TOKIO / LONDON (IT BOLTWISE) – SoftBank verbucht im zweiten Geschäftsquartal per Ende September einen Verlust von 1,12 Billionen Yen. Haupttreiber sind Abschreibungen von 3,7 Milliarden US-Dollar auf ein US-Rechenzentrumsprojekt sowie Kursrutsche bei Chip- und E-Commerce-Beteiligungen. Die Softbank-Aktie ist seit ihrem Juni-Rekordhoch um fast 60 Prozent gefallen. Anleger blicken zunehmend skeptisch auf die hohen Kosten, die der Ausbau der Künstlichen Intelligenz erfordert.
SoftBank sorgt mit harten Quartalszahlen für einen Stimmungsumschwung in einem Marktsegment, das seit Monaten vor allem eines zeigt: Finanzierung wird teurer, und Bewertungsphantasien lassen sich nicht mehr so leicht in stabile Unternehmensgewinne übersetzen. Für das zweite Geschäftsquartal per Ende September weist der Tech-Investor unter dem Strich einen Verlust von 1,12 Billionen Yen aus (rund 6,3 Mrd Euro). Damit rutscht SoftBank laut Mitteilung zum ersten Mal seit fast zwei Jahren in die roten Zahlen und verfehlt die Erwartungen von Analysten deutlich. Gleichzeitig zeigt der Blick auf die Erlösseite, dass die Bremse nicht bei der Umsatzentwicklung greift: Der Umsatz stieg im Quartal um fast 16 Prozent auf 2,22 Billionen Yen.
Technisch betrachtet verschiebt sich mit solchen Zahlen allerdings weniger die Frage „Wie viel wird umgesetzt?“, sondern eher „Wie stark bindet der Weg dorthin Kapital und Risiko?“. SoftBank leidet vor allem unter einem schmerzlichen Kursrutsch bei Chipkonzernen wie Intel und Arm sowie beim koreanischen E-Commerce-Giganten Coupang. Das wirkt sich nicht nur auf das laufende Ergebnis aus, sondern schlägt direkt auf Bewertungslogiken durch, die Investoren häufig über mehrere Quartale hinweg einpreisen. Entsprechend stark reagiert auch die eigene Aktie: Seit dem Rekordhoch im Juni ist sie um fast 60 Prozent gefallen, auch wenn das Papier im bisherigen Jahresverlauf noch leicht im Plus bleibt.
Der Kostendruck bekommt in der Berichterstattung eine klare Adresse: die Finanzierung des Ausbaus von Künstlicher Intelligenz. Die Sorge der Anleger richtet sich auf hohe Kapitalaufwendungen, also auf die Frage, wie schnell sich Investitionen in Rechenleistung, Infrastruktur und Betrieb amortisieren lassen. Seit dem Wahlerfolg der Demokraten bei den US-Zwischenwahlen haben sich diese Sorgen weiter verstärkt. In so einem Umfeld werden selbst Projekte, die technisch geplant sind, wirtschaftlich plötzlich „unter Zeitdruck“ gesetzt, weil Marktteilnehmer Ausgaben strenger prüfen und Kapitalrotation schneller stattfindet.
Konkreter wird der Belastungsfaktor durch eine Abschreibung, die in der Zahl für das Quartal eine sichtbare Wirkung entfaltet: SoftBank meldete eine Abschreibung von 3,7 Milliarden US-Dollar (rund 3,3 Mrd Euro) auf ein Rechenzentrumsprojekt in den USA. Solche Wertberichtigungen sind aus unternehmerischer Sicht häufig der Moment, in dem Planannahmen – etwa zu Auslastung, Mietmodellen, Partnern oder erwarteten Kapazitätsverläufen – wirtschaftlich nicht mehr in die aktuelle Bewertung passen. Für Anleger ist das ein Signal, dass der Umbau hin zu KI-gestützter Infrastruktur zwar weiterläuft, aber nicht automatisch jede einzelne Projektlinie die erwartete Rendite liefert.
Auch der Kapitalmarkt betrachtet SoftBank dabei nicht isoliert, sondern als eine Art Stimmungsbarometer für den KI-Sektor. Der Tech-Investor gilt unter anderem wegen seines 13-prozentigen Anteils am ChatGPT-Entwickler OpenAI als Gradmesser für die Stimmung im KI-Ökosystem. Wenn in der Wertentwicklung großer Beteiligungen gleichzeitig negative Marktsignale auftauchen, entsteht ein zweiter Effekt: Portfolio-Unternehmen geraten in eine Art „Bewertungsnachlauf“, bei dem Investoren Risikoprämien neu justieren. Das ist auch deshalb relevant, weil SoftBank nicht nur Beteiligungen hält, sondern in Zeiten hoher KI-Ausgaben besonders stark mit der Frage verknüpft ist, wie schnell sich Erwartungen in belastbare Geschäftsmodelle übersetzen lassen.
Historisch betrachtet wurden KI-Investitionen in mehreren Wellen zunächst eher durch Technologie-Storys getragen und weniger durch kurzfristige Kosten-Nutzen-Rechnungen. In den letzten Jahren verschob sich der Schwerpunkt jedoch stärker Richtung Infrastructure-as-a-Service, Rechenzentrumsplanung und Skalierungsfaktoren wie Stromversorgung, Hardware-Verfügbarkeit und Betriebskosten. Genau diese Parameter werden in Wachstumsphasen oft als „durchwinken“ betrachtet, bis ein Marktumfeld diese Annahmen hinterfragt. Sobald dann Abschreibungen sichtbar werden, rückt der Fokus von der reinen Modell-Performance auf die gesamte Wertschöpfungskette von der Chip-Ebene bis zum Betrieb der Rechenzentren.
Für Unternehmen und Entscheider in der KI-Entwicklung folgt daraus vor allem eine praktische Leitfrage: Wie robust ist die eigene Infrastruktur- und Budgetplanung gegen Bewertungsschwankungen bei Beteiligungen und gegen veränderte Finanzierungsbedingungen? SoftBanks Zahlen zeigen, dass selbst bei steigenden Umsätzen die Kapitalbindung und das Risiko in Infrastrukturprojekten einen Ergebnisdruck erzeugen können. Daneben deutet der starke Rückgang der Aktie darauf hin, dass der Markt gerade weniger Toleranz für „Hoffnungsrenditen“ hat. Wer KI-Workloads plant, muss deshalb nicht nur die technologische Machbarkeit, sondern ebenso Laufzeiten, Abschreibungslogik, Betriebsszenarien und Exit-Pfade in den Planungsprozess aufnehmen.
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