MIT warnt vor KI-Blase und Milliardenrisiko
Die Wharton-Ökonomin Jessica Wachter rechnet vor, dass Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta und Oracle ihre KI-Produktivität deutlich steigern müssen, um die Investitionen in Rechenzentren wieder hereinzuholen.
Wichtigste Erkenntnisse
- MIT Technology Review warnt, dass die KI-Ausgaben der Hyperscaler aus dem Ruder laufen könnten, wenn die Erträge hinter den Erwartungen bleiben.
- Die Wharton-Ökonomin Jessica Wachter schätzt die Ausgaben für Rechenzentren bis einschließlich 2027 auf fast 1,1 Billionen Dollar.
- Die Finanzierung verlagert sich immer häufiger auf Schulden und Private Credit, was auch breitere Märkte und Krypto treffen kann.
MIT Technology Review warnt, dass die großen KI-Ausgaben der Hyperscaler in einer massiven Rechnung enden könnten, wenn die Erträge hinter den Erwartungen zurückbleiben. Laut einer Analyse der Wharton-Ökonomin Jessica Wachter müssen die großen Tech-Unternehmen ihre Produktivität bis 2030 fast verdreifachen, um ihre Investitionen in Rechenzentren wieder hereinzuholen. Damit ist die Debatte über KI-Ausgaben nicht nur für Big Tech relevant, sondern auch für breitere Märkte, in denen viel Fremdkapital und Pensionskapital mitläuft.
Die Rechnung hinter den KI-Ausgaben
Wachter und ein Co-Autor haben mit bestätigten Ausgaben von Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta und Oracle gerechnet. Ihre Schätzung kommt auf fast 1,1 Billionen Dollar (1 Billion Euro) an Ausgaben für Rechenzentren bis einschließlich 2027. In dieser Berechnung sind die Kapitalkosten, eine Rendite von 15 % und die Abschreibung der Assets berücksichtigt.
Das Ergebnis ist deutlich. Wachter kommt zu dem Schluss, dass der aktuelle Aufbau der KI-Infrastruktur ohne ausreichendes Produktivitätswachstum nicht tragfähig ist. Sie bezeichnete den derzeitigen Ausbau sogar als die größte Kapitalverschwendung der Geschichte, falls die erwarteten Erträge ausbleiben.
Schulden verlagern das Risiko
Die Finanzierung dieser KI-Welle kommt immer seltener nur aus dem Cashflow. Morgan Stanley schätzt, dass Hyperscaler mehr als die Hälfte ihrer geplanten 2,9 Billionen Dollar (2,5 Billionen Euro) an Ausgaben für Rechenzentren bis 2028 über externe Finanzierung bezahlen werden. In der Praxis bedeutet das immer häufiger Schulden, Private Credit und Konstruktionen, die außerhalb der Bilanz der großen Tech-Unternehmen liegen.
Ein Beispiel dafür ist Meta, das in Louisiana einen Anteil von 80 % an seinem Hyperion-Rechenzentrum an die Private-Credit-Gesellschaft Blue Owl Capital übertrug. Laut Stijn Van Nieuwerburgh, Professor an der Columbia Business School, verteilt sich eine solche Verschuldung weiter über Pensionsfonds und Private-Credit-Vehikel, wodurch die Exponierung viel breiter wird als nur bei den großen Tech-Namen.
Auch die Infrastruktur selbst gerät unter Druck. Das schnelle Wachstum von KI-Rechenzentren belastet die US-amerikanischen Stromnetze und zwingt Versorger zu zusätzlichen Investitionen, während die Energiekosten für Verbraucher steigen könnten. Außerdem verweist die Chipbranche auf einen sogenannten Giga Cycle, bei dem KI-Ausgaben den globalen Halbleitermarkt bis 2028 oder 2029 in Richtung von mehr als 1 Billion Dollar (0,9 Billionen Euro) treiben könnten.
Warum das auch Krypto betrifft
Für Krypto-Leser ist das relevant, weil dieselbe Risikobereitschaft und dieselben Kapitalströme auch den Kryptomarkt treffen können. Wenn die Finanzierung von KI-Projekten straffer wird oder sich die Kreditqualität verschlechtert, könnte das breiter auf riskante Anlageinstrumente durchschlagen. Krypto-Stratege Arthur Hayes hat ein solches Szenario früher mit Bitcoin verknüpft, auch wenn der Zeitpunkt einer möglichen Korrektur laut der Quelle unklar bleibt. Auch das Wachstum des KI-Anleihemarkts zeigt, wie stark diese Investitionswelle inzwischen über die Kapitalmärkte finanziert wird.
