Heute, nach dem US-Börsenschluss, ist Tesla $TSLA um 14% abgestürzt; am selben Tag wurden rund 200 Milliarden USD an Marktkapitalisierung vernichtet. Auch Google $GOOG.US fiel um 7%.
Der „Seven Sisters“-Index ist an einem Tag um 4,8% eingebrochen; die Marktkapitalisierung ist um rund 797 Milliarden USD geschrumpft – der stärkste Tagesrückgang seit den Zollängsten im April 2025.
Der Grund dürfte den meisten auch bekannt sein: Der Markt macht sich zunehmend Sorgen darüber, dass Tech-Giganten für die KI-Infrastruktur mitunter Kapitalausgaben in Höhe von mehreren hundert Milliarden US-Dollar – oder mehr – in die Hand nehmen.
Wie weit ist das AI-„Geldverbrennungs“-Spiel der US-Tech-Giganten mittlerweile wirklich gediehen?
Gerade hat die CICC (China International Capital Corporation) veröffentlicht (CICC: Der finanzielle Moment für KI). Ich möchte gemeinsam mit euch auf Basis dieses Research-Reports darüber diskutieren, wie lange das AI-„Geldverbrennungs“-Spiel der US-Tech-Giganten noch weitergehen kann?
Laut den Plänen der großen Konzerne werden die KI-Infrastrukturinvestitionen in den nächsten fünf Jahren insgesamt etwa 5,6 Billionen US-Dollar verschlingen. Der eigene Cashflow reicht nur für 2,1 Billionen. Die Lücke beträgt 3,5 Billionen – alles muss von außen beschafft werden.
Was bedeutet 3,5 Billionen? Ungefähr das jährliche BIP eines ganzen Vereinigten Königreichs.
Selbst im überaus reichen Amerika ist es nicht leicht, diese 3,5 Billionen zusammenzubekommen. Man braucht fünf parallele Schritte, wobei:
Anleihen im Volumen von 1,5 Billionen ausgeben
Weil die Großkonzerne kreditwürdig sind, kann man gegenüber dem Bankensystem sagen: „Kann ich mich von Microsoft etwa noch daran verschulden und es dir nicht zurückzahlen?“, und so bekommt man dann Geld – mehr und gleichzeitig günstiger und länger. In der ersten Hälfte dieses Jahres haben die fünf größten Konzerne bereits Anleihen im Volumen von 190 Milliarden US-Dollar ausgegeben und damit einen historischen Rekord aufgestellt. Wenn das in US-Dollar nicht reicht, leiht man einfach zusätzlich in Euro, Pfund Sterling oder kanadischen Dollar.
Private-Placement-Kapital: 1,1 Billionen
Institutionen wie Blackstone oder Blue Owl. Ihre Stärke ist das Spiel mit Strukturen: Sie gründen gemeinsam mit den Großkonzernen ein Projektunternehmen, wobei Geld und Schulden im Namen des Projektunternehmens verbucht werden – nicht in den eigenen Büchern des Großkonzerns. Dadurch wirken die Bilanzen des Großkonzerns weiterhin sauber; in Wahrheit wird das Risiko an die Versicherer und Pensionsfonds übertragen, die diese Private-Placement-Produkte kaufen.
Aktienausgabe zur Kapitalerhöhung im Umfang von 400 Milliarden
In den vergangenen Jahrzehnten haben US-Börsenunternehmen ihre eigenen Aktien zurückgekauft. Jetzt ist das Gegenteil der Fall: Sie fangen an, neue Aktien auszugeben, um Geld von den Aktionären einzusammeln. Allein im Juni hat Google Aktien im Umfang von 49,6 Milliarden US-Dollar ausgegeben – das ist keine Prognose, das ist bereits passiert.
die restlichen hochverzinslichen Anleihen und Asset-Backed-Securities jeweils nochmal zwei- bis dreitausend Milliarden
Man verleiht an zweitklassige Rechenzentrumsfirmen, deren Kreditwürdigkeit nicht ausreicht (sogenanntes Neocloud). Die Zinsen sind hoch und das Risiko groß.
Aber egal ob Anleihen ausgeben oder Geld zu Wucherraten leihen – am Ende muss dieses Geld zurückgezahlt werden.
Wenn man es schafft, dass diese Konzerne ihre Schulden noch bedienen können und die an Private Placements beteiligten Aktionäre nicht draufzahlen, muss die KI am Ende einen echten Jahresumsatz von etwa 1 Billion US-Dollar erreichen – jedes Jahr, kontinuierlich und nachhaltig.
Was bedeutet 1 Billion US-Dollar pro Jahr?
entspricht 0,7 % des weltweiten BIP;
entspricht dem „KI-Steuer“-Äquivalent: pro verkauftem iPhone zahlt die ganze Welt jeden Monat 46 US-Dollar an KI;
entspricht dem 3,2-Fachen des heutigen weltweiten SaaS-Softwaremarkts;
Und das muss man bis 2030 erreichen – das heißt: Die Einnahmen aus KI-Anwendungen müssen in den nächsten fünf Jahren jedes Jahr verdoppelt werden.
Aber die Realität ist derzeit: OpenAI, Anthropic und andere führende Modellfirmen schreiben noch gewaltige Verluste. Bei manchen Firmen ist die Verlustquote das 3- bis 5-fache ihres Umsatzes – Umsatz 1, Verlust 3 bis 5.
Und nur Einnahmen zu haben reicht nicht: Wenn solche Geräte wie GPUs zu schnell an Wert verlieren (der Chip kommt schon nach etwas mehr als einem Jahr in der nächsten Generation, die Miete für ältere Hardware bricht stark ein), dann kann das ebenfalls verheerende Verluste bedeuten.
Im zweiten Quartal dieses Jahres sind die Gewinne der sechs größten US-Banken um 40 % explodiert – und zwar, weil sie beim KI-Finanzieren als Vermittler fungieren: Anleihen platzieren helfen, beim Börsengang helfen, bei Fusionen und Übernahmen helfen – bei jedem Deal wird eine Provision abgezweigt.
Das Geld der Banken wird heute verdient, das Risiko platzt erst ein paar Jahre später. Die Provision, die dafür kassiert wird, dir Anleihen zu vermitteln, ist heute schon verbucht. Ob du in ein paar Jahren zahlen kannst oder nicht, ist Sache derjenigen, die die Anleihen halten. Das nennt man „Einnahmen vorziehen, Risiken nach hinten schieben“.
Das ist exakt dasselbe Einnahmemodell wie 2007, als die Investmentbanker in Wall Street Hypotheken-Subprime-Produkte verkauft haben.
Und ab 2027 werden die großen Cloud-Anbieter nacheinander in die Hochphase der Rückzahlung eintreten~