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Die Verunsicherung über KI-Investitionen erfasst zunehmend auch den Kreditmarkt. Anleger verkaufen in großem Umfang Anleihen, mit denen Rechenzentren und sogenannte Neocloud-Unternehmen finanziert werden.
Einige dieser Anleihen notieren inzwischen auf Niveaus, die üblicherweise auf finanzielle Schwierigkeiten hindeuten.
Das bekannteste Beispiel ist CoreWeave.
Die Anleihen des Unternehmens sind auf weniger als 75 Cent je Dollar Nennwert gefallen. Gleichzeitig ist ihre Effektivverzinsung auf nahezu 16 Prozent gestiegen.
Das ist ein außergewöhnlich hohes Niveau. Auch Schuldtitel zur Finanzierung großer Rechenzentrumsprojekte unter anderem von Meta, Microsoft, Nvidia und Oracle haben deutlich an Wert verloren.

So notieren die Anleihen von Project Excalibur, einem an Microsoft vermieteten Rechenzentrum von Blackstone, bei weniger als 87 Cent je Dollar Nennwert.
Im Mittelpunkt steht eine Frage: Können KI-Unternehmen genügend Umsatz erzielen, um die Ausgaben für Rechenzentren und Chips zu decken und ihre Schulden zurückzuzahlen?
Das Marktforschungsunternehmen Gartner hält das für schwierig.
Seinen Berechnungen zufolge müssen Rechenzentrumsbetreiber bis Ende 2030 rund 8,5 Billionen Dollar Umsatz erwirtschaften, um Investitionen und Finanzierungskosten zu decken und eine angemessene Rendite zu erzielen.
Gartner rechnet allerdings damit, dass die tatsächlichen Ausgaben für KI-Dienste, die den Rechenzentrumsbetreibern zufließen, nur etwa 3,6 Billionen Dollar erreichen werden. Damit bliebe eine enorme Lücke.
Gartner geht sogar davon aus, dass 80 Prozent der Neocloud-Unternehmen bis 2030 nicht mehr eigenständig am Markt tätig sein werden.
Hinzu kommen Projektverzögerungen durch lokalen Widerstand gegen Rechenzentren.
Bedenken wegen Wasserverbrauch, Lärm, Luftverschmutzung und Strombedarf verzögern die Genehmigungsverfahren.
Für überwiegend schuldenfinanzierte Projekte ist das gefährlich. Jeder Monat Verzögerung verursacht zusätzliche Zinskosten, ohne dass bereits Umsätze fließen.
Sorge bereiten Anlegern auch sogenannte zirkuläre Finanzierungen, bei denen sich Lieferanten, Kunden und Investoren innerhalb derselben KI-Wertschöpfungskette gegenseitig finanzieren.
Das kann das Wachstum beschleunigen, macht das System aber auch anfälliger, sobald einer der Beteiligten in Schwierigkeiten gerät.
Entscheidend ist daher nicht, dass die Nachfrage nach KI verschwindet. Am Kreditmarkt wachsen vielmehr die Zweifel, ob die enormen Investitionen schnell genug Erträge abwerfen, um die Schulden zurückzuzahlen.
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