Blackstone will weitere 36 Milliarden Dollar auf Anthropic setzen! Die „Securitisierung“ der KI-Rechenleistung boomt, aber wer zahlt für potenzielle Kredit-Ausfälle?

Nach Informationen von Zhitong Finance APP hat der Wall-Street-Gigant für Private Equity und alternative Vermögensverwaltung Blackstone bereits erste Gespräche mit Investoren aufgenommen, um das Marktinteresse an einer zweiten großvolumigen, AI-bezogenen Fremdfinanzierung auszuloten. Diese soll die Finanzierung der Nutzung von Alphabet-Tochterfirma Google TPU-Rechenchips durch den AI-Anwendungsführer Anthropic ermöglichen.

Medien berichten unter Berufung auf informierte Kreise, dass eines der vorläufigen Modelle darauf abzielt, mindestens 36 Milliarden US-Dollar Fremdkapital zu beschaffen. Die Größe der Finanzierung, die Struktur des Geschäfts und selbst die Frage, ob Blackstone die Finanzierung leiten wird, sind laut den Informanten derzeit noch Gegenstand von Verhandlungen und können sich ändern. Da sie nicht autorisiert sind, öffentlich Stellung zu nehmen, wünschen diese Quellen Anonymität.

Solche großvolumigen AI-Finanzierungen stärken zunächst die Planbarkeit der Auftragslage in der Rechenleistungswertschöpfungskette und erst in zweiter Linie das Risiko einer AI-Blase und liquiditätsseitige Gefahren. Die von Blackstone diskutierte zweite Finanzierung von mindestens 36 Milliarden US-Dollar, kombiniert mit dem bereits abgeschlossenen ersten AI XPV-Deal von Apollo und Blackstone über 35 Milliarden US-Dollar, ist im Wesentlichen darauf ausgelegt, einen Teil der zukünftigen Claude-Einnahmen von Anthropic vorzeitig in heutige Aufträge für Google TPU AI-Rechencluster, optische Kommunikations- und Interconnect-Infrastruktur, CPU- und Netzwerk-Hardware und Speicherbausteine wie HBM/DRAM/NAND sowie Strominfrastruktur umzuwandeln.

Die erste Finanzierungsrunde der AI XPV-Plattform entspricht mehr als 1GW Rechenleistung und soll bis 2028 die Installation von über 20GW unterstützen; das bedeutet, dass Chip-Bestellungen nicht mehr ausschließlich von den jeweiligen Cashflows der AI-Labore abhängen, sondern mittels SPV, langen Leasingverträgen und Krediten von Lieferanten „kapitalmarktfähig“ werden. Kurzfristig wird dadurch die Visibilität und Planbarkeit von Aufträgen bei Broadcoms AI-Rechenkette, dem Google TPU-Ökosystem, Netzwerkausrüstern, Energie- und Kernhardwarelieferanten für Datenzentren deutlich verlängert.

Das Risiko besteht darin, dass finanztechnische Konstrukte das Ausfallrisiko nicht eliminieren, sondern es vom AI-Labor auf die SPV-Gläubiger, Chip-Lieferanten, Cloud-Anbieter und deren Bürgen verlagern. Diese AI-Hausse muss nicht zwangsläufig enden, doch das preisgebende Zentrum verschiebt sich von der technischen Durchdringung hin zur Frage, ob die Kreditkette von echtem Cashflow getragen wird. Castle Securities schätzt, dass die AI-Chip-Schuldenfinanzierung bis 2028 einen Umfang von über 500 Milliarden US-Dollar erreichen könnte – ein Risiko, das als „aufgestaute Kredithebelgefahr“ von Analysten angemessen beschrieben wird.

Der nächste Rekord im AI-Finanzierungswettlauf: Blackstone will mindestens 36 Milliarden US-Dollar beschaffen, Anthropic setzt auf Google TPU-Chips für Rechenleistungen

Wird dieses Geschäft in etwa der angekündigten Größe umgesetzt, übersteigt es die 35 Milliarden US-Dollar, die Apollo Global Management – ein weiterer Wall-Street-Vermögensverwalter – und Blackstone vor etwa zwei Monaten für Anthropic zur Miete exklusiver Google-AI-Chips arrangiert haben. Es handelt sich dabei um eine der größten Kredittransaktionen im privaten Kreditmarkt der Geschichte.

Blackstone, Apollo, Anthropic und Google lehnten eine Stellungnahme ab.

