Wenn du nicht gesagt hättest, dass es um GPU geht, hätte ich gedacht, es handelt sich um Immobilien.

Vor kurzem kündigte NVIDIA ein großes Vorhaben an: Gemeinsam mit sechs führenden Finanzinstituten wird eine Plattform für Rechenkapitalfinanzierung im Umfang von 500 Milliarden US-Dollar aufgebaut.

Die sogenannte Rechenkapitalfinanzierungsplattform lässt sich als ein Kreditpool verstehen: Unternehmen, die NVIDIA-GPUs erwerben möchten, aber über unzureichende eigene Mittel verfügen, können hier Kredite aufnehmen.

Bei diesen 500 Milliarden US-Dollar handelt es sich genauer gesagt um das Volumen des Drittkapitals, auf das die Plattform zugreifen kann. Es übersteigt die 527 Milliarden US-Dollar an Subventionen des US-amerikanischen „Chip-Gesetzes“ um das Zehnfache. Für die derzeit massiv Kapitalaufwendungen steigernden Cloud-Anbieter und neuen Cloud-Unternehmen ist dies nichts anderes als Kohle im Schnee oder Regen in der Dürrezeit.

Im vergangenen Monat veröffentlichten die vier großen Cloud-Giganten ihre Quartalsergebnisse für das zweite Quartal. Bei Amazon und Google war der freie Cashflow erstmals negativ, bei Meta und Microsoft ging er im Vergleich zum Vorjahreszeitraum um 91 % bzw. 23 % zurück – dies sendet ein beunruhigendes Signal aus: Die Nachfrage nach Rechenkapital besteht weiter, aber das Geld ist fast aufgebraucht.

Das Bargeld reicht nicht mehr aus – also wird großzügig geliehen.

Bis Ende 2025 erreichte das Volumen der von den fünf großen US-Cloud-Dienstanbietern ausgegebenen Anleihen 1210 Milliarden US-Dollar. Im Juni dieses Jahres nahm Google auf einmal 80 Milliarden US-Dollar auf, auch Meta und Amazon fügten im zweiten Quartal jeweils mehrere zehn Milliarden US-Dollar an „langfristigen Verbindlichkeiten“ hinzu.

Die Giganten verfügen über flexible Mittel zur Finanzierung und Kreditaufnahme, sodass sie keine Sorgen haben, kein Geld zu erhalten. Leidtragende sind kleine und mittlere neue Cloud-Anbieter, deren Finanzierungskosten hoch sind und deren Zinssätze über 10 % liegen können.

CoreWeave, der bekannteste unter den neuen Cloud-Anbietern, hatte bei einer Fremdkapitalfinanzierung im Jahr 2023 einen effektiven Jahreszins von bis zu 15 %. Gerade als er sich Sorgen um die Quelle der nächsten Finanzierungsrunde machte, tauchte NVIDIA auf – und nicht allein.

Hinter NVIDIA steht die stärkste Mannschaft der Wall Street –

Apollo (größtes privates Kreditinstitut), BlackRock (größter Vermögensverwalter für Publikumsfonds), Blackstone (größtes Private-Equity- und Immobilienunternehmen), Brookfield (größter Infrastruktur-Gigant), Goldman Sachs (Spitzen-Investmentbank) und KKR (Mergers-&-Acquisitions-Gigant).

Neben diesem glänzenden Finanzteam, das gemeinsam das Vorhaben vorantreibt, gab NVIDIA nach offiziellen Angaben bekannt, dass es „einen Mechanismus zur Unterstützung des Restwerts von bis zu 25 % des Projekts bereitstellen könnte“ (a residual-value support mechanism for up to 25% of an opportunity) [1].

Was bedeutet das? Angenommen, ein Cloud-Anbieter leiht sich 10 Millionen US-Dollar, um NVIDIA-GPUs zu kaufen, und kann das Geld später nicht zurückzahlen, wobei die GPUs nicht zum ursprünglichen Preis verkauft werden können, übernimmt NVIDIA 25 % des Verlusts.

Die Kreditvergabe wird dadurch deutlich großzügiger. Zusammen mit der Vermögensaufbereitung durch das Finanzteam können kleine Anbieter niedrigere Zinssätze erhalten, mit geringeren Kosten mehr Geld leihen und mehr GPUs erwerben.

Allerdings wurde bisher nur ein Absichtserklärung unterzeichnet, und die 500 Milliarden US-Dollar stellen lediglich eine „Absichtserklärung“ dar. Wie viel Kapital tatsächlich zur Verfügung steht und welche Hürden für die Finanzierung gelten, wurde noch nicht veröffentlicht.

Aber es gibt bereits Unternehmen, die nicht mehr stillsitzen können.

Finanzspielereien

Als Erster meldete sich das Magazin „Forbes“ zu Wort. Weniger als einen Tag nach der Veröffentlichung der Ankündigung von NVIDIA veröffentlichte „Forbes“ einen mehr als 5000 Wörter langen Artikel, der die Angemessenheit der Rechenkapitalfinanzierung direkt in Frage stellte.

