KI-Infrastruktur-Ausgaben bauen eine versteckte Bilanz-Zeitbombe, die die meisten Anleger nicht aufmerksam genug beobachten.
KI-Hyperscaler sitzen laut Goldman Sachs auf rund 1,5 Billionen US-Dollar an Leasingverpflichtungen – und der entscheidende Punkt: Etwa 1 Billion US-Dollar davon hat noch nicht einmal begonnen. Das bedeutet, dass es in den Bilanzen nicht als herkömmliche Schulden auftaucht. Es ist in den Fußnoten versteckt.
Vor fünf Jahren lagen die gesamten Leasingverpflichtungen über diese Unternehmen hinweg noch bei etwa 200 Milliarden US-Dollar. Wir sprechen also von einem Anstieg um 650 % bei Verpflichtungen außerhalb der Bilanz, größtenteils verbunden mit Rechenzentren und Infrastruktur, die erst dann in den Büchern erscheint, wenn die Leasingverträge tatsächlich starten.
Und dann kommt noch eins oben drauf: Kaufverpflichtungen bei $GOOGL, $MSFT, $AMZN, $NVDA und $ORCL haben mittlerweile nahezu 1,5 Billionen US-Dollar erreicht. Das sind verbindliche Verträge für Chips, Rechenleistung, Energie und den Ausbau von Rechenzentren.
Der unangenehme Teil? Ein Großteil dieses Kapitals wird eingesetzt, bevor die zugrunde liegenden KI-Projekte bewiesen haben, dass sie die nötigen Renditen erzielen können, um die Ausgaben zu rechtfertigen. Wenn die Monetarisierung von KI enttäuscht oder länger dauert als erwartet, werden diese „noch nicht begonnenen“ Verpflichtungen sehr schnell zu tatsächlich spürbaren Mittelabflüssen.
Das ist zwar keine Schuld im traditionellen Sinn, aber es funktioniert ähnlich. Und es ist größtenteils unsichtbar, bis es nicht mehr ist.
Es lohnt sich zu beobachten, wie sich das entwickelt, falls es bei der KI-Übernahme oder beim Umsatzwachstum zu irgendeiner Art von Abschwung kommt. Die Verpflichtungen sind bereits fest eingeplant.
KI-Hyperscaler sitzen laut Goldman Sachs auf rund 1,5 Billionen US-Dollar an Leasingverpflichtungen – und der entscheidende Punkt: Etwa 1 Billion US-Dollar davon hat noch nicht einmal begonnen. Das bedeutet, dass es in den Bilanzen nicht als herkömmliche Schulden auftaucht. Es ist in den Fußnoten versteckt.
Vor fünf Jahren lagen die gesamten Leasingverpflichtungen über diese Unternehmen hinweg noch bei etwa 200 Milliarden US-Dollar. Wir sprechen also von einem Anstieg um 650 % bei Verpflichtungen außerhalb der Bilanz, größtenteils verbunden mit Rechenzentren und Infrastruktur, die erst dann in den Büchern erscheint, wenn die Leasingverträge tatsächlich starten.
Und dann kommt noch eins oben drauf: Kaufverpflichtungen bei $GOOGL, $MSFT, $AMZN, $NVDA und $ORCL haben mittlerweile nahezu 1,5 Billionen US-Dollar erreicht. Das sind verbindliche Verträge für Chips, Rechenleistung, Energie und den Ausbau von Rechenzentren.
Der unangenehme Teil? Ein Großteil dieses Kapitals wird eingesetzt, bevor die zugrunde liegenden KI-Projekte bewiesen haben, dass sie die nötigen Renditen erzielen können, um die Ausgaben zu rechtfertigen. Wenn die Monetarisierung von KI enttäuscht oder länger dauert als erwartet, werden diese „noch nicht begonnenen“ Verpflichtungen sehr schnell zu tatsächlich spürbaren Mittelabflüssen.
Das ist zwar keine Schuld im traditionellen Sinn, aber es funktioniert ähnlich. Und es ist größtenteils unsichtbar, bis es nicht mehr ist.
Es lohnt sich zu beobachten, wie sich das entwickelt, falls es bei der KI-Übernahme oder beim Umsatzwachstum zu irgendeiner Art von Abschwung kommt. Die Verpflichtungen sind bereits fest eingeplant.