Die Billionen-Dollar-Frage: Beruht der KI-Boom auf zirkulären Geschäften oder echter Nachfrage?

Was zirkuläre Geschäfte tatsächlich bedeuten

Ein zirkuläres Geschäft erfolgt, wenn dasselbe Geld und dieselbe Kapazität durch miteinander verbundene Partner fließen. Ein Unternehmen finanziert die Expansion eines anderen, das dann dieses Geld verwendet, um die Produkte des erstgenannten Unternehmens zu kaufen.

Im Bereich der KI können diese Zyklen Eigenkapitalbeteiligungen, Kreditlinien oder „Kapazitätsabsicherungen“ umfassen, bei denen sich Anbieter verpflichten, nicht verkaufte Bestände voneinander zu kaufen. Ein bekanntes Beispiel ist die CoreWeave-Nvidia-Vereinbarung, bei der Nvidia Berichten zufolge Zugriff auf ungenutzte GPU-Kapazitäten in den Rechenzentren von CoreWeave hat, was eine effektive Auslastung garantiert, selbst wenn die Nachfrage nachlässt (Financial Times).

Zirkuläre Geschäfte sind nicht per se schlecht. Sie können Anreize ausrichten und es einfacher machen, große Projekte zu finanzieren. Aber wenn zu viel Wachstum auf diesen internen Schleifen basiert, kann die tatsächliche Nachfrage überschätzt werden.

Warum alle das gleiche Spiel spielen

Der KI-Boom hat jeden Akteur dazu veranlasst, so viel Rechenleistung wie möglich zu sichern. Lieferketten für fortschrittliche Chips bleiben eingeschränkt, sodass große Käufer wie OpenAI, Anthropic und Meta langfristige Verträge abschließen, um Kapazitäten Jahre im Voraus zu sichern.

OpenAIs Diversifikationsstrategie ist theoretisch sinnvoll. Nvidia bleibt der dominierende Lieferant, aber der Wettbewerb nimmt zu. AMDs Instinct-GPUs und Broadcoms maßgeschneiderte Chips bieten Alternativen, die Kosten senken und die Effizienz verbessern könnten. Durch die Verteilung der Bestellungen reduziert OpenAI Risiken, gewinnt Verhandlungsmacht bei den Preisen und gewährleistet Redundanz.

Für die Lieferanten sind diese Geschäfte unwiderstehlich. Sie garantieren über Jahre hinweg Einnahmeströme und ziehen das Vertrauen von Investoren an. Der Aktienkurs von AMD stieg beispielsweise nach der OpenAI-Ankündigung und Broadcoms Marktkapitalisierung erreichte Rekordhöhen nach der Nachricht über seine Partnerschaft für maßgeschneiderte Chips.

Das Ergebnis ist eine Rückkopplungsschleife: KI-Labore kaufen Chips, um größere Modelle zu trainieren, Chiphersteller erweitern Fabriken, um diese Nachfrage zu decken, und die Kapitalmärkte belohnen alle Beteiligten. Aber wie Analysten warnten, können solche Schleifen sowohl Wachstum als auch Fragilität verstärken.

Wo die Risiken beginnen

1. Überschätzte Nachfrage

Wenn die Akzeptanz von KI in Unternehmen und bei Verbrauchern nachlässt, könnte die enorme online verfügbare Kapazität den tatsächlichen Bedarf übersteigen. Da Rechenzentren etwa 50 Milliarden US-Dollar pro Gigawatt kosten, um gebaut und ausgestattet zu werden (Financial Times), kann selbst eine kleine Lücke zwischen Angebot und Nachfrage massive finanzielle Belastungen verursachen.

2. Lieferantenfinanzierung und versteckte Risiken

Wenn Lieferanten ihren eigenen Kunden helfen, sich zu finanzieren – oder in sie investieren – verwischen die Grenzen zwischen Investition und Verkauf. Der gemeldete Umsatz kann steigen, aber der zugrunde liegende Cashflow könnte schwach bleiben. Analysten von Morgan Stanley und Morningstar haben dies als Hinweis auf ein Risiko der „zirkulären Finanzierung“ im aktuellen KI-Markt beschrieben.

3. Vertragliche Absicherungen

Viele Infrastrukturverträge enthalten Take-or-Pay-Klauseln, die bedeuten, dass Käufer für Kapazitäten zahlen müssen, unabhängig davon, ob sie genutzt wird. Diese Sicherheiten halten die Auslastung hoch, können aber die Liquidität belasten, wenn die Nachfrage nach KI nachlässt.

