Von der technischen Geschichte zur Kapitalgeschichte: Das nächste Hauptkampffeld des KI-Entwicklungszyklus
Die großen US-Cloud-Anbieter haben ihre Investitionspläne deutlich erhöht. Der öffentliche und private Kreditmarkt beschleunigt die Finanzierung von AI-Infrastruktur; die Finanzierungsstruktur entwickelt sich rasch weiter und erstreckt sich immer tiefer entlang der Wertschöpfungskette – all dies geschieht innerhalb weniger Monate, mit einer Geschwindigkeit, Reichweite und Innovationskraft, die die Erwartungen des Marktes übertreffen. Morgan Stanley ist der Ansicht, dass AI zu einer Geschichte auf den Kapitalmärkten wird, und das Verständnis der Kapitalflüsse ist ebenso wichtig wie das Verständnis technologischer Innovation selbst.
Am 17. August stellte Vishwanath Tirupattur, leitender Stratege für festverzinsliche Wertpapiere bei Morgan Stanley, in seinem neuesten Bericht fest, dass der AI-Investitionszyklus sich von technologiegetrieben zu kapitalgetrieben verschiebt.
Hyperscale-Cloudanbieter erhöhen ihre Investitionsausgaben deutlich, und öffentliche sowie private Kreditmärkte übernehmen größere Anteile bei der Finanzierung von AI-Infrastrukturen. Investoren beginnen, die verschiedenen Kreditnehmer und Geschäftsmodelle differenzierter zu betrachten, und die Finanzierungsstrukturen entwickeln sich rasch weiter, greifen tief in die Wertschöpfungskette und konzentrieren sich zunehmend auf einzelne Komponenten wie Chips.
Tirupattur schrieb:
Das Ausmaß der AI-Investitionen zeigt längst, dass traditionelle Finanzierungswege allein nicht ausreichen werden. Beeindruckend ist vor allem die Geschwindigkeit, Breite und Kreativität, mit der der Markt reagiert.
AI ist nicht mehr nur eine technologische Geschichte, sondern entwickelt sich zu einer Geschichte der Kapitalmärkte – das Verständnis für Kapitalflüsse ist genauso wichtig wie das Verständnis für technologische Innovationen selbst.
Die Finanzierungslücke wächst weiter, der Druck auf die Kreditvergabe bleibt hoch
Das Angebot an Rechenleistung kann die Nachfrage weiterhin nicht decken, was dazu führt, dass Hyperscale-Cloudanbieter ihre Investitionsausgaben fortlaufend erhöhen, um zukünftige Kapazitäten zu sichern.
Das Aktienforschungsteam von Morgan Stanley schätzt, dass die vier größten Hyperscale-Cloudanbieter – Microsoft, Alphabet, Amazon und Meta – ihre Gesamtinvestitionsausgaben im Jahr 2027 gegenüber 2026 um 57 % steigern werden.
Hinter diesen Investitionsplänen steht ein starkes Vertrauen in die Investitionsrentabilität. Brian Nowak, Internet-Analyst bei Morgan Stanley, erläutert im Bericht „Der Weg zu einer Rendite von 25–50 % auf generative AI-Investitionen“, dass mit entsprechenden Investitionen eine Kapitalrendite (ROIC) von über 25 % erwartet wird.
Das Problem ist jedoch, dass zwischen dem Einsatz von Investitionsausgaben und der Monetarisierung ein deutlicher zeitlicher Abstand besteht, was sich negativ auf den jüngsten freien Cashflow auswirkt. Die Analysten von Morgan Stanley haben ihre Prognosen für den freien Cashflow der vier großen Hyperscale-Cloudanbieter für 2027 kontinuierlich nach unten korrigiert. Steigende Investitionsausgaben und sinkender Cashflow führen zu einer wachsenden Finanzierungslücke im Jahr 2027. Die Analysten sind der Ansicht, dass die Emission von AI-bezogenen Unternehmensanleihen hoch bleiben und möglicherweise sogar noch weiter erhöht werden muss.
Differenzierung der Kredit-Spreads: Wer steht unter Druck, wer bleibt belastbar
Die Entwicklung des Kreditmarktes in diesem Sommer offenbart strukturelle Unterschiede innerhalb des AI-Finanzierungsökosystems.
AI-bezogene Kredit-Spreads haben deutlich zugenommen: Die Spreads für Emittenten mit hoher Bonität erweiterten sich gegenüber Jahresbeginn um etwa 35 Basispunkte, bei Emittenten mit niedriger Bonität um etwa 50 Basispunkte, mit einer deutlichen Einengung in den letzten zwei Wochen.
Noch bedeutender ist die Spaltung zwischen verschiedenen Finanzierungswegen.
