LONDON (IT BOLTWISE) – Starinvestor Michael Burry warnt vor „versteckten“ Verpflichtungen bei Amazon, Meta, Alphabet, Microsoft und Oracle in einer Größenordnung von über 3 Billionen US-Dollar. Laut seiner Analyse könnten diese außerbilanziellen Posten bei nachlassender KI-Nachfrage schnell zu echten Belastungen werden. Entscheidender Treiber ist die lange Lebensdauer von Rechenzentrums- und Leasingzyklen im Vergleich zum schnellen Hardwarewechsel bei KI-Beschleunigern. Burry betont dabei, keinen Betrug zu unterstellen, fordert Investoren aber zu einer Neubewertung der Kapitalintensität heraus.
Die Diskussion um KI-Bilanzrisiken bekommt einen neuen, sehr konkreten Fokus: Starinvestor Michael Burry stellt bei mehreren großen Hyperscalern die Frage, wie stark sich Investitions- und Verpflichtungsprofile in den nächsten Jahren tatsächlich in Abschreibungen und Cashflow übersetzen. In seiner Blog-Serie, die sich auf Amazon, Meta, Alphabet, Microsoft und Oracle bezieht, argumentiert er, dass dort in Summe über 3 Billionen US-Dollar an Verpflichtungen „versteckt“ sein könnten. Burry erhebt damit Vorwürfe im Sinne einer Bewertungsthese, laut seinen Angaben über die Natur und Geschwindigkeit dieser Verpflichtungen; einen Betrug unterstellt er ausdrücklich nicht.
Technisch setzt Burrys Argument an einer Lücke zwischen Bau- und Nutzungsrealität einerseits und dem Tempo von KI-Innovationen andererseits. Er verweist darauf, dass Rechenzentren typischerweise längere Projekt- und Bauphasen von drei bis fünf Jahren durchlaufen und Leasinglaufzeiten von etwa 13 bis 20 Jahren abbilden. Gleichzeitig ändere sich die Hardwarelandschaft bei KI-Beschleunigern in deutlich kürzeren Abständen: Burry nennt hier einen Zeitraum von 12 bis 18 Monaten, in dem sich Architektur-Entscheidungen wesentlich verschieben können, inklusive Folgekosten etwa für Kühlsysteme. Für Investoren bedeutet das: Selbst wenn ein Unternehmen im operativen Betrieb „nur“ verlängerte Auslastung erwartet, können sich Wertminderungen und Finanzierungskosten zeitlich anders entwickeln als die Marktannahmen.
Im Kern geht es bei Burry um die Bilanzdarstellung von Verpflichtungen, insbesondere wenn diese noch nicht in voll wirksame Abschreibungen münden. Er schätzt laut seinen Angaben noch nicht begonnene Leasingverpflichtungen der fünf Konzerne auf insgesamt fast 1,2 Billionen US-Dollar; hinzu kämen mehr als 1,5 Billionen US-Dollar an Kaufverpflichtungen. Weitere Bestandteile wie Zweckgesellschaften, Garantien und andere Eventualverbindlichkeiten summiert er zu einer Gesamtsumme von über drei Billionen US-Dollar, die seiner Einschätzung nach schneller wächst als die Unternehmen selbst. Dazu ordnet er auch den Effekt von „auf Lager wartender“ Hardware ein: Wenn KI-Chips trotz Verzögerungen in der tatsächlichen Nutzung zunächst in Wertanlagen verbleiben, würden GAAP-Abschreibungen nach seiner Darstellung gegebenenfalls zunächst bei null liegen, obwohl wirtschaftliche Alterung oder sinkende Marktpreise schon auftreten können.
