die KI zugreifen kann, weiter erhöhen und den aktuellen Ausbau der Infrastruktur länger anhalten lassen.

Bis zum 12. August lag der US-Aktienmarkt immer noch nicht weit von den historischen Höchstständen entfernt. Nach den neuesten Quartalsberichten stieg Amazon aufgrund des 37%igen Wachstums von AWS nachbörslich um fast 9 %; Microsoft erhielt nach dem Nachweis des Wachstums des Cloud-Geschäfts und der Fähigkeit zur Cashgenerierung eine deutliche Belohnung vom Markt; während Alphabet unter Druck geriet, nachdem es angekündigt hatte, die Kapitalausgaben weiter zu erhöhen, und Meta nach einem Rückgang des freien Cashflows um 91 % verkauft wurde.

Der Markt hat nicht begonnen, KI-Investitionen abzulehnen, sondern bewegt sich von einem einfachen „Nachfragehandel“ allmählich in einen strengeren „Kapitalrenditehandel“:

• In der ersten Phase ging es darum, wer bereit war, Geld auszugeben;
• In der zweiten Phase geht es darum, wer in der Lage ist, mehr Rechenleistung zu einem niedrigeren Kapitalkosten zu erhalten und sicherzustellen, dass jeder investierte Dollar letztendlich genügend Cashflow generiert;

Und wenn KI von den Kapitalausgaben der Technologieunternehmen zu einem Vermögenswert wird, den die Wall Street kaufen, finanzieren und bewerten kann, wird die Frage, die in diesem Wettbewerb letztendlich beantwortet werden muss, früher oder später sein: „Wer hat tatsächlich etwas gebaut, das Geld verdienen kann?“

Und das könnte der wahre Wendepunkt sein, der in den nächsten ein bis zwei Jahren die Bewertungsunterschiede zwischen Google, Amazon, Meta, Oracle, CoreWeave und sogar NVIDIA bestimmt.

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