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Nvidia geht im KI-Wettrüsten erneut einen Schritt weiter. Nach Angaben der Financial Times hat der Chipkonzern Mietverpflichtungen von bis zu 50 Milliarden Dollar für ein riesiges Rechenzentrum in Texas unterzeichnet.
Das Projekt wird von Hut 8 gebaut, einem ehemaligen Bitcoin-Miner (BTC), und soll am Ende Platz für Hunderttausende Nvidia-GPUs bieten.
Damit ist Nvidia längst nicht mehr nur Lieferant der Chips. Der Konzern hilft auch, die Infrastruktur zu finanzieren, in der diese Chips eingesetzt werden.
Das Rechenzentrum in Texas soll eine Kapazität von 1 Gigawatt erhalten. Der Standort hat sich den Zugang zu Strom gesichert, einem Gut, das knapper wird, weil KI-Rechenzentren weltweit um Energie, Netzanschlüsse und Kühlung konkurrieren.
Nvidia mietet die gesamte Anlage. Die erste Laufzeit beträgt 15 Jahre und hat ein Volumen von 19,6 Milliarden Dollar. Mit Verlängerungsoptionen kann der Gesamtbetrag über 30 Jahre auf 50 Milliarden Dollar steigen.
Nvidia kann die Kapazität später an sogenannte Neoclouds weitervermieten. Dabei handelt es sich um spezialisierte KI-Cloudanbieter, die Nvidia-Chips kaufen und Rechenleistung an Kunden verkaufen. Nvidia erhält damit Kontrolle über ein zentrales Glied der Wertschöpfungskette: nicht nur über den Chip, sondern auch über den Ort, an dem er betrieben wird.
Für Hut 8 ist die Beteiligung von Nvidia entscheidend. Durch den Mietvertrag konnte das Unternehmen für die erste Projektphase Anleihen über rund 4,3 Milliarden Dollar begeben, versehen mit einem Investment-Grade-Rating von Moody’s.
Das zeigt, wie stark Nvidias Bilanz inzwischen ist. Stellt sich Nvidia hinter ein Rechenzentrum, sinkt das Finanzierungsrisiko. Projekte lassen sich dadurch schneller und günstiger umsetzen.
Genau darin liegt jedoch auch das Risiko. Anleger sorgen sich zunehmend über zirkuläre Finanzierungsstrukturen im KI-Sektor. Nvidia investiert in Unternehmen, die Nvidia-Chips kaufen, unterstützt Cloudanbieter, die Nvidia-Hardware einsetzen, und mietet nun sogar Rechenzentrumskapazitäten, in denen die eigenen Chips installiert werden.
Damit stellt sich die Frage, wie viel der KI-Nachfrage tatsächlich echte Endnachfrage ist und wie viel erst durch Nvidias eigene Bilanz ermöglicht wird.
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