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Rund 9 Billionen Euro könnte der Ausbau von KI-Rechenzentren in den USA bis 2032 verschlingen. Das hat der Columbia-Ökonom Stijn Van Nieuwerburgh berechnet. Brisanter als die Summe ist, wie sie finanziert wird: Ein wachsender Teil der Schulden steht nicht in den Bilanzen von Meta, Microsoft und Co.
Der KI-Boom wird gern als Software-Revolution beschrieben. Tatsächlich ist er vor allem ein gewaltiges Bauprojekt. Rechenzentren, Stromleitungen, Kühlsysteme und Chips kosten Geld, und zwar sehr viel. Stijn Van Nieuwerburgh, Professor an der Columbia Business School, hat die Kosten für die renommierte Konferenzreihe Brookings Papers on Economic Activity hochgerechnet. Er kommt auf umgerechnet rund 9 Billionen Euro bis 2032. Das wären im Schnitt 3,6 Prozent der US-Wirtschaftsleistung pro Jahr.
Zum Vergleich: Der Eisenbahnboom zwischen 1870 und 1890 kam auf 2,2 Prozent, der Bau des amerikanischen Highway-Netzes auf gut 1 Prozent. Gemessen an der Wirtschaftsleistung wäre der KI-Ausbau damit größer als jede Infrastrukturwelle der US-Geschichte.
Die Zahl sollten Anleger allerdings wörtlich nehmen. Van Nieuwerburgh nennt seine Rechnung selbst ein Szenario und keine Prognose. Ein großer Teil der unterstellten Kapazität stammt aus Projekten, für die es noch nicht einmal einen Fertigstellungstermin gibt. Zudem steckt in der Summe viel Chip-Hardware, die nach wenigen Jahren veraltet. Eisenbahnschienen hielten Jahrzehnte.
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Wenn der Cashflow nicht mehr reicht
Interessanter als die Gesamtsumme ist, wie das Geld fließt. Die fünf großen Cloud-Konzerne Oracle, Microsoft, Amazon, Meta und Alphabet dürften 2026 erstmals mehr investieren, als sie im operativen Geschäft einnehmen. Die Lücke schließen sie zunehmend über Leasingverträge, Joint Ventures und Zweckgesellschaften. Diese Konstruktionen haben für die Konzerne einen Vorteil: Die Schulden tauchen in ihren eigenen Bilanzen nicht oder nur teilweise auf.
Wie das funktioniert, zeigt Metas Rechenzentrum Hyperion in Louisiana. Das Projekt kostet rund 26 Milliarden Euro. Meta verkaufte 80 Prozent daran an den Finanzinvestor Blue Owl, und das gemeinsame Unternehmen nahm anschließend Anleihen über rund 23 Milliarden Euro auf. Das Projekt ist damit zu etwa 90 Prozent fremdfinanziert. Metas eigene Verschuldung wirkt dagegen gering.
Billiger ist das nicht. Die Hyperion-Anleihe zahlt mindestens einen Prozentpunkt mehr Zinsen, als Meta für eine eigene Anleihe hätte zahlen müssen. Meta nimmt das in Kauf, weil die Börse Unternehmen mit schlanker Bilanz höher bewertet. Zugleich hat sich Meta verpflichtet einzuspringen, falls der Konzern das Rechenzentrum später nicht mehr nutzen will und ein Verkauf zu wenig einbringt. Nach den aktuellen Bilanzierungsregeln muss diese Garantie heute nicht ausgewiesen werden.
Nvidia finanziert die eigene Nachfrage mit
Auch Nvidia ist Teil des Kreislaufs. Große Finanzinvestoren wie Apollo, Blackstone und KKR haben im August eine Kreditlinie über umgerechnet gut 430 Milliarden Euro aufgelegt, mit der Kunden Nvidia-Chips finanzieren können. Nvidia garantiert dabei 25 Prozent des Restwerts. Der Chipkonzern steht damit für einen Teil der Nachfrage nach den eigenen Produkten selbst gerade. Dass Anleiheinvestoren das Ausfallrisiko bei Nvidia inzwischen höher einschätzen als bei Alphabet oder Microsoft, passt ins Bild.
