Die KI-Infrastruktur könnte bis zu 5,5 Billionen US-Dollar „verschlingen“ – JPMorgan: Der Anleihemarkt ist in der Lage, die Emissionswelle zu verkraften, und Tech-Giganten können weiterhin Hebel einsetzen.

Nach Informationen von German Finance News APP sorgen die Technologie-Giganten mit einer Welle von Anleiheemissionen zur Errichtung von AI-Rechenzentren dafür, dass am Markt Sorgen über die Fähigkeit des US-Marktes für Investment-Grade-Anleihen entstehen, die wachsende Schuldenversorgung zu bewältigen. Stephanie Aliaga, globale Marktstrategin bei J.P. Morgan Asset Management, vertritt jedoch die Meinung, dass die Super-Cloud-Computing-Konzerne derzeit eine niedrige Verschuldung aufweisen und die starke Nachfrage nach AI-Rechenleistung auch die zukünftigen Cashflows unterstützt. Deshalb sieht sie den Anleihemarkt vollkommen in der Lage, die neuen Emissionen aufzunehmen. J.P. Morgan schätzt, dass die sechs größten Super-Cloud-Anbieter sogar zusätzlich rund 1,5 Billionen US-Dollar Schulden aufnehmen könnten, ohne ihre finanzielle Lage spürbar zu belasten.

Aktuell machen die Anleihen der sechs größten Super-Cloud-Computing-Unternehmen bereits etwa 5% des US-Investment-Grade-Anleiheindex aus, doppelt so viel wie vor zwei Jahren. Mit der fortlaufenden Ausweitung der AI-Infrastrukturinvestitionen steigt die Einflussnahme dieser Technologiekonzerne auf die globalen Anleihemärkte rapide.

Aliaga äußerte am Dienstag in einem Interview: „Wir gehen davon aus, dass sie weiterhin Anleihen ausgeben werden.“

Der Anteil der Anleihen der sechs größten AI-Giganten hat sich in zwei Jahren verdoppelt – sie können weiterhin 1,5 Billionen US-Dollar aufnehmen

Die Errichtung von AI-Rechenzentren erfordert erhebliche Investitionen, weshalb Technologieunternehmen vermehrt über den Anleihemarkt langfristige Finanzierung organisieren. Die sechs größten Super-Cloud-Anbieter machen aktuell etwa 5% des US-Investment-Grade-Anleiheindex aus – doppelt so viel wie vor zwei Jahren. Das rasante Wachstum des Anleiheangebots lässt manche Investoren befürchten, dass Tech-Firmen den Investment-Grade-Anleihemarkt zunehmend mit Angebot überfluten könnten.

J.P. Morgan Asset Management ist allerdings der Ansicht, dass deren Bilanz noch ausreichend Expansionspotenzial bietet. Aliaga betont, dass die Verschuldungsquote der sechs größten Super-Cloud-Anbieter immer noch deutlich niedriger ist als im gesamten Investment-Grade-Anleihemarkt. Laut J.P. Morgan könnten diese Unternehmen relativ problemlos etwa 1,5 Billionen US-Dollar zusätzliche Schulden aufnehmen.

Die Bank erwartet, dass mit dem fortschreitenden Ausbau der AI-Infrastruktur große Technologiekonzerne auch künftig verstärkt den Anleihemarkt zur Finanzierung nutzen werden. Aliaga sagt, Schulden seien nicht grundsätzlich schlecht: Für Super-Cloud-Anbieter, die Rechenzentren mit einer Nutzungsdauer von 5, 10 oder mehr Jahren errichten, könnten Schulden eine besonders attraktive Finanzierungsoption sein.

US-Anleiherenditen steigen auf Höchstwert seit 2008 – Schuldenwelle der Tech-Giganten sorgt für Sorge um zu wenig Käufer

Aliaga äußert diese Einschätzung zu einem Zeitpunkt, da sich der globale Anleihemarkt erheblichen Stress ausgesetzt sieht. Angesichts anhaltender Sorge über die hohe US-Inflation und gestiegener Erwartungen weiterer Zinserhöhungen der Zentralbanken sind die Renditen der US-Staatsanleihen bereits auf den höchsten Stand seit 2008 gestiegen. Parallel zum Boom bei AI-Infrastruktur veranlasst dies große Tech-Unternehmen, noch schneller Investment-Grade-Anleihen auszugeben.

Das gleichzeitige Wachstum des Finanzierungsbedarfs von Staat und Tech-Unternehmen weckt bei Investoren Befürchtungen, ob der Anleihemarkt überhaupt genügend Nachfrage bietet, um die neue Versorgung aufzunehmen.

Aliaga hingegen hält diese Besorgnis für übertrieben. Sie sagt: „Wir gehen davon aus, dass der Markt die neuen Emissionen vollständig aufnehmen kann. Falls es Auswirkungen gibt, könnte dies den AI-Boom sogar nachhaltiger machen.“

Mit anderen Worten: Wenn der Anleihemarkt den Tech-Giganten langfristig und relativ stabil Finanzierung bietet, muss die Errichtung von AI-Rechenzentren nicht allein von den Cashflows der Unternehmen getragen werden – was den aktuellen AI-Investitionszyklus verlängern könnte.

