Die Rechnung neben der Rechnung: Wie der KI-Boom wirklich finanziert wird

Eine Zahl, die größer ist als die Bilanz

Am 21. Juli veröffentlichte die japanische Wirtschaftszeitung Nikkei Asia eine Auswertung, die eine ungewöhnliche Recherchearbeit voraussetzte: Ihre Analysten lasen nicht die Bilanzen von Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta und Oracle, sondern deren Fußnoten. Dort, in den Zusatztabellen und Erläuterungen, summierten sie Zahlungsverpflichtungen von rund 1,65 Billionen Dollar — mehr als die 1,35 Billionen Dollar, die dieselben fünf Konzerne offiziell als Schulden ausweisen. Binnen etwa vier Jahren hat sich dieser Betrag verachtfacht.

Der Begriff „bilanzfern“ klingt nach Buchhalterjargon, meint aber etwas sehr Konkretes. Eine Bilanz zeigt, was ein Unternehmen besitzt und schuldet. Verpflichtungen, die vertraglich feststehen, aber formal bei einer anderen Rechtsperson liegen, tauchen dort nicht auf — sie stehen nur im Anhang. Für Investoren, Kunden und Partner heißt das: Die Zahl, die jeder zitiert, wenn er über die Verschuldung eines Konzerns spricht, ist nicht die ganze Zahl.

Wie eine Zweckgesellschaft funktioniert

Der Mechanismus lässt sich an einem Fall gut nachvollziehen, weil er außergewöhnlich gut dokumentiert ist. Für den Rechenzentrums-Campus Hyperion in Richland Parish, Louisiana — mehr als zwei Gigawatt Kapazität — gründete Meta im Oktober 2025 ein Gemeinschaftsunternehmen mit dem Vermögensverwalter Blue Owl Capital. Die Aufteilung: Blue Owl hält 80 Prozent, Meta 20 Prozent und übernimmt Bau und Betrieb. Finanziert wurde das Vorhaben mit rund 27 Milliarden Dollar Fremdkapital und 2,5 Milliarden Eigenkapital. Der Vermögensverwalter PIMCO zeichnete Berichten zufolge etwa 18 Milliarden davon. Die Papiere laufen bis 2049, sind vollständig amortisierend, erhielten von S&P ein Investment-Grade-Rating von A+ und wurden bei rund 225 Basispunkten über US-Staatsanleihen platziert.

Man halte sich vor Augen, was hier geschieht: Es entsteht ein Rechenzentrum, das Meta nutzt, das Meta betreibt — und dessen Schulden nicht in Metas Bilanz stehen. Möglich ist das, weil die Konsolidierungsregeln nach US-GAAP auf zwei Fragen abstellen: Kontrolliert der Konzern die wesentlichen Aktivitäten der Gesellschaft? Und trägt er das wesentliche Verlust- und Gewinnrisiko? Lässt sich beides verneinen, bleibt die Gesellschaft draußen. Ein verwandter Kniff betrifft Restwertgarantien: Weil Meta die Inanspruchnahme einer Garantieschwelle von 28 Milliarden Dollar als „nicht wahrscheinlich“ einstuft, wurde dafür