Die Schuldenlast, die Amerikas KI-Boom finanziert, ist weitaus größer – und weitaus weniger sichtbar – als die Unternehmensbilanzen vermuten lassen. Laut einer diese Woche in Palo Alto veröffentlichten Analyse von Nikkei Asia sind die außerbilanziellen Schulden großer US-amerikanischer Technologieunternehmen, die mit Verpflichtungen im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz verbunden sind, in sechs Monaten um rund 90 % auf 3,2 Billionen US-Dollar angestiegen.
Die Zahl ist die neueste und deutlichste Quantifizierung eines Problems, das sich das ganze Jahr über gebildet hat: Die enormen Kapitalkosten für KI-Rechenzentren, Chips und Strom werden zunehmend durch Strukturen finanziert, die Verpflichtungen aus den Büchern heraushalten, die Unternehmen den Anlegern melden. Für jeden, der die neuesten KI-Entwicklungen und die ihnen zugrunde liegende Finanztechnik verfolgt, deuten die Zahlen darauf hin, dass der KI-Ausbau in einem Tempo vorangetrieben wird, das selbst Wall-Street-Veteranen nur schwer nachvollziehen können. Weitere Informationen zu dieser Geschichte finden Sie in unserer KI-Branchenberichterstattung.
Was „versteckte“ KI-Schulden eigentlich bedeuten
Außerbilanzielle Finanzierungen sind ein altes Instrument, das einer neuen Verwendung zugeführt wird. Anstatt direkt Kredite aufzunehmen – was sich als Schulden zeigt, die Kreditwürdigkeit belastet und die Kreditkosten erhöhen kann – kann ein Unternehmen Ausgaben in Zweckgesellschaften, Leasingstrukturen, Joint Ventures oder Lieferantenvereinbarungen tätigen, die in seinen Finanzberichten nicht als Unternehmensschulden erscheinen. Die Barverpflichtungen sind real, liegen aber außerhalb der Schlagzeilen der Schuldenzahlen, die Anleger traditionell im Auge behalten.
Die Analyse von Nikkei ergab, dass sich diese Kategorie von KI-bezogenen Verpflichtungen bei US-amerikanischen Technologiegiganten in nur sechs Monaten fast verdoppelt hat. Die frühere, Mitte des Jahres veröffentlichte Analyse des Magazins bezifferte die versteckten Schulden von fünf US-amerikanischen Technologiegiganten auf 1,65 Billionen US-Dollar und beschrieb die Finanzierungsstrukturen als undurchsichtig. Die neue Zahl – 3,2 Billionen US-Dollar, ein Plus von 90 % – deutet darauf hin, dass sich das Tempo der außerbilanziellen KI-Finanzierung beschleunigt und nicht stabilisiert.
Der Anreiz ist nicht rätselhaft, wie Marktbeobachter während des gesamten Aufbaus festgestellt haben: Unternehmen, die Hunderte von Milliarden herkömmlicher Schulden aufgenommen haben, würden unter Bonitätsdruck geraten, sodass Strukturen, die Ausgaben von der Hauptbilanz fernhalten, offensichtlich attraktiv sind – auch wenn sie es den Anlegern erschweren, die volle Hebelwirkung hinter den Versprechen der Branche zu erkennen.
Das umfassendere Finanzierungswettrüsten
Der Nikkei-Befund steht inmitten einer Reihe verwandter Enthüllungen, die zusammen skizzieren, wie der KI-Ausbau finanziert wird.
Oracle, einer der aggressivsten Rechenzentrumsbauer, hat diese Woche den Verkauf von Aktien und Anleihen im Wert von 20 Milliarden US-Dollar beantragt, um den KI-Ausbau zu finanzieren, während die Aktienkurse sinken – ein Versuch zur Stützung der Finanzierung, den Reuters und andere Medien mit der Nervosität der Anleger über die zunehmenden Cloud-Verpflichtungen des Unternehmens in Verbindung brachten. AMD meldete für das dritte Quartal einen Anstieg des Rechenzentrumsumsatzes um 97 % im Vergleich zum Vorjahr auf 8,55 Milliarden US-Dollar und gab starke Prognosen ab. Gleichzeitig gab das Unternehmen etwa 1 Milliarde US-Dollar an vierteljährlichen Belastungen im Zusammenhang mit seinen Chip-Lieferverträgen mit OpenAI und Meta bekannt.