4. Begrenzte Transparenz

Unternehmen offenbaren selten, wie viel von ihrem gemeldeten Rückstand oder Umsatz von verbundenen Parteien stammt. Ohne diese Details können Investoren nicht erkennen, wie abhängig das Wachstum von interner Finanzierung ist.

Die Argumente für Optimismus

Fairerweise sei gesagt, dass nicht all diese Investitionen spekulativ sind. Es gibt starke strukturelle Gründe zu glauben, dass KI-Infrastruktur in den nächsten Jahrzehnten stark nachgefragt sein wird.

• Hardware-Anpassung

Indem OpenAI mit Broadcom zusammenarbeitet, um eigene Chips zu entwerfen, folgt es einem von Googles Tensor Processing Units vorgezeichneten Weg. Maßgeschneiderte Chips, die speziell für bestimmte Modelle entwickelt wurden, können die Leistung pro Watt drastisch verbessern und die Betriebskosten im Laufe der Zeit senken.

• Multi-Vendor-Resilienz

Sich ausschließlich auf Nvidia zu verlassen, setzt jedes KI-Unternehmen Engpässen in der Versorgung und Preisgestaltung aus. Partnerschaften mit AMD und Broadcom erweitern nicht nur das Angebot, sondern fördern auch schnellere Innovationen im gesamten Ökosystem.

• Langfristiger Nutzen

Das Training von Vorzeigemodellen wie GPT-5 und GPT-6 erfordert exponentiell mehr Rechenleistung. Wenn KI weiterhin in Unternehmensabläufe, Echtzeitsuche und Robotik integriert wird, könnte das heutige Überangebot als frühe Vorbereitung und nicht als Übermaß angesehen werden.

Selbst Nvidias CEO Jensen Huang argumentierte kürzlich, dass die KI-Wirtschaft von echter Nachfrage angetrieben wird, nicht von Hype, und bemerkte, dass jede große Industrie mittlerweile KI in Produktion und Kundenanwendungen integriert (Windows Central).

• Was als Nächstes beobachtet werden sollte

Wenn Sie Hype von echtem Fortschritt trennen möchten, verfolgen Sie die folgenden Signale in den nächsten 12 bis 18 Monaten:

• Auslastungsraten großer GPU-Cluster

• Umsatzwachstum vs. Investitionsausgaben für Chiphersteller und KI-Labore

• Offenlegung von Transaktionen mit verbundenen Parteien in Quartalsberichten

• Energie- und Strombeschränkungen beim Bau von Rechenzentren

• Reale Metriken zur Einführung in Unternehmen (KI-Umsatzbeitrag nach Sektor)

Wenn die Auslastung und der Umsatz im Einklang mit dem Infrastrukturausbau steigen, könnte sich das Etikett als Zirkulärwirtschaft als übervorsichtig herausstellen. Falls nicht, könnten wir auf eine Korrektur zusteuern, die der im Telekommunikationssektor in den frühen 2000er Jahren ähnlich ist.

Das Fazit

Das Rennen um KI-Infrastruktur ist sowohl ein Wunder als auch eine Warnung. Es zeigt eine beispiellose Koordination zwischen Hardwareherstellern, Modellentwicklern und Cloud-Anbietern — führt jedoch auch eine Ebene finanzieller Komplexität ein, die außerhalb von Blasen selten zu sehen ist.

Zirkuläre Geschäfte haben es der Branche ermöglicht, mit atemberaubender Geschwindigkeit voranzuschreiten, die Rechenleistung sicherzustellen und Produktzyklen zu beschleunigen. Sie bedeuten jedoch auch, dass Teile dieser Billionen-Dollar-Maschine davon abhängen, dass Geld im Kreis fließt.

Der Test wird kommen, wenn externe Nachfrage von Unternehmen, Regierungen und Verbrauchern das Kapital rechtfertigen muss, das bereits ausgegeben wurde. Wenn KI-Tools transformative Werte in allen Branchen liefern, hält die Schleife. Wenn nicht, könnten einige dieser Kreise anfangen zu brechen.

Und für Unternehmen, die praktische KI-Anwendungen anstelle von Megaskalen-Infrastrukturen aufbauen, ist die Lehre klar: Agilität ist wichtiger als Übermaß. Plattformen wie Beam AI zeigen, dass intelligente Automatisierung keine billionenschwere Kapazität erfordert, sondern nur eine klügere Nutzung der bereits vorhandenen Rechenleistung.