Anthropic hat Verträge für Rechenleistung von über 175 Milliarden Dollar abgeschlossen – Investitionsvolumen für AI-Infrastruktur wächst weiter rasant

AI-Rechenleistung ist derzeit eines der knappsten Güter in der globalen Tech-Branche. Am Beispiel der KI-Firma Anthropic erkennt man die Dimension: Sie hat bereits zugesagt, Cloud-Computing-Rechenleistungsverträge im Wert von über 175 Milliarden US-Dollar zu unterzeichnen – ein Indiz für den enormen Bedarf von AI-Unternehmen an Infrastruktur.

Während große Tech-Unternehmen, AI-Labore und Cloud-Computing-Konzerne um GPU, Server, Speicher, Netzwerke und Rechenzentrumskapazitäten konkurrieren, weitet sich der Kapitalbedarf der gesamten AI-Wertschöpfungskette rasch aus.

Der Finanzierungsbedarf treibt nicht nur die Anleiheemissionen bei Tech-Unternehmen voran, sondern konkurriert auch zunehmend mit der Finanzierung der US-Regierung und anderer staatlicher Emittenten am globalen Markt für festverzinsliche Wertpapiere.

Aliaga ist jedoch der Meinung, dass die AI-Nachfrage selbst eine wichtige Stütze für die Schulden darstellt.

Derzeit decken die operativen Cashflows der Super-Cloud-Anbieter ihre Investitionen in etwa ab. Noch bemerkenswerter: Bei den drei größten Super-Cloud-Anbietern wächst der Auftragsbestand aus Kundenverträgen schneller als die Investitionen.

Aliaga sieht darin ein positives Signal, denn es zeigt, dass die massiven AI-Infrastrukturinvestitionen durch wachsende zukünftige Kundennachfrage gestützt werden – was die Wahrscheinlichkeit steigert, dass diese Projekte letztlich eine Rendite erzielen.

AI-Infrastruktur-Investitionen könnten bis 2030 auf 5,5 Billionen US-Dollar steigen

J.P. Morgan schätzt, dass die weltweiten Investitionen in AI-Infrastruktur bis zum Jahr 2030 eine erstaunliche Gesamtsumme von 5,5 Billionen US-Dollar erreichen könnten. Derart hohe Kapitalbedarfe bedeuten, dass selbst die größten Tech-Unternehmen mit ihrer starken Cashflow-Generierung den gesamten Investitionsbedarf nicht alleine stemmen können.

Aliaga erklärt, dass der eigene Cashflow der Super-Cloud-Anbieter nur einen Teil der Investitionen von 5,5 Billionen US-Dollar decken kann. Deshalb werden Schuldenfinanzierung und andere externe Kapitalquellen künftig eine immer größere Rolle spielen.

Neben dem öffentlichen Anleihemarkt könnten auch private Kredite als alternative Kapitalquelle für die AI-Infrastrukturfinanzierung an Bedeutung gewinnen. Das bedeutet, dass die AI-Investitionswelle künftig zunehmend auch den Anleihe- und Privatkreditmarkt beeinflussen wird – und nicht nur den Tech-Aktienmarkt.

Für Investoren wird die Bewertung der AI-Kapitalausgabenzyklen nicht mehr nur darauf hinauslaufen, wie viel Tech-Unternehmen bereit sind zu investieren – sondern auch, ob die globalen Kapitalmärkte diesen Projekten nachhaltige Finanzierung bieten können.

AI-Kapitalausgaben werden schließlich abflachen – dann könnten Margen und freier Cashflow zulegen

Aliaga erwartet, dass die aktuellen riesigen Investitionen der Super-Cloud-Anbieter nicht dauerhaft so schnell wachsen werden. Sobald die AI-Infrastruktur ausgebaut wurde, wird das Investitionswachstum abflachen. Dann könnten die Margen großer Tech-Unternehmen und deren freier Cashflow entlastet werden.

Sie sagt, dass das Abschwächen der Kapitalausgaben „eine gewisse Entlastung der Margen und des freien Cashflow bringen sollte“. Zumindest in absehbarer Zeit sei das Problem der knappen AI-Rechenleistung aber kaum vollständig zu lösen.

Deshalb könnte die entscheidende Frage in der nächsten Phase des AI-Investitionszyklus nicht mehr sein, ob es Bedarf gibt – sondern wer die Engpässe bei der Rechenleistung zuerst löst und wann die neuen Kapazitäten tatsächlich ans Netz gehen.

Aliaga weist insbesondere darauf hin, dass Engpässe bei Speicherchips die Expansion der AI-Infrastruktur derzeit wesentlich begrenzen. Investoren sollten künftig darauf achten, welche Unternehmen die Beschränkungen bei Speicher und anderen Schlüsselkomponenten zuerst überwinden können und die neue AI-Rechenleistung auf den Markt bringen.