Warum der KI-Boom tragfähiger wirkt, als er ist

Als Nvidia Ende August seinen Quartalsbericht bei der US-Börsenaufsicht SEC einreichte, fand sich in den Fußnoten eine Zusage, die es in dieser Form bisher nicht gab. Der Chiphersteller garantiert bis zu 105 Milliarden Dollar für die Miet- und Stromzahlungen, die OpenAI als Mieter eines Rechenzentrums-Campus in Ohio über 20 Jahre leisten muss. Bemerkenswert ist weniger die Summe als das Datum. Die Garantie wird laut Bericht erst wirksam, wenn der jeweilige Mietvertrag beginnt. Sie wächst über neun Bauphasen an, deren erste Nvidia im Fiskaljahr 2029 erwartet, und weil das Geschäftsjahr des Konzerns Ende Januar endet, heißt das im Kalenderjahr: ab 2028. Im Juli hatte Nvidia laut CNBC noch über einen Rahmen von bis zu 250 Milliarden verhandelt. Geblieben ist ein Chiphersteller, der ab 2028 für die Miete seines wichtigsten Kunden einsteht, und ein Fälligkeitstermin, der seit diesem Quartalsbericht schwarz auf weiß vorliegt.

Dieser Text setzt meine Analyse fort, die hier am 14. Juli erschien. Sie beschrieb die Schuldenarchitektur des KI-Booms: Take-or-pay-Verträge, Zweckgesellschaften, Garantie-Ketten und Zirkelfinanzierungen, bei denen Chiphersteller und Cloud-Anbieter sich an den KI-Entwicklern beteiligen, die bei ihnen einkaufen. Sie hielt fest, dass sich diese Verträge anders als eine Hypothek nachträglich anpassen lassen, und darin lag der wichtigste und zugleich trügerischste Unterschied zu 2008. Das bleibt richtig, verlangt aber eine Präzisierung. Verhandeln können die KI-Entwickler, die die Rechenkapazität mieten, über Preis, Menge und notfalls den Beginn der Abnahme. Für den Eigentümer des Rechenzentrums dagegen beginnt mit der Fertigstellung die Abschreibung, für seinen Kreditgeber der Zinsdienst, für den Garantiegeber die Haftung. Diesen Kalender gibt die Bauzeit vor, und er lässt sich nicht nachverhandeln. Weil die Verträge 2025 und 2026 unterschrieben wurden, erreichen die Zahlungspflichten die Bilanzen 2027 und 2028. Bis dahin muss der Umsatz der KI-Entwickler so weit gestiegen sein, dass er diese Pflichten deckt. Solange das offen ist, zahlen die Mieter wenig, die Cloud-Anbieter zeigen volle Auftragsbücher, und der Aktienmarkt bewertet beides, als wäre es bereits Umsatz.

Ein Auftragsbuch, das noch keine Rechnung stellt

Der Vertragstyp, auf dem der Ausbau beruht, hat eine Eigenschaft, die selten bedacht wird: Er kostet den Mieter zunächst nichts. Ein Take-or-pay-Vertrag verpflichtet den KI-Entwickler zu festen Zahlungen für eine Kapazität, ob er sie nutzt oder nicht, allerdings erst, wenn die Kapazität geliefert ist. Bei einem Rechenzentrum im Gigawatt-Maßstab liegen zwischen Unterschrift und Lieferung nach Einschätzung der Internationalen Energieagentur zwei bis drei Jahre. Das erste Gelände des OpenAI-Projekts Stargate im texanischen Abilene braucht bis zur vollen Leistung nach Schätzung des Forschungsinstituts Epoch AI gut zweieinhalb Jahre, und auf den Netzanschluss warten Kraftwerke wie Rechenzentren in den USA nach Daten des Lawrence Berkeley National Laboratory inzwischen im Median fünf Jahre.

Wie viel des Booms deshalb noch in der Zukunft liegt, zeigen die Quartalsberichte der vier großen Cloud-Anbieter. Ihre Auftragsbücher, also die vertraglich zugesagten, aber noch nicht als Umsatz verbuchten Leistungen, summieren sich auf rund 2,3 Billionen Dollar, überwiegend für künstliche Intelligenz. Binnen zwölf Monaten wird davon nur ein Bruchteil zu Umsatz: bei Oracle rund ein Achtel, bei Microsoft knapp ein Drittel, und Amazons Verträge laufen im Schnitt noch mehr als sechs Jahre. Hinzu kommen Mietverträge für Rechenzentren, die unterschrieben sind, aber erst mit der Fertigstellung beginnen. Microsoft allein nennt 329 Milliarden Dollar mit Beginn zwischen 2027 und 2033, Meta 279 Milliarden und seit Juli weitere 68 Milliarden, die 2027 und 2028 anlaufen. Moody’s hat diese Position im Juli für sechs Häuser zusammengezählt und kommt auf 1,2 Billionen Dollar, von denen mehr als 820 Milliarden auf Rechenzentren entfallen, die noch nicht in Betrieb sind. Die Ratingagentur behandelt sie als schuldenähnliche Verbindlichkeiten, in den Bilanzen tauchen sie noch nicht auf.

