Die Welt der Mietrechenleistung steht vor einem Umbruch.

Im vergangenen November geriet die Wall Street in einen heftigen Streit über die Abschreibungsprobleme der Giganten der Rechenleistung.

Der Auslöser der Debatte war der berühmte Bärenmarkt-Spekulant Michael Burry, der auf sozialen Plattformen schrieb, dass die Giganten der Rechenleistung ihre Gewinne künstlich aufblähen, indem sie den Abschreibungszeitraum von AI-Servern verlängern.

Michael Burrys Tweet

Je länger der Abschreibungszeitraum einer Anlage ist, desto geringer sind die jährlichen Abschreibungsaufwendungen. Beispielsweise: Bei der Anschaffung eines Servers für 6 Millionen Euro werden bei einer Abschreibungsdauer von 4 Jahren jährlich 1,5 Millionen Euro in der Buchführung abgezogen. Bei einer Verlängerung auf 6 Jahre sinkt dieser Betrag auf 1 Million Euro, was einen Gewinnzuwachs von 500.000 Euro bedeutet.

Meta hat im vergangenen Jahr die Abschreibungsdauer von Servern von 4–5 Jahren auf 5,5 Jahre angehoben und erzielte dadurch einen buchmäßigen Gewinn von 2,9 Milliarden US-Dollar, was 4 % des steuerpflichtigen Gewinns des Jahres entsprach. In den vergangenen fünf Jahren haben auch die anderen vier Giganten durch diese Methode mehrmals ihre Gewinne gesteigert.

Der tatsächliche Abschreibungszeitraum von AI-Servern hängt weitgehend von der Iterationsgeschwindigkeit der Kernkomponente GPU ab. Die physische Lebensdauer einer GPU ist sehr lang, aber sie wird durch neue GPUs ersetzt, da sie den sich ändernden Anforderungen der Modelle nicht mehr gerecht wird.

Da sich der Iterationszyklus von Nvidias GPUs von 18–24 Monaten auf 12 Monate verkürzt hat, würde theoretisch die Erneuerungsgeschwindigkeit der GPUs beschleunigt werden. Das bedeutet, dass die Abschreibungsdauer eher verkürzt als verlängert werden sollte.

Laut Richard Jarc, Analyst bei Uncovered Alpha, liegt die tatsächliche wirtschaftliche Lebensdauer einer GPU eher bei ein bis zwei Jahren[1].

Der bekannte Investor Jim Morrow spottete, dass die Giganten dies „sehr genau wüssten“. „Sie geben sich alle Mühe, die Bilanzierung und die Abschreibungspläne zu ändern, um sich einen Vorsprung zu verschaffen – im Grunde genommen, um all diese Kapitalausgaben nicht in die Gewinn- und Verlustrechnung aufnehmen zu müssen“[1].

Laut den Quartalsberichten erwarten Institutionen, dass die gesamten Kapitalausgaben der fünf Giganten im Jahr 2026 700 Milliarden US-Dollar übersteigen und im nächsten Jahr 1 Billion US-Dollar durchbrechen werden. Bei einem so hohen Investitionsvolumen ist es verständlich, dass man durch die Verlängerung der Abschreibungen eine kleine Pufferung erreichen möchte.

Doch diejenigen, die tatsächlich mit GPUs „Spekulationsgeschäfte“ betreiben, sind ganz andere Akteure.

Spekulationsgeschäfte

Kurz nach der Abschreibungsdebatte um die Giganten der Rechenleistung entfachte ein riesiger Kredit zu Beginn des neuen Jahres das Thema erneut.

Der Kreditnehmer ist ein AI-Rechenleistungsunternehmen namens Coreweave, das mit dem Weiterverkauf von GPUs begann und während des Höhepunkts des Kryptowährungs-Minings durch die Vermietung von GPUs viel Geld verdiente. 2022 erklärte es sich selbst zu einem „AI-Cloud-Dienstleister“, aber im Grunde genommen betreibt es weiterhin das Geschäft der GPU-Vermietung – nur dass die Mieter von Mining-Unternehmen zu AI-Unternehmen und Cloud-Giganten gewechselt sind.

Woher kommt das Geld für den Kauf von GPUs? Durch Finanzierungen und Kredite. Daher ist die Frage, wie man Kredite aufnimmt und mehr Kredite bekommt, seit jeher die oberste Priorität von Coreweave.

2023 beschaffte Coreweave erstmals 2,3 Milliarden US-Dollar, indem es GPUs als Sicherheiten stellte – was damals bereits Kontroversen auslöste.

Im Allgemeinen werden für Kredite Sicherheiten mit stabilem Wert und guter Veräußerbarkeit gewählt, beispielsweise bevorzugen Banken Immobilien wie Häuser und Grundstücke. GPUs als schnell an Wert verlierende Verbrauchsgüter, die alle paar Jahre veraltet sind, wurden zuvor kaum als Sicherheiten in Betracht gezogen.