Während Silicon Valley im Wettlauf um den Aufbau von künstlicher Intelligenz-Infrastruktur steht, schließen die Marktführer untereinander komplex strukturierte, oft zyklische Finanzierungsgeschäfte ab, um den Zugang zu Rechenleistung zu sichern. Google war einer der frühesten Investoren bei Anthropic, kaufte mehrfach Unternehmensanteile und übernimmt zunehmend Garantien für Anthropic beim Aufbau großskaliger Datenzentren.

Diese potenzielle neue Finanzierung kommt unmittelbar nach der geheimen Einreichung von Anthropics Börsengang-Antrag in den USA. Die Gesellschaft will vor Konkurrent OpenAI an den öffentlichen Markt gehen. Entwicklerin der Claude AI-Großmodelle, plant Anthropic mithilfe früherer AI-Finanzierung und mit Unterstützung von Google, leistungsfähige Rechenchips in fünf Datenzentren zu mieten.

Weltweit nutzen Technologieunternehmen sämtliche Bereiche des Kreditmarktes, um den beispiellosen Kapitalbedarf für künstliche Intelligenz zu decken. Dies zwingt die Wall-Street-Vermögensverwalter dazu, gemeinsam neue Schuldstrukturen zu entwerfen, die dem Expansionstempo der Branche gerecht werden. Da die Märkte befürchten, dass AI-Investitionen nicht die erhofften Renditen bringen, müssen einige Firmen bei neuen Verschuldungen hohe basale Renditeaufschläge zahlen.

Broadcom, Apollo und Blackstone gründeten dieses Jahr die „AI XPV Platform“ als Partnerschaft, um führende AI-Technologieunternehmen wie Anthropic bei der Finanzierung von AI-Infrastruktur zu unterstützen. Die vor zwei Monaten abgeschlossene 35 Milliarden US-Dollar schwere AI-bezogene Schuldtransaktion war die erste über dieses Plattformmodell.

Broadcom übernimmt dabei die Nachranggarantie für den größten Anteil der Senior Debt. Medien berichteten, dass Morgan Stanley Broadcom beraten und bei der Transaktionsstrukturierung geholfen habe. Broadcom hat eine Nachfrage nach Stellungnahme nicht beantwortet.

Wall Street startet die „Verbriefung von Rechenleistung“: Anthropic und Meta realisieren einen Teil künftiger Nachfrage vorzeitig, der AI-Bullenmarkt steigt in die Kredithebel-Phase ein

Die umgesetzten 35 Milliarden US-Dollar aus dem AI-XPV-Deal werden zur Unterstützung der Rechenleistungsexpansion von Anthropic von über 1GW genutzt, während die von Blackstone diskutierte zweite Finanzierung eine Mindestgröße von 36 Milliarden US-Dollar haben soll. Die neue, angedachte Finanzierungsrunde von etwa 36 Milliarden US-Dollar, zusammen mit den bereits platzierten 35 Milliarden US-Dollar, transformiert einen Teil der künftigen starken Anthropic-Einnahmen in aktuelle TPU- und Datenzentrum-Aufträge; die Plattform unterstützt in der ersten Runde mehr als 1GW Rechenleistung und zielt auf die weltweite Installation von über 20GW AI-Infrastruktur.

Das bedeutet, dass Chip-Bestellungen nicht mehr nur durch den aktuellen Cashflow der AI-Labore gedeckt werden, sondern von Wall-Street-Vermögensverwaltern durch SPV, langfristige Mietverträge und Lieferantenkredite „kapitalmarktfähig“ gemacht werden können. Kurzfristig gewinnen so Broadcoms AI-Leistungskette, das Google TPU-Ökosystem, Netzwerktechnik, Energie- und Datenzentrum-Kernhardwarelieferanten deutlich an Auftragsvisibilität.