Sichtbar ist das alles nur auf einer Seite. Der Cloud-Anbieter muss sein Auftragsbuch ausweisen, sein Kunde nur eine Summe, und die größten Kunden von allen, OpenAI und Anthropic, sind nicht börsennotiert und müssen gar nichts offenlegen. Dieselbe Verpflichtung erscheint deshalb beim Anbieter in voller Höhe, beim Mieter fast gar nicht.

Wie sich diese Verpflichtungen über die Jahre verteilen, zeigt der Vertragskalender des größten Mieters. OpenAI hat seine wichtigsten Kapazitätsverträge binnen zwölf Monaten geschlossen, die Lieferungen aber ziehen sich über vier Jahre.

OpenAIs Kalender ist ungleich gefüllt. Was 2026 fällig wird, der AWS-Vertrag und die ersten Gigawatt bei AMD und Broadcom, ist überschaubar. Die Masse läuft 2027 und 2028 an, vor allem der Oracle-Vertrag, den das Wall Street Journal auf 300 Milliarden Dollar beziffert, und der Campus in Ohio. Bauverzögerungen verschieben diese Termine, aber nur für den Mieter. Der Bauherr hat sein Geld dann bereits ausgegeben, sein Kreditgeber wartet auf die erste Rate, und die Geldgeber des Mieters haben eigene Fälligkeiten, die sich nicht nach dem Baufortschritt richten. Was 2027 nicht anläuft, verschiebt sich auf 2028 und trifft dort auf die ohnehin geplanten Starts. Die frühen, kleinen Verträge werden bedient werden, und auf diesen Befund verweist derzeit, wer Sorgen zerstreuen will.

Was 2007 wirklich fällig wurde

Wer den Fälligkeitskalender des KI-Booms mit dem Zins-Reset der Subprime-Hypotheken vergleicht, muss die Mechanik von damals kennen. Gut 80 Prozent der Subprime-Kredite des Jahrgangs 2005 waren nach Zählung der Federal Reserve sogenannte 2/28-Hybride mit zwei Jahren Lockzins. Ab Ende 2007 standen laut Notenbankchef Ben Bernanke rund 450.000 dieser Kredite je Quartal vor ihrer ersten Zinsanpassung, dem sogenannten Reset, bei dem die Monatsrate um 25 bis 30 Prozent sprang. Der Hedgefonds Paulson & Co., der damals gegen Subprime-Papiere wettete, hatte die Mechanik im März 2007 in einer Stellungnahme an die Einlagensicherung FDIC beschrieben.

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Die Hypothekengeber gehen allgemein davon aus, dass der Schuldner umschuldet, sobald der Zins angepasst wird.

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Genau an dieser Annahme hing alles. Ökonomen der Federal Reserve haben später gezeigt, dass die meisten Ausfälle der Hybrid-Kredite lange vor dem Ende der Lockzins-Phase eintraten und der Reset selbst kaum mit höheren Ausfällen zusammenhing. Nach den Zinssenkungen der Fed betrug der Ratensprung bei einer Anpassung im Juni 2008 nur noch rund drei Prozent. Zum Problem wurde die Zinsanpassung erst, weil die Anschlussfinanzierung ausblieb, sobald die Hauspreise nicht mehr stiegen. Der Zahlungssprung selbst war zweitrangig. Die Zinsanpassung löste die Krise also nicht aus, sie war der Moment, in dem sich Ausfall oder Nachverhandlung nicht länger vertagen ließen. Im Jahr 2007 standen Millionen Schuldner vor der offenen Frage der Anschlussfinanzierung. Im Jahr 2028 werden es nur wenige Vertragspartner sein. Die allerdings sind aufeinander angewiesen.

