Das Schwierigste an der Finanzierung des KI-Ausbaus ist der erste Schritt

Diese Lesart bleibt an der Oberfläche, denn sie beschreibt die Richtung der Geldflüsse, ohne zu fragen, was diese Flüsse bewirken.

Das Problem, das niemand allein lösen kann

Spitzen-KI-Kapazität hat ein Abfolgeproblem. Chips lassen sich nicht in großem Maßstab fertigen, solange kein verbindlicher Abnehmer feststeht, der Abnehmer verpflichtet sich erst, wenn Chips und Strom gesichert sind, das Rechenzentrum entsteht nur mit einem kreditwürdigen Mieter, und dessen Kreditwürdigkeit beruht auf Erträgen, die erst mit der laufenden Kapazität entstehen. Jeder wartet auf den ersten Schritt des anderen, und den gewöhnlichen Kapitalmärkten überlassen, erzeugt diese Blockade Verzögerung statt Auflösung.

Zirkuläre Geschäfte durchbrechen sie, indem die Beteiligten den ersten Schritt des jeweils anderen absichern. Aus buchhalterischer Sicht wirkt es, als jage das Geld sich selbst. Als industrielle Organisation gelesen, ist es ein Konsortium entlang der Wertschöpfungskette.

Warum eine Bank ablehnen würde

Die Alternative zur ökosysteminternen Finanzierung ist langsamerer und teurerer Bankkredit, und häufig gar keiner.

Ein Kreditausschuss verfügt weder über Erfahrungswerte mit dem Geschäftsmodell noch über Einblick in Nvidias Auftragsbuch. Ein drei Jahre alter KI-Beschleuniger hat keinen belastbaren Restwertmarkt, was die Besicherung nahezu unmöglich macht. Und das Wettbewerbsfenster misst sich in Monaten, nicht in Syndizierungsquartalen. Angesichts dessen tun die Beteiligten das Rationale und nutzen die eigene Bilanz, statt einen Aufschlag an Intermediäre zu zahlen, die den Vermögenswert deutlich schlechter verstehen als sie selbst.

Der übergangene Präzedenzfall

Kritiker greifen verlässlich zu Lucent und Nortel, den Warnfällen aus dem Dotcom-Crash. Die Geschichte der Technologiefinanzierung kennt jedoch mehr Belege dafür, dass Lieferantenfinanzierung Adoptionsprobleme löst, als dafür, dass sie scheitert.

2012 sammelte ASML bei Intel, TSMC und Samsung 3,85 Milliarden Euro Eigenkapital sowie 1,38 Milliarden Euro an Forschungszusagen ein, um die EUV-Lithografie zu finanzieren. Keine einzelne Partei hätte EUV allein stemmen können, also kapitalisierten die Kunden ihren eigenen Lieferanten. Diese Technologie ist heute die Grundlage jedes hochmodernen Chips in der Produktion, einschließlich der Beschleuniger im Zentrum dieser Debatte.

Wo der ehrliche Zweifel sitzt

Wer diese Strukturen verteidigt, muss offen benennen, was sich gerade verändert.

Die größten Beteiligten, Nvidia, Alphabet, Microsoft und Amazon, finanzieren ihre Verpflichtungen bislang weitgehend aus dem operativen Cashflow. An den Rändern des Netzwerks sieht es anders aus: OpenAI schreibt Verluste, SoftBank hat einen der größten Überbrückungskredite Asiens gezeichnet, und Oracle wurde im Juli von S&P auf BBB- herabgestuft.

Der Anteil kreditfinanzierter Investitionsausgaben der Hyperscaler stieg von rund 9 Prozent im Geschäftsjahr 2024 auf etwa 32 Prozent bis Mitte 2026, und im dritten Quartal 2026 dürften die Investitionsausgaben den operativen Cashflow erstmals übersteigen. Der Finanzierungsmix, und nicht die Form des Diagramms, entscheidet diese Frage.

Drei zu prüfende Bedingungen

Die Struktur trägt nur, wenn drei Dinge zutreffen, und jedes davon ist messbar.

Die Verschuldung an den Rändern muss durch den Cashflow der zentralen Knotenpunkte abgesichert bleiben, denn die Konstruktion kippt in dem Moment, in dem Garantien selbst mit Schulden finanziert werden. Die Anreize müssen ehrlich bleiben, was bedeutet, dass Garantien und außerbilanzielle Verpflichtungen ebenso ernsthaft ausgewiesen werden wie Schulden, die bereits in den Büchern stehen. Und echte Endnachfrage muss von außerhalb des Kreises entstehen, belegt durch zahlende Kunden ohne Verbindung zum Netzwerk und durch Umsätze der KI-Firmen von Abnehmern, die niemand im Kreis finanziert hat.

Beim dritten Punkt ist die bisherige Evidenz ermutigend. Hunderte Millionen Menschen nutzen diese Dienste, und der Marktanteil des Pioniers ist von nahezu vollständig auf unter die Hälfte gefallen, weil Gemini und Claude Boden gutgemacht haben. Eine künstlich gestützte Nachfrage verhält sich anders; Nutzer wandern nicht ab, wenn ein Konkurrent schlicht besser ist.

Was das für ein Portfolio bedeutet

Für Anleger folgt daraus eine praktische Konsequenz, die mit der Stichhaltigkeit des Arguments wenig zu tun hat.

Ein breiter KI- oder Halbleiterfonds wirkt gut diversifiziert. Viele seiner Positionen hängen inzwischen von derselben kleinen Gruppe von Gegenparteien ab, sodass ein Straucheln einer dieser Gegenparteien das gesamte verbundene Geflecht trifft und ein scheinbar gestreutes Portfolio gemeinsam fallen kann. Dieses geteilte Risiko verdient kleinere Positionen, als ein Standardindex nahelegt, und es ist genau jene Konzentration, die ein Index nie anzeigen wird.

Zur vollständigen Kolumne

Die Kolumne erschien in der Reihe 360° Finanzen auf finanzen.ch: https://www.finanzen.ch/nachrichten/aktien/zirkulare-ki-finanzierung-loest-das-koordinationsproblem-1036497614

^Quellen

^{Dr. Miró Mitev, «Zirkuläre KI-Finanzierung löst das Koordinationsproblem», Kolumne 360° Finanzen, finanzen.ch, 27. August 2026. Transaktionszahlen gemäß Bloomberg-Berichterstattung. ASML Holding NV, Customer Co-Investment Programm, 2012.}

^{Wichtige Hinweise (Disclaimer)}

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