LONDON (IT BOLTWISE) – Der frühere Bitcoin-Miner Firmus hat in dieser Woche 2 Milliarden US-Dollar Eigenkapital eingesammelt und die Bewertung auf über 10,5 Milliarden US-Dollar angehoben. Zur Runde zählen neben NVIDIA und Coatue auch Fonds von Blackstone sowie Jane Street. Damit verschiebt sich die Kapitalbasis für KI-Rechenzentren weg vom reinen Hyperscaler-Fokus hin zu neuartigen, finanzierungsfähigen Infrastrukturmodellen. Im Zentrum steht ein groß angelegtes Ausbauprogramm in Australien mit 150-Megawatt-Start und einer Zielgröße von 1,6 Gigawatt bis 2028.
Die Schlagzeile klingt nach Tech-Hype, aber der interessanteste Teil an Firmus ist weniger die neue Bewertung als die Zusammensetzung der Geldgeber. Das Unternehmen, das früher als Bitcoin-Miner firmierte, firmiert heute als Betreiber und Entwickler von KI-Datencentern. In der aktuellen Eigenkapitalrunde flossen 2 Milliarden US-Dollar, die Bewertung liegt nun bei mehr als 10,5 Milliarden US-Dollar. Auffällig ist vor allem, dass sich neben etablierten KI-Ökosystem-Spielern auch Handelshäuser und Private-Equity-nahe Credit-Desks an dem Ausbau beteiligen. Wenn solche Gruppen Geld in KI-„Kapazitäten“ stecken, wirkt das wie eine Neubewertung der Anlageklasse: Rechenleistung wird weniger als reines Software-Thema, sondern als langfristig finanzierbare Infrastruktur betrachtet.
Dass die Bewertung binnen kurzer Zeit stark gestiegen ist, verstärkt allerdings die Skepsis. Die April-Runde hatte Firmus noch mit 5,5 Milliarden US-Dollar bewertet, nun liegt der Wert grob doppelt so hoch. Ein derart schneller Schritt wird in der Infrastrukturfinanzierung selten ohne Erwartungshaltung in Richtung Umsetzung und Auslastung akzeptiert. Genau darin liegt der zweite Interpretationshebel: Wer sich beteiligt, unterstellt nicht zwangsläufig ein „Story“-Narrativ, sondern prüft typischerweise Cashflows, Vertragsstrukturen und die Realisierbarkeit von Kapazität. Laut den Angaben zur Runde kommen die Investoren aus verschiedenen Bereichen – darunter bestehende Backer wie NVIDIA und Coatue sowie Mittel, die von Blackstone verwaltet werden, ergänzt durch Jane Street. Mit anderen Worten: Die Nachfrage nach KI-Rechenzentren wird als marktseitig „unterlegbar“ angesehen, nicht nur als Vision.
Technisch setzt Firmus dabei auf ein klar wiederverwendbares Bauprinzip. Aus der Bitcoin-Vergangenheit ist vor allem die Fähigkeit geblieben, Energie und Standorte operativ zu verwalten – heute jedoch mit KI-Hardware im Fokus. Das Unternehmen baut seine Infrastruktur rund um NVIDIA’s DSX-Reference-Architecture sowie die eigene HyperCube-Hardwareplattform auf. Der Kern ist das Programm „Project Southgate“, das ursprünglich in Tasmanien startete und nun auf mehrere australische Standorte ausgedehnt wird: Melbourne, Sydney, Canberra und Perth. Ziel der Roadmap ist, insgesamt 1,6 Gigawatt KI-Compute über fünf Sites bis 2028 bereitzustellen – in Partnerschaft mit CDC Data Centres. Der erste Bauabschnitt wird mit 150 Megawatt in Melbourne veranschlagt und umfasst 18.500 NVIDIA GB300 GPUs. Dieses Setup ist für Investoren deshalb so „greifbar“, weil sich Leistungskapazitäten, Netz- und Stromanforderungen sowie die Lieferkettenlogik in messbare Projektbausteine übersetzen lassen.
Für die Marktdynamik ist außerdem entscheidend, wie Firmus versucht, den Ausbau nicht allein über Eigenkapital zu stemmen. Neben dem aktuellen Equity-Deal steht eine größere Finanzierungssäule: Im Februar wurde ein 10-Milliarden-US-Dollar-Schuldenpaket abgeschlossen, das von Blackstone Tactical Opportunities sowie Blackstone Credit & Insurance angeführt wurde; Coatue war ebenfalls beteiligt. In der Logik hinter solchen Deals steckt ein zentraler Gedanke: KI-Infrastruktur soll wie bereits bekannte Infrastrukturprojekte „financeable“ werden. Wie bei Autobahntunneln oder Übertragungsleitungen ist nicht nur der Bau relevant, sondern auch, ob sich die Vermögensklasse über Vertragslaufzeiten und Betreiberstrukturen in eine planbare Bilanzübersetzung bringen lässt. Genau an dieser Stelle wird der Vergleich zur Kraftwerkswelt nachvollziehbar: Ausrüster werden tendenziell bei Lieferung bezahlt, während Betreiber das Risiko der späteren Auslastung und Refinanzierung tragen.
Dass das Thema Leveraging im KI-Aufbau überall präsent ist, zeigen auch die Daten der US-GPU-Cloudlandschaft. Der größte Anbieter in diesem Segment, CoreWeave, beendete das erste Quartal mit 25,1 Milliarden US-Dollar an Schulden sowie weiteren 10,1 Milliarden US-Dollar an Lease-Verpflichtungen. Die Form bleibt damit in weiten Teilen ähnlich: Kapital wird heute bereitgestellt, der Nutzungsgrad soll über die Jahre wachsen. Firmus versucht dieses Muster zu „verkoppeln“, indem das Unternehmen langfristige, eher staatsnahe Mietstrukturen über CDC adressiert. Doch die grundlegende Risikoverteilung bleibt: Anbieter und Lieferanten kassieren im Wesentlichen den Hardware- und Installationsfokus zum Zeitpunkt der Lieferung, während Betreiber über Jahre das Nutzungs- und Refinanzierungsrisiko tragen. Das erklärt, warum die Frage „Wer kauft?“ in dieser Kategorie oft wichtiger ist als „Wie hoch ist die Bewertung?“.
Für Unternehmen, die KI-Rechenkapazität einkaufen oder selbst in der Wertschöpfungskette sitzen, verschiebt sich damit der Blickwinkel. Mehr Finanzierungsakteure aus Private Credit, Versicherungskapital und Trading-Umfeldern deuten darauf hin, dass die Nachfragebasis breiter wird – geographisch ebenso wie finanziell. Firmus formuliert zudem eine klare Erweiterungsrichtung nach Australien: Die Expansion soll als Nächstes nach Indonesien gehen und danach den weiteren Asia-Pacific Raum adressieren. Die politische Komponente ist dabei weniger „Marketing“ als ein Investitionsargument: sovereign AI compute, lokal aufgebaut, vielfach durch erneuerbare Energien gestützt und ohne zu warten, bis die Kapazitäten von US-Hyperscalern verfügbar werden. Co-Chief Executive Oliver Curtis ordnet die Runde entsprechend als Mittel zum parallelen Ausbau ein: „This investment allows us to move on multiple fronts at once. We’re scaling across Australia while fast-tracking our capacity to expand into the wider Asia-Pacific region.“ Entscheidend wird nun, ob solche Kapazitätszusagen nicht nur projektiert, sondern auch langfristig belegt werden – denn dort entscheidet sich, ob KI-Fabriken dauerhaft als Infrastrukturklasse gelten.
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