Übertragen auf die Verträge über Rechenkapazität heißt Anschlussfinanzierung: die nächste Finanzierungsrunde, der Börsengang, die Nachverhandlung, die Untervermietung ungenutzter Kapazität. Jeder Fälligkeitstermin ist damit zugleich ein Verhandlungstermin. Mit der Lieferung zeigt sich, ob das Wachstum eingetreten ist, das beide Seiten bei der Unterschrift unterstellt haben. Verhandelt wird darüber im kleinen Kreis weniger großer Vertragspartner. Deshalb ist eine Nachverhandlung wahrscheinlicher als ein Ausfall, und deshalb wiegt sie so schwer: Wird die erste große Zusage gekürzt, hat der Markt den Beleg, dass Auftragsbestand verhandelbar ist. Von diesem Tag an zieht er von jeder Zahl in den Auftragsbüchern der Branche einen Abschlag ab.

Die Ratingagenturen beziehen die anstehenden Zahlungstermine bereits in ihre Urteile ein. S&P stufte Oracle im Juli auf BBB− herab, die letzte Stufe vor dem Hochzinsbereich. Der Analyst Andrew Chang nannte gegenüber Reuters als zentrales Risiko, dass Oracle Rechenzentren für 15 bis 19 Jahre mietet, seine Kunden sich aber nur für bis zu fünf Jahre binden. Damit Oracle seine Mieten bedienen könne, müsse die Nachfrage in mehreren Jahren mindestens so hoch sein wie heute. Moody’s schrieb im Februar zu den noch nicht begonnenen Leasingverträgen der großen Cloud-Anbieter, man werde erneut prüfen, ob und wie diese Verträge als Schulden anzurechnen seien, sobald die Starttermine näher rückten.

Die Rechnung des größten Mieters

Ob ein KI-Entwickler seinen Take-or-pay-Vertrag bedienen kann, entscheidet sein Umsatz zum Zeitpunkt der Lieferung. Bei OpenAI lässt sich das mit öffentlichen Zahlen durchrechnen. Zunächst die Einnahmenseite: 2025 erlöste das Unternehmen nach Angaben von CNBC 13,1 Milliarden Dollar. Im Frühjahr 2026 lag der Umsatz nach eigenen Angaben bei zwei Milliarden Dollar im Monat. Im August entsprach der Monatsumsatz laut Bloomberg einer Jahresrate von mehr als 40 Milliarden. Für 2030 hat OpenAI im Februar seinen Investoren mehr als 280 Milliarden Dollar in Aussicht gestellt. Dem stehen die Ausgaben für Rechenkapazität gegenüber. Anfangs waren Zusagen von 1,4 Billionen Dollar durch die Schlagzeilen gelaufen. Im Februar fasste OpenAI dieses Ziel neu und nannte Investoren rund 600 Milliarden Dollar bis 2030, wie CNBC und Reuters berichteten, ohne dass dafür Verträge gekündigt worden wären. Im Juli hob das Unternehmen den Plan laut Wall Street Journal wieder auf etwa 750 Milliarden an.

Wächst der Umsatz von rund 35 Milliarden Dollar im laufenden Jahr mit konstanter Rate auf die 280 Milliarden des Jahres 2030, summiert er sich über diese fünf Jahre auf etwa 640 Milliarden. Selbst wer dem Unternehmen von Anfang an gleich große jährliche Zuwächse zubilligt, kommt auch nur auf knapp 790 Milliarden Dollar. Die Ausgaben für Rechenkapazität im selben Zeitraum liegen bei 750 Milliarden, bevor ein Gehalt oder das Training eines Modells bezahlt ist, und die Verträge dahinter laufen bis weit über 2030 hinaus. Der Plan des Managements reicht also nicht, um die Rechenkapazität aus dem Umsatz zu bezahlen, und er setzt bereits voraus, dass sich dieser Umsatz bis 2030 verachtfacht. Die Lücke schließen Kapitalgeber: 122 Milliarden Dollar in der Finanzierungsrunde vom März, angeführt von Amazon, Nvidia und SoftBank, und für 2027 ein Börsengang, den Finanzchefin Sarah Friar Mitarbeitern laut CNBC im August in Aussicht stellte. Im Frühjahr hatte sie laut Wall Street Journal intern die Sorge geäußert, das Unternehmen könne seine künftigen Verträge über Rechenkapazität womöglich nicht bezahlen, wenn der Umsatz nicht schnell genug wachse.

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The IPO is not a finish line, it is a milestone, another fundraise.

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Der Börsengang, so Friar, sei nur ein Meilenstein, eine weitere Finanzierungsrunde. Auch der größte Aktionär steht unter Zeitdruck. SoftBank nahm im März einen unbesicherten Brückenkredit über 40 Milliarden Dollar auf, der am 25. März 2027 fällig wird und nach eigener Mitteilung vor allem die Folgeinvestitionen in OpenAI finanziert. Im August folgte ein Zweijahreskredit über zehn Milliarden, besichert mit den OpenAI-Anteilen selbst. Am 28. August berichtete Bloomberg, der Konzern suche weitere zehn Milliarden. Der größte Geldgeber von OpenAI finanziert sich also selbst nur kurzfristig.