Das Risiko liegt darin, dass Finanzengineering das Ausfallrisiko nicht eliminiert, sondern lediglich von der Bilanz der AI-Labore auf SPV-Gläubiger, Chip-Lieferanten, Cloud-Plattformen und deren Bürgen verlagert. Die Anthropic-Finanzierungsstruktur besteht darin, dass das SPV Google-TPU-Chips kauft und an Anthropic vermietet, wobei die größte Senior Debt-Anteil von Broadcom mit Differenz- oder Restwertgarantie abgesichert ist. Dadurch kann der Kernschulden-Bereich von etwa 25 Milliarden US-Dollar zu einer Rendite von ca. 5,75% begeben werden; die unbesicherte Nachrangschuld hat ca. 8,5% Rendite. Das führt zu einem klassischen „Lieferantenfinanzierungs-Kreislauf“: Chip-Hersteller ermöglichen durch Kreditgarantien den Einkauf durch Kunden, daraus entstehen neue Aufträge, die wiederum als Umsatz- und Bewertungsgrundlage für die Chip-Hersteller dienen. Sinkt jedoch das Wachstum von Anthropics Umsatz, die Auslastung der Rechenleistung oder die IPO-Finanzierung bleibt hinter den Erwartungen zurück, wird das Risiko über die „Mietzahlungen – SPV-Schulden-Rückzahlung – Chip-Restwert – Lieferanten-Bürgschaft“-Kette rückwärts weitergeleitet.

Die Muttergesellschaft von Facebook, Meta, zeigt, dass diese außerbilanziellen Kapitalzusagen zur Kernfinanzierungsstrategie von Tech-Giganten geworden sind. Bis Ende Juni 2026 hat Meta noch laufende, nicht als Mietverbindlichkeit in der Bilanz erfasste Zusagen in Höhe von 278,99 Milliarden US-Dollar, eine erhebliche Steigerung gegenüber früheren Quartalen; im Juli wurde ein weiteres Datenzentrum-Mietabkommen im Wert von etwa 68 Milliarden US-Dollar mit 18-20 Jahren Laufzeit unterzeichnet. Zudem bestehen 349,31 Milliarden US-Dollar nicht stornierbarer Vertragszusagen und bis zu 14,72 Milliarden US-Dollar potenzieller Cloud-Kapazitäts-Verpflichtungen.

Meta hat die Investitionsausgaben für 2026 gerade auf 130 bis 145 Milliarden US-Dollar erhöht. Streng genommen sind diese großen AI-Finanzierungen und Schuldprojekte keine „versteckten Schulden“ im traditionellen Sinne, doch wirtschaftlich sind sie langfristige, fixe Zahlungszusagen: Nach Inbetriebnahme werden die Mietverbindlichkeiten schrittweise in den Bilanzberichten auftauchen – die Cashflow-Belastung jedoch wurde bereits durch den Vertrag festgelegt.

Castle Securities schätzt, dass allein für die Beschaffung von AI-Chips bis zum Jahr 2028 neue Anleihen im Umfang von über 500 Milliarden US-Dollar begeben werden, mehr als 5% des US-Investment-Grade-Bond-Index zu diesem Zeitpunkt. Die Emission könnte allein im Jahr 2028 über 250 Milliarden US-Dollar erreichen, mit überwiegend Laufzeiten von nur drei bis fünf Jahren, passend zur kurzen wirtschaftlichen Lebensdauer von Chips. Das eigentliche Risiko besteht nicht nur in „zu viel Schulden“, sondern im Laufzeit-Mismatch zwischen kurzlaufender Verschuldung, schnell abschreibenden Vermögenswerten und langfristig hochunsicheren AI-Einnahmen: Bleiben die Zinsen hoch, sinken die Modell-Inferenzpreise, führen neue Chiparchitekturen zu Wertverlust alter Geräte oder verlangen Kreditmärkte höhere Prämiensätze, können vor 2028 viele Projekte gleichzeitig an eine Refinanzierungs-Klippe geraten. Das könnte die Allokation von Technologie-, Medien- und Kommunikationsanleihen beeinträchtigen und zu einer Ausweitung der Kreditspreads sowie einer Einschränkung der Liquidität im privaten Kreditmarkt führen.

Daher raten erfahrene Wall-Street-Analysten, die „finanzierten Bestellungen“ von „Endkundennachfrage nach Cashflow“ im Investmentansatz zu trennen: Vorrang sollten Supplier mit breiter Kundenbasis, reichlich Net-Cash, vorab bezahlten oder unwiderruflichen Aufträgen und nachhaltiger Free-Cashflow-Generierung haben. Projekte, die auf SPV, Lieferantengarantie, Recycling-Investments und einzelne AI-Labor-Mietrückzahlungen angewiesen sind, sollten mit höheren Risikoabschlägen bewertet und genau auf Kreditspreads, CDS, wagenangepasste Verschuldungsgraden, Chip-Restwert und Rechenleistungsnutzung überwacht werden. Die AI-Hausse muss nicht zwangsläufig brechen, aber das Preiszentrum wandelt sich von technischer Durchdringung hin zur Frage, ob die Kreditkette von echtem Cashflow getragen wird.