Der Big Short und Jensen Huang liefern sich einen heftigen öffentlichen Streit: Die 500-Milliarden-Finanzierung im KI-Sektor ist mit dem Enron-Vorfall vergleichbar.

Jensen Huang expandiert rasant im Finanzsektor. 

Kürzlich gab Nvidia öffentlich bekannt, dass der Marktwert seiner Beteiligung an SpaceX etwa 21 Milliarden US-Dollar beträgt und es bereits der sechstgrößte Aktionär von SpaceX ist. Elon Musk revanchierte sich dafür und erklärte auf der Telefonkonferenz zum Ergebnis des zweiten Quartals, dass das Unternehmen in seinen KI-Rechenzentren ausschließlich Nvidia-Chips verwenden wird. 

Geld in Investitionen zu stecken und die Empfänger dann dazu zu bringen, seine eigenen Chips zu kaufen – das Geld kehrt nach einer Runde zurück, und Jensens Huangs Finanzgeschäft erreicht zwei Ziele mit einem Schlag.

Vor einigen Tagen löste ein 5-Billionen-Dollar-Finanzierungsplan einen Krieg zwischen großen Leerverkäufern und Jensen Huang über Long- und Short-Positionen aus. 

Der große Leerverkäufer sagte offen, dass diese 5 Billionen US-Dollar von Nvidia ein „außerbilanzielles Instrument“ seien und dass Nvidia und die Wall Street sich gegenseitig hochschaukelten. Jensen Huang und die nachgelagerten KI-Unternehmen betrieben einen selbstständigen Kreislauf, dessen Gefahr um mehrere Größenordnungen höher sei als die von Enron. Jensen Huang veröffentlichte einen langen Text zur Erklärung, dass Chips nicht so schnell an Wert verlieren würden und GPUs in Zukunft wie Grund und Boden seien, sodass Chips auch nach zehn Jahren noch wertvoll wären. 

Wenn die Vorhersagen der Leerverkäufer tatsächlich eintreten, hat Jensen Huang das Finanzsystem so groß aufgebaut und es handelt sich zudem um einen selbstständigen Kreislauf in der KI-Branche – was für eine gewaltige Bombe würde bei einem Kollaps explodieren? 

5-Billionen-Finanzierung, die den „großen Leerverkäufer“ entzündet 

Letzte Woche schloss sich Nvidia mit sechs Institutionen wie Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs und KKR zusammen, um eine Finanzierungsplattform mit einem Ziel von 5 Billionen US-Dollar zu schaffen:

Mit Nvidias KI-Chips als Basisvermögenswerten werden Anleihen an Pensionsfonds, Versicherungen und Staatsfonds ausgegeben, und das gesammelte Geld wird an KI-Unternehmen verliehen, damit sie Chips kaufen und Rechenleistung mieten können. 

Wenn die Transaktion schließlich abgeschlossen wird, wird sie zu einem der größten Finanzierungsvorhaben in der Geschichte der Wall Street gehören. 

Für diese Sache hat Jensen Huang alles riskiert. Laut einem Forschungsbericht von Morgan Stanley stellt Nvidia in dieser Struktur einen „Restwert-Sicherungsmechanismus“ von nicht mehr als 25 % bereit. Jensen Huang sagte auch persönlich, dass das Unternehmen die Finanzierungsunterstützung für relevante Kooperationen bis zu 25 % des Projektumfangs leisten könnte.

