AI-hyperscalers moeten hun productiviteit mogelijk 2,7 keer verhogen tegen 2030 om bijna 1,1 biljoen dollar aan infrastructuuruitgaven tot en met 2027 te verantwoorden, blijkt uit nieuw onderzoek.
Belangrijkste punten:
- AI-hyperscalers staan voor een productiviteitsdrempel van factor 2,7 tegen 2030 om hun huidige infrastructuurplannen te rechtvaardigen.
- Morgan Stanley schat de wereldwijde datacenterinvesteringen tot 2028 op circa 2,9 biljoen dollar, waarvan ongeveer 1,5 biljoen dollar extern gefinancierd moet worden.
- De groeiende inzet van schuldfinanciering en private credit verspreidt het AI-infrastructuurrisico voorbij de grote technologiebedrijven.
Wachters AI-rekenwerk
MIT Technology Review analyseerde onderzoek van Jessica Wachter, hoogleraar financiën aan Wharton, en coauteur Jonathan Wachter, die hun raming baseerden op de investeringen van Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta en Oracle.
Hun analyse stelt dat de sector tegen 2030 een productiviteitsstijging van 2,7 keer nodig heeft, na aftrek van kapitaallasten, afschrijvingen en een vereiste rendementseis van 15%. In de paper wordt gewaarschuwd dat, als de verhoopte productiviteitsgolf uitblijft, de uitbouw kan uitmonden in “de grootste kapitaalmisallocatie in de geschiedenis”.
De druk is nu al zichtbaar in de kasstromen. 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, terwijl de kapitaaluitgaven fors opliepen.
Lees ook: Bitcoin-portemonnee die sinds 2012 stil was, wordt actief en verplaatst volledige voorraad
Gensler waarschuwt voor kredietrisico
Morgan Stanley verwacht dat van 2025 tot en met 2028 circa 2,9 biljoen dollar wordt gestoken in de bouw van datacenters wereldwijd, waarvan naar schatting 1,5 biljoen dollar uit externe financiering moet komen. Daarmee verschuift een groter deel van het AI-infrastructuurrisico naar bedrijfsobligaties, gesecuritiseerde kredietproducten en private-creditmarkten.
Meta’s Hyperion-project in Louisiana illustreert hoe die financiering kan worden gestructureerd. Fondsen onder beheer van Blue Owl Capital bezitten 80% van een joint venture die de campus van ongeveer 27 miljard dollar ontwikkelt, terwijl Meta 20% aanhoudt.
Stijn Van Nieuwerburgh, hoogleraar aan Columbia Business School, onderzocht hoe de uitbouw van AI-infrastructuur de hefboomwerking verspreidt over projectontwikkelaars, kredietverstrekkers en gestructureerde-financevehikels.
Voormalig SEC-voorzitter en MIT Sloan-hoogleraar Gary Gensler omschreef de bredere AI-investeringscyclus als “een parlay-weddenschap van de kapitaalmarkten en de economie”.
Cryptostrategist Arthur Hayes betoogde dat een neerwaartse cyclus in AI-krediet de Federal Reserve uiteindelijk zou kunnen dwingen tot ruimere monetaire voorwaarden en Bitcoin (BTC) richting 1 miljoen dollar kan opstuwen, al blijft dat een speculatief scenario en geen prognose die uit het Wharton-onderzoek volgt.
De investeringsgolf is al jaren in opbouw, terwijl hyperscalers strijden om chips, stroom en datacentercapaciteit veilig te stellen. De hamvraag is of productiviteit en omzet snel genoeg kunnen meegroeien om de enorme infrastructuurverplichtingen – die in toenemende mate op externe financiering leunen – te dragen.
Lees verder: XRP breekt door $1,544 nu hefboom en whale-activiteit toenemen
