Zusammenfassung der Kerninhalte
Die vier großen Cloud-Computing-Anbieter (Microsoft, Oracle, Google Cloud und AWS) verfügen insgesamt über eine „Bestellreservierung“ (RPO) in Höhe von 2,1 Billionen US-Dollar, wovon die Hälfte von den beiden noch nicht gewinnbringenden AI-Start-ups OpenAI und Anthropic stammt. Dieses Modell, das stark auf wenige Kunden angewiesen ist, basiert im Grunde auf einem finanziellen Kreislauf: Die Cloud-Anbieter investieren Geld in die AI-Unternehmen → Die AI-Unternehmen verwenden dieses Geld, um Cloud-Dienste zu kaufen → Die Cloud-Anbieter verschönern ihre Bilanzen und steigern dadurch ihren Aktienkurs → Anschließend begeben sie Schulden, um Nvidia-GPUs zu erwerben. Allerdings müssen die AI-Unternehmen in den nächsten Jahren astronomische Umsätze erzielen, um ihre „Rechenleistungsschulden“ zurückzuzahlen. Da die Renditen auf Investitionen in Unternehmens-AI-Anwendungen extrem niedrig sind und zusätzlich geopolitische Risiken bestehen, könnte dieser Kapitalrausch den Fehler der Glasfaserblase von 2000 wiederholen.
I. Die „Riesenkunden“: Die Cloud-Anbieter werden von zwei AI-Unternehmen „entführt“
Früher stützten sich die Cloud-Anbieter auf den „Long-Tail-Effekt“ – kleine Kunden sorgten für ein stetiges Einkommen. Heute hat sich das geändert:
- Oracle ist am aggressivsten: Von seinen 553 Milliarden US-Dollar an RPO stammen 300 Milliarden von OpenAIs „Stargate-Projekt“ (54 %); diese Bestellungen, die erst 2027 geliefert werden, entsprechen achtmal dem Jahresumsatz von Oracle. Um Rechenzentren zu bauen, entließ das Unternehmen 18 % seiner Mitarbeiter und seine Verschuldung stieg auf das Sechsfache seines Eigenkapitals.
- Microsoft ist stark abhängig: OpenAI macht 250 Milliarden US-Dollar aus, Anthropic weitere 30 Milliarden – zusammen machen sie 49 % des GeschäftsrPO aus; dafür verzichtet Microsoft auf einige IP-Einnahmen und Exklusivrechte.
- AWS und Google halten fest an Anthropic: Von Googles 200 Milliarden US-Dollar an RPO stammen 100 Milliarden von Anthropic; AWS hat mit einem 10-jährigen Vertrag über 100 Milliarden US-Dollar Anthropics GeschäftsrPO gebunden – zusammen machen diese beiden AI-Unternehmen 51 % des Gesamtumsatzes aus.
Die Folge ist, dass die normalen Kunden leiden: Die Preise für AI-Rechenleistung bei AWS sind um 15 % gestiegen, da die „Riesenkunden“ die Kapazitäten aufsaugen; kleine und mittlere Unternehmen müssen höhere Prämien zahlen.
II. Der finanzielle Kreislauf: Das Geld circuliert nur innerhalb der Branche – nur Nvidia verdient echtes Geld
Die Befürworter einer negativen Entwicklung bezeichnen dies als „finanziellen Ponzi-Schema“. Die Logik ist einfach:
1. Die Cloud-Anbieter (Amazon, Google) investieren echtes Geld in Anthropic;
2. Anthropic verwendet dieses Geld, um die Rechenleistungsdienste der Cloud-Anbieter zu kaufen (was zu neuen Bestellungen führt);
3. Die Cloud-Anbieter prahlen mit ihren gestiegenen RPO-Zahlen auf Wall Street und begeben anschließend Schulden;
4. Mit den erworbenen Schulden werden Nvidia-GPUs gekauft (das ist die einzige tatsächliche Ausgabe).
In dieser gesamten Kette sind die „Gewinne“ in den Bilanzen der Cloud-Anbieter nur Selbsttäuschung – das Geld verlässt die Unternehmen und kehrt in Form von Bestellungen wieder zurück; nur Nvidia verdient tatsächlich Geld durch den Verkauf der Hardware. Die Short-Seller-Firma Kerrisdale setzte sich auf diese Logik bei ihren Spekulationen gegen CoreWeave ab.
