Zusammenfassung der Kerninhalte
Die fünf großen Cloud-Anbieter (Amazon, Microsoft, Google, Meta und Oracle) stehen unter großem Druck hinsichtlich der Kapitalausgaben, um den Markt für AI-Datenzentren zu erobern – das Wachstum des Cashflows (23 %) hinkt weit hinter dem Geldverbrauch für den Bau der Datenzentren (70 %) hinterher. Um zu verhindern, dass ihre Schulden das Bilanzbild belasten, verwenden sie verschiedene Methoden, um die Schulden zu verstecken (z. B. durch die Nutzung von Strohfirmen, Finanzleasing oder langfristige Mietverträge), um die Schulden aus den Bilanzen zu entfernen. Wall-Street-Private-Equity-Fonds (wie Blue Owl und BlackRock), die aufgrund regulatorischer Beschränkungen der traditionellen Banken aus dem Markt ausgestiegen sind, sind zu den Hauptfinanziers dieser Schulden geworden. Der Artikel fragt auch, ob dieses Modell eine „Subprime-Krise“ im Zeitalter der KI auslösen könnte. Experten sind der Ansicht, dass der derzeitige Umfang noch gering und die Nachfrage auf der Kundenseite stark ist, wodurch keine systemischen Risiken entstehen werden – jedoch müssen potenzielle Probleme wie die schnelle Abnutzung der Pfandgegenstände (Grafikkarten) und die Konzentration der Kapitalströme beachtet werden.
Warum verstecken die Giganten ihre Schulden?
AI-Datenzentren sind sehr kostspielig in der Betriebsführung: Der Bau eines Datenzentrums dauert mehrere Jahrzehnte, und es sind Investitionen in Grafikkarten, den Bau von Rechenräumen sowie langfristige Stromverträge erforderlich. Das Wachstum der Kapitalausgaben der fünf Giganten (70 %) übertrifft deutlich das Wachstum des operativen Cashflows (23 %). Wenn dieser Trend anhält, könnten sie bis 2027 finanziell in Schwierigkeiten geraten.
Der Weg über öffentliche Anleihen ist nicht möglich:
1. Beschränkte Marktnachfrage: Die Anzahl der Interessenten für öffentliche Anleihen (das Verhältnis zwischen dem gewünschten Kaufvolumen und der angebotenen Menge) nimmt kontinuierlich ab – beispielsweise ist das Ankaufsvolumen bei Amazon von 5,3 auf 1,6 gefallen, was auf eine zunehmende Anspruchsvollheit des Marktes hindeutet.
2. Brechen des stillschweigenden Einvernehmens mit den Aktionären: Früher verfolgten die Giganten eine Politik des „Null-Schulden-Niveaus und hoher Aktienrückkäufe“; jetzt, da sie mehr Schulden aufnehmen, könnten die Fonds, die ihre Aktien kauften (und auf stabile Dividenden Wert legten), ihr Kapital abziehen.
3. Negative Auswirkungen auf die Kreditwürdigkeit: Mehr Schulden führen zu einer Senkung der Kreditwürdigkeit – beispielsweise könnte die Kreditwürdigkeit von Oracle auf ein niedriges Niveau sinken. Große Käufer wie Versicherungen und Pensionsfonds kaufen nur Investitionsanleihen; bei einer Senkung der Kreditwürdigkeit werden diese Anleihen nicht mehr gekauft.
Daher müssen die Giganten nach „unsichtbaren“ Methoden suchen, um Geld zu beschaffen – sie verstecken ihre Schulden.
Wie verstecken die fünf Giganten ihre Schulden?
Jeder Gigant verwendet unterschiedliche Methoden, um die Schulden aus den Bilanzen zu entfernen:
- Meta: Beim Bau von Datenzentren werden Strohfirmen gegründet; Meta hält nur 20 % der Anteile und muss die Schulden dieser Firmen (z. B. 27,3 Milliarden) nicht in seiner eigenen Bilanz berücksichtigen. Meta unterzeichnet jedoch Mietverträge und Wertgarantien – falls der Mietvertrag nicht verlängert wird, muss Meta den Unterschied ausgleichen, was letztendlich bedeutet, dass Meta weiterhin die Schulden trägt, nur werden sie nicht in der eigenen Bilanz angegeben.
- Microsoft: Unter dem Vorwand des Leasings werden die Datenzentren tatsächlich in Raten gekauft (der Mietzeitraum entspricht der Lebensdauer der Gebäude). Die Schulden werden in der Kategorie „Sonstige flüssige Verbindlichkeiten“ geführt, was zu einer scheinbaren Verringerung der Gesamtschulden führt, obwohl die Schulden durch das Finanzleasing mehr als verdoppelt haben (62,9 Milliarden).
