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

Was kreisförmige Geschäfte tatsächlich bedeuten

Ein kreisförmiges Geschäft entsteht, wenn sich das gleiche Geld und die gleiche Kapazität durch miteinander verbundene Partner bewegen. Ein Unternehmen finanziert die Expansion eines anderen, das dann dieses Geld verwendet, um die Produkte des ersten Unternehmens zu kaufen.

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

Kreisförmige Geschäfte sind nicht grundsätzlich schlecht. Sie können Anreize ausrichten und es erleichtern, große Projekte zu finanzieren. Wenn jedoch zu viel Wachstum auf diesen internen Schleifen beruht, kann die tatsächliche Nachfrage überschätzt werden.

Warum alle das gleiche Spiel spielen

Der KI-Boom hat jeden Akteur dazu gedrängt, so viel Rechenkapazität wie möglich zu sichern. Die Lieferketten für fortschrittliche Chips sind weiterhin angespannt, sodass große Abnehmer wie OpenAI, Anthropic und Meta langfristige Verträge unterzeichnen, um die Kapazität Jahre im Voraus zu sichern.

OpenAI’s Diversifizierungsstrategie macht auf dem Papier Sinn. Nvidia bleibt der dominierende Anbieter, aber der Wettbewerb wird intensiver. AMDs Instinct-GPUs und Broadcoms kundenspezifische Chips bieten Alternativen, die Kosten senken und die Effizienz verbessern können. Durch die Verteilung der Bestellungen verringert OpenAI das Risiko, gewinnt bei der Preisgestaltung an Einfluss und sorgt für Redundanz.

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

Das Ergebnis ist eine Rückkopplungsschleife: KI-Labors kaufen Chips, um größere Modelle zu trainieren, Chip-Hersteller erweitern Fabriken, um diese Nachfrage zu decken, und die Kapitalmärkte belohnen alle Beteiligten. Doch wie Analysten gewarnt haben, können solche Schleifen sowohl das Wachstum als auch die Fragilität verstärken.

Wo die Risiken beginnen

1. Überhöhte Nachfrage

Wenn die KI-Akzeptanz in Unternehmen und bei Verbrauchern nachlässt, könnte die enorme online kommende Kapazität den tatsächlichen Bedarf übersteigen. Da der Bau und die Ausstattung von Rechenzentren etwa 50 Milliarden US-Dollar pro Gigawatt kosten (Financial Times), kann selbst eine kleine Diskrepanz zwischen Nachfrage und Angebot massive finanzielle Belastungen verursachen.

2. Lieferantenfinanzierung und verdeckte Risiken

Wenn Lieferanten dazu beitragen, ihre eigenen Kunden zu finanzieren, oder Beteiligungen an ihnen eingehen, verschwimmt die Grenze zwischen Investition und Verkauf. Der gemeldete Umsatz kann steigen, aber der zugrunde liegende Cashflow bleibt möglicherweise schwach. Analysten von Morgan Stanley und Morningstar haben dieses Problem als Anzeichen für ein Risiko der „kreisförmigen Finanzierung“ im aktuellen KI-Markt hervorgehoben.

3. Vertragliche Absicherungen

Viele Infrastrukturverträge beinhalten Leerkaufsklauseln, was bedeutet, dass Käufer für Kapazitäten zahlen müssen, unabhängig davon, ob sie diese nutzen oder nicht. Diese Rücklagen halten die Auslastung hoch, können jedoch die Liquidität belasten, wenn die KI-Nachfrage nachlässt.

4. Begrenzte Transparenz

Unternehmen geben selten preis, wie viel von ihrem gemeldeten Auftragsbestand oder Umsatz von verwandten Parteien stammt. Ohne diese Details können Investoren nicht einschätzen, wie abhängig das Wachstum von interner Finanzierung ist.

Der Fall für Optimismus

Um fair zu sein, ist nicht jede Investition spekulativ. Es gibt starke strukturelle Gründe, um zu glauben, dass die Nachfrage nach KI-Infrastruktur in den nächsten zehn Jahren hoch sein wird.

• Anpassung der Hardware

Indem OpenAI mit Broadcom zusammenarbeitet, um eigene Chips zu entwerfen, folgt das Unternehmen einem Weg, den Google mit seinen Tensor Processing Units eingeschlagen hat. Speziell für bestimmte Modelle maßgeschneiderte Silizium-Chips können die Leistung pro Watt drastisch verbessern und die Betriebskosten im Laufe der Zeit senken.

• Resilienz mit mehreren Anbietern

Sich allein auf Nvidia zu verlassen, setzt jedes KI-Unternehmen Risiken in Bezug auf Lieferengpässe und Preissetzungsmacht aus. Partnerschaften mit AMD und Broadcom erweitern nicht nur das Angebot, sondern fördern auch schnellere Innovationen im gesamten Ökosystem.

• Langfristiger Nutzen

Das Training von fortschrittlichen Modellen wie GPT-5 und GPT-6 erfordert exponentiell mehr Rechenleistung. Wenn KI weiter in Unternehmens-Workflows, Echtzeitsuche und Robotik vordringt, könnten die heutigen Überbauten eher wie frühe Vorbereitungen als wie Übermaß erscheinen.

Sogar Nvidias CEO Jensen Huang argumentierte kürzlich, dass die KI-Wirtschaft von tatsächlicher Nachfrage und nicht von Hype getrieben wird und bemerkte, dass jede große Branche jetzt KI in Produktion und Kundeninteraktionen integriert (Windows Central).

Was als nächstes zu beobachten ist

Wenn Sie Hype von echtem Fortschritt unterscheiden wollen, achten Sie in den nächsten 12 bis 18 Monaten auf die folgenden Signale:

• Auslastungsraten großer GPU-Cluster

• Umsatz- vs. Investitionswachstum für Chip-Hersteller und KI-Labors

• Offenlegung von verbundenen Transaktionen in Quartalsberichten

• Energie- und Strombegrenzungen im Rechenzentrumsbau

• Echte Metriken zur Unternehmensakzeptanz (KI-Umsatzbeitrag nach Sektor)

Wenn die Auslastung und der Umsatz im Einklang mit dem Infrastrukturwachstum steigen, könnte sich das Etikett der Kreislaufwirtschaft als übervorsichtig erweisen. Wenn nicht, könnten wir eine Korrektur erleben, ähnlich wie die Telekommunikationsbranche in den frühen 2000er Jahren.

Das Fazit

Das Wettrennen um KI-Infrastruktur ist sowohl ein Wunder als auch eine Warnung. Es zeigt eine noch nie dagewesene Koordination zwischen Hardwareherstellern, Modellentwicklern und Cloud-Anbietern, führt aber auch eine Ebene finanzieller Komplexität ein, die außerhalb von Blasen selten gesehen wurde.

Kreisförmige Geschäfte haben es der Branche ermöglicht, mit atemberaubender Geschwindigkeit voranzukommen, Verfügbarkeit von Rechenleistung zu gewährleisten und Produktzyklen zu beschleunigen. Doch sie bedeuten 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 investiert wurde. Wenn KI-Tools transformative Werte über verschiedene Branchen hinweg liefern, hält die Schleife. Wenn nicht, könnten einige dieser Kreise beginnen zu brechen.

Und für Unternehmen, die praktische KI-Anwendungen anstelle von Megaskalierungsinfrastruktur entwickeln, ist die Lehre klar: Agilität ist wichtiger als Übermaß. Plattformen wie Beam AI zeigen, dass intelligente Automatisierung keine Billionen-Dollar-Kapazität erfordert, sondern lediglich einen klügeren Einsatz der bereits vorhandenen Rechenressourcen.