SILICON VALLEY / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Nachfrage nach leistungsstarker KI-Infrastruktur treibt Startups dazu, Milliardenkredite aufzunehmen, um NVIDIA-GPUs zu erwerben.

Die rasante Entwicklung im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) hat zu einem intensiven Wettbewerb um die besten technischen Ressourcen geführt. Startups wie Crusoe Energy Systems stehen an der Spitze dieser Bewegung und haben kürzlich eine Kreditlinie in Höhe von 750 Millionen US-Dollar von Brookfield Asset Management gesichert, um ihre Rechenzentren auszubauen und mehr GPUs von NVIDIA zu erwerben. Diese Entwicklung spiegelt einen breiteren Trend in der Risikofinanzierung wider, bei dem KI- und Machine-Learning-Startups einen erheblichen Anteil an den insgesamt 30 Milliarden US-Dollar an Risikokapital in den USA und Europa erhalten haben.

Ein wesentlicher Faktor, der diesen Trend antreibt, sind die steigenden Kosten für Rechenleistung und die hohen Bewertungen in der Frühphase von KI-Startups. Laut Branchenberichten gibt es viele Unternehmen, die mit großen Seed-Runden starten, aber dann Schwierigkeiten haben, die Erwartungen der Risikokapitalgeber zu erfüllen, was zu einem Rückgang der Bewertungen in der Series-A-Phase führt. Diese Startups greifen daher zunehmend auf Risikokredite zurück, um ihre Wachstumsziele zu erreichen und die hohen Infrastrukturkosten zu decken.

Die Kosten für Rechenleistung sind vergleichbar mit den steigenden Benzinpreisen, da sie kontinuierlich steigen. Dies ist ein zentraler Punkt in den Gesprächen über Risikokredite, wie Experten berichten. Die Daten zeigen, dass der mittlere Vorab-Wert für KI-Startups in diesem Jahr auf 25 Millionen US-Dollar gestiegen ist, verglichen mit 15 Millionen US-Dollar im Jahr 2024.

Mehrere KI-Infrastruktur-Startups haben kürzlich bedeutende Risikokreditgeschäfte abgeschlossen, um Hochleistungschips zu erwerben. Lambda Labs hat ein spezielles Finanzierungsvehikel in Höhe von 500 Millionen US-Dollar aufgebracht, das durch bereits im Besitz befindliche GPUs besichert ist, um seinen Chipbestand zu erweitern. Der GPU-Cloud-Anbieter CoreWeave, der kürzlich an die Börse gegangen ist, hat 2,3 Milliarden US-Dollar an Schulden mit ähnlichen Bedingungen aufgenommen, wie aus der Branche zu erfahren ist.

Die Lebensdauer dieser Chips ist ein entscheidender Faktor für die Finanzierungsentscheidungen. Wenn die Chips eine Nutzungsdauer von zehn oder sogar sieben Jahren haben, macht dies Sinn, aber bei nur zwei Jahren wird es zu einer schwierigeren Angelegenheit, wie Experten anmerken. Die Gesamtvergabe von Risikokrediten erreichte im Jahr 2024 53,3 Milliarden US-Dollar, was einem Anstieg von 94,5 % gegenüber 2023 entspricht. Dieses Wachstum wurde hauptsächlich durch spätere Startups angetrieben, die ihre Bewertungen angesichts stagnierender VC-Runden bewahren wollten.

Im Jahr 2025 treibt die KI die nächste Welle der Nachfrage nach Risikokrediten an, die sich nun auch auf Unternehmen in der Frühphase erstreckt. Diese Entwicklung zeigt, wie wichtig es für Startups ist, ihre Finanzierungsstrategien anzupassen, um in einem zunehmend wettbewerbsintensiven Markt erfolgreich zu sein.

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KI-Startups setzen auf Milliardenkredite für NVIDIA-GPUs
KI-Startups setzen auf Milliardenkredite für NVIDIA-GPUs (Foto: DALL-E, IT BOLTWISE)



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