Die Rechenleistung ist unverschämt teuer – Meta zieht die Notbremse

In der vergangenen Woche berichteten Medien, dass Meta ein Geschäft für Cloud-Infrastruktur aufbaut und plant, Rechenkapazitäten an Dritte zu vermieten. Diese Nachricht ließ den Sektor für KI-Hardware sowie Neocloud, dessen Hauptkunde Meta ist, einbrechen. Der Markt begann die Logik einer „Überkapazität an Rechenleistung“ zu verarbeiten, pessimistische Stimmungen breiteten sich aus – selbst der Speichersektor, der in letzter Zeit die stärksten Fundamentaldaten aufwies, blieb von der panikartigen Verkaufswelle nicht verschont.

Zuerst die Schlussfolgerung, aus Sicht von Delfin:

(1) Betrachtet man den Rückgang an dem betreffenden Tag, scheint die Marktstimmung übermäßig entladen worden zu sein. Die Reaktion am Vortag glich eher einer Kettenreaktion, die entstand, als die Erwartungen der Short-Positionen Anzeichen einer Erfüllung zeigten – vor dem Hintergrund überfüllter Long-Positionen.

(2) Das bedeutet aber nicht, dass sich der Markt sofort wieder erholen wird. Die industrielle Logik zeigt kurzfristig auf hohem Niveau divergierende Auffassungen, die eine gewisse Zeit zur Verarbeitung und Anpassung brauchen – oder neue positive Informationen, um die pessimistische Stimmung auszugleichen und das Vertrauen wiederherzustellen. Daher werden spekulative Gelder sich zurückziehen, und externe, auf steigende Kurse setzende Gelder werden zunächst beobachten, statt blind einzusteigen.

(3) Ob das Rechenkapazitätsvermietungsgeschäft von Meta eine „vorübergehende Geschäftsentscheidung“ oder ein „geplantes langfristiges Geschäft“ ist, ist für Meta auf jeden Fall vorteilhafter als nachteilig. Kurzfristig wird dies eine Stimmungsaufhellung bei der Bewertung (KGV) bringen – aber für einen Wendepunkt brauchen wir unserer Meinung nach weiterhin Fortschritte bei den internen großen Modellen und bei Meta AI.

Wir bleiben der Ansicht, dass die häufigen Veränderungen der internen Organisationsstruktur und Strategie eine vollständige Umkehr der Fundamentaldaten von Meta kurzfristig (z. B. in diesem Jahr) sehr unwahrscheinlich machen.

(4) Wie stark die Vermietung von Rechenkapazitäten die Fundamentaldaten von Meta stärken kann, hängt vollständig davon ab, wie viel „ungenutzte Rechenleistung“ Meta besitzt – und dies wird sich wahrscheinlich mit der Änderung der Unternehmensstrategie und des Umfelds für Rechenleistung verändern. Delfin hat auf Basis bestimmter Annahmen Berechnungen durchgeführt, die nur als einfache Referenz dienen.

Vom Käufer zum Wiederverkäufer – Meta kann seine Sorgen nicht aussprechen? 

Die Investitionsausgaben (Capex) der Endkunden sind die einzige Stütze für die gesamte Rechenkapazitätskette, und nur die heutigen großen Technologiekonzerne verfügen über die entsprechende Finanzkraft. Seit der zweiten Hälfte des vergangenen Jahres haben Meta, Google und Amazon nacheinander über verschiedene Wege Finanzmittel beschafft – der Markt begann sich zu sorgen, wann „selbst die reichen Haushalte kein Getreide mehr haben“. Diese logische Erwartung ist zum Bewertungsfluch der aktuellen Rechenkapazitätskette geworden und wird immer wieder hervorgeholt, um Marktbewegungen zu erklären.

Meta gehört heute zu den weltweit größten Einkäufern von KI-Rechenkapazitäten der ersten Reihe – dazu gehören auch Google, Microsoft und Amazon, die alle über mehrere Gigawatt an Rechenzentren verfügen oder diese extern anmieten. Gemessen am Beitrag der Investitionen beträgt das Capex-Budget von Meta für 2026 145 Milliarden US-Dollar, was mehr als 17 % des weltweiten Gesamtbudgets ausmacht.

