KI: Wer soll das bezahlen?

Alphabets milliardenschwere Kapitalaufnahme zeigt: Im KI-Wettlauf verschiebt sich der entscheidende Engpass. Nicht mehr allein GPUs, Rechenzentren oder Stromkapazitäten bestimmen die nächste Phase, sondern die Fähigkeit, skalierbare Infrastruktur effizient zu finanzieren. Steigende Kosten und anhaltende Unsicherheit machen KI-Wachstum zunehmend zur Bilanzfrage, erklärt Kurt Feuerman, Chief Investment Officer—Select US Equity Portfolios bei AllianceBernstein. Für Anleger rückt damit eine zentrale Frage in den Fokus: Welche Unternehmen können den KI-Ausbau finanzieren, ohne künftige Renditen zu verwässern?

Während der ersten Phase des Booms generativer KI war die Erfolgsstrategie klar: den physischen Engpass kontrollieren. Der von Alphabet angekündigte Plan, 80 Milliarden Dollar aufzubringen, deutet jedoch darauf hin, dass die nächste Phase von etwas anderem abhängen könnte: der Fähigkeit, KI-Kapazitäten im großen Maßstab zu finanzieren, ohne die Renditen zu beeinträchtigen.

Physische Knappheit hat die KI-Ära bislang geprägt. Unternehmen bemühten sich darum, GPUs, Advanced Packaging, Speicher und Rechenzentrumskapazitäten zu sichern. Da Netzanschlüsse, Stromversorgungsanlagen und sogar Grundstücke in der Nähe von günstigen Stromquellen knapp waren, wurden Unternehmen belohnt, die im Zentrum dieser rasanten Nachfrage nach Infrastruktur standen. Diese Phase ist noch nicht vorbei. Doch der marginale Engpass könnte sich verschieben.

Das knappe Gut im KI-Zeitalter ist nicht mehr nur die GPU. Es ist das finanzierbare Megawatt: eine Einheit KI-Rechenleistung, abgesichert durch Energie, Grundstücke, Kühlung, Beschleuniger, Netzwerktechnologie und glaubwürdige Nachfrage – getragen von einer Kapitalstruktur, die die Bilanz nicht belastet.

Das Signal von Google: Durchhaltevermögen statt Notlage
Die Ankündigung von Alphabet ist dafür ein gutes Beispiel. Die Muttergesellschaft von Google, ist eines der profitabelsten Unternehmen der Welt. Es verfügt über einen enormen operativen Cashflow, der durch eine marktbeherrschende Vertriebspräsenz, eine skalierbare Cloud-Plattform und proprietäre Modelle gestützt wird. Warum hat sich das Unternehmen also dafür entschieden, Fremdkapital aufzunehmen, anstatt auf seine solide Bilanz zurückzugreifen?

Ein Notsignal war dieses Vorgehen keinesfalls. Vielmehr macht Alphabet damit deutlich, dass die Chance zu groß, die Ausgabenkurve zu steil und die Unsicherheit zu hoch ist, um den gesamten KI-Ausbau allein aus internem Cashflow und zusätzlicher Verschuldung zu finanzieren. In den vergangenen zehn Jahren galten Mega-Cap-Technologieunternehmen als sich selbst finanzierende Maschinen, die gleichzeitig wachsen, investieren, akquirieren und Kapital zurückführen konnten. KI stellt dieses Modell kapitalarmer Unternehmen mit außergewöhnlichen Margen und enormen Cashflow-Überschüssen jedoch infrage. Auch wenn die KI-Chance weiterhin softwaregetrieben sein mag, ist die Infrastruktur, die für den Wettbewerb erforderlich ist, kapitalintensiv. Aus unserer Sicht deutet Alphabets Kapitalaufnahme darauf hin, dass sich der KI-Ausbau von einem normalen unternehmerischen Investitionszyklus zu einem echten Kapitalbildungszyklus entwickelt.

Warum Berkshire Hathaway eine wichtige Rolle spielt
Ein weiteres beachtenswerter Detail: Berkshire Hathaway investiert im Rahmen der Kapitalerhöhung zehn Milliarden Dollar in Alphabet. Damit stellt das Unternehmen etwas zur Verfügung, das für die KI-Entwicklung immer knapper wird: geduldiges, langfristig verfügbares Kapital. Die Anbindung an Berkshire Hathaway signalisiert zudem, dass es sich hierbei nicht lediglich um eine verwässernde Aktienemission handelt. Berkshire Hathaway hat die wahrgenommenen Kapitalkosten gesenkt und gleichzeitig den Knappheitswert seiner eigenen Bilanz monetarisiert.

