Tencent holt fieberhaft seine versäumten Hausaufgaben nach

Nach der Veröffentlichung des Quartalsberichts von Tencent für das zweite Quartal zeigte sich der Markt wenig überzeugt, der Kern des Problems liegt in den nach wie vor hohen Kapitalausgaben.

Kapitalausgaben sind die Mittel, die ein Unternehmen für die Anschaffung von schweren Vermögenswerten verwendet. Im Falle von Tencent handelt es sich um Ausgaben für den Kauf von Rechenchips und den Bau von Rechenzentren, zudem ist sie ein wichtiger Indikator für das Ausmaß der Investitionen eines Unternehmens in KI.

In diesem zweiten Quartal stiegen die Kapitalausgaben von Tencent im Jahresvergleich um 176 % und im Quartalsvergleich um 65 %.

Im gesamten ersten Halbjahr lauteten die Zweifel des Marktes an Tencent darauf, dass das Unternehmen zu wenig Geld ausgibt. Auf der Finanzkonferenz zum Bericht des ersten Quartals stellte ein Analyst der UBS eine sehr pointierte Frage:

Wir beobachten globale Konkurrenten, die bereits 80 % oder sogar 100 % ihres operativen Cashflows in KI-bezogene Kapitalausgaben investieren; im Vergleich dazu hat Tencent im letzten Quartal nur etwa 35 % investiert.

Im Kern ging es um die Frage: Andere Unternehmen stecken fast alle ihre Einnahmen in den Kauf von Rechenleistung, während Tencent nur 30 % davon einsetzt – zeigt das überhaupt echten Einsatz? Wir wollen nur deine klare Haltung sehen.

Daher zeigte Tencent im zweiten Quartal vollen Einsatz: Es wechselte von der Geldhortung und Vermögensverwaltung zu massiven Investitionen, die ausgewiesenen Kapitalausgaben erreichten 59,3 Milliarden Yuan, hinzu kam eine Vorauszahlung von 51,4 Milliarden Yuan für den Kauf von KI-Rechenleistung. Zusammen summierten sich die ausgegebenen Beträge auf über 100 Milliarden Yuan, was die Markterwartungen weit übertraf.

Da die 51,4 Milliarden Yuan eine Vorauszahlung sind und die gekauften Chips noch nicht eingegangen sind, können sie nicht zu den regulären Ausgaben gezählt werden. Das Geld ist aber bereits überwiesen und muss in der Veränderung des freien Cashflows verbucht werden, was dazu führte, dass der freie Cashflow von Tencent negativ 13,8 Milliarden Yuan betrug – eine Nachricht, die Investmentinstitutionen schockierte.

Schließlich war das letzte Mal, dass der Cashflow von Tencent negativ wurde, vor zwanzig Jahren. Aus diesem Grund wies Tencent explizit in seinem Quartalsbericht darauf hin, dass ohne Berücksichtigung der Vorauszahlung der freie Cashflow 37,6 Milliarden Yuan beträgt und damit nach wie vor gesund ist.

Offensichtlich hat der Markt die Worte von Tencent nicht ernst genommen und fürchtet, dass aggressive Investitionen Gewinne und Cashflow beeinträchtigen könnten.

Du bist es, der Tencent vorwirft, nicht genug Geld auszugeben, und du bist es auch, der ihm vorwirft, zu viel auszugeben. Man möchte für Martin LAU eine Frage stellen: Ist alles, was ich tue, falsch?

Geld ausgeben für die Zukunft

Angesichts der Lage von Tencent dürfte Google auf der anderen Seite des Ozeans ähnliche Gefühle haben.

Der Quartalsbericht von Google für das zweite Quartal fiel sehr stark aus, aber ein Satz des Managements auf der Telefonkonferenz – „Die Kapitalausgaben werden 2027 stark steigen“ – ließ den Aktienkurs sofort einbrechen. Die Kapitalbewegungen in kapitalistischen Ländern sind rasant, sie können nicht einmal bis zum nächsten Tag warten.