Anthropic zeigt, dass derselbe Vertragstyp bei einem anderen Mieter ganz anders unterlegt sein kann. Der auf das Jahr hochgerechnete Umsatz des Konkurrenten lag laut Bloomberg und Reuters Ende Juli bei mehr als 65 Milliarden Dollar, siebenmal so viel wie zu Jahresbeginn, und im zweiten Quartal war das bereinigte operative Ergebnis positiv. Die Verpflichtungen sind ähnlich gebaut: mehr als 100 Milliarden Dollar über zehn Jahre bei Amazon, 30 Milliarden bei Microsoft, mehrere Gigawatt Google-Kapazität ab 2027. Über das Risiko entscheidet also weniger der Vertragstyp als der Mieter, der ihn unterschreibt: Derselbe Take-or-pay-Vertrag ist bei Anthropic aus dem laufenden Geschäft gedeckt, bei OpenAI aus dem Kapital der Investoren. Beruhigend ist das nur bedingt, denn der Mieter mit der dünnsten Deckung ist zugleich der größte Kunde der Branche. Oracles Vertrag über 300 Milliarden Dollar hängt an diesem einen Kunden.

Der zweite Stichtag: die Abschreibung

Bei den Cloud-Anbietern markiert die Inbetriebnahme dieselbe Zäsur, nur in der Ergebnisrechnung: Statt einer Zahlung beginnt dort der Abschreibungsaufwand. Anlagen im Bau werden nach US-Rechnungslegung nicht abgeschrieben. Die Abschreibung beginnt, sobald die Anlage für den vorgesehenen Zweck bereit ist, so formuliert es Alphabet in seinem Geschäftsbericht. Bis dahin ist ein halbfertiges Rechenzentrum ein Vermögenswert ohne Aufwand. Meta führt zur Jahresmitte 80 Milliarden Dollar unter Anlagen im Bau, Ende 2025 waren es 50. Mark Zuckerberg beschrieb die Mechanik im Juli vor Analysten schlicht: Man investiere jetzt, die Anlagen gingen später in Betrieb, und bis dahin brächten sie nichts ein.

Was in Betrieb geht, belastet das Ergebnis sofort. Microsofts Abschreibungen stiegen im abgelaufenen Geschäftsjahr auf 34,3 Milliarden Dollar, 56 Prozent mehr als im Vorjahr. Bei Meta wuchsen sie im zweiten Quartal um 40 Prozent, bei Alphabet im ersten Halbjahr um 43 Prozent, bei Amazon um 31 Prozent, und das, bevor die Masse der Anlagen, die 2027 und 2028 anlaufen, überhaupt abgeschrieben wird. Dass die großen Cloud-Anbieter einen Ausfall ihrer Kunden verkraften könnten, ist richtig. Das Risiko verschwindet damit aber nicht, es wandert nur vom KI-Entwickler, der die Rechnung nicht bezahlen kann, zum Cloud-Anbieter, dessen Marge es trifft.

Die Telekommunikationskrise von 2001 liefert dazu die Vorlage. Nach Daten der amerikanischen Regulierungsbehörde FCC gingen 2001 acht neue Unterseekabel in Betrieb, die zusammen 47 Prozent der gesamten verfügbaren Kapazität ausmachten, und das in einem Jahr, in dem die Investitionen der Branche bereits einbrachen. Tatsächlich genutzt wurden am Jahresende 7,9 Prozent dieser Kapazität. Die Kapazität kam auf den Markt, als sie zu den geplanten Preisen niemand mehr abnahm, und die Preise brachen ein. Übertragen auf den KI-Ausbau heißt das: Die für 2028 geplante Kapazität geht in Betrieb, weil die Bauzeit es so vorgibt, ob die dafür unterstellte Nachfrage dann da ist oder nicht.

