KI-Hyperscaler müssen ihre Produktivität bis 2030 womöglich um das 2,7‑Fache steigern, um Infrastrukturinvestitionen von insgesamt fast 1,1 Billionen US‑Dollar bis 2027 zu rechtfertigen. Zu diesem Ergebnis kommt neue Forschung, die den aktuellen KI‑Investitionsrausch auf den Prüfstand stellt.
Zentrale Punkte:
- KI-Hyperscaler stehen bis 2030 vor einer Produktivitätshürde von dem 2,7‑Fachen, um ihre Infrastrukturzusagen zu rechtfertigen.
- Morgan Stanley kalkuliert weltweit mit rund 2,9 Billionen US‑Dollar für Rechenzentrumsinvestitionen bis 2028, davon etwa 1,5 Billionen aus externem Kapital.
- Wachsende Abhängigkeit von Anleihen und Privatkrediten verlagert KI‑Infrastrukturrisiken zunehmend weg von den großen Tech‑Konzernen in den breiteren Kreditmarkt.
Wachters KI‑Rechnung
MIT Technology Review analysierte Forschung der Wharton-Finanzprofessorin Jessica Wachter und ihres Koautors Jonathan Wachter, die ihre Schätzungen auf Investitionsplänen von Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta und Oracle aufbauen.
Ihrer Analyse zufolge muss die Branche ihre Produktivität bis 2030 um den Faktor 2,7 steigern – nach Abzug von Kapitalkosten, Abschreibungen und einer Zielrendite von 15 %. Bleibt dieser erhoffte Produktivitätsschub aus, drohe der Ausbau der KI‑Infrastruktur „zur größten Fehlallokation von Kapital in der Geschichte“ zu werden, warnen die Autoren.
Der Druck zeigt sich bereits in den Barmittelströmen der Konzerne. Alphabet wies im zweiten Quartal 2026 einen negativen freien Cashflow von 5,9 Milliarden US‑Dollar aus – das erste Mal seit dem Börsengang von Google im Jahr 2004. Auslöser sind rasant steigende Investitionsausgaben.
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Gensler warnt vor Kreditrisiken
Morgan Stanley schätzt, dass zwischen 2025 und 2028 weltweit rund 2,9 Billionen US‑Dollar in den Bau von Rechenzentren fließen werden. Etwa 1,5 Billionen davon sollen über externes Kapital finanziert werden. Damit wandert ein erheblicher Teil des KI‑Infrastrukturrisikos in Unternehmensanleihen, verbriefte Kredite und Private‑Credit‑Strukturen.
Das Hyperion‑Projekt von Meta in Louisiana zeigt, wie diese Finanzierung in der Praxis aussieht: Von dem Joint Venture zum Bau eines Campus im Volumen von rund 27 Milliarden US‑Dollar halten von Blue Owl Capital gemanagte Fonds 80 %, Meta selbst die restlichen 20 %.
Stijn Van Nieuwerburgh, Professor an der Columbia Business School, hat untersucht, wie der KI‑Ausbau die Verschuldung entlang der Kette von Projektentwicklern, Finanzierern und strukturierten Finanzvehikeln verteilt.
Der frühere SEC‑Vorsitzende und MIT‑Sloan‑Professor Gary Gensler beschreibt den breiteren KI‑Investitionszyklus als eine „Parlay‑Wette der Kapitalmärkte und der Gesamtwirtschaft“ – also eine Kette aufeinander aufbauender Wetten, die letztlich nur aufgehen, wenn die Produktivität deutlich anspringt.
Der Kryptostrategie Arthur Hayes argumentiert, dass ein Abschwung im KI‑Kreditzyklus die US‑Notenbank zu einer lockereren Geldpolitik zwingen und Bitcoin (BTC) in Richtung 1 Million US‑Dollar treiben könnte. Das bleibt jedoch ein hochspekulatives Szenario und ist ausdrücklich keine Prognose, die sich aus der Wharton‑Forschung ableiten ließe.
Der Investitionsboom läuft seit Jahren an, weil Hyperscaler sich frühzeitig Chips, Strom und Rechenzentrumskapazitäten sichern wollen. Offene Kernfrage ist, ob Produktivität und Umsätze schnell genug wachsen, um den massiven Ausbau zu tragen – zumal dieser in zunehmendem Maß auf Fremdfinanzierung und komplexe Kreditstrukturen angewiesen ist.
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