Nach Jensens Huangs Vorstellung soll KI-Rechenleistung neu definiert werden und als investierbares Vermögen wie Häuser, Flugzeuge und Kraftwerke behandelt werden:

„Sie sind jetzt ertragbringende Vermögenswerte mit Produktivität, langer Lebensdauer, Austauschbarkeit und Flexibilität.“

Sein Plan lässt sich so erklären: Rechenleistung wird zu einem Finanzprodukt gemacht, um Unternehmen in der KI-Branche Hebelwirkung zu verschaffen, die Rechenleistung wird verbrieft, und GPUs können auf Hypothekenbasis gekauft werden. Früher mussten KI-Unternehmen 1 Milliarde US-Dollar aus eigener Tasche zahlen, um Chips zu kaufen. Jetzt ist das nicht mehr nötig – sie können sich Geld von dieser Finanzierungsplattform leihen, um sie zu kaufen. Nvidia ist wie ein Bauträger, der den vollen Kaufpreis für die Chips erhält, die KI-Unternehmen zahlen den Kredit zurück, und die Finanzierungsplattform verdient an Gebühren und Zinsen. Man handelt mit Rechenleistung wie mit Immobilien, und es ist nicht einmal nötig, eine Anzahlung zu leisten. 

BlackRocks CEO Larry Fink sagte stolz, dass dieser Finanzierungsplan der Geburt der hypothekenbesicherten Wertpapiere (MBS) in den 1970er Jahren entspricht. 

Aber der Kern der Subprime-Krise 2008 waren genau die MBS, bei denen amerikanische Hypotheken gebündelt und als Finanzprodukte an die ganze Welt verkauft wurden – diese Finanzierungsplattform legt also eindeutig eine Zeitbombe. 

Nach dieser Nachricht geriet die Wall Street in Aufruhr. Am 13. August veröffentlichte Michael Burry, das Vorbild aus dem Film *The Big Short*, einen Beitrag auf X, dass dieser 5-Billionen-Plan „für Wirtschaft und Investoren um mehrere Größenordnungen gefährlicher als Enron sei“. Als Enron damals zusammenbrach, war der US-Aktienmarkt in einem chaotischen Zustand. 

Der „Doktor des Weltuntergangs“ der Wall Street, Jim Chanos, veröffentlichte auch einen Beitrag:

„Das nächste Mal, wenn diese Leute an einem Tisch sitzen, um die KI-Finanzierung zu erklären, ist es nicht ausgeschlossen, dass dies bei einer Anhörung im Kongress im Jahr 2031 geschieht …“ 

Der „große Leerverkäufer“ Michael Burry begann bereits im Juli, seine Short-Positionen in Micron, Nvidia und den Philadelphia Semiconductor Index auszubauen. Sein damaliger Grund war, dass „ein Großteil der starken Nachfrage von Nvidia aus einem selbstständigen Kreislauf außerbilanzieller Finanzierung stammt und es nicht so viele echte Endkunden gibt“. Jetzt, da Jensen Huang diesen Hebelplan vorgelegt hat, ist Burry noch überzeugter, dass Nvidia und Jensen Huang sich gegenseitig hochschaukeln. 

Die Wall Street ist die Folgen von Hebelwirkung nicht fremd. Anfang des Monats gab es erst einen 24-jährigen jungen KI-Aktien-Guru, dessen 45-Milliarden-Dollar-Fonds durch Hebelwirkung zwangsliquidiert wurde und riesige Verluste erlitt – er verkaufte ihn für nur 10 Milliarden US-Dollar, und das gesamte globale Kapitalmarktumfeld ist davon noch erschüttert. Deshalb nehmen in den letzten Tagen die Stimmen zu, die den großen Leerverkäufer unterstützen. 

Jensens Huangs gefährlicher Kreislauf: Geld an Kunden leihen, damit sie seine eigenen Chips kaufen

Im Wesentlichen sind Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs und KKR alle private Kapitalgesellschaften und keine Banken. Selbst die Risikokontrollstandards der Banken trauen sich nicht, an dieser Art von Kapitalpool-Spiel teilzunehmen, weil Nvidias Modell zu sehr ein „selbstständiger Kreislauf“ ist: 

Die Finanzierungsplattform gewährt Kredite an KI-Unternehmen oder KI-Startups, die das Geld dann verwenden, um Nvidias GPUs zu kaufen. Daraufhin steigt Nvidias Umsatz weiter rasant an, und die Finanzergebnisse sowie der Aktienkurs erreichen neue Höchststände. Der Kern dieses Modells ist aber, Kunden Geld zu leihen, damit sie seine eigenen Produkte kaufen. Über den Umsatz und den Gewinn der Kunden wird nichts gesagt. Er sagte nur, dass GPU-Rechenleistung zu Infrastrukturvermögen wie Immobilien oder Strom gemacht werden soll – wie man die Kosten nach dem Kauf wieder hereinholt, ist nicht Jensens Huangs Sache. 

