LONDON (IT BOLTWISE) – Blackstone will beim KI-Ausbau die Rolle eines Kapitalpartners für Rechenleistung übernehmen und nicht nur als klassischer Finanzierer von Startups auftreten. Der Unternehmensveteran Jas Khaira stellt dafür ein Konzept in den Mittelpunkt, das Compute-Investments über flexible Kredit- und Beteiligungsstrukturen absichert. In der Praxis geht es um Neoclouds, die GPU-Infrastruktur als Service vermieten, sowie um Finanzierungsmodelle, die Verträge mit Kunden und GPUs als Sicherheiten einpreisen. Gleichzeitig erkennt Khaira steigenden Gegenwind durch höhere Zinsen, wachsende Kreditaufschläge und schwerer zu bepreisen werdende Risiken.
Blackstone nutzt den KI-Hype nicht nur als Marketingthema, sondern als strategischen Hebel für Kapitalallokation rund um Recheninfrastruktur. Jas Khaira, einer der prägenden Köpfe im Firmenumfeld, ordnet den aktuellen KI-Boom dabei deutlich anders ein als frühere Tech-Zyklen: Während Mobilfunk oder SaaS für viele Anbieter relativ mit überschaubarem Kapitaleinsatz skalierbar gewesen seien, verlangt der Übergang zu KI-Workloads heute Investitionen in großer Größenordnung. Genau an dieser Stelle will Blackstone sich positionieren, weil das Unternehmen mit 1,3 Billionen US-Dollar Assets under Management (AUM) über eine industrielle Finanzierungsmasse verfügt, um großvolumige Vorhaben wie Rechenzentrumsaufbau, GPU-Beschaffung und Kapazitätsverträge im Sinne der jeweiligen Betreiber zu strukturieren.
Im Zentrum steht dabei ein Ansatz, der näher an „Compute Financing“ heranreicht als an klassisches Venture Capital. Khaira beschreibt als Differenzierungsmerkmal vor allem flexible Kapitalstrukturen: von Debt bis Equity – kombiniert und so gewählt, dass die Risikobepreisung nicht losgelöst vom tatsächlichen Kundensetzen passiert. Dass Blackstone dafür ein eigenes, zentral geführtes AI-Hub-Setup mit „Blackstone N1“ (BXN1) in San Francisco gestartet hat, folgt aus dieser Logik: Man will die Entscheidungs- und Vertragsfähigkeit für KI-relevante Deals in der Nähe der operativen Ökosysteme bündeln. Für viele Mittelstands- und Enterprise-IT-Teams ist die Folge weniger sichtbar, aber real: Wenn Finanzierung schnell verfügbar ist, können Rechenressourcen planbarer beschafft und in den Betrieb übernommen werden – inklusive der Frage, wie lange Kapazitäten vorgehalten werden müssen.
Technisch und finanziell spannend wird es bei den sogenannten Neoclouds, also Cloud-Anbietern, die KI-Compute (typischerweise GPUs) als Service vermieten. Blackstone nennt dafür mehrere beispielhafte Engagements, darunter Crux AI als neocloud, die gemeinsam mit Google gestartet wurde, um eigene TPUs kommerziell zu vermarkten – bei der Blackstone als Investor 5 Milliarden US-Dollar zugesagt haben soll. Daneben wird Etched als Chip-Startup erwähnt, das auf schnelle Entwicklung und steigendes Investoreninteresse stößt. Der entscheidende Punkt für das Kreditmodell liegt jedoch weniger in der Produktidee als in der Absicherung: In frühen Strukturen wurde großen Summen an Neoclouds mit dem Argument nachgegeben, sowohl bestehende oder zugesagte Kundenverträge zu analysieren als auch GPUs als Sicherheiten heranzuziehen. Die erste größere Ausprägung dieses Musters wird im Zusammenhang mit CoreWeave genannt – einem Fall, der 2023 startete, kurz nachdem die Nachfrage nach KI-Compute nach dem Start von ChatGPT stark anziehen soll.