Der Kredit zu Beginn dieses Jahres wurde ebenfalls mit GPUs als Sicherheiten besichert. Neben der fast Vervierfachung des Kreditbetrags liegt die Besonderheit darin, dass er von den Ratingagenturen Moody's und DBRS als Investment-Grade eingestuft wurde – sodass sogar Pensionsfonds und Versicherungen Anleihen dieser Kategorie erwerben können.

Dies bedeutet, dass die Institutionen davon ausgehen, dass die Wahrscheinlichkeit eines Zahlungsausfalls bei diesem Kredit (Fälligkeit im Jahr 2032) extrem gering ist. Selbst bei Zahlungsunfähigkeit würde die Veräußerung der vorhandenen GPUs des Unternehmens ausreichen, um die Schulden zu begleichen.

Damit kehrt man zurück zur ursprünglichen Kontroverse: Wie lange behält eine GPU ihren Wert?

Drei oder sechs Jahre – für die Giganten der Rechenleistung ist dies nur eine Frage der Optik in der Buchführung. Für Unternehmen wie Coreweave, die sowohl mit GPUs Geld verdienen als auch mit GPUs Kredite aufnehmen, ist dies jedoch eine Frage von Leben und Tod.

In der Regel wirkt sich die Markteinführung einer neuen GPU direkt auf die Verkaufszahlen der Vorgängergeneration aus. Als Nvidia die neuesten GPUs der Blackwell-Architektur vorstellte, sagte Jensen Huang halb scherzend, halb ernst: Sobald die Massenproduktion von Blackwell beginnt, könnte die Vorgängergeneration Hopper „nicht einmal verschenkt werden“.

Laut Statistiken einer verfolgenden Institution zu Beginn des Jahres ist der Preis einer gebrauchten H100 nach drei Jahren Nutzung bereits auf 45 % des Preises des neuen Modells gefallen[2].

Da sich der Iterationszyklus von GPUs deutlich verkürzt, beschleunigt sich auch die Wertminderung. Für modernste AI-Datenzentren sind GPUs, die vor sechs Jahren auf den Markt kamen, theoretisch bereits fast zu Elektroschrott geworden.

Doch unter den aktuellen Marktbedingungen mit extrem unausgeglichenem Angebot und Nachfrage scheinen diese „Theorien“ nicht mehr zu greifen.

Michael Intrator, CEO von Coreweave, enthüllte im vergangenen Jahr, dass alle seine A100-Chips (veröffentlicht 2020) ausverkauft sind und eine neu eingekaufte Charge von H100-Chips (veröffentlicht 2022) bereits zu 95 % des ursprünglichen Preises reserviert wurde[3].

Zu den Kontroversen um den 8,5-Milliarden-US-Dollar-Kredit zu Beginn des Jahres äußerte sich Intrator in einem Interview mit Forbes sehr gleichgültig: „Natürlich nehme ich Kredite auf“[4]. Ein anderer Mitbegründer, Brannin McBee, fügte beiläufig hinzu: „Es gibt überhaupt kein Risiko“[4].

Ihrer Ansicht nach wird Coreweave, wenn alles nach Plan läuft, nicht nur den Wert der GPUs behalten, sondern auch einen gewissen Gewinn erzielen.

Im Februar dieses Jahres hat Amazon, das als erster der Giganten der Rechenleistung den Abschreibungszeitraum von GPUs verlängerte, die Nutzungsdauer einiger Server von 6 auf 5 Jahre verkürzt – mit der Begründung, dass eine Studie ergeben habe, dass „die technologische Entwicklung beschleunigt ist, insbesondere im Bereich der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens“.

Andere Giganten beginnen ebenfalls, sich vage auszudrücken: Microsoft legte im Jahresbericht des vergangenen Jahres die Nutzungsdauer seiner Geräte auf 2 bis 6 Jahre fest. Ein so flexibler Bereich ist sicher nicht aus Unsicherheit entstanden.

Doch unabhängig davon, wie die Giganten und das Kapital die Lebensdauer von GPUs beurteilen, können sie die immer stärker um sich greifende Welle von Spekulationsgeschäften nicht aufhalten.

GPU-Makler

Ohne diese AI-Welle hätten Unternehmen wie Coreweave höchstwahrscheinlich nicht bis heute überlebt.

In den ersten Jahren, als Coreweave mit Cloud-Diensten begann, war der gesamte Markt bereits von den drei Giganten Amazon, Microsoft und Google dominiert. CPUs waren die absolute Hauptkomponente in Datenservern.

Die plötzliche AI-Welle ließ die GPUs, die in den Lagern von Coreweave verstaubten, über Nacht zu wertvollen Gütern werden.

