Finanzierung als neuer KI-Engpass: Was der Schritt von Alphabet zeigt

In der ersten Phase des generativen KI-Booms war die Erfolgsstrategie einfach: den physischen Engpass zu kontrollieren. Der diese Woche angekündigte Plan von Alphabet, 80 Milliarden US-Dollar zu beschaffen, deutet darauf hin, dass die nächste Phase von etwas anderem abhängen könnte – der Fähigkeit, KI-Kapazitäten in großem Maßstab zu finanzieren, ohne die Erträge zu schmälern.

Physische Knappheit hat die KI-Ära bisher geprägt. Unternehmen bemühten sich fieberhaft, sich GPUs, Advanced Packaging, Speicher und Rohbauten für Rechenzentren zu sichern. Da Netzanschlüsse, Stromanlagen und sogar Grundstücke in der Nähe von günstigem Strom Mangelware waren, belohnte der Markt Unternehmen, die direkt im Pfad der fieberhaften Infrastrukturnachfrage standen.

Diese Phase ist nicht vorbei. Aber wir glauben, dass sich der marginale Engpass ändert.

Das knappe Objekt in der KI ist nicht mehr nur eine GPU. Es ist ein finanzierbares Megawatt: eine Einheit an KI-Rechenleistung, gestützt durch Energie, Land, Kühlung, Beschleuniger, Netzwerke und glaubhafte Nachfrage – unterstützt durch eine Kapitalstruktur, die die Bilanz nicht belastet.

Das Google-Signal: Ausdauer, keine Notlage

Als Muttergesellschaft von Google ist Alphabet eines der profitabelsten Unternehmen der Welt. Es verfügt über einen enormen operativen Cashflow, gestützt auf einen dominierenden Vertrieb, eine skalierte Cloud-Plattform und proprietäre Modelle.

Warum hat sich Alphabet also entschieden, externes Eigenkapital aufzunehmen, anstatt auf seine gesunde Bilanz zurückzugreifen? Aus unserer Sicht war dies kein Notsignal. Vielmehr sagt Alphabet im Grunde, dass die Chance zu groß, die Ausgabenkurve zu steil und die Unsicherheit zu hoch ist, um den gesamten KI-Ausbau nur durch internen Cashflow und zusätzliche Schulden allein zu finanzieren.

Im vergangenen Jahrzehnt wurden Mega-Cap-Technologieunternehmen als selbstfinanzierende Maschinen behandelt, die gleichzeitig wachsen, investieren, akquirieren und Kapital zurückgeben konnten. KI stellt das Modell kapitalarmer Unternehmen mit außergewöhnlichen Margen und enormem überschüssigem Cashflow in Frage.

Während die KI-Chance möglicherweise noch softwaregetrieben ist, ist die für den Wettbewerb erforderliche Infrastruktur kapitalintensiv. Unserer Ansicht nach deutet die Kapitalbeschaffung von Alphabet darauf hin, dass sich der KI-Ausbau von einem normalen unternehmerischen Investitionszyklus zu einem echten Kapitalbildungszyklus wandelt.

Warum Berkshire Hathaway wichtig ist

Im Rahmen der Kapitalbeschaffung investiert Berkshire Hathaway 10 Milliarden Dollar in Alphabet. Damit stellt Berkshire Hathaway etwas zur Verfügung, das für die KI-Entwicklung immer knapper wird: geduldiges, langfristiges Kapital.

Die Anbindung an Berkshire Hathaway signalisiert zudem, dass dies nicht bloß eine verwässernde Eigenkapitalemission ist. Berkshire Hathaway hat die wahrgenommenen Kapitalkosten gesenkt und gleichzeitig den Knappheitswert seiner eigenen Bilanz monetarisiert.

Die Form der Finanzierung spielt ebenfalls eine Rolle.

Wenn KI-Infrastruktur wie ein vorhersehbares Versorgungsprojekt wäre, wäre Fremdkapital das offensichtliche Instrument zur Finanzierung verlässlicher zukünftiger Cashflows.

Aber KI ist anders. Während viele ihrer physischen Vermögenswerte langlebig sein mögen, entwickelt sich die Rechnerschicht schnell weiter, und die Technologie kann obsolet werden. Dies schafft ein Missverhältnis zwischen längerfristigen physischen Vermögenswerten und kurzfristigerem Technologierisiko.

Eigenkapitalfinanzierung hilft, Unsicherheit abzufedern

Aktien sind besser geeignet als Anleihen, um mit dieser Art von Unsicherheit umzugehen. Es kann Verzögerungen, eine geringere Auslastung und variable Renditen ohne feste Rückzahlungsverpflichtungen auffangen.

Deshalb halten wir den Einsatz von Eigenkapital und eigenkapitalähnlichem Kapital durch Alphabet für so interessant. Dies deutet darauf hin, dass die KI-Infrastruktur an der Schnittstelle von Technologie, Energie und Infrastruktur angesiedelt ist, mit Elementen eines Venture-Risikos.