Die KI-Verpflichtungen von Unternehmen erreichen Ausmaße, die vor zwei Jahren noch phantasievoll erschienen wären. Im überarbeiteten IPO-Antrag von Anthropic wurden Kaufverpflichtungen in Höhe von rund 895,4 Milliarden US-Dollar offengelegt, und die erhöhte Cloud-Verpflichtung gegenüber Google beläuft sich laut Analystennotizen rund um den Deal nun auf rund 121 Milliarden US-Dollar. Marvell stimmte der Übernahme des Herstellers optischer Komponenten Lumentum im Rahmen eines 115-Milliarden-Dollar-Megadeals zu, der ausdrücklich als Wette auf die optische Zukunft der künstlichen Intelligenz gedacht war.
Bei jeder dieser Transaktionen geht es darum, heute echtes Geld gegen Einnahmen zu tauschen, die – wenn überhaupt – über viele Jahre anfallen. Die Nikkei-Analyse legt nahe, dass der Teil dieser Lücke, der unsichtbar finanziert wird, zu einer systemischen Zahl und nicht zu einer Unternehmenskuriosität geworden ist.
Bedenken hinsichtlich der Finanzstabilität rücken in den Mainstream
Was zu Beginn des Jahres noch ein Randthema war, ist heute ein explizites Thema in Finanzkommentaren. Bloomberg veröffentlichte diese Woche eine Meinungskolumne, in der er argumentierte, dass der KI-Investitionsboom den Grundstein für eine weitere Finanzkrise legen könnte, und eine stärkere Finanzaufsicht forderte, während das CEPR, ein europäisches Wirtschaftsforschungsnetzwerk, jetzt einen speziellen „KI-Blasenmonitor“ unterhält, der die Finanzierung des Ausbaus verfolgt.
In einem auffälligen Datenpunkt, der diese Woche im Umlauf war, berichtete Yahoo Finance, dass US-Hedgefonds alle KI-Aktienpositionen, die sie seit 2025 aufgebaut hatten, verkauft haben – auch wenn indexgebundene Rentengelder weiterhin vollständig offengelegt sind. Auch europäische Aktien gaben nach, wobei Bloomberg berichtete, dass die Aktien fielen, da das mittelfristige Ergebnis in den USA neue Sorgen über die KI-Bewertungen schürte.
Der über allem hängende Vergleich stammt aus dem Jahr 2008 – nicht weil KI-Rechenzentren im mechanischen Sinne Hypothekenanleihen ähneln, sondern weil beide Episoden undurchsichtige Hebelwirkungen, ineinandergreifende Verpflichtungen zwischen konzentrierten Gegenparteien und Vermögenswerte aufweisen, die von Umsatzprognosen abhängen, die niemand überprüfen kann. In der Berichterstattung dieser Woche zitierte Analysten kehren immer wieder zu derselben Warnung zurück: Die Konzentration der KI-Verpflichtungen auf eine Handvoll Giganten, die teilweise aus den Büchern finanziert werden, bedeutet, dass sich eine Nachfrageenttäuschung schnell ausbreiten würde.
Was es für Anleger bedeutet
Für Anleger ergibt sich aus praktischer Sicht, dass das Verhältnis von Schulden zu Eigenkapital der großen Technologieunternehmen den Verschuldungsgrad der Branche erheblich unterschätzt. Die Zahl von 3,2 Billionen US-Dollar ist an sich keine Vorhersage einer Krise – der KI-Ausbau könnte durchaus die versprochenen Erträge bringen –, aber sie verändert die Risikorechnung. Ein größerer Teil der Finanzierung des Booms ist verborgen, konzentriert und fällig, unabhängig davon, ob die Einnahmen sichtbar sind oder nicht.
Der nächste Test wird die Offenlegung sein. Wenn Regulierungsbehörden oder Ratingagenturen damit beginnen, KI-bezogene Spezialfahrzeuge, Leasingverpflichtungen und Lieferantenfinanzierung in die gemeldeten Zahlen zu zwingen, könnte die offensichtliche Hebelwirkung der Branche über Nacht steigen – eine Neubewertung des Risikos in einem Markt, der KI-Infrastruktur so bewertet hat, als ob sie risikolos wäre. Bis dahin könnte Nikkeis zweimal jährlicher Jahresabschluss das klarste Fenster sein, das man hat, um herauszufinden, was der KI-Boom tatsächlich zu verdanken hat.
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