Big Techs 1,65-Billionen-Dollar-Schuldenberg: Die verborgene Gefahr der KI-Infrastruktur

Wie ist diese Bilanzierung möglich?

Diese Behandlung ist nach den allgemein anerkannten Rechnungslegungsvorschriften (GAAP/IFRS) für Operating-Leases und Zweckgesellschaften (Special Purpose Entities, SPEs) oder Joint Ventures zulässig. Gängige Konstrukte sind:

• Eine spezielle Gesellschaft (JV oder SPE), die Rechenzentrumsanlagen erwirbt oder entwickelt, wodurch die Schulden außerhalb der Bilanz des Hyperscalers bleiben .
• „Take-or-pay“-Verträge und langfristige Leasingverpflichtungen, die nur in den Fußnoten des Jahresabschlusses offengelegt und nicht als Bilanzverbindlichkeiten erfasst werden .
• Die Bank für Internationalen Zahlungsausgleich (BIZ) bezeichnet diese Praxis als „Schattenkreditvergabe“ (Shadow Borrowing) .

Konkrete Zahlen: Meta und Oracle

Meta hat rund 60 Milliarden US-Dollar Kapital für den Bau von Rechenzentren aufgebracht. Etwa die Hälfte davon – also 30 Milliarden US-Dollar – wurde so strukturiert, dass sie vollständig außerhalb der Bilanz bleibt . Meta weist Bilanzschulden von rund 28,8 Milliarden US-Dollar aus .

Oracle ist von den fünf Unternehmen am höchsten verschuldet: Die aktuellen Bilanzschulden belaufen sich auf rund 105 Milliarden US-Dollar, und das Unternehmen hat außerbilanzielle Leasingverpflichtungen von etwa 20 Milliarden US-Dollar offengelegt . Der freie Cashflow von Oracle ist negativ .

Übereinstimmung mit dem Moody's-Bericht

Die Ratingagentur Moody's hat separat festgestellt, dass die fünf großen Hyperscaler Leasingverträge für Rechenzentren in Höhe von rund 662 Milliarden US-Dollar unterzeichnet, aber noch nicht in ihren Bilanzen erfasst haben. Dies entspricht 113 % ihrer gesamten bereinigten Schulden . Das tatsächliche Volumen dieser „Phantom-Schulden“ könnte noch deutlich höher sein . Dies deckt sich mit der umfassenderen Nikkei-Zahl von 1,65 Billionen US-Dollar, die nicht nur Leasingverträge, sondern auch Kaufverpflichtungen für Chips und andere Infrastruktur umfasst.

Belastung des Kreditmarktes

• Goldman Sachs hat beobachtet, dass der Markt für Investment-Grade-Anleihen möglicherweise nicht in der Lage ist, den gesamten Finanzierungsbedarf von Big Tech zu decken . Barclays hat unabhängig davon festgestellt, dass der Anstieg der KI-bezogenen Schulden den Markt für erstklassige Anleihen „auf die Probe stellt“ .
• KI-bezogene Schulden machen inzwischen etwa 30 % des Netto-Neuangebots an Investment-Grade-Anleihen im US-Dollar-Markt aus .
• Der Economist berichtet, dass die fünf Konzerne allein im Jahr 2026 800 Milliarden US-Dollar für KI-Infrastruktur ausgeben werden .
• Die größten Hyperscaler haben sich verpflichtet, im Jahr 2026 bis zu 725 Milliarden US-Dollar an Investitionsausgaben zu tätigen. Es wird erwartet, dass diese Zahl bis 2027 die 1 Billion US-Dollar übersteigen wird . McKinsey prognostiziert, dass die globalen Investitionen in Rechenzentren bis 2030 auf 7 Billionen US-Dollar ansteigen könnten .

Risiken, wenn die KI-Nachfrage hinterherhinkt

Branchenbeobachter und Analysten haben mehrere Risiken identifiziert:

• Wertberichtigungen und gestrandete Vermögenswerte (Stranded Assets): Sollte die KI-Nachfrage nicht wie erwartet eintreten, könnten die massiv aufgebauten Rechenzentren zu unterausgelasteten oder veralteten Anlagen werden .
• Cashflow-Belastung: Die außerbilanziellen Strukturen verpflichten die Unternehmen zu langfristigen Leasing- und Kaufzahlungen, unabhängig von der Nachfrage. Dies könnte Aktienrückkäufe und Dividenden belasten .
• Versteckte Hebelwirkung (Hidden Leverage): Ein Großteil der 1,65 Billionen US-Dollar an außerbilanziellen Verpflichtungen ist rechtlich bindend, wird aber nicht in den Standard-Verschuldungskennzahlen abgebildet, was die Risikobewertung für Anleger erschwert .
• Störung des Kreditmarktes: Ein Zahlungsausfall oder eine Umstrukturierung eines großen Akteurs könnte auf die privaten Kredit- und Versicherungsmärkte übergreifen, die einen Großteil dieser Schattenkredite finanziert haben .

Das bullische Gegenargument der Unternehmen

Die Hyperscaler argumentieren, dass der Aufbau der KI-Infrastruktur eine notwendige Langzeitinvestition sei. Ihre wichtigsten Verteidigungslinien sind:

• Massive Projektpipeline: Die Unternehmen betonen, dass die Nachfrage nach Cloud- und KI-Diensten rapide wachse und langfristige Unternehmensverträge für Umsatzvisibilität sorgten .
• Haltung von AWS: Amazon Web Services hat betont, dass seine Kapazitätsplanung auf der bestehenden und prognostizierten Kundennachfrage basiert und dass es die Investitionsausgaben bei Bedarf drosseln könne .
• Stabile Bilanzen (Fortress Balance Sheets): Trotz der gestiegenen Verschuldung verfügen Unternehmen wie Microsoft, Alphabet und Amazon weiterhin über Investment-Grade-Bonitätsbewertungen und starke Liquiditätspositionen, um Schocks abzufedern .
• Umsatzwachstum: Die Unternehmen heben hervor, dass die KI-bezogenen Umsätze schneller wachsen als die Infrastrukturausgaben und dass derzeit Kapazitätsengpässe – und nicht die Nachfrage – der Engpass seien .