III. Der Wachstumsfluch: Können die AI-Unternehmen die „Rechenleistungsschulden“ zurückzahlen?
OpenAI und Anthropic müssen Umsätze in Höhe von 1,05 Billionen US-Dollar erzielen, um ihre Schulden zu begleichen – das ist eine unmögliche Aufgabe:
- OpenAI hat derzeit einen Jahresumsatz von 25 Milliarden US-Dollar und muss bis 2030 auf 28 Milliarden steigen (11-faches Wachstum);
- Anthropics aktuelle Bewertung liegt bei fast einer Billion US-Dollar; bis 2029 müssen die Umsätze auf 148 Milliarden steigen (4–5-faches Wachstum).
Die Realität ist jedoch ernüchternd: Laut einer Studie des MIT liegen die Renditen auf Investitionen in AI bei 95 % der Unternehmen bei null. Abgesehen von einfachen Anwendungen wie Texterstellung und Programmierung sind Unternehmen nicht bereit, teure Großmodelle für ihre Kerngeschäfte zu verwenden. Ähnlich wie Tesla benötigte es sieben Jahre, um seinen Umsatz von 1 Milliarde auf 10 Milliarden US-Dollar zu erhöhen – für AI-Unternehmen ist ein solches Wachstum in nur wenigen Jahren nahezu unmöglich.
IV. Der Schatten der Blase: Gefährlicher als die Glasfaserblase von 2000
Die Situation erinnert stark an die Telekommunikationsblase von 1996–2001: Damals glaubte Wall Street dem Mythos, dass das Internetverkehr alle 100 Tage verdoppeln würde; man investierte 1,4 Billionen US-Dollar in die Ausbauung von Glasfasernetzen – am Ende blieben 85 % der Infrastruktur ungenutzt und WorldCom ging bankrott. Das aktuelle Problem ist noch schlimmer:
- Die Anwendungen halten nicht Schritt: Die Glasfaserblase zumindest hatte eine klare Richtung (sie unterstützte später das mobile Internet); heute hinkt die Kommerzialisierung von AI-Anwendungen jedoch stark hinterher;
- Geopolitische Risiken: Die drei großen Cloud-Anbieter kontrollieren 63 % der hochentwickelten Rechenleistung. Der Angriff des Iran auf AWSs Rechenzentren im Nahen Osten sowie die Einordnung von Anthropic als Lieferkettenrisiko durch das US-Verteidigungsministerium könnten dazu führen, dass diese Bestellungen jederzeit von Regierungen annulliert werden.
V. Die Selbsthilfe der Cloud-Anbieter: AWS’ Strategie
AWS hat eine kluge Strategie entwickelt: Mit einem 10-Milliarden-US-Dollar-Vertrag bindet es Anthropic und verlangt, dass diese deren selbstentwickelten Trainium-Chips (nicht Nvidia-GPUs) verwendet. Dies hat zwei Vorteile:
1. Es verringert die Abhängigkeit von einem einzelnen Hardwareanbieter;
2. Sollte die Blase platzen, sind Rechenzentren, Kühlsysteme und selbstentwickelte Chips tatsächliche Vermögenswerte – sie werden nicht wie die Glasfaserinfrastruktur ungenutzt bleiben.
Allerdings kann dies das nahende Ende nicht verhindern: Wenn die AI-Unternehmen weiterhin viel Geld ausgeben müssen, werden sie entweder 2026–2027 notgedrungen an die Börse gehen und die Risiken auf Anleger der zweiten Hand übertragen. Sobald die Unternehmensprospekte veröffentlicht werden, wird die Wahrheit über die tatsächliche Rechenleistungsnutzung und die Rückvergütungen offensichtlich – handelt es sich um einen Sprungbrett für künstliche Intelligenz (AGI) oder nur um eine weitere Illusion des Silicon Valley? Die Zeit läuft ihnen aus.