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Die großen Tech-Konzerne suchen nach neuen Wegen, die KI-Revolution zu finanzieren. Nach Angaben der Financial Times greifen große Technologieunternehmen zunehmend auf Garantien zurück, um Schulden für KI-Rechenzentren und Chips zu ermöglichen, ohne dass die Risiken vollständig in der eigenen Bilanz erscheinen.
In weniger als einem Jahr summiert sich das Volumen solcher Garantien inzwischen auf bis zu 300 Milliarden Dollar. Das zeigt: Die KI-Revolution beruht nicht nur auf Chips, Rechenzentren und starkem Umsatzwachstum. Sie stützt sich zunehmend auch auf finanzielle Konstruktionen.
Die Garantien kommen bei speziellen Finanzierungsvehikeln zum Einsatz, die Rechenzentren oder Chips besitzen. Diese Vehikel nehmen Geld bei Banken oder Investoren auf.
Big Tech garantiert anschließend, dass die zugrunde liegenden Vermögenswerte, etwa Chips oder Rechenzentren, künftig einen bestimmten Mindestwert behalten.
Fallen diese Vermögenswerte später im Wert, springt der Technologiekonzern ein. Für Banken wird die Finanzierung dadurch sicherer. Für Tech-Unternehmen ist das Modell attraktiv, weil sie ihre Kreditwürdigkeit einsetzen können, ohne die gesamte Verschuldung direkt in die Bilanz zu nehmen.
Banker sprechen dabei von „bilanzeffizient“. Auf gut Deutsch heißt das: Es lässt sich viel finanzieren, ohne dass die Verschuldung in vollem Umfang sichtbar wird.
Meta nutzte diese Struktur für ein großes Rechenzentrumsprojekt in Louisiana. Der Konzern stellte eine Garantie über 28 Milliarden Dollar bereit, um die Finanzierung des Hyperion-Rechenzentrums zu ermöglichen.
Broadcom setzte ähnliche Garantien für einen Chip-Deal mit Anthropic ein. Dabei ging es um ein Risikoexposure von 29 Milliarden Dollar.
Nvidia geht noch weiter. Der Konzern unterstützt Kunden beim Kauf seiner Chips und stellte laut FT zudem Garantien über 105 Milliarden Dollar für SB Energy bereit. Die SoftBank-Tochter baut in Ohio einen großen Rechenzentrumscampus für OpenAI. Im Gegenzug läuft der Campus 20 Jahre lang ausschließlich mit Nvidia-Hardware.

Das ist strategisch geschickt, aber riskant. Zugleich entstehen neue Schwachstellen im Investitionszyklus, in dem Unternehmen immer größere Risiken eingehen. Der Druck, mit der Konkurrenz Schritt zu halten, nimmt zu.
Die zentrale Frage lautet, was passiert, wenn die KI-Investitionen weniger abwerfen als erwartet. Solange OpenAI, Anthropic, Meta und andere Anbieter weiter wachsen, wirkt das System schlüssig. Rechenzentren werden gebaut, Chips geliefert, die Einnahmen sollen später folgen.
Bleibt die KI-Nutzung jedoch hinter den Erwartungen zurück, entsteht zu viel Rechenkapazität oder entwickeln sich die Geschäftsmodelle langsamer als erhofft, können diese Garantien plötzlich relevant werden. Risiken, die heute außerhalb der Bilanz stehen, erweisen sich dann doch als wirtschaftliche Verpflichtungen.
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