Was das bedeutet

Ob der Umsatz der KI-Entwickler bis 2027 und 2028 so weit gewachsen ist, dass er ihre Verpflichtungen deckt, kann heute niemand sagen, auch die Unternehmen selbst nicht. Sicher ist nur, dass die Verträge diese Frage zu einem festen Termin auf den Tisch legen und dass alle Beteiligten, KI-Entwickler, Cloud-Anbieter, Chiphersteller und Investoren, die Antwort in ihren Kursen und Plänen bereits vorweggenommen haben. Die Zahlen, die den Boom heute stützen, ausverkaufte Kapazität und Auftragsbücher, die sich binnen eines Jahres vervielfachen, stammen alle aus der Bauphase. Sie belegen, dass die Nachfrage vorhanden ist, sagen aber nichts darüber, ob sie so schnell weiterwächst wie die Verpflichtungen. Dass die Kapazität von 2028 genutzt wird, ist wahrscheinlich. Ob sie zu den Preisen genutzt wird, die 2025 unterschrieben wurden, ist die offene Frage, denn die Kosten je Rechenoperation fallen mit jeder Chipgeneration, und die Verträge laufen länger als jede Chipgeneration. Take-or-pay fixiert den Preis, nicht die Nachfrage.

Wahrscheinlicher als ein Ausfall ist, dass die Partner nachverhandeln, und von außen wird das kaum wie eine Krise aussehen: gestreckte Abnahmepläne, Preisnachlässe im Tausch gegen längere Laufzeiten, Kapazität, die von einem Partner an den nächsten weitergereicht wird. Wer verfolgt hat, wie OpenAI im Februar sein Ausgabenziel neu fasste, ohne dass ein Vertrag gekündigt wurde, kennt dieses Vorgehen bereits. Für den Cloud-Anbieter ist eine gekürzte Zusage ein kleineres Auftragsbuch, mehr nicht. Anders liegt der Fall bei den GPU-Vermietern, also Anbietern, die Rechenchips (Graphics Processing Units) vermieten und ihre Rechenzentren mit eben diesen Kundenverträgen als Sicherheit beliehen haben. Für sie mindert eine gekürzte Zusage die Kreditsicherheit, und ihre Kreditgeber merken das als Erste. So wird aus einer Kapazitätsanpassung zwischen zwei Partnern ein Kreditereignis bei deren Finanzierern.

Wer das Risiko der Jahre 2027 und 2028 trägt, lässt sich aus den Börsenberichten ablesen. Es sind die Garantiegeber: Nvidia, das insgesamt für bis zu 108,5 Milliarden Dollar einsteht, davon 105 für Ohio, und Broadcom, das den Chips, auf denen Anthropic rechnet, einen Restwert garantiert, also für den Wert einsteht, den sie am Ende der Laufzeit noch haben. Es sind die Cloud-Anbieter wie Oracle, die Rechenzentren für 15 bis 19 Jahre mieten, während ihre Kunden sich nur für fünf Jahre binden, und hinter ihnen die Eigentümer und Kreditgeber dieser Rechenzentren. Und es sind die GPU-Vermieter mit eigenen Fälligkeiten: CoreWeave allein muss 2027 Schulden über 6,2 Milliarden Dollar tilgen. Die Bank of England hat im Juli benannt, worauf es für die Kreditgeber ankommt: auf die Qualität der Mietverträge und Garantien hinter ihren Forderungen. In diesen Verträgen steht, an welchem Tag sich die Werthaltigkeit dieser Forderungen erweist. Auf welchem Weg das Risiko über Indexgewichte und Fondsstrukturen schließlich in den Depots der Anleger landet, ist eine eigene Analyse wert.

Im Juli hieß es an dieser Stelle, die Technologie bleibe, offen sei nur, wem ihre Infrastruktur am Ende gehöre. Der Fälligkeitskalender präzisiert auch das. Die Rechenzentren von 2028 werden gebaut, weil ihre Verträge es verlangen, und sie werden laufen, wer immer sie dann bezahlt. Für die Anwender der Technologie ist das eine gute Nachricht, denn Rechenkapazität, die unabhängig von der Nachfrage ans Netz geht, wird billiger, so wie die Glasfaser nach 2001. Wer aber in den heutigen KI-Boom investiert, sollte auf zwei Signale achten: auf die erste Kürzung einer der großen Zusagen und auf die Kurse der Anleihen, mit denen die GPU-Vermieter ihre Rechenzentren finanziert haben. Die Ratingagenturen ziehen aus dem Fälligkeitskalender bereits ihre Schlüsse, der Aktienmarkt hält sich noch an die Auftragsbücher. Wann der Boom seine Tragfähigkeit beweisen muss, hat sein wichtigster Lieferant selbst datiert: Ab 2028 steht Nvidia für die Miete seines größten Kunden ein.

Zur Anlegerseite desselben Themas, der Konzentration der KI-Werte in Indizes und Sparplänen und dem Übertragungsweg nach Europa, siehe die Analyse „32,9 Prozent: Das Klumpenrisiko, das wir Diversifikation nennen” von Christian Schablitzki (Schablitzki Consulting).