Marktprognosen zufolge werden die Kapitalausgaben von Google im Jahr 2027 auf 350 Milliarden US-Dollar steigen. Das bedeutet, dass Google nicht nur alle eingehenden Einnahmen vollständig ausgeben, sondern zusätzlich Geld leihen muss, um in die KI-Infrastruktur zu investieren.

Bereits im Juni dieses Jahres nahm Google in einem Zug 80 Milliarden US-Dollar Kredite auf, schneller als kleine Staaten Staatsanleihen emittieren.

Google nimmt keine unüberlegten Kredite auf. Bis zum Ende des zweiten Quartals beliefen sich die aufgelaufenen verbleibenden Leistungsverpflichtungen von Google auf über 500 Milliarden US-Dollar.

Die sogenannten verbleibenden Leistungsverpflichtungen sind Aufträge, die Cloud-Unternehmen noch nicht erfüllt haben. Sobald die Rechenleistung gebaut ist, kann sie an Kunden übergeben werden, und das ausgegebene Geld kann zu zukünftigen Einnahmen werden. Mit anderen Worten: Der Cashflow gibt an, wann das Geld ausgegeben wird, die verbleibenden Leistungsverpflichtungen geben an, wann das Geld eingenommen wird.

Die Wachstumsraten der verbleibenden Leistungsverpflichtungen der großen Technologieunternehmen im Silicon Valley übersteigen alle bei weitem die Zuwachsrate der Kapitalausgaben. Daher rufen Microsoft, Amazon und META gleichzeitig, dass die Rechenleistung knapp ist, während sie ihre Kapitalausgaben massiv steigern.

Aber die Haltung des Kapitalmarkts hat sich stark verändert.

In der ersten Hälfte dieses Jahres erzählten alle ihre Geschichten, der Markt trieb die Kapitalausgaben massiv an: Je mehr Geld verbrannt wurde, desto höher stieg der Aktienkurs. Mit den Worten von Michael Burry, dem Autor von *The Big Short*: Sobald du ankündigst, dass du 1 Dollar mehr Kapitalausgaben in KI investierst, steigt dein Marktwert um 3 Dollar.

In der zweiten Hälfte des Jahres zückten die Investmentinstitutionen ihre Rechenschieber, um zu rechnen. Schließlich beeinträchtigt das Geld für den Kauf von Chips und den Bau von Rechenzentren zwar den freien Cashflow, aber die Kosten sind in den laufenden Bauprojekten verborgen und beeinträchtigen die Gewinne nicht sofort – buchhalterisch kann man sie vorerst ausblenden.

Sobald das Rechenzentrum in Betrieb genommen wird und Abschreibungen anfallen, merkt man sofort, dass alles, was man im Leben tut, später zurückkommt. Die wichtigste Frage für den Kapitalmarkt ist, ob das KI-Geschäft des Unternehmens genügend zusätzliche Einnahmen erzielen kann, um die hohen Abschreibungskosten zu decken.

Bei dieser Frage stehen Google und andere Unternehmen vor zwei unterschiedlichen Situationen.

Microsoft und Amazon sind reine Cloud-Unternehmen, die wenig in selbst entwickelte Modelle und Chips investieren. Die gebaute Rechenleistung kann sofort an große Modellunternehmen wie OpenAI und Anthropic vermietet werden.

Aktuell ist die Rechenleistung knapp, sodass die gebauten Rechenzentren keine Kundenprobleme haben. Im zweiten Quartal wuchs AWS von Amazon um 37 %, die Gewinnmarge erreichte ein Allzeithoch, Azure von Microsoft wuchs im Jahresvergleich um 43 % und der Cashflow ist ebenfalls gesünder. Daher wurden beide Unternehmen vom Markt belohnt.

Die Situation bei Google ist anders: Google verfolgt eine Full-Stack-Strategie im KI-Bereich. Es bietet nicht nur Cloud-Dienste für Dritte an, sondern entwickelt auch das eigene Gemini-Modell und die eigenen TPU-Chips. Jeder Bereich ist sehr groß und es gibt mehr Ausgabemöglichkeiten als bei anderen Unternehmen.