Der Kern der Kontroverse liegt darin, ob GPUs als Sicherheiten für langfristige Kredite geeignet sind [2].

„Forbes“ ist der Ansicht, dass GPUs sich von Infrastrukturen wie mautpflichtigen Autobahnen oder Stromnetzen unterscheiden: Sie werden schnell weiterentwickelt und haben eine kurze Abschreibungsdauer. Die Iterationszyklen von NVIDIA-GPUs sind inzwischen auf 12 Monate geschrumpft, die rentabelste Phase einer GPU kann nur 3 Jahre dauern, während Kredite oft eine Laufzeit von 5 Jahren haben.

Ein Haus verliert nicht innerhalb von zwei Jahren 50 % seines Wertes und nach zehn Jahren nicht seinen gesamten Wert, aber GPUs ähneln Unterhaltungselektronik: Sobald eine neue Generation auf den Markt kommt, stürzen die Preise der älteren Generation abrupt ab. Eine für 1000 US-Dollar erworbene GPU kann nach fünf Jahren nur noch 200 US-Dollar wert sein.

Dies ist auch die allgemeine Ansicht an der Wall Street: Über die Haltbarkeit des Werts von GPUs wurde an der Wall Street bereits eine ganze Debatte geführt.

Der bekannte Bärenmarkt-Spezialist Michael Burry kritisierte im vergangenen November in einem Beitrag, dass Cloud-Computing-Unternehmen die Abschreibungsdauer von KI-Servern künstlich verlängern, um ihre Gewinne künstlich zu überhöhen.

Angenommen, ein Cloud-Computing-Unternehmen gibt 10 Millionen US-Dollar für GPUs aus: Diese 10 Millionen werden nicht sofort als Kosten verbucht, sondern über die wirtschaftliche Nutzungsdauer der GPUs verteilt schrittweise als Kosten erfasst.

Meta hat im vergangenen Jahr die Abschreibungsdauer von Servern von 4-5 Jahren auf 5,5 Jahre angehoben, wodurch ein buchmäßiger Gewinn von 2,9 Milliarden US-Dollar erzielt wurde, was 4 % des Gewinns vor Steuern in diesem Jahr entspricht. Auch andere große Cloud-Anbieter haben die Abschreibungsdauer von GPUs nach und nach verlängert.

Aus der Sicht von Michael Burry beträgt die wirtschaftliche Nutzungsdauer von GPUs nur zwei bis drei Jahre. Wenn Cloud-Anbieter sie über fünf oder sechs Jahre abschreiben, ist das unlauteres Vorgehen.

Diese Ansicht löste damals eine Erschütterung am Markt aus. Wenn der wirtschaftliche Wert von GPUs nach zwei bis drei Jahren erschöpft ist, womit sollen die Cloud-Anbieter ihre Schulden zurückzahlen, bevor die Kredite vollständig getilgt sind?

Der erfahrene Finanzjournalist William D. Cohan verglich die Rechenkapitalfinanzierungsplattform direkt mit der Finanzkrise von 2008 [3]. Nach Ansicht von Cohan hat die KI-Branche die Verwendung und die Rendite der riesigen Geldsummen nicht klar dargelegt. Was passiert, wenn die Monetarisierung nicht wie erwartet verläuft und die Unternehmen nicht so viel Rechenkapital benötigen?

Wenn dann alte GPUs nicht verkauft werden können und die Cloud-Anbieter ihre Schulden nicht zurückzahlen können, ist das nichts anderes als eine Finanzkrise.

Überzeugende Belege widerlegen die Zweifel

Die Sorgen von Cohan sind begründet.

Im zweiten Quartal dieses Jahres beliefen sich die gesamten Verbindlichkeiten von CoreWeave bereits auf 72,05 Milliarden US-Dollar, das Dreifache des Vorjahreszeitraums. Der Nettoverlust weitete sich weiter auf 626 Millionen US-Dollar aus, das Doppelte des Werts im zweiten Quartal des Vorjahres.

Dies ist noch das Ergebnis von CoreWeaves vielfältigen Hebelwirkungen: Im vergangenen Juli und im März dieses Jahres schloss CoreWeave zwei DDTL-Vereinbarungen ab. Dies ist ein Finanzierungsmodell mit „vorab genehmigtem Kreditrahmen und schrittweiser Inanspruchnahme“, bei dem Kreditnehmer nur so viel Geld leihen, wie sie tatsächlich benötigen, und nur Zinsen auf den in Anspruch genommenen Betrag zahlen, wodurch die Finanzierungskosten gesenkt werden.

Neben DDTL schloss CoreWeave auch Vereinbarungen mit nachgelagerten Server-OEMs ab, bei denen die OEMs die Finanzierung für die Server übernehmen und CoreWeave die Kaufpreise innerhalb von 1 bis 3 Jahren zurückzahlt.

Das bedeutet: „Ich nutze die Server zuerst und zahle das Geld nach und nach zurück.“ Bis Ende letzten Jahres summierten sich diese Schuldscheine auf 4,8 Milliarden US-Dollar.

Diese vielfältigen Hebelwirkungen kommen der Wall Street immer bekannter vor. Der legendäre Bärenspezialist Jim Chanos kritisierte das Geschäftsmodell von CoreWeave ernsthaft: Alle erzielten Einnahmen werden zur Schuldentilgung und zum Kauf von GPUs verwendet, sodass die Aktionäre niemals Dividenden aus freiem Cashflow erhalten [4].

Zusammengefasst: All diese vorsorglichen Bedenken beruhen darauf, dass man nicht daran glaubt, dass GPUs ihren Wert behalten.

Jensen Huang weiß natürlich, wie die Leute über ihn reden, deshalb erwähnte er in der Pressemitteilung zur Einführung der Rechenkapitalfinanzierungsplattform ausdrücklich: „Die wirtschaftliche Nutzungsdauer der A100 hat sich auf fast zehn Jahre verlängert [1].“

Jensen Huang wies ferner darauf hin, dass GPUs „investierbare Infrastrukturvermögenswerte“ sind, da sie nach Ablauf der ersten Mietdauer nicht unbrauchbar werden, sondern weitervermietet werden können [1]. Die A100 ist ein von NVIDIA im Jahr 2020 eingeführter Rechenchip. Die meisten Cloud-Anbieter haben sie bereits vollständig abgeschrieben, sodass die daraus erzielten Gewinne danach sogar noch höher ausfallen.

Der CEO von CoreWeave legte auf der Ergebnispräsentation zum zweiten Quartal ebenfalls überzeugende Belege vor und erklärte, dass die Bestellungen für seine A100 bereits bis 2029 reichen und die Mieten sogar weiter steigen. CoreWeave bezeichnet dies als reines Ertragsmodell „ohne Hebelwirkung“:

Bei Ablauf des ursprünglichen Vertrags sind die Schulden für den Aufbau des GPU-Clusters bereits vollständig getilgt. Der von Schulden befreite Cluster verursacht bei Weiterverkauf oder Vertragsverlängerung keine Kosten mehr – alle Einnahmen sind reine Gewinne.

Neben der vollständigen Weitervermietung des Rechenkapitals an Kunden kann CoreWeave die GPUs auch für Inferenzzwecke einsetzen. Deshalb sollten die Kapitalgeber nicht nur auf den ursprünglichen Vertrag schauen, sondern darauf, wie lang die „zweite Lebensphase“ der GPUs ist.

Aus dieser Perspektive ist die wirtschaftliche Nutzungsdauer von GPUs weit länger als die theoretisch angenommene Dauer von 2 bis 3 Jahren. Es gibt jedoch eine wichtige Voraussetzung: Die GPUs sind knapp verfügbar.

Superzyklus

Vor der Markteinführung der Blackwell-GPUs sagte Jensen Huang halb scherzhaft: Sobald die Blackwell-Chips in Massenproduktion gehen, könnte die ältere Generation der Hopper-Chips „nicht einmal verschenkt werden“.

Jede neue Generation von NVIDIA-GPUs senkt die Kosten pro Einheit an Rechenkapital, sodass für nachgelagerte Kunden die Wirtschaftlichkeit der neuen Generation immer höher ist als die der älteren. Deshalb verlieren ältere GPUs nach der Markteinführung neuer Modelle schnell an Wert – dies gilt aber nur, wenn die Produktionskapazitäten für die neuen GPUs schnell die Nachfrage aller Nutzer decken können.

Auf dem aktuellen Markt für Rechenkapital ist dies offensichtlich nicht der Fall.

Die Iterationszyklen großer Modelle betragen 9 bis 18 Monate, alle sechs Monate kann es zudem kleine Aktualisierungen geben. Bei jeder Iteration steigt der Verbrauch an Tokens um das Dutzend- oder sogar Hundertfache. Demgegenüber dauert der Aufbau von Produktionskapazitäten für GPUs oft 2 bis 3 Jahre – das bedeutet, dass das Wachstum der Produktionskapazitäten nicht mit dem Wachstum der Nachfrage Schritt halten kann, was eine Lücke zwischen Angebot und Nachfrage erzeugt.

Vor kurzem schickte NVIDIA eine Benachrichtigung an seine Großkunden: Die Preise für Server mit integrierten NVIDIA-GPUs werden um mehr als 15 % steigen, was die vorherige Markterwartung von 5 % bis 10 % deutlich übertrifft. Der Grund liegt in der Knappheit der HBM-Speicherproduktion. Finanzierung kann nur das Geldproblem lösen, nicht aber die Knappheit der Produktionskapazitäten für HBM und fortschrittliche Verpackungstechnologien.

Diese Lücke zwischen Angebot und Nachfrage ist der verlängerte Nutzwert älterer GPUs:

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