Was wird Phase zwei definieren?

Währned Phase eins des KI-Ausbaus durch den Zugang zu Rechenleistung definiert war, glauben wir, dass es in der nächsten Phase um den Zugang zu finanzierbarer Rechenleistung gehen wird.

Physische Engpässe werden nicht verschwinden. Aber steigende Kosten und anhaltende Unsicherheiten schaffen Finanzierungsengpässe, die letztendlich die Bilanz eines Unternehmens belasten. Daher lautet heute die Schlüsselfrage für Investoren, ob Unternehmen Kapazitäten zu akzeptablen Erträgen finanzieren können.

Von Knappheit zu Kapitaleffizienz

Der erste KI-Trade belohnte Knappheit. Aber die nächste Phase könnte Kapitaleffizienz belohnen. Aktienanleger sollten sich zunehmend fragen: Hilft dieses Unternehmen dem KI-Ökosystem, die Kosten für nutzbare Rechenleistung zu senken, indem es Umsatz generiert, die Produktivität steigert oder eine nachhaltigere Wirtschaftlichkeit fördert?

Dies markiert einen Wandel darin, wie der KI-Markt bewertet wird. Unserer Ansicht nach müssen Ausgabenverantwortliche zunehmend technische Fähigkeiten mit finanzieller Disziplin in Einklang bringen, und Investoren müssen genauer darauf achten, wie sich diese verändernde Dynamik in den verschiedenen KI-Endmärkten niederschlägt.

Schaffung hochwertiger KI-Kapazitäten

Der Kapazitätsausbau wird kein Wettrüsten mehr sein. In Phase zwei wird die Qualität der KI-Kapazitäten wahrscheinlich wichtiger sein.

Nicht jedes Megawatt ist gleich. Ohne zuverlässige Stromversorgung, hohe Auslastung oder effiziente Finanzierung erzielen Kapazitäten möglicherweise keine akzeptablen Erträge. Im Gegensatz dazu sollte ein Megawatt, das durch Nachfrage und kostengünstiges Kapital gestützt wird, wertvoller sein. Hier könnte der KI-Markt selektiver werden. In einer kapitalreichen Welt priorisieren Kunden Geschwindigkeit und Verfügbarkeit. Während dies in einer kapitalbeschränkten Welt immer noch wichtig ist, werden KI-Kunden viel genauer auf die Leistung pro Dollar, die Leistung pro Watt und die Amortisationszeit ihrer Investitionen achten.

Dieselbe Logik gilt für den gesamten KI-Komplex. Unternehmen, die die Kosten pro Einheit nützlicher Rechenleistung senken, sollten einen Vorteil erlangen.

Auch die Nachfrage spielt eine Rolle

Letztendlich wird die Profitabilität auch davon abhängen, KI-Infrastruktur in Umsatz zu verwandeln. Wir erwarten, dass sich der Markt zunehmend darauf konzentrieren wird, welche Unternehmen Rechenleistung in reale Anwendungsfälle, Kundennachfrage und Produktivitätsgewinne umsetzen können.

Auch Finanzunternehmen werden profitieren, da der Zugang zu langfristigem Kapital voraussichtlich wichtiger wird. Die nächste Phase des KI-Ausbaus wird, abhängig von den spezifischen Ausgabenzielen, über das gesamte Spektrum hinweg mehr Kapitalmarktaktivitäten erfordern. Wir glauben, dass dies eine höhere Nachfrage nach Bilanzkapazitäten und Strukturierungsfähigkeiten in der gesamten Finanzbranche bedeutet, was oft über Wettbewerbsvorteile in einer von anhaltendem Veraltungsrisiko geprägten Branche entscheiden wird.

Was sollten Aktienanleger also aus der Kapitalbeschaffung von Alphabet lernen? Unserer Ansicht nach markiert dies den Beginn der finanziellen Engpassphase des KI-Ausbaus, in der sowohl Technologie als auch Finanzen über den Erfolg entscheiden werden. Investoren müssen neue Fragen zu Mindestrenditen stellen und Bewertungsrahmen entsprechend überarbeiten, um Unternehmen zu entdecken, die die Wirtschaftlichkeit des KI-Ausbaus verbessern.

Unserer Ansicht nach müssen KI-Gewinner Infrastruktur, Nachfrage und Kapitalstruktur kombinieren, um dauerhafte Erträge zu erzielen. Und in der nächsten Phase könnten zu den Verlierern Unternehmen mit guten Technologie-Storys, aber fehlerhaften Finanzierungsmodellen gehören. Wir glauben, dass Aktienanleger, die zwischen den beiden unterscheiden können, in der Lage sein werden, KI-Fallen zu vermeiden und Portfolios aufzubauen, die das Potenzial der nächsten Phase der KI-Revolution ausschöpfen können.

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