In den vergangenen zwei Jahren hat Meta eine große Anzahl von H100/H200-Karten sowie einige Blackwell- und AMD MI300X-Karten angehäuft. Bis Ende 2025 belief sich die gesamte äquivalente Rechenleistung auf 2,5 Millionen H100-Karten, also etwa 2 GW. Die meisten dieser H100/H200-Karten werden jedoch heute für Inferenzaufgaben verwendet – für das Training großer Modelle mit vielen Parametern, langem Kontext und Multimodalität ist ihr wirtschaftlicher Nutzen bereits relativ gering.

Aus Sicht der optimalen Allokation von Rechenleistung ist es daher sinnvoll, diese älteren Karten wie H100/H200 direkt zu vermieten, um Bargeld zurückzugewinnen – da ihre aktuelle Vermietungsprämie sehr hoch ist, und Meta diese Rechenleistung nicht nutzen kann, um das Training der nächsten Generation von Muse Spark zu verbessern.

Doch die Verwandlung vom aggressivsten Großkäufer von Rechenkapazitäten zum Verkäufer – dieses Verhalten von Meta, das wie ein Wiederverkäufer wirkt – wird vom heutigen sensiblen Markt als industrielle „Überkapazität an Rechenleistung“ interpretiert. Auf der Hauptversammlung Ende vergangenen Monats erwähnte Zuckerberg, dass viele Kunden bei Meta nach Möglichkeiten suchen, Rechenleistung zu hohen Preisen zu mieten. Wenn Meta wirklich der Meinung wäre, zu viel gebaut zu haben und ungenutzte Kapazitäten zu besitzen, würde man die Vermietung in Betracht ziehen.

Damals schien der Markt kaum darauf zu reagieren – schließlich hatte Meta im Q1-Bericht gerade das Capex-Budget für 2026 erneut angehoben (der Medianwert stieg um 10 Milliarden auf 135 Milliarden US-Dollar). Aus diesem großen Bedarf an Rechenleistung war kaum ein Strategiewechsel von Meta abzulesen. Gleichzeitig hatte Google gerade die Lieferung von Rechenkapazitäten an Meta eingeschränkt, und Meta selbst hatte im Juni gerade eine langfristige Versorgung von 1,6 GW mit Crosue vereinbart.

Tatsächlich gab es in den letzten zwei Monaten nach dem Q1-Bericht viele negative Nachrichten über Meta. Abgesehen davon, dass der Rückstand im technischen Wettbewerb die Moral der Mitarbeiter stark beeinträchtigt hat (das große Modell Muse Spark, das im April veröffentlicht wurde, schien den Abstand zur Tier-1-Gruppe deutlich verkleinert zu haben – heute ist es jedoch wieder aus der Spitzengruppe herausgefallen), liegt das Kernproblem in der Organisationskultur: Häufige Anpassungen von Strategie und Organisationsstruktur lassen das Team verwirrt und unkonzentriert zurück.

Dass diese Nachricht jetzt auftaucht, hängt höchstwahrscheinlich mit der Chaos im internen Eigenentwicklungssystem zusammen. Solange die großen Modelle vorübergehend zurückliegen und Meta nicht in die erste Reihe aufsteigen kann, sind keine deutlichen Verbesserungen des intelligenten Erlebnisses von Meta AI sowie keine großflächige Anwendung von Meta Business Agents und Meta AI-Robotern in kurzer Zeit zu erwarten.

Die Vermietung von Rechenkapazitäten kann direkt und effektiv Einnahmen aus der KI-Verwertung für Meta generieren – dadurch lassen sich die Zweifel des Marktes am ROI der hohen Capex-Investitionen von Meta sowie die Sorgen über eine weitere Verschlechterung von Gewinn und Cashflow im Jahr 2027 mildern.

Hinzu kommen die jüngsten Großverträge von xAI im Wert von mehreren zehn Milliarden US-Dollar. Da diese sofortige Bedürfnisse befriedigen können, ist die kurzfristige Prämie explodiert (Laut Berechnungen von Delfin beträgt der jährliche Erlös pro GW mehr als 30 Milliarden US-Dollar – das ist das 2- bis 3-fache des normalen Branchenpreises). Bei Bereitstellungskosten von 40 bis 50 Milliarden US-Dollar pro GW für das B300-System hat sich die Investition in anderthalb Jahren amortisiert – der ROI des Verkaufs von Rechenkapazitäten zu erhöhten Preisen ist so attraktiv, dass Meta es kaum ignorieren kann.