Die traditionellen Cloud-Giganten hatten nicht genügend GPUs auf Lager, nicht einmal für das Training ihrer eigenen großen Modelle. Da die AI-Unternehmen keine GPUs bekommen konnten, wurden Anbieter wie Coreweave zur ersten Wahl.

Als „Preferred Partner“ von Nvidia können Unternehmen wie Coreweave GPU-Kontingente vorrangig beziehen – mit einer Priorität, die sogar die der Cloud-Giganten übertrifft. 2024 machte die Bestellung von Microsoft, dem größten Kunden von Coreweave, mehr als 60 % des Jahresumsatzes von Coreweave aus.

Coreweave ist ein von Nvidia zertifizierter Preferred Partner

Die einstigen „schweren, wertlosen Vermögenswerte“ sind zu den „neuen Stars der Technologie“ geworden – aber alle wissen um den wahren Kern der Wettbewerbsfähigkeit: „Gute Beziehungen zu Nvidia“.

Im März 2025 ging Coreweave erfolgreich an die Börse, und sein Aktienkurs stieg innerhalb von drei Monaten um über 300 %. Die Bewertung von Lambda Labs schoss innerhalb von zwei Jahren von 200 Millionen auf 6 Milliarden US-Dollar – was die angesehenen, alten Analysten verärgerte.

Das Investmentforschungsinstitut New Constructs schimpfte, Coreweave sei „bis ins Mark verdorben (Rotten to the Core)“[5]. Gil Luria, Analyst bei D.A. Davidson, sagte direkt: „Wenn Nvidia nicht möchte, dass es existiert, kann es nicht weiterbestehen“[4].

Der legendäre Bärenspekulant Jim Chanos meinte, Coreweave sei kein Technologieunternehmen, sondern ein Gerätevermietunternehmen und Finanzunternehmen. Er riet nachdrücklich: „Man sollte keine fantastischen Bewertungen auf ein banales Geschäftsmodell anwenden“[6].

Was die Wall Street an Unternehmen wie Coreweave am meisten kritisiert, ist die stetig wachsende Schuldenlast und der „niemals positive“ Nettogewinn.

Im ersten Quartal 2026 stieg die Gesamtverschuldung von Coreweave von unter 20 Milliarden vor einem Jahr auf über 50 Milliarden US-Dollar. Die hohen Zinsaufwendungen aus den Schulden führen dazu, dass Coreweave bis heute Verluste macht – und diese sogar immer größer werden.

Auch das benachbarte Lambda Labs macht „anhaltende strategische Verluste“. Das spät eingestiegene Unternehmen Nebius hat innerhalb eines Jahres 4 Milliarden US-Dollar an neuen Schulden aufgenommen, um aufzuholen.

Die wachsende Verschuldung ist der Preis für die Aufrechterhaltung der Wettbewerbsfähigkeit: Man leiht mehr Geld, um mehr Vermögenswerte zu kaufen, vermietet diese, verdient mit der Preisdifferenz, tilgt die Kredite und investiert weiter. Die letzte Branche, die so vorgegangen ist, war die Immobilienbranche.

Dieses Geschäftsmodell wird von Analysten als „GPU-Schuldenfalle“ (GPU Debt Trap) beschrieben: Der Kapitalbedarf wächst stetig, aber man erreicht nie die Größenordnung, die für die Erzielung von Gewinnen erforderlich ist.

Laut Chanos führt dieses Geschäftsmodell, bei dem „die heute verdiente Miete sofort in die teurere Hardware der nächsten Generation investiert wird“, dazu, dass Aktionäre nie echte Dividenden aus freiem Cashflow erhalten. Selbst unter den aktuellen Bedingungen extrem knappen Angebots liegt die erwartete Vorsteuer-Rendite von Investitionen in Rechenzentren und Chips nur zwischen 5 % und 8 %[6].

Bis zum Ende des ersten Quartals erreichte die verbleibende Leistungsverpflichtung (Remaining Performance Obligation, RPO) von Coreweave ein beispielloses Niveau von 99,4 Milliarden US-Dollar. Auch Nebius unterzeichnete im Mai einen Liefervertrag über 27 Milliarden US-Dollar mit Meta. All dies ermutigt Unternehmen wie Coreweave, noch mutiger Hebel zu nutzen, um GPUs zu kaufen.

Die eingenommenen Mieten sind noch nicht einmal richtig in der Kasse, bevor sie wieder in die steigenden Kapitalausgaben fließen.

CoreWeave legte die gesamten Kapitalausgaben für 2026 auf 31 bis 35 Milliarden US-Dollar fest – mehr als das Doppelte von 2025. Lambda Labs erklärte zudem ausdrücklich, dass es die neu erhaltenen Milliarden an Finanzierung vollständig in den Ausbau von Rec