Das ist genau das, was man als „den Wolong-Yunti-Sprung der Wudang-Methode“ bezeichnet, bei dem man Stufen in die Luft tritt, ohne festen Boden unter den Füßen. 

Jensen Huang glaubt natürlich nicht an diese Bedenken. Er nimmt den A100-Chip, der 2020 auf den Markt kam, als Beispiel und sagt, dass dieses Produkt nach sechs Jahren immer noch hervorragende Leistungen bei Inferenz, Training und Hochleistungsrechnen erbringt und ständig neue Bestellungen eintreffen – seine „wirtschaftliche Lebensdauer erstreckt sich auf 10 Jahre“. Außerdem ist der Jahresmietpreis für die H100 von 1,70 US-Dollar pro Stunde im vergangenen Oktober auf 2,35 US-Dollar im März dieses Jahres gestiegen; der neueste B200 hat im Cloud-Bereich bereits einen Preis von 5,30 bis 7,05 US-Dollar pro Stunde. 

Die Preise steigen nur und fallen nicht, und dazu gibt er eine Restwertabsicherung von 25 % – das Risiko ist also gar nicht so groß. 

All dies beruht darauf, dass die Preise für Rechenleistung in den letzten Jahren ständig gestiegen sind. Er glaubt, dass die Branche die Preiszyklusregeln von herkömmlichen Chips wie Speicherchips durchbrochen hat. Michael Burry wettet darauf, dass diese Regeln in Zukunft wieder wirksam werden – sobald die Preise zu fallen beginnen, wird alles zusammenbrechen. 

Laut Berechnungen des bekannten Halbleiterforschungsinstituts SemiAnalysis hat sich der Kredit für Kapitalausgaben in der KI-Branche bereits zu einem rollenden Schneeball entwickelt. Es wird geschätzt, dass er bis 2029 7 Billionen US-Dollar übersteigen und sich dem US-Hypothekenmarkt nähern wird.

Dieser Bericht wurde erst Anfang letzten Monats veröffentlicht, und es könnte sogar schneller gehen als von ihm vorhergesagt. 

Erst Ende letzten Monats legte Jensen Huang eine 250-Milliarden-Dollar-Finanzierungsgarantie für OpenAI vor. Berichten zufolge plant Nvidia, OpenAI eine Finanzierungsgarantie von etwa 250 Milliarden US-Dollar zu gewähren. Dieses Geld soll hauptsächlich für ein im Bau befindliches Rechenzentrums-Projekt von OpenAI verwendet werden, um Rechenleistung zu kaufen. 

Dieses Projekt wird im US-Bundesstaat Ohio gebaut und von SB Energy, einer Energietochter der japanischen SoftBank Group, entwickelt. Das Gesamtinvestitionsvolumen des Projekts könnte bis zu 500 Milliarden US-Dollar betragen. Geplant ist, dass Nvidia die Garantie übernimmt, damit OpenAI massenhaft Rechenleistungsaufträge unterzeichnen kann und SoftBank günstigere Finanzierungsbedingungen erhält. Der Bau der Rechenzentren von SoftBank erfordert wiederum den Kauf einer großen Anzahl von Nvidia-Chips. 

