- Technologieunternehmen nutzen zunehmend Kredite, die durch GPUs – die Chips für das Training von LLMs – besichert sind, um KI-Investitionen in Höhe von jährlich hunderten Milliarden Dollar zu finanzieren.
- GPUs und zugehörige Server machen laut Schätzungen der Citigroup 30–40 % der Gesamtkosten von Rechenzentrumsprojekten aus.
- Gängiges Modell: Gründung einer Zweckgesellschaft (SPV), die Hochleistungs-GPUs kauft und diese dann an den Technologiekonzern selbst zurückleast, wodurch Schulden aus der Bilanz ausgelagert werden können.
- Investoren werden durch Renditen im Bereich von „hohen einstelligen bis mittleren zweistelligen Zahlen“ (high single digits to mid-teens) angelockt, die über denen normaler Technologie-Unternehmensanleihen liegen.
- Dieser Trend wurde Ende 2023 von CoreWeave initiiert, als die Nachfrage nach KI-Chips und die Preise sprunghaft anstiegen.
- Apollo kündigte ein Finanzierungspaket in Höhe von 3,5 Milliarden Dollar für den digitalen Infrastrukturfonds von Valor Equity Partners an, um Nvidia GB200-Superchips zu kaufen und an Elon Musks xAI zu vermieten.
- IREN Limited sicherte sich Kreditzusagen in Höhe von 3,6 Milliarden Dollar von Goldman Sachs und JPMorgan für den Kauf von Chips für KI-Verträge mit Microsoft.
- Die Verträge enthalten oft „Hell or High Water“-Klauseln, die den Leasingnehmer verpflichten, die Zahlungen unabhängig von geänderten Bedingungen fortzusetzen, was das Risiko einer schnellen Veraltung der Chips verringert.
- Moody’s hat begonnen, diese Art von Schulden zu bewerten, zieht die Ratings jedoch nach Ende des Leasingvertrags wieder zurück.
- Großes Risiko: Der Lebenszyklus von GPUs könnte kürzer sein als die Amortisationszeit; wenige Jahre alte Chips könnten massiv an Wert verlieren und bei einem Zahlungsausfall schwer wiederzuverkaufen sein. Einige Investoren nennen dies ein „großes Wagnis“.
📌 Technologieunternehmen finanzieren jährlich KI-Investitionen in Milliardenhöhe über GPU-besicherte Kredite. Das verbreitete Modell sieht vor, Chips über SPVs zu kaufen und an Tech-Giganten zurückzuleasen, um Schulden außerhalb der Bilanz zu führen. Deals im Wert von 3,5–3,6 Milliarden Dollar verdeutlichen das enorme Ausmaß des KI-Wettlaufs. Da GPUs jedoch innerhalb von 3 Jahren veralten können und der Zweitmarkt unsicher ist, birgt dieses Modell erhebliche Risiken bei der Bewertung und dem Lebenszyklus der Vermögenswerte für Investoren.