Unbesicherte Anleihen mit hoher Bonität sind am stärksten betroffen. Der Grund ist die abrupt gestiegene Emissionsmenge, während das Risikoengagement der Investoren breiter ist und direkt mit der Unsicherheit des AI-Investitionszyklus zusammenhängt.
ABS und CMBS von Rechenzentren bleiben hingegen relativ stabil. Hinter diesen strukturierten Produkten stehen bereits gebaute, betriebene und vermietete assets, deren Vertragscashflows weitgehend feststehen. Hinzu kommt eine zurückhaltende Emissionstaktik, die die Marktvolatilität bei unbesicherten Anleihen wirksam isoliert.
Tirupattur unterscheidet weiter das Verhalten der zwei Arten von Emittenten:
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Hohe Bonität: Hyperscale-Cloudanbieter wie Microsoft, Alphabet, Amazon und Meta, mit einem durchschnittlichen Rating von AA, haben einen hohen Finanzierungsbedarf, aber auch reichlich Rating-Spielraum. Führende Halbleiterunternehmen wie Nvidia und Broadcom zählen ebenfalls dazu. Angesichts ihrer erwarteten ROIC sind diese Emittenten wenig empfindlich gegenüber leichten Veränderungen der Finanzierungskosten – eine Ausweitung der Spreads wird ihren Finanzierungstakt nicht entscheidend bremsen.
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Niedrige Bonität: Zu dieser Gruppe gehören Oracle (mit einem BBB-Rating mittlerer bis niedriger Stufe bei den Ratingagenturen) sowie ehemalige Bitcoin-Miner, REITs und Entwickler von Rechenzentren. Ihnen mangelt es an Flexibilität in der Bilanz und sie sind empfindlicher gegenüber Finanzierungskosten. Für diese Kreditnehmer stellt eine Spread-Ausweitung eine echte Einschränkung dar, die Finanzierungskosten werden zum natürlichen regulatorischen Faktor für das Angebot.
Die Front der Finanzierung verschiebt sich: Von Rechenzentren zu Chips
Analyst Tirupattur vertritt die Ansicht, dass die nächste Phase der AI-Finanzierung eine deutliche strukturelle Veränderung zeigen wird.
Der Schwerpunkt der zusätzlichen Investitionsausgaben verschiebt sich von der Hülle des Rechenzentrums hin zu Rechenleistungsgeräten (Server und Chips) sowie Energieanlagen. Diese Assets eignen sich gut für Finanzierungen auf Asset-Ebene und bieten privatem Kapital mehr Platz zum Einstieg.
Der Markt zeigt jüngst klare Signale:
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Nvidia kündigt die Einführung einer Finanzierungsplattform für Rechenleistungsinfrastruktur an;
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Die von Broadcom unterstützte 35-Milliarden-Dollar-Finanzierungs-Transaktion für Chips wurde abgeschlossen und stellt einen Rekord dar;
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Die Beignet-Transaktion bis Ende 2025 sowie die jüngste Sopaipilla-Transaktion repräsentieren neue Richtungen für Innovationsstrukturen im Finanzierungsbereich.
Tirupattur ist der Ansicht, dass der Aufstieg umfangreicher Komponentenfinanzierungen weitgehend darauf angewiesen sein wird, dass Emittenten mit hoher Bonität ihre Rating- und Bilanzvorteile nutzen – indem sie Rückstellungen, Kreditschutz und Restwertgarantien bereitstellen, um privatem Kapital zu helfen, immer größere Pools von AI-Infrastrukturassets zu übernehmen.
Kapitalflüsse werden genauso bedeutend wie technologische Innovationen sein
Da AI sich von einem Technologiezyklus zu einem Kapitalzyklus entwickelt, wird das Verständnis für Finanzierungsdetails immer wichtiger.
Das AI-Finanzierungsökosystem expandiert schnell, jedoch nicht gleichmäßig. Verschiedene Kreditwege absorbieren unterschiedliche Risiken, und das Verhalten der Emittenten differenziert sich zunehmend durch Kapitalbedarf, Rating-Spielraum und Sensibilität gegenüber Finanzierungskosten. Das Endergebnis ist ein komplexerer, stärker geschichteter Markt, bei dem das Finanzierungsresultat immer mehr über den Wettbewerb entscheidet.
Wie Tirupattur sagt: „In der nächsten Phase des AI-Bauzyklus wird das Verständnis für Kapitalflüsse fast genauso wichtig sein wie das Verständnis für Innovationsflüsse. AI ist nicht mehr nur eine technologische Geschichte, sondern wird zunehmend zur Geschichte der Kapitalmärkte.“
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