KI-Unternehmen häufen Schulden an, während die Infrastrukturkosten weiter steigen

KI-Unternehmen nehmen mehr Geld auf, um die benötigten Rechenkapazitäten aufzubauen. Obwohl die Umsätze boomend sind, ist ungewiss, ob sie die steigenden Kosten decken können.

Diese Lücke zeigt sich in der Finanzperformance von Anthropic. Laut Reuters erzielte das Unternehmen 2025 einen Umsatz von 4,6 Milliarden US-Dollar, verzeichnete jedoch einen operativen Verlust von 8,06 Milliarden US-Dollar.

Seitdem haben sich die Finanzen verbessert. CNBC berichtete, dass die annualisierte Umsatzrate von Anthropic im Juli 2026 65 Milliarden US-Dollar erreichte, mit Prognosen von 100 Milliarden bis Jahresende. 24/7 Wall St. meldete ebenfalls ein positives bereinigtes Betriebsergebnis im zweiten Quartal.

Inzwischen erzielte OpenAI im zweiten Quartal 6,7 Milliarden US-Dollar an Umsatz, verzeichnete jedoch einen operativen Verlust von 12,3 Milliarden US-Dollar. Bis September näherte sich der jährliche Umsatz den 70 Milliarden US-Dollar, wie von Axios berichtet.

Anthropic soll der Profitabilität näher kommen, auch wenn die bereinigten Ergebnisse bestimmte Kosten nicht berücksichtigen und schnelles Wachstum der Einnahmen nicht zwangsläufig zu nachhaltigen Gewinnen führt.

KI-Kredite offenbaren wachsende finanzielle Risiken

Bis Anfang August 2026 schätzte Goldman Sachs die Emission von KI-bezogenen Schulden auf etwa 500 Milliarden US-Dollar. CNBC berichtete, dass JPMorgan bis 2030 insgesamt Emissionen in Höhe von 4,1 Billionen US-Dollar erwartet.

Während berichtet wird, dass Broadcom mehr als 50 Milliarden US-Dollar für die Finanzierung von OpenAI-Chips sucht, SpaceX strebt zusätzliche 40 Milliarden US-Dollar an. Oracle ist ebenfalls auf der Suche nach Finanzierungen für seine Rechenzentren. Zudem wird erwartet, dass Broadcom Anthropic 42 Milliarden US-Dollar gewährt für dessen Chip-Entwicklungen.

Diese Vereinbarungen führen zur Verteilung der finanziellen Risiken auf Kreditgeber, Lieferanten und KI-Entwickler. Daher gewinnt die finanzielle Stabilität von KI-Labs zunehmend an Bedeutung für den gesamten Kreditmarkt.

Allerdings ist das Aufnehmen von Krediten nur eines der Probleme. Die Kosten für Infrastruktur enden nicht mit dem Bau. Bryan Musto schätzt die jährlichen Abschreibungskosten für die fünf größten Hyperscaler bis 2028 auf zwischen 390 Milliarden und 530 Milliarden US-Dollar. Sein Modell zeigt, dass die jährlichen Einnahmen der Hyperscaler im Bereich von 675 Milliarden bis 785 Milliarden US-Dollar liegen sollten, um die Abschreibungen zu decken und eine vorsteuerliche Rendite von 10 % zu erzielen, wobei Strom- und Personalkosten ausgeschlossen sind.

Schuldenboom könnte den globalen KI-Wettbewerb neu gestalten

Schätzungen von PwC zufolge könnte die gesamte globale Investition in Rechenzentren bis 2050 einen erstaunlichen Betrag von 31,6 Billionen US-Dollar erreichen. Unabhängig davon betrachtet ein weiteres Papier die potenziellen Szenarien, unter denen die Menge der KI-bezogenen Schulden bis 2029 anywhere von 3 Billionen bis 7 Billionen US-Dollar reichen könnte. Natürlich handelt es sich hierbei um erwartete Werte, nicht um tatsächliche Kreditaufnahmen.

Die zunehmende Abhängigkeit von Krediten führt zu Bedenken hinsichtlich der finanziellen Stabilität. Die Bank für Internationalen Zahlungsausgleich warnt davor, dass ein Einbruch bei den KI-Investitionen die weiteren Finanzmärkte beeinträchtigen könnte. Kleine Unternehmen mit hoher Verschuldung wären am stärksten betroffen. Gleichzeitig könnten Tech-Giganten mit stärkerer Finanzlage in dieser Situation zusätzlichen Boden gewinnen.

Dennoch ist eine Schuldenkrise keineswegs zwangsläufig. Das weitaus größere Problem besteht darin, ob KI-Unternehmen genug Einnahmen generieren können, um ihre Schulden zu bedienen, gleichzeitig aber weiterhin kostspielige Recheninfrastrukturen betreiben.

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