Drei Billionen Dollar Schulden – größtenteils unsichtbar. Was hinter den Bilanzen der KI-Giganten schlummert, alarmiert Ratingagenturen und Investoren.
Die großen Konzerne der Künstlichen Intelligenz stehen vor einer Schuldenlast von historischem Ausmaß – rund drei Billionen Dollar, die sich größtenteils abseits der offiziellen Bilanzen angehäuft haben. Betroffen sind laut einer Analyse des Wall Street Journal neun große Tech-Konzerne, darunter Alphabet, Microsoft und Meta.
Diese Verbindlichkeiten übersteigen die offiziell ausgewiesenen Infrastrukturausgaben der betroffenen Unternehmen aus den vergangenen zwölf Monaten um mehr als das Fünffache. Wie NTV und das Wall Street Journal berichten, entfallen allein auf künftige Mietvertragszusagen 1,2 Billionen Dollar – ein Wert, der sich gegenüber dem Vorjahr vervierfacht hat. Weitere 1,9 Billionen Dollar entfallen auf Kaufverpflichtungen für Chips, Hardware und Energie. Alphabet sticht dabei besonders hervor: Der Konzern trägt Verpflichtungen in Höhe von 811 Milliarden Dollar.
Wachsende Kreditbelastung
Die wachsende Kreditbelastung dieser Unternehmen zieht zunehmend kritische Aufmerksamkeit auf sich. Die Ratingagentur S&P schlug im Juli Alarm und verwies auf die rasant steigende Verschuldung von Konzernen, die bislang für ihre soliden und berechenbaren Geldflüsse bekannt waren. Historisch betrachtet gelten eskalierende Kreditlasten als Frühwarnsignal für drohende Finanzturbulenzen – ein Muster, das zuletzt beim großen Crash des Jahres 2008 deutlich sichtbar wurde.
Nvidias Garantie
Neben den Mietverbindlichkeiten rückt auch die Rolle von Nvidia in den Fokus: Der Chiphersteller hat zugunsten von OpenAI eine Garantie über 105 Milliarden Dollar übernommen, die das Projekt erst ermöglichte. Sollte OpenAI seinen Mietverpflichtungen nicht nachkommen können, wäre Nvidia verpflichtet, den daraus entstehenden finanziellen Schaden zu tragen.
Bereits im April hatte Morgan Stanley auf ein strukturelles Problem hingewiesen: Da außerbilanzielle Verpflichtungen immer häufiger, größer und komplexer werden, fällt es Investoren zunehmend schwerer, die gesamte tatsächliche Verschuldung zu bewerten.
