**Wer übernimmt die Garantie für die Finanzierung der Rechenleistung von KI? Ein Diagramm mit einer „Vier-Parteien-Struktur“ erklärt es klar.** *(„Who guarantees the financing for AI computing power? A diagram with a ‘four-party structure’ clarifies it.”)*

Zusammenfassung der Kerninhalte

NVIDIA hat gemeinsam mit Top-Finanzinstitutionen wie Blackstone und Goldman Sachs eine 50-Milliarden-Dollar-Plattform für die Finanzierung von Rechenleistung ins Leben gerufen – im Grunde genommen hilft diese Plattform AI-Laboren dabei, GPUs „mit Kredit“ zu erwerben: Die Labore müssen nicht das gesamte Geld auf einmal ausgeben, sondern können die Kosten in Raten über zukünftige Einnahmen aus der Rechenleistung zurückzahlen. Die Kapitalgeber investieren zwar, fürchten aber Risiken; NVIDIA übernimmt dabei die Garantie (und verspricht sogar, 25 Prozent des Restwerts der GPUs zu erstatten). Zudem wurde eine „Isolierschicht“ in Form einer SPV-Shellgesellschaft eingerichtet, um die Risiken von den Konten der Kapitalgeber abzulenken. Diese „Vierparteienstruktur“ löst das Problem, dass AI-Labore kein Geld haben, Kapitalgeber nicht investieren wollen und Banken keine Kredite vergeben möchten – doch das größte Risiko liegt bei NVIDIA. Der Markt beginnt bereits zu befürchten, dass NVIDIA zu einer „unregulierten Bank“ wird.

I. Die Vierparteienstruktur: Wie eine Art „Kredit für GPUs für AI-Labore“

Man kann diese Struktur als eine Art „AI-Version eines Immobilienkredits“ betrachten:

• Lieferant (NVIDIA): NVIDIA verkauft nicht nur die GPUs, sondern übernimmt auch die Garantie – wenn Sie das Geld für die GPUs nicht haben, besorgt NVIDIA Kapital für Sie. Sollten Sie die Zahlungen nicht leisten können oder fallen die GPU-Werte, übernimmt NVIDIA den Verlust (bis zu 25 Prozent des Restwerts). Ziel ist es, große Bestellungen abzuschließen und GPUs in „finanzierbare Vermögenswerte“ umzuwandeln (Jeff Huang von NVIDIA möchte, dass GPUs in den 22-Billionen-Dollar-Privatkapitalmarkt gelangen).
• Kapitalgeber (Blackstone, Goldman Sachs usw.): Diejenigen, die das Geld bereitstellen, fürchten jedoch Risiken – daher wird das Geld nicht direkt an die AI-Labore überwiesen, sondern durch die SPV-Shellgesellschaft geleitet. So bleiben die Risiken nicht auf ihren Konten und sie können dennoch eine stabile Rendite erzielen (ähnlich wie bei einem Immobilienkredit).
• Isolierschicht (SPV): Eine spezielle Shellgesellschaft, die die Verantwortung für die Schulden übernimmt – sie kauft die GPUs und vermietet sie an die AI-Labore; die Schulden bleiben bei der SPV, während die Kapitalgeber und die Labore keine finanziellen Verbindlichkeiten haben (z. B. hat Anthropic 35 Milliarden Dollar geliehen, ohne dass dies auf ihrem eigenen Konto erscheint).
• Endnutzer (OpenAI, Anthropic): Diejenigen, die die Rechenleistung benötigen – sie müssen die GPUs nicht in bar kaufen, sondern zahlen monatlich Miete und können so knappe Ressourcen im Voraus sichern (derzeit gibt es einen Überhang an GPU-Anfragen; später könnten sie nicht mehr beschafft werden).

Diese vier Parteien ergänzen sich perfekt: Die AI-Labore haben kein Geld → die Kapitalgeber investieren; die Kapitalgeber fürchten Risiken → NVIDIA übernimmt die Garantie; die Kapitalgeber möchten risikofreie Einnahmen → die AI-Labore unterschreiben langfristige Verträge (z. B. OpenAI hat einen 5-jährigen Mietvertrag über 10 GW Rechenleistung).

II. Warum nicht direkt kaufen? Einfache Lösungen scheitern

Manche fragen: Können AI-Labore die GPUs nicht einfach direkt kaufen oder Bankkredite aufnehmen? Die Antwort lautet: Nein –

1. Direkte Kauf: AI-Labore verlieren jährlich Milliarden; eine 1-GW-Rechenzentrale kostet 50 Milliarden Dollar, was sie sich nicht leisten können. Selbst wenn sie es könnten, ändern sich die GPU-Technologien schnell (jährlich); falls die GPUs später an Wert verlieren, würden sie zu „Inventoren von Überbeständen“ werden (Anthropics CEO sagte: „Wir wollen keine Rechenleistung kaufen, die wir nicht benötigen“).

2. Bankkredite: AI-Labore haben keinen stabilen Cashflow, keine Sicherheiten (GPU-Werte fallen schnell) und ihr Geschäftsmodell ist noch nicht bewiesen – Banken lehnen Kredite ab.

3. Direkte Kredite der Kapitalgeber: Das Geld der Kapitalgeber stammt von Dritten (z. B. Rentenfonds); sie wollen keine Risiken eingehen, dass die AI-Labore scheitern könnten – sie benötigen „gesicherte Verbindlichkeiten“, nicht nur Investitionen in „starke Unternehmen“.