Auch die Form der Finanzierung spielt eine Rolle: Wäre die KI-Infrastruktur ein vorhersehbares Versorgungsprojekt, wäre Fremdkapital das naheliegende Instrument zur Finanzierung verlässlicher zukünftiger Cashflows. Aber KI ist anders. Zwar sind viele ihrer physischen Vermögenswerte langlebig, doch die Rechenebene entwickelt sich schnell weiter und die Technologie kann veralten. Dies führt zu einem Missverhältnis zwischen physischen Vermögenswerten mit längerer Laufzeit und Technologierisiken mit kürzerer Laufzeit.

Eigenkapitalfinanzierung hilft, Unsicherheiten abzufedern
Eigenkapital ist besser geeignet als Fremdkapital, um mit dieser Art von Unsicherheit umzugehen. Es kann Verzögerungen, geringere Auslastung und schwankende Erträge auffangen, ohne dass feste Rückzahlungsverpflichtungen bestehen. Genau dieser Punkt macht Alphabets Einsatz von Eigenkapital und eigenkapitalähnlichen Finanzierungs-Posten so interessant. Die Entscheidung deutet darauf hin, dass sich die KI-Infrastruktur an der Schnittstelle von Technologie, Energie und Infrastruktur befindet und Elemente von Risikokapital aufweist.

Von der Knappheit zur Kapitaleffizienz
Die erste KI-Phase belohnte Knappheit. Die nächste Phase könnte jedoch Kapitaleffizienz belohnen. Aktieninvestoren sollten daher zunehmend fragen: Hilft dieses Unternehmen dem KI-Ökosystem, die Kosten nutzbarer Rechenleistung zu senken – indem es Umsätze generiert, Produktivität steigert oder tragfähigere wirtschaftliche Strukturen schafft? Damit verschiebt sich auch die Bewertung des KI-Marktes als Ganzes. Aus unserer Sicht werden Unternehmen, die in KI investieren, künftig technische Leistungsfähigkeit stärker mit Finanzierungsdisziplin in Einklang bringen müssen. Anleger wiederum sollten genauer darauf achten, wie sich diese neue Dynamik auf die verschiedenen Endmärkte der KI auswirkt.

Aufbau hochwertiger KI-Kapazitäten
Der Kapazitätsausbau wird künftig nicht mehr nur ein Wettrüsten sein. In der zweiten Phase dürfte vielmehr die Qualität der KI-Kapazität entscheidender werden. Nicht jedes Megawatt ist gleich viel wert. Ohne verlässliche Stromversorgung, hohe Auslastung oder effiziente Finanzierung kann Kapazität möglicherweise keine angemessenen Renditen erzielen. Ein Megawatt hingegen, das durch Nachfrage und günstiges Kapital abgesichert ist, sollte deutlich wertvoller sein. Genau hier könnte der KI-Markt selektiver werden. KI-Kunden werden deutlich stärker auf Leistung pro Dollar, Leistung pro Watt und die Amortisationsdauer ihrer Investitionen achten. Die gleiche Logik gilt für den gesamten KI-Stack. Unternehmen, die die Kosten pro Einheit nutzbarer Rechenleistung senken, dürften sich einen Vorteil verschaffen.

Letztlich wird die Profitabilität auch davon abhängen, KI-Infrastruktur in Umsätze zu übersetzen. Wir erwarten, dass der Markt zunehmend darauf achten wird, welchen Unternehmen es gelingt, Rechenleistung in konkrete Anwendungsfälle, Kundennachfrage und Produktivitätsgewinne zu verwandeln. Auch Finanzunternehmen werden davon profitieren, da der Zugang zu langfristigem Kapital an Bedeutung gewinnt.

Auch die Nachfrage spielt eine Rolle
Was können Aktienanleger also aus der Kapitalbeschaffung von Alphabet lernen? Es markiert den Beginn einer Phase des finanziellen Engpasses beim KI-Ausbau, in der sowohl Technologie als auch Finanzen über den Erfolg entscheiden werden. Anleger müssen neue Fragen zu den Hurdle Rates stellen und ihre Bewertungsrahmen entsprechend anpassen, um Unternehmen zu identifizieren, die die Wirtschaftlichkeit des KI-Ausbaus steigern können. KI-Gewinner müssen künftig Infrastruktur, Nachfrage und Kapitalstruktur miteinander verbinden, um dauerhafte Renditen zu erzielen. Zu den Verlierern der nächsten Phase könnten dagegen Unternehmen zählen, die zwar eine überzeugende Technologiegeschichte erzählen, aber über fehlerhafte Finanzierungsmodelle verfügen. Aktieninvestoren, denen es gelingt, zwischen beiden zu unterscheiden, können KI-Fallen vermeiden und Portfolios aufbauen, die das Potenzial der nächsten Phase der KI-Revolution nutzen.