1 Billion Dollar für KI: Was passiert, wenn die Blase platzt?

Die Summen, die in KI-Infrastruktur fließen, werden immer schwerer greifbar. Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta und Oracle steuern laut einer von MIT Technology Review aufgegriffenen Analyse zusammen auf Investitionen von fast 1,1 Billionen US-Dollar in Rechenzentren bis einschließlich 2027 zu.

Die zentrale Frage lautet inzwischen nicht mehr, ob KI wichtig wird. Entscheidend ist, wie viel zusätzliche wirtschaftliche Wertschöpfung diese Investitionen am Ende bringen müssen, damit sie sich rechnen. Die Messlatte liegt dabei außergewöhnlich hoch.

Produktivität müsste sich fast verdreifachen

Die Wharton-Professorin Jessica Wachter und ein Mitforscher haben berechnet, wie viel zusätzliche Produktivität nötig wäre, um die aktuelle Investitionswelle zu rechtfertigen.

Ihr Ergebnis: Die Produktivität der Hyperscaler müsste bis 2030 etwa 2,7-mal so hoch liegen. In die Rechnung fließen Kapitalkosten, Abschreibungen und eine Rendite von 15 Prozent auf die Investitionen ein.

Bleibt dieser Produktivitätsgewinn aus, sprechen die Forscher von einer möglichen historischen Fehlallokation von Kapital.

Das klingt drastisch. Das Problem ist aber klar: Rechenzentren, Chips und Energieinfrastruktur kosten schon heute Geld, während ein großer Teil der Erträge erst später kommen soll.

Selbst Alphabet gerät unter Druck

Das wird inzwischen in den Cashflows sichtbar. Alphabet verzeichnete dem Artikel zufolge im vergangenen Quartal einen negativen freien Cashflow von 5,9 Milliarden US-Dollar. Es war der erste negative freie Cashflow seit dem Börsengang im Jahr 2004.

Das bedeutet nicht, dass Alphabet finanziell in Schwierigkeiten steckt. Es zeigt vor allem, wie stark die KI-Investitionen mittlerweile selbst die größten Technologiekonzerne belasten. Und die Summen steigen weiter.

Immer mehr Risiko wird über Schulden finanziert

Damit verschiebt sich auch das Risiko. Morgan Stanley schätzt, dass Hyperscaler mehr als die Hälfte ihrer geplanten Rechenzentrumsinvestitionen von 2,9 Billionen US-Dollar bis einschließlich 2028 mit externem Kapital finanzieren werden.

Damit sind nicht nur die Aktionäre von Big Tech der KI-Euphorie ausgesetzt. Auch Private-Credit-Fonds, Pensionsfonds und Versicherer könnten indirekt immer stärker in KI-Schulden engagiert sein.

Meta übertrug etwa 80 Prozent eines großen Rechenzentrumsprojekts in Louisiana an Blue Owl Capital. Ein Teil des Risikos verschwindet damit aus der sichtbaren Bilanz, aber natürlich nicht aus dem Finanzsystem.

Was passiert, wenn die KI-Euphorie nachlässt?

Genau darin liegt der entscheidende Punkt. Wenn KI das erwartete Produktivitätswachstum liefert, könnten sich diese Investitionen im Rückblick als glänzend erweisen.

Bauen Unternehmen jedoch zu viele Rechenzentren, wird Rechenleistung günstiger oder sind Kunden weniger bereit, für KI zu zahlen als erwartet, können die Renditen schnell enttäuschen.

Dann trifft das Problem nicht nur Technologiekonzerne. Auch die Akteure, die die Infrastruktur finanziert haben, könnten Verluste erleiden. Bei der KI-Euphorie geht es daher immer weniger nur um Chips und spektakuläres Umsatzwachstum.

In der nächsten Phase dürfte stärker zählen, wie viel Cashflow jeder investierte Dollar am Ende tatsächlich erwirtschaftet.