Nvidia hat weit mehr als nur OpenAI als Kunden in diesem „Kreislaufmodell“ – viele KI-Giganten wie Oracle und Anthropic befinden sich ebenfalls in seinem Kreislauf:

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In der Vergangenheit hat Nvidia fast alle seine Hauptkunden investiert: Es hat 30 Milliarden US-Dollar in OpenAI investiert, 10 Milliarden US-Dollar in Anthropic und hält 2 Milliarden US-Dollar an dem Cloud-Dienstanbieter CoreWeave. Die Kunden werden zu seinen eigenen Tochtergesellschaften, und die Kunden kaufen Rechenleistung und damit seine Chips – so entsteht der „selbstständige Kreislauf“. 

Vor dem Hintergrund der riesigen Investitionen von Alphabet, Microsoft, Amazon und Meta wirken die KI-Kapitalausgaben von Apple sehr zurückhaltend. Sein Aktienkurs ist stetig gestiegen und hat Ende Juli Nvidia überholt, um wieder den ersten Platz der Welt nach Marktkapitalisierung einzunehmen. 

Cathie Wood und der große Leerverkäufer nacheinander pessimistisch – Nvidia steigt trotz Kritik immer weiter?

Tatsächlich haben die Zweifel an der Blase von Nvidia an der Wall Street in den letzten zwei Jahren nie aufgehört. 

Im Februar 2024 veröffentlichte die bekannte Fondsmanagerin Cathie Wood, die Nvidia immer positiv gesehen hatte, dass sie ihre Nvidia-Anteile verkauft und Gewinne realisiert hat. Damals sagte sie: „Große Technologieunternehmen wie Meta, Tesla, die Google-Mutter Alphabet und Amazon entwickeln eigene KI-Chips, was die zukünftige Nachfrage nach Nvidia unter Druck setzen könnte.“ Sie glaubte sogar, dass Nvidia das nächste Cisco sein würde: „Jetzt ist es sehr gefährlich. 1994 machte Cisco 2,5 % des S&P IT-Index und 0,2 % des S&P 500 aus; 2023 betrugen die Anteile von Nvidia an diesen beiden Indizes 4,7 % bzw. 2,8 % – das ist viel zu hoch.“ 

Damals erstellte jemand auch ein Vergleichsdiagramm der Kursverläufe von Nvidia und Cisco:

Nach ihrem Verkauf erlebte Nvidia zwar eine kurze Korrektur, aber nicht lange danach stieg der Kurs weiter an und erreichte immer neue Höchststände. 

Ein halbes Jahr nachdem Cathie Wood den Verkauf angekündigt hatte, also Anfang August 2024, warnte der Top-Hedgefonds der Wall Street, Elliott Management, seine Investoren: Große Technologiegiganten, insbesondere Nvidia, befinden sich in einer Blase, und die KI-Technologie, die den Aktienkurs gewaltsam nach oben treibt, wird übermäßig gehypt. 

Im Bericht heißt es: 

Viele Anwendungen sind noch nicht bereit für die breite Nutzung. Viele der sogenannten Einsatzmöglichkeiten von KI werden nie kostensparend sein, nie wirklich funktionieren, zu viel Energie verbrauchen oder sich als unzuverlässig erweisen. Bisher hat KI die versprochene massive Steigerung der Produktivität nicht erreicht. Abgesehen von der Zusammenfassung von Sitzungsprotokollen, der Erstellung von Berichten und der Unterstützung bei der Codierung von Computern gibt es kaum praktische Einsatzmöglichkeiten. KI ist im Grunde eine Software, die bisher keinen Wert gebracht hat, der dem Hype entspricht. 

Aber das hat den Aufwärtstrend von Nvidia kaum beeinflusst. 

Letztes Jahr wurden die pessimistischen Stimmen immer mehr. Im August veröffentlichte das MIT einen Bericht mit dem Titel *Die Kluft der generativen KI: Der Stand der kommerziellen KI im Jahr 2025*, der besagt: „Obwohl Unternehmen 30 bis 40 Milliarden US-Dollar in generative KI investiert haben, haben 95 % der Unternehmen bisher keinen kommerziellen Nutzen daraus gezogen.“ 

So viele Unternehmen haben massiv in KI investiert – und jetzt heißt es, dass all das Geld verbrannt wurde?