In diesem CoreWeave-Beispiel wird der Charakter des Deals besonders greifbar: Laut Khaira habe das Unternehmen zu diesem Zeitpunkt erst rund 30 Millionen US-Dollar Umsatz gehabt und nur wenig bis kaum Profitabilität aufgewiesen, bevor es um ein Darlehen in Höhe von 2,3 Milliarden US-Dollar anfragte. Die Finanzierung lief über ein Modell, bei dem CoreWeave gegenüber dem Kreditgeber auf den Wert seiner großen Nvidia-GPU-Bestände setzte; Nvidia wird dabei ebenfalls als Investor genannt. Zudem habe CoreWeave Verträge mit „blue-chip“ Kunden wie Microsoft vorweisen können, was den Risikofaktor für den Kredit offenbar reduziert hat. Das Muster sei danach zum Vorbild für Folgedarlehen geworden, mit denen Kreditinstitute Milliarden in CoreWeave und konkurrierende Neoclouds nachgeschoben hätten. Khaira bringt das inhaltlich auf eine klare Formel: Die Risikopreisung hängt stark davon ab, wer die Kundenseite ist – bei Kunden wie Microsoft oder Meta verschiebt sich das Risiko im Kreditaufschlag.
Gegenwind kommt allerdings aus dem Makro-Teil des Zinszyklus und aus der Verschärfung der Finanzierungsteppiche. Khaira räumt ein, dass in jüngster Zeit die wachsenden Schuldenberge vieler Neoclouds und weiterer Betreiber zu Warnsignalen geführt haben. Im Fall von CoreWeave wird dabei ein Volumen von etwa 50 Milliarden US-Dollar genannt. Gleichzeitig nennt er als Treiber der Marktreaktion ein Bündel: höher tendierende Zinsen ab September, stärkere Inflationssignale als zuvor erwartet und damit potenziell anhaltend steigende Kreditkosten. Dazu kommt der Mechanismus der Kreditaufschläge, die über den Basiszins hinaus weiter anziehen („credit spreads“). Wenn selbst große Tech-Anbieter mit starken Bilanzen und soliden Ergebnisquellen höhere Kosten für frisches Fremdkapital akzeptieren müssen, verändert das die Wirtschaftlichkeitsrechnung für Rechenzentrums- und GPU-Projekte – und damit auch die Geschwindigkeit, mit der Kapazitäten entstehen.
Diese Neubewertung zeigt sich auch in Marktsignalen außerhalb der reinen Kreditvergabe. So wird berichtet, dass CoreWeave-Aktien in den letzten Tagen um über 20% nachgegeben hätten und Firmus seinen geplanten Börsengang an der Australian Securities Exchange abbrach. Für letzteres nennt Khaira eine Zielbewertung von ungefähr 30 Milliarden US-Dollar; seine Einordnung lautet, der Markt sei bei dieser Bewertung nicht „da gewesen“, sodass das Geschäft nicht zustande kam. Gleichzeitig stellt Khaira dem kurzfristigen Risiko-Fokus der Märkte ein strukturelles Gegenargument entgegen: KI-Unternehmen bekommen in der Breite nicht genug Compute, weil die Nachfrage nach Rechenleistung weiter treibt. Das erzeugt eine Spannung zwischen Finanzierungslogik und operativem Engpass – und kann dazu führen, dass sich Engpässe zunächst überkonservativ „teuer“ anfühlen, bevor sie sich in tatsächlichen Deployments und Produktivbetriebspipelines relativieren.
Blackstone sieht sich dabei nicht nur als Geldgeber für Infrastruktur, sondern auch als Beschleuniger für KI-Adoption in Unternehmen. Dafür wird ein Joint Venture namens „Ode“ angeführt, das mit Anthropic sowie Hellman & Friedman gebildet wurde und mit 1,5 Milliarden US-Dollar beziffert ist. Ode soll „forward-deployed“ Engineers liefern, um KI in bestehende Prozesse zu integrieren – und startet dabei laut Angaben bei den 280 Portfolio-Unternehmen. Khaira räumt ein, dass sich der Nutzen zwar in Form von Return on Investment zeigt, aber nicht gleichmäßig verteilt ist. Unternehmen durchlaufen seiner Darstellung nach eher ein „Sawtooth“-Muster: Auf Phasen mit sichtbarem Fortschritt folgt oft eine Phase, in der die Organisation neue Workflows und Datenflüsse stabilisieren muss. Für die Praxis heißt das: Wer heute KI-Projekte plant, muss nicht nur Compute sicherstellen, sondern auch die Implementierungsfähigkeit – sonst entsteht das bekannte Bild eines temporären Überangebots an Kapazität, das erst später in echte produktive Nutzung übersetzt wird.
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