Aber die Fortschritte beim Google Gemini-Modell sind nicht zufriedenstellend. Das vielversprechende Gemini 4 lässt auf sich warten, Gemini 3.5 Pro wird ständig verschoben, während die Einnahmen von OpenAI und Anthropic stetig steigen – das lässt kaum Hoffnung aufkommen.

Mit anderen Worten: Die Einnahmen von Microsoft und Amazon sind sicherer, es ist vergleichbar mit der Investition des Geldes in sichere Finanzprodukte. Google steckt den größten Teil des Geldes in die Eröffnung von Restaurants, und es ist ungewiss, ob das profitabel wird – im Moment ist die Situation eher wie der Betrieb eines Restaurants, wie es der bekannte Unternehmer beschrieben hat.

Genau dieses Problem hat auch Tencent.

Schnelles Geld oder großes Geld verdienen

Wie Google befindet sich Tencent in einer Phase, um „fehlende Hausaufgaben nachzuholen“.

Das Zögern von Tencent im KI-Bereich ist allgemein bekannt. Auf der diesjährigen Hauptversammlung der Aktionäre präzisierte Pony MA die sogenannte „Leckschiff-Theorie“: Vor einem Jahr dachten wir, wir seien auf das Schiff gestiegen, aber später stellten wir fest, dass das Schiff leckte. Jetzt fühlen wir, dass wir darauf stehen, aber noch nicht sitzen können – wir hoffen, dass das Schiff schneller fährt.

Streng genommen hat Tencent nicht zu spät mit dem Aufbau der KI-Infrastruktur begonnen, es taucht regelmäßig auf verschiedenen Listen für den Einkauf von Grafikprozessoren auf. 2024 kaufte Tencent in einem Zug 230.000 H20-Chips von NVIDIA, seine Finanzstärke ist mit der von ByteDance vergleichbar.

Aber bei großen Modellen ist Tencent viel zu spät gestartet.

2023 betonte Pony MA einerseits, dass KI eine industrielle Revolution sei, andererseits brachte er die „Glühbirnen-Theorie“ auf: Für eine industrielle Revolution ist es nicht wichtig, die Glühbirne einen Monat früher herauszubringen. Das führte dazu, dass der Start bei Modellen um mehr als ein Jahr zurücklag.

Die Praxis hat gezeigt, dass man kontinuierlich in große Modelle investieren muss, um auf dem neuesten Stand zu bleiben. Tencent hat vielfältige Geschäfte und komplexe Produkte und kann nicht langfristig von Modellen Dritter abhängen. Daher holte Tencent YAO Shunyao an Bord und strukturierte die KI-Organisation neu, um die fehlenden Fortschritte bei selbst entwickelten Modellen nachzuholen.

Aber große Modelle sind kein Wundermittel, das man nur mit Geld zum Erfolg bringen kann. Heutzutage werden die Investitionen in große Modelle immer größer, die Phase des ersten-Mover-Vorteils wird aber immer kürzer. Der Kapitalmarkt zweifelt auch an seinem Geschäftsmodell:

Kann das investierte Geld in Gewinne umgewandelt werden? Falls die Produkte nicht wettbewerbsfähig genug sind, führen hunderte Milliarden an Ausgaben nur zu einem schweren Pokal als „bester Kunde von NVIDIA“.

Gleichzeitig steigen die Preise für Rechenleistung stetig. Laut Angeboten von neuen Cloud-Unternehmen ist die Preiserhöhung für NVIDIA B200 keine Überraschung, aber auch die Preise für H200 und H100 steigen seit August stark, selbst das 2020 vorgestellte A100 erlebt eine unerwartete Preissteigerung. Die Preise für Rechenleistung steigen insgesamt an.

