Die Banken, die um die Finanzierung des KI-Rechenzentrums-Booms gerungen haben, versuchen nun stillschweigend, das Risiko jemand anderem zu überlassen. Laut einem Bericht der Financial Times, der diese Woche in einer weit verbreiteten Analyse zitiert wurde, haben JPMorgan, Morgan Stanley, SMBC und MUFG untersucht, was Banker als signifikante Risikotransfers bezeichnen – Geschäfte, die es einer Bank ermöglichen, einen Kredit in ihren Büchern zu behalten und gleichzeitig den riskantesten Teil an externe Investoren zu verlagern.

Der Schritt erfolgt etwa sechs Monate, nachdem viele der gleichen Institutionen um die Finanzierung von Rechenzentrumskrediten im Zusammenhang mit Oracle, Meta und anderen Unternehmen konkurrierten, die den KI-Ausbau vorantreiben. Die Verschiebung deutet darauf hin, dass Kreditgeber an interne Grenzen stoßen, die festlegen, wie viel KI-bezogenes Engagement ein einzelnes Institut zu halten bereit ist. Weitere Informationen zu dieser Geschichte finden Sie in unserer KI-Nachrichten.

Der 38-Milliarden-Dollar-Kredit, der nicht verschoben werden kann

Das deutlichste Anzeichen einer Belastung ist ein einzelner Deal. Laut Bloomberg hat eine Gruppe von Banken, darunter JPMorgan und MUFG, mehr als sechs Monate damit verbracht, Bauschulden in Höhe von 38 Milliarden US-Dollar im Zusammenhang mit einem an Oracle vermieteten Rechenzentrumsprojekt in Texas und Wisconsin zu verteilen. Einige Kreditgeber sind nun bereit, Teile davon mit einem Abschlag an Nichtbankkäufer zu verkaufen, nur um es aus ihren Büchern zu streichen.

Sechs Monate sind eine lange Zeit, um Schulden, die nie übernommen wurden, für immer festzuhalten. Matthew Moniot, Co-Leiter der Kreditrisikoteilung bei der Man Group, sagte der Financial Times, dass die beteiligten Dealgrößen „über alle Größenordnungen hinausgehen, die wir jemals in Betracht gezogen haben“. Der Kommentar stammt von einer Führungskraft, deren Aufgabe es ist, genau diese Art von Risikotransfergeschäften zu bepreisen, und signalisiert, dass die KI-basierte Finanzierung über die Modelle hinausgewachsen ist, die Banken normalerweise zur Bemessung und Verteilung des Kreditrisikos verwenden.

Was ist eine erhebliche Risikoübertragung?

Signifikante Risikotransfers (SRTs) sind ein etabliertes Instrument, das in der Vergangenheit hauptsächlich für Unternehmenskreditportfolios eingesetzt wurde. Die Bank behält den Kredit auf dem Papier – die Kundenbeziehung und die Zinserträge bleiben erhalten – und sie bezahlt externe Investoren, um Verluste ab einem bestimmten Schwellenwert aufzufangen. Tatsächlich erwirbt die Bank eine Versicherung für ihre eigene Bilanz.

Banken verkaufen im Allgemeinen keine Schulden, von denen sie überzeugt sind. Sie verkaufen sie, wenn sie Angst vor einer Konzentration haben, was im Klartext bedeutet, dass sich die internen Grenzen nähern: zu viel von diesem besonderen Risiko an einem Ort.

Oracles zunehmender Kreditstress

Oracle steht im Mittelpunkt der Geschichte. Laut von Bloomberg zitierten Marktdaten stiegen die Kosten für die Absicherung der fünfjährigen Schulden des Unternehmens durch Credit Default Swaps Anfang Oktober auf rund 151 Basispunkte, ein Niveau, das zuletzt 2009 erreicht wurde. S&P hatte die Kreditwürdigkeit von Oracle bereits im Juli auf BBB- – eine Stufe über Junk – herabgestuft, da die KI-Ausgaben des Unternehmens seinen Cashflow übertrafen.

Berichten zufolge strebt das Unternehmen in diesem Geschäftsjahr zusätzliche Schulden und Eigenkapital in Höhe von mehr als 40 Milliarden US-Dollar an, zusätzlich zu den Anleihen im Wert von 18 Milliarden US-Dollar, die es letzten September an einem einzigen Tag verkauft hat, um seine Standorte in Texas, Wisconsin und New Mexico weiterhin zu finanzieren. Oracle verklagt außerdem die Public Service Commission von Wisconsin wegen einer Regelung, die das Unternehmen dazu zwingen könnte, Sicherheiten in Höhe von mehr als 7 Milliarden US-Dollar für seinen Rechenzentrumscampus in Port Washington zu hinterlegen – ein Kampf, der dazu beigetragen hat, die Ratingsenkung voranzutreiben.

Ein kühlender Anleihenmarkt für KI-Kreditnehmer

Die Nachfrage nach KI-gebundenen Schulden ist zurückgegangen, da das Angebot gestiegen ist. Laut Bloomberg werden Anleihen von Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft und Oracle mittlerweile mit einem Aufschlag gegenüber ähnlich bewerteten Unternehmensanleihen ohne KI gehandelt, und die Auftragsbestände für ihre Angebote schrumpften laut Bloomberg von etwa dem Fünffachen des im Februar zum Verkauf stehenden Betrags auf unter das Zweifache bis Juli. Eine Anleihe, die einst verkauft wurde, erfordert nun die Arbeit einer Bank, um sie zu platzieren.

Höhere Zinssätze erhöhen den Einsatz

Das allgemeinere Zinsumfeld hat das Problem verschärft. Die Rendite 10-jähriger Staatsanleihen erreichte diesen Monat 5,304 Prozent, den höchsten Stand seit 2002, nachdem eine 39-Milliarden-Dollar-Auktion mit 5,30 Prozent abgeschlossen wurde – laut Bloomberg die höchste Auktionsrendite seit 2000. Im Sitzungsprotokoll der Federal Reserve vom September wurde die KI-bezogene Unternehmensverschuldung als Faktor für die Renditebewegung genannt, obwohl Capital Economics argumentiert, dass Inflation und Staatsdefizite die größeren Treiber seien.

Welche Erklärung auch immer zutrifft, die Auswirkung auf die Finanzierung von Rechenzentren ist dieselbe: Der risikofreie Zinssatz, der jedem KI-Baukredit zugrunde liegt, ist gerade erheblich teurer geworden.

Was es für den KI-Ausbau signalisiert

Das alles bedeutet jedoch nicht, dass der Boom der KI-Infrastruktur vorbei ist. Aber die Mechanismen sind wichtig: Wenn die Banken, die einem Kreditboom am nächsten stehen, anfangen, ihre eigenen Wetten abzusichern, preisen sie die Möglichkeit ein, dass es länger dauern könnte, bis die Einnahmen, die zur Bedienung all dieser Schulden erwartet werden – Oracles Cloud-Verpflichtungen, Metas KI-Produkte, Microsofts Azure-Wachstum – realisiert werden, als die Kredite fällig werden.

Der KI-Schuldenhandel entwickelt sich zu einem zweiseitigen Markt. Im Februar kämpften die Anleger um Zuteilungen; im Oktober diskontierten die Banken Papiere, um sie zu verschieben. Wie dieser Markt das KI-Infrastrukturrisiko in den kommenden Quartalen einschätzt, sagt möglicherweise mehr über die Haltbarkeit des Ausbaus aus als jeder Benchmark-Score oder jede Modellveröffentlichung.

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