AI-hyperscalers moeten hun productiviteit mogelijk 2,7 keer verhogen tegen 2030 om bijna 1,1 biljoen dollar aan infrastructuurinvesteringen tot en met 2027 te kunnen verantwoorden, blijkt uit nieuw onderzoek.
Belangrijkste punten:
- AI-hyperscalers staan voor een productiviteitsdrempel van 2,7 keer tegen 2030 om de huidige infrastructuurplannen rendabel te maken.
- Morgan Stanley raamt de wereldwijde datacenteruitgaven tot 2028 op circa 2,9 biljoen dollar, waarvan ongeveer 1,5 biljoen extern gefinancierd moet worden.
- De toenemende afhankelijkheid van schuld en private credit kan het AI-infrastructuurrisico verplaatsen van Big Tech naar een breder segment van de kredietmarkten.
De rekensom van Wachter
MIT Technology Review nam onderzoek onder de loep van Jessica Wachter, hoogleraar financiën aan Wharton, en mede-auteur Jonathan Wachter. Hun berekeningen zijn gebaseerd op de investeringsplannen van Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta en Oracle.
Volgens hun analyse is een 2,7-voudige productiviteitsstijging tegen 2030 nodig, na verrekening van kapitaalkosten, afschrijvingen en een rendementsdoel van 15% concluderen zij. In de studie wordt gewaarschuwd dat, als de verwachte productiviteitsboom uitblijft, de uitrol kan uitmonden in “de grootste kapitaalverspilling uit de geschiedenis”.
Die druk is nu al zichtbaar in de kasstromen van grote techbedrijven. Alphabet rapporteerde in het tweede kwartaal van 2026 een negatieve vrije kasstroom van 5,9 miljard dollar – de eerste negatieve kwartaalstand sinds Google in 2004 naar de beurs ging – doordat de kapitaalinvesteringen scherp opliepen.
Lees ook: Bitcoin-portemonnee uit 2012 ontwaakt en verplaatst volledige voorraad
Gensler waarschuwt voor kredietrisico
Morgan Stanley verwacht dat er tussen 2025 en 2028 wereldwijd zo’n 2,9 biljoen dollar in datacenterbouw wordt gestoken, waarvan om en nabij 1,5 biljoen uit externe financiering moet komen. Dat verschuift een groter deel van het AI-infrastructuurrisico naar ondernemingsobligaties, gesecuritiseerde kredietstructuren en de markt voor private credit.
Meta’s Hyperion-project in Louisiana laat zien hoe die financiering kan worden gestructureerd. Door Blue Owl Capital beheerde fondsen bezitten 80% van een joint venture die de campus van circa 27 miljard dollar ontwikkelt, terwijl Meta 20% aanhoudt.
Stijn Van Nieuwerburgh, hoogleraar aan Columbia Business School, heeft onderzocht hoe de uitrol van AI-infrastructuur de hefboomwerking verspreidt over projectontwikkelaars, kredietverstrekkers en gestructureerde-financevehikels.
Voormalig SEC-voorzitter en MIT Sloan-hoogleraar Gary Gensler typeerde de bredere AI-investeringsgolf als “een parlay-weddenschap van de kapitaalmarkten en de economie”.
Cryptostrategist Arthur Hayes betoogt dat een kredietcrisis rond AI uiteindelijk kan leiden tot een soepeler beleid van de Federal Reserve en Bitcoin (BTC) richting 1 miljoen dollar kan stuwen, al benadrukt hij dat dit een speculatief scenario is en geen concreet vooruitzicht dat door het Wharton-onderzoek wordt ondersteund.
De bestedingsgolf is al jaren aan het opbouwen, nu hyperscalers tegen elkaar opbieden om chips, stroomvoorziening en datacentercapaciteit veilig te stellen. De open vraag blijft of productiviteit en omzet snel genoeg kunnen meegroeien met infrastructuurverplichtingen die in toenemende mate leunen op externe financiering.
Lees verder: XRP doorbreekt $1,544 nu hefboom en walvisactiviteit toenemen