Meta wird den Kampf nicht freiwillig verlassen

Doch aus Sicht von Delfin wird Meta – genau wie xAI – den Wettbewerb um große Modelle nicht vollständig aufgeben. Die Vermietung ungenutzter Kapazitäten und die Fokussierung auf fortschrittliche Rechenleistung bedeutet nicht, dass die Gesamtinvestitionen in Rechenkapazitäten reduziert werden.

In unserem früheren ausführlichen Bericht über SpaceX haben wir erwähnt, dass die beiden Rechencluster von xAI – Colossus 1 (hauptsächlich mit H100) und Colossus 2 (mit der GB-Serie) – Colossus 1 ist inzwischen vollständig an Anthropic vermietet, während Colossus 2 weiterhin die Trainingsaufgaben für Grok 5 und die zukünftigen fortschrittlichen Modelle übernimmt und nur ein Teil davon extern vermietet wird.

Auf Meta übertragen: Es heißt, dass die derzeit zur Vermietung angebotene Rechenleistung hauptsächlich aus den in den vergangenen Jahren angehäuften H100/H200-Karten besteht – während fortschrittliche Rechenkapazitäten wie die GB-Serie und Rubin-Serie weiterhin für das kontinuierliche Training von Kernmodellen wie Muse Spark verwendet werden.

Aus öffentlichen Informationen und Branchenprognosen geht hervor, dass Meta weltweit die größte KI-bezogene Rechenkapazität in Rechenzentren besitzt. Laut Prognosen von Institutionen wird Meta bis Ende 2027 über eine Gesamt-Rechenkapazität von 10 GW verfügen – selbst gebaut und extern eingekauft.

(1) Eigene Kapazität: Bis Ende 2025 beträgt sie 2 GW (äquivalent 2,5 Millionen H100-Karten). Mit dem Fortschritt des Baus des Hyperion-Projekts wird erwartet, dass die Kapazität 2026/2027 um weitere 2 GW bzw. 4 GW ansteigt. Insgesamt wird Meta bis Ende 2027 voraussichtlich eine eigene Rechenkapazität von 8 GW erreichen.

(2) Gemietete Kapazität: Seit Anfang 2024 hat Meta schätzungsweise Verträge über insgesamt 10 GW an Rechenkapazitäten mit Drittanbietern von Cloud-Diensten abgeschlossen – CoreWeave, Nebius und Google sind die Hauptanbieter. Laut Schätzungen von SemiAnalysis hat Meta im ersten Halbjahr 2026 neue Verträge über mehr als 5 GW an extern gehosteter Rechenkapazität abgeschlossen (langfristige gebundene Verträge).

Obwohl CoreWeave über strenge Vertragsregeln verfügt, die die Gültigkeit kurzfristiger Vertragserfüllungen sichern, wird Neocloud langfristig unvermeidlich dem Wettbewerb ausgesetzt sein – wenn die einstigen Großkäufer zurückkehren und selbst in das Geschäft der Rechenkapazitätsvermietung einsteigen.

Daher mag der Markt zwar noch Zweifel und Streit darüber haben, ob Meta durch die Vermietung von Rechenkapazitäten die Erhöhung der Capex-Investitionen aussetzen wird – aber die Verschärfung des Wettbewerbs im Bereich der Rechenkapazitätsvermietung wird unweigerlich die Logik und die Bewertungserwartungen von Neocloud beeinflussen.

Meta steigt ein – wie viel Marktanteil kann es gewinnen?

Abschließend zurück zu Meta: Aus den vorherigen Analysen geht hervor, dass – egal ob Meta Rechenkapazitäten nur kurzfristig verkauft oder langfristig vermietet – es zumindest einige Zweifel und Unsicherheiten des Marktes beseitigen kann, was zu einer doppelten Erholung von EPS und Bewertung führt.

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