- Google: Google stellt Sicherheiten für Kredite von Dritten bereit, wodurch die Schulden nur zu einem geringen Anteil in der Bilanz erscheinen.
- Amazon & Oracle: Durch langfristige Mietverträge wird die Buchführung verzögert – beispielsweise haben Amazon und Oracle Mietverträge über 106,3 Milliarden bzw. 260 Milliarden unterschrieben, aber diese Verträge sind noch nicht in Kraft getreten, wodurch die Schulden zunächst nicht in der Bilanz angegeben werden. Erst wenn die Mietverträge in Kraft treten, werden die Schulden schrittweise in die Bilanz übertragen.
Wall-Street-Private-Equity-Fonds als neue Finanziers
Warum übernehmen die traditionellen Banken nicht die Rolle der Finanziers?
Aufgrund strenger Regulierungen: Die Basel-III-Vorschriften erfordern, dass Banken bei der Vergabe langfristiger, großer Kredite mehr eigenes Kapital einsetzen müssen, was unrentabel ist. Daher ziehen sich die Banken zurück, und Private-Equity-Fonds (hinter denen oft Pensionsfonds und Versicherungen stehen) übernehmen die Finanzierung der AI-Infrastruktur. Diese Fonds profitieren von den stabilen Mieteinnahmen der Giganten.
Beispiele:
- Blue Owl und BlackRock haben bereits vor dem Aufkommen der KI Grundstücke für Datenzentren gekauft und investieren nun direkt in Projekte (80 % der Anteile an Metas Strohfirmen).
- Der Anteil der KI-bezogenen Kredite am privaten Kreditmarkt ist von null auf 200 Milliarden gestiegen und wird in den nächsten drei Jahren auf 800 Milliarden ansteigen – mehr als die gesamten Investitionen in die Softwareindustrie in den letzten zehn Jahren.
Kann die AI-Schulden eine Subprime-Krise auslösen?
Es bestehen tatsächlich Risiken:
1. Nichtübereinstimmung der Pfandgegenstände: Die Laufzeiten der Schulden betragen 20 Jahre, während Grafikkarten bereits nach fünf Jahren abgenutzt sind (H100-Graphikkarten sind nach drei Jahren nur noch zu 45 % ihres Wertes wert). Die Giganten verlängern absichtlich die Abnutzungszeiten, um die Kosten zu senken.
2. Konzentration der Kapitalströme: Private-Equity-Fonds unterstützen sich gegenseitig – beispielsweise hat PIMCO alle Anleihen von Blue Owl aufgekauft. Sollte es zu einem Rückzug der Investoren kommen, könnte dies zu Risiken führen.
3. Letzte Zahlenden sind die Normalbürger: Das Kapital der Private-Equity-Fonds stammt oft aus Pensionsfonds; bei Problemen könnten diese finanziell betroffen sein.
Experten sind jedoch der Ansicht, dass derzeit keine systemischen Risiken entstehen:
- Geringer Umfang: Die Höhe der AI-Schulden ist im Vergleich zu den Immobilienkrediten der Subprime-Krise von 2008 noch gering.
- Starke Nachfrage: Das Wachstum von Microsofts Azure (43 %) zeigt, dass Unternehmen tatsächlich Rechenleistung mieten und die Investitionen amortisieren können (ROIC nahe 30 %).
- Strengere Bankenregulierungen: Die heutigen Banken haben geringere Finanzierungsverhältnisse und werden nicht dazu führen, dass die gesamte Bankbranche in Schwierigkeiten gerät.
AI verändert die Spielregeln: Technologieunternehmen wechseln vom „leichten“ zum „schweren“ Asset-Modell
Früher konzentrierten sich Technologieunternehmen auf das Schreiben von Code und den Verkauf von Software; heute geht der Wettbewerb um Chips, Strom und den Bau von Datenzentren – sie verwenden den Cashflow der nächsten zehn bis zwanzig Jahre, um die heutigen Investitionen zu finanzieren. Hinter diesem Wandel steht die Hoffnung auf den Erfolg von AGI (Allgemeiner KI). Solange die Nachfrage nach KI weiter wächst, können diese Investitionen rentabel sein. Das Risiko besteht jedoch darin, dass sich die Annahmen nicht erfüllen – falls die Nachfrage nach KI langsamer wächst oder die Technologie weiterentwickelt wird und die bestehenden Datenzentren veraltet, könnten die Schulden zu „Bad Loans“ werden.
Fazit: Die Methoden, mit denen die Giganten ihre Schulden verstecken, sind ein Beispiel für „finanzielle Innovationen“ aus dem Silicon Valley und Wall Street. Derzeit sind die Risiken kontrollierbar – jedoch muss man auf Blasenbildung achten, da alle Risiken nur verlagert, nicht beseitigt wurden.