Wie Google bietet auch Tencent Cloud-Dienste für Dritte an. Die Einnahmen aus der Vermietung von Rechenleistung sind sicherer und ermöglichen hohe Gewinne aufgrund der angespannten Angebots- und Nachfragesituation. Tencent muss auch die Frage beantworten: Soll man die Rechenleistung vermieten, um schnelles Geld zu verdienen, oder sie selbst nutzen, um in die Zukunft zu investieren?

Auf der Telefonkonferenz zum Quartalsbericht für das zweite Quartal stellte ein Analyst diese Frage direkt: Angesichts der strategischen Umstellung der US-Konkurrenten im Hyperscaler-Geschäft, wann wird Tencent seine Kapitalausgaben auf das Cloud-Geschäft mit höherem ROI umstellen?

Hyperscaler sind Unternehmen mit sehr großen Rechenzentren. Im Juli dieses Jahres kündigte Meta an, Rechenleistung an Dritte zu vermieten. Der Grund dafür ist, dass das Unternehmen viele Rechenzentren gebaut hat, aber keine überzeugenden großen Modelle entwickeln konnte. Da die Rechenleistung ungenutzt bleibt, kann man sie besser vermieten, um Geld zu verdienen.

Bei einem sicheren Geschäft stimmt der Kapitalmarkt natürlich voll zu – der Aktienkurs von Meta stieg am selben Tag um 10 %.

Aber die Antwort von Tencents leitendem Mitarbeiter James Mitchell lautet Modell > Anwendung > Vermietung: Die Rechenleistung wird zuerst für die eigenen Geschäfte bereitgestellt. Erst wenn die Rechenleistungsreserven bis zum Ende des Jahres oder sogar nächstes Jahr ausreichend sind, wird das Cloud-Geschäft gefördert.

Ein Analyst von Bernstein fragte noch direkter: Können die zusätzlichen Einnahmen die Abschreibungskosten decken, wenn Tencent jährlich über 200 Milliarden Yuan an Kapitalausgaben hat?

James Mitchell antwortete: „Ich weiß, was du fragen willst.“ Er sagte, wenn Tencent die gekaufte Rechenleistung sofort vermietet, ist die Rendite sehr hoch. Martin LAU ergänzte, dass man durch die Weitervermietung der Rechenleistung 30 % Gewinn erzielen kann – mehr als durch Immobilieninvestitionen in der Vergangenheit.

Aber Tencent ist der Ansicht, dass der Markt für das Hunyuan-Modell und KI-Anwendungen größer ist und eine langfristigere Rendite bietet.

Produkte wie WorkBuddy haben derzeit nur begrenzte Differenzierungsmöglichkeiten, aber die Daten, die in den tatsächlichen Arbeitsszenarien der Mitarbeiter entstehen, sind sehr hochwertige Datensätze, die direkt das Modelltraining unterstützen können.

Zusammengefasst hat Tencent wie Google beschlossen, weiterhin massiv an großen Modellen und KI-Geschäften zu arbeiten, um sich zu beweisen.

Schließlich hat man YAO Shunyao eingestellt – man kann ihn ja nicht nur für die Wartung von Rechenzentren einsetzen.

Liebe Investoren, geht nicht weg

Tencent versteht natürlich die Sorgen des Kapitalmarkts und hat im Quartalsbericht und auf der Telefonkonferenz mehrere Sicherheitsmaßnahmen angekündigt:

Erstens sind alle Investitionen im Voraus mit einem Renditepfad geplant. Die Bruttomarge von zahlenden WorkBuddy-Nutzern und dem MaaS-Geschäft ist auf dem Niveau des Cloud-Geschäfts, derzeit wird sie nur von kostenlosen Nutzern verwässert. Sobald die Modellfähigkeiten verbessert sind, kann WorkBuddy hochwertige Aufgaben bearbeiten, und die Rendite wird weiter steigen.

Zweitens gibt es nach wie vor Disziplin bei den Kapitalausgaben. Laut der Erklärung von Martin LAU gibt es 2026–2027 einmalige hohe Investitionen, weil Tencent etwas im Rückstand ist. Langfristig gibt es klare