LONDON (IT BOLTWISE) – Der KI-Boom wird derzeit spürbar zäher finanziert: Anleger preisen bei besonders verschuldeten Rechenzentrumsbetreibern ein höheres Ausfallrisiko ein. Im Fall von CoreWeave brachen Anleihekurse ein, während die Rendite in den Bereich „Junk Bonds“ stieg. Auch bei anderen KI-nahen Schuldnern wie Oracle und SoftBank zeigen sich sinkende Risikobereitschaft und höhere Absicherungskosten. Entscheidend ist nun, ob sich die Investitionsphase in reale Erlöse überführen lässt.
Der KI-Hype läuft seit Monaten auf kreditgetriebenen Wachstumsraten. Viele Rechenzentrumsprojekte, Chip-Käufe und Ausbaupläne wurden mit Kapital finanziert, das am Kapitalmarkt als relativ leicht verfügbar galt. Genau diese Annahme gerät nun ins Wanken: Laut den beschriebenen Marktbewegungen haben Investoren ihre Risikoeinschätzung für KI-nahe Schuldner deutlich nach oben korrigiert. Besonders sichtbar wurde das bei CoreWeave, wo Anleiheinvestoren schnell ihre Positionen reduzierten und die Finanzierungskosten für weitere Schritte in den Fokus rückten.
Im Zentrum steht dabei nicht nur die Höhe der Verschuldung, sondern die Frage, wie belastbar die künftigen Cashflows sind. Für CoreWeave nennt der Bericht ein Haftungsniveau von 72 Milliarden US-Dollar bei dem Betrieb von 51 Rechenzentren; parallel wird beschrieben, dass Anleger für einen Zahlungsausfall eine Wahrscheinlichkeit von mehr als 60 % einpreisten. Die Rendite der Anleihe stieg dabei auf über 15 %, womit sie klar im Bereich spekulativer Hochzinsanleihen verortet wird. Gleichzeitig sackte der Aktienkurs laut Quelle um 24 % ab, inklusive eines deutlichen Rückgangs von 12 % an einem einzelnen Handelstag – ein Signal, dass sich Marktteilnehmer weniger über Technologieargumente als über das Timing von Zahlungen und Erlösen streiten.
Technisch betrachtet ist das Geschäftsmodell solcher Anbieter oft ein hybrides Konstrukt aus langfristigen Verpflichtungen und kurzfristigeren Auslastungsannahmen. Der Bericht beschreibt, wie CoreWeave Chips wie jene von NVIDIA und andere KI-Bausteine einkauft, dann Kapazitäten in bestehenden Rechenzentrumsstrukturen für 15 Jahre oder länger anmietet und anschließend die Rechenzeit an Kunden wie Meta, Microsoft oder OpenAI weitervermietet. Entscheidend ist die „Mismatch“-Problematik: Das Unternehmen trägt Kosten auf beiden Seiten – es muss die Infrastruktur bezahlen, bevor die Mieter wirklich planbar sind, und es bleibt länger vertraglich gebunden, als Kunden typischerweise Kapazitäten in gleicher Geschwindigkeit benötigen oder verlängern. Genau diese Lücke zwischen Verpflichtungsdauer und tatsächlicher Nachfrage macht die Finanzierung empfindlich, sobald Projekte verzögert werden oder Kunden ihre Laufzeiten ändern.
Während CoreWeave unter stärkerem Druck steht, zeigen sich Unterschiede im Marktverhalten gegenüber großen „Hyperscalern“ wie Meta und Alphabet. Laut Bericht verlangen Anleger bei deren neueren Schuldtiteln nur moderat höhere Zinsen, obwohl auch diese Akteure weiter stark fremdfinanziert investieren. Die Begründung ist naheliegend: Die Zahlungsfähigkeit und die Marktmacht dieser Plattformen senken den wahrgenommenen Ausfallhebel. Trotzdem verkaufen Investoren auch hier teilweise auslaufende oder bereits begebene Papiere, allerdings mit weniger dramatischen Kursrückgängen als im CoreWeave-Fall. Parallel wird ein Umfeld adressiert, in dem die Federal Reserve die Zinsen zur Inflationsbekämpfung angehoben hat – höhere Zinskosten wirken wie ein Belastungstest auf jede auf Kredit basierende Ausbaukurve.
Zusätzlich verschiebt sich die Risikopreisbildung über „Spreads“ und Absicherungsmechanismen. Der Bericht ordnet ein, dass die zusätzliche Rendite, die Anleger für riskantere KI-Kreditrisiken verlangen, laut Barclays innerhalb von sechs Monaten um mehr als 50 % gestiegen ist. Auch der Markt für Kreditversicherungen reagiert: Für SoftBank wird genannt, dass die Kosten, Verluste bei dessen KI-Schulden abzusichern, deutlich angezogen haben – von unter 27.000 US-Dollar pro 1 Million US-Dollar Schuld zu mittlerweile über 40.000 US-Dollar. Diese Zahlen sind weniger ein Urteil über das Zukunftsversprechen der KI als vielmehr ein Preis dafür, dass Unsicherheit über Zeitpläne, Genehmigungen und Erlösrealisierung heute teurer eingekauft wird.
Bei Oracle wird der Bericht besonders deutlich, wie stark Genehmigungs- und Energiethemen die Finanzierungslogik durchschlagen können. Oracle habe sich laut Quelle mit 38 Milliarden US-Dollar an Bankkrediten eingedeckt, um unter anderem Rechenzentrumskapazitäten in Texas und in Wisconsin aufzubauen, wobei ein Projektkomplex („Project Lighthouse“) für eine Inbetriebnahme bis 2028 geplant war. Danach verschieben sich Hürden durch lokale Regelwerke bis hin zu Anforderungen an die Strominfrastruktur; Aterio wird mit der Einschätzung zitiert, dass ein Start vor 2029 weniger wahrscheinlich sei. Gerade wenn ein Großteil der Schulden kurz vor einem realen Betriebsstart fällig wird, reicht eine Verzögerung von wenigen Jahren, um die Refinanzierungsfähigkeit der Finanzierungskette anzugreifen.
Damit stellt sich die übergeordnete Frage, ob die „schwachen Glieder“ nur einzelne Geschäftsmodelle betreffen oder ob der gesamte KI-Bau- und Investitionsmotor an Belastungsgrenzen stößt. Der Bericht beschreibt zudem, dass die Finanzierungsspirale breite Kreise erfasst hat: Viele Investmentgesellschaften, Versicherer, Private-Equity-Fonds und auch einzelne Investoren hätten sich KI-nahe Anleihe- und Kreditstrukturen zugelegt. Wenn nun die Spread-Bilanz kippt, kann das zweierlei auslösen: Einmal entstehen kurzfristige Verluste für Bestandsinvestoren, zum anderen müssen betroffene Unternehmen bei künftigen Kreditaufnahmen höhere Zinsen zahlen. Für das Ökosystem bedeutet das vor allem eines: Projektplanung, Vertragsmodelle und die Geschwindigkeit, mit der Genehmigungen und Netzanschlüsse tatsächlich in Betrieb gehen, werden zum zentralen Erfolgsfaktor – nicht nur die Modellqualität der KI.
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