4. NVIDIA als Kreditgeber: Wenn NVIDIA das Geld vorstellt, würde es wie eine Bank agieren; ihr Bilanzbuch würde vom Markt kritisiert werden (z. B. steigen die CDS-Preise, wenn der Markt ihre Risiken sieht).

Daher ist diese Vierparteienstruktur keine „Show“, sondern eine Lösung, die verschiedene Probleme zusammenführt – was Ihnen fehlt, übernimmt jemand anderes; was ich fürchte, trage ich.

III. Das größte Risiko: Wird NVIDIA zu einer „unregulierten Bank“?

Das Kernproblem dieser Struktur liegt bei NVIDIA: Als Garantieübernehmer trägt sie letztendlich alle Risiken:

• Versteckte Schulden: NVIDIA verspricht, für einzelne Projekte 25 Prozent des Restwerts zu übernehmen – insgesamt bis zu 125 Milliarden Dollar (äquivalent zum Vermögen einer mittelgroßen Bank). Obwohl sie behauptet, dass GPU-Werte nicht fallen werden (derzeit sind sie tatsächlich knapp), hat sie dennoch eine Versicherung gegen Wertverluste abgeschlossen.
• Marktwarnungen: Am Tag der Ankündigung stiegen NVIDIAS CDS-Preise um 5,3 Basispunkte und ihr Aktienkurs fiel um 2,86 Prozent – steigende CDS-Preise deuten darauf hin, dass der Markt die Risiken erhöht sieht. Später reduzierte NVIDIA die Garantie für OpenAI von 250 Milliarden auf unter 120 Milliarden Dollar, aus Angst vor weiteren Bedenken des Marktes.
• **Kritik von „Big Shorts“: Der Autor von „The Big Short“ bezeichnete diese Struktur als „ein noch größeres Risiko als Enron“; er vermutet, dass NVIDIA die GPU-Schulden mit komplexen Mechanismen versteckt (auch wenn NVIDIA dies bestreitet).

NVIDIAS Dilemma: Ohne Garantie könnten sie ihre Chips nicht verkaufen; mit Garantie würde es zu einer „unregulierten Bank“ werden (Banken haben bestimmte Kapitalquoten, die NVIDIA nicht erfüllt). Sie ist der entscheidende Punkt dieser Struktur – ihr Zusammenbruch würde das gesamte Projekt zum Scheitern bringen.

IV. Kann man diese Struktur auch im inländischen Rechenleistungsmietgeschäft übernehmen?

Der inländische Rechenleistungsmietmarkt wird in diesem Jahr voraussichtlich 260 Milliarden Dollar überschreiten, doch die Spielregeln unterscheiden sich von denen im Ausland:

• Wer übernimmt die Garantie? Inländische Staatsunternehmen finanzieren den Bau von Rechenzentren und vermieten sie anschließend – deren Kreditwürdigkeit dient zur Absicherung der Kredite und der Abschreibungen; die Renditen sind jedoch gering (z. B. benötigt das Projekt von Jinan Chengtou 10 Jahre, um sich zu amortisieren).
• Wer kümmert sich um den Restwert? Es gibt keine Standards für den Bewertung des GPU-Restwerts; bereits einige Finanzunternehmen haben Verluste erlitten (falls die GPUs an Wert verlieren, wird niemand entschädigt).
• Bauen oder mieten zuerst? Viele Projekte bauen erst Rechenzentren und suchen anschließend Kunden – dies führt zu einer niedrigen Auslastung (manche werden nur zu 50 Prozent genutzt); die Kosten für die Abschreibungen bleiben dennoch.

Im Vergleich zum ausländischen Modell basiert das inländische System auf der Übernahme von Risiken durch Staatsunternehmen, während im Ausland Kapital mobilisiert wird; es gibt keine Lösung für das Problem des GPU-Restwerts, und die Garantieübernahme erfolgt dort direkt.

Diese Struktur ist nicht die „standardmäßige Lösung“, aber sie macht deutlich, wer welche Risiken trägt. Um sie im Inland übernehmen zu können, müssen zunächst folgende Fragen geklärt werden:

1. Wer übernimmt die Garantie?

2. Wie wird der Restwert berechnet?

3. Wo liegen die Bestellungen?

Fazit: Drei Kriterien zur eigenen Bewertung

1. Aus Sicht des Garanten: Für wen sind Sie bereit, die Garantie zu übernehmen – und glaubt Ihnen jemand, dass Sie das Risiko tragen können? (NVIDIAS Kreditwürdigkeit ist entscheidend.)

2. Aus Sicht der Kapitalgeber: Würden Sie investieren, wenn es keinen Chiphersteller gibt, der die Garantie übernimmt? (Eine solide Kreditwürdigkeit ist Voraussetzung.)

3. Aus Sicht der Nutzer: Sind Sie bereit, langfristige Verträge abzuschließen (3–5 Jahre)? (Sie tauschen zukünftige Einnahmen gegen Gegenwart – setzen Sie darauf, dass Ihr Unternehmen überlebt?)

Die Vierparteienstruktur ist nicht geheimnisvoll; es handelt sich um eine Zusammenstellung verschiedener Ansätze, die gegenseitig Probleme lösen. Doch letztendlich liegt das größte Risiko beim Garantieübernehmer. Ob Sie bereit sind, diese Rolle zu übernehmen, ist eine persönliche Entscheidung.

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Bitte beachten Sie, dass dies eine sehr kurze und vereinfachte Übersetzung ist – die komplexe Originalanalyse enthält viele weitere Details und Zusammenhänge, die in dieser Übersetzung nicht vollständig berücksichtigt werden konnten.