Historisch passt diese Argumentationslinie in ein wiederkehrendes Muster der Technologie- und Infrastrukturmärkte: In Phasen hoher Wachstumsdynamik werden Kapazitäten oft so geplant, dass sie die nächste Nachfragewelle abdecken. Gerade im Rechenzentrumsbetrieb entsteht dabei ein Spannungsfeld zwischen langfristigen Verträgen und kurzfristigem Innovationsdruck. Burrys Referenz auf eine frühere Aussage von Microsoft-CEO Satya Nadella zielt auf genau diese Logik: Nadella hatte sinngemäß betont, dass man keine massive Infrastruktur für eine einzelne Hardware-Generation aufbauen wolle. Burry behauptet nun, die Hyperscaler würden stattdessen auf hochspezialisierte Anlagen zusteuern, die sich im Fall einer schnelleren Änderung der Chip-Architektur oder einer schwächeren Nachfrage nicht ohne Weiteres umnutzen ließen.
Aus Marktsicht berührt die These vor allem die Bewertung, weil sie die Erwartungshaltung an langfristige Margen, Abschreibungsprofile und Kapitalbindung in den Vordergrund rückt. Wenn Leasing-, Bau- und Finanzierungskosten stärker steigen als ursprünglich eingepreist, trifft das besonders dann auf, wenn die Nachfrage nach KI-Rechenleistung hinter den Erwartungen zurückbleibt oder sich die eingesetzte Hardware schneller entwertet als angenommen. Das kann zu höheren Abschreibungen, geringeren Margen und einem steigenden Kapitalbedarf führen, also genau zu den Faktoren, die in Discounted-Cashflow-Modellen und in Multiplikator-Logiken typischerweise eine empfindliche Rolle spielen. Gleichzeitig ist Kapitalintensität nicht automatisch gleichbedeutend mit Verlusten: Wenn Rechenzentren dauerhaft hoch ausgelastet bleiben und die Hardware hinreichend lange profitabel genutzt wird, können sich Investitionen wirtschaftlich rechnen, selbst wenn ihre Buchwertentwicklung langsam erfolgt.
Für Anleger verdichtet sich daraus vor allem eine operative Prüfungsaufgabe: Entscheidend wird, wie sich Auslastung, Cashflow, Abschreibungen und die Rendite auf Infrastrukturinvestitionen über mehrere Quartale hinweg entwickeln. Burry liefert in diesem Sinne weniger eine einzelne Kennzahl als eine Methodik zum Durchdenken der „KI-Schulden“-These: Wie groß ist die Lücke zwischen Verpflichtungs- bzw. Vertragswirklichkeit und dem Zeitpunkt, an dem Abschreibungen und Wertberichtigungen tatsächlich in der GuV ankommen? Zudem hatte Burry bereits im November 2025 über eine frühere Positionierung berichtet, wonach Abschreibungen zwischen 2026 und 2028 um rund 176 Milliarden US-Dollar unterschätzt sein könnten, weil NVIDIA-Chips und Server mit zu langen Nutzungsdauern angesetzt würden. Unabhängig davon, ob sich diese Spannbreite bestätigt, verschiebt die Debatte den Blick weg von kurzfristigen Kursreaktionen hin zu der Frage, welche Teile der KI-Infrastruktur in der Bilanz zeitversetzt wirken.
Unterm Strich geht es um die Robustheit des KI-Booms unter veränderten Annahmen: Bleibt die Nachfrage nach KI-Infrastruktur stabil genug, oder beschleunigt sich die technologische Obsoleszenz schneller als die Vertrags- und Abschreibungsmechanik? Für Unternehmen bedeutet das, dass Transparenz über Laufzeiten, Nutzungsrisiken und Umnutzbarkeit von Rechenzentrums-Assets in der Praxis noch wichtiger wird, selbst wenn die Absatzstory kurzfristig intakt bleibt. Für den Markt heißt das außerdem: Wer die Bewertung von Hyperscalern beurteilt, sollte nicht nur auf Wachstum und Energieverbräuche schauen, sondern auch auf die „Zeitachsen“ aus Bau, Leasing und Hardwarewechsel.
Hinweis: Dieser Text dient ausschließlich zu Informationszwecken und stellt keine Anlageempfehlung dar.
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