Eine Blase sieht Van Nieuwerburgh darin noch nicht. Ein systemisches Risiko wie in früheren Kreditbooms zu unterstellen, hält er ausdrücklich für verfrüht. Das Problem sei vielmehr, dass niemand genau wisse, wo die Risiken liegen. Die Geschichte zeigt, wie solche Zyklen kippen können. 1873 brachte die Finanzierung der Northern Pacific Railroad das Bankhaus Jay Cooke zu Fall und löste eine lange Wirtschaftskrise aus. Die Bahnstrecken wurden später trotzdem gebaut und genutzt. Den Schaden hatten die Geldgeber.
Als Verantowrtlicher des kiq-Reports (link) Ich sehe im KI-Boom dennoch keine Blase wie am Neuen Markt. Anders als damals gebe es eine enorme reale Nachfrage, Chip- und Speicherhersteller kämen mit der Produktion kaum hinterher. Im Videointerview mit dem Podcast Money Train spreche ich darüber, warum ich den Einstieg in KI-Aktien trotz hoher Bewertungen für richtig halten, warum Energie und Rechenzentrumsinfrastruktur ins Depot gehören und welcher deutsche Nachzügler davon profitieren könnte.
Was Anleger jetzt wissen müssen
Die entscheidende Rechnung liefert der Autor der Studie selbst. Damit sich der Ausbau bis 2032 lohnt, braucht die Branche umgerechnet rund 3,2 Billionen Euro Umsatz pro Jahr. Solange die Nachfrage nach Rechenleistung so stark wächst wie derzeit, ist das erreichbar. Lässt sie nach, geraten zuerst die Finanzierungsstrukturen unter Druck, die heute in keiner Bilanz stehen.
Für Anleger heißt das: Nicht jede KI-Aktie trägt dasselbe Risiko. Der Börsenbrief kiqreport setzt deshalb vor allem auf zwei Gruppen. Die erste sind Unternehmen, die bei Lieferung bezahlt werden, etwa Zulieferer von Verbindungstechnik für Rechenzentren. Die zweite sind Konzerne mit eigenen Chips, eigener Kundenreichweite und mehreren Erlösquellen. Risikofrei ist auch das nicht, denn wird der Ausbau gedrosselt, spüren es die Zulieferer als Erste. Welche Werte im kiqreport-Musterdepot stehen und wie die Redaktion die Risiken einschätzt, lesen Sie im aktuellen kiqreport.
Häufig gestellte Fragen
Wie viel kostet der KI-Ausbau in den USA?
Laut Columbia-Ökonom Stijn Van Nieuwerburgh könnten sich die Investitionen in Rechenzentren, Stromversorgung und Chips bis 2032 auf umgerechnet rund 9 Billionen Euro summieren, im Schnitt 3,6 Prozent der US-Wirtschaftsleistung pro Jahr. Der Autor versteht das als Szenario, nicht als Prognose.
Was bedeutet Finanzierung außerhalb der Bilanz?
Konzerne wie Meta lagern Rechenzentren in eigene Gesellschaften aus, die sich selbst verschulden. Der Konzern mietet die Kapazität nur. Dadurch erscheinen die Schulden nicht oder nur teilweise in seiner Bilanz, obwohl er über Miet- und Garantiezusagen wirtschaftlich dafür einsteht.
Ist der KI-Boom eine Blase?
Die Studie sieht noch kein systemisches Risiko. Sie warnt aber, dass Risiken durch die komplexen Finanzierungen schwer zu erkennen sind. Entscheidend ist, ob die Nachfrage nach KI-Rechenleistung stark genug wächst, um rund 3,2 Billionen Euro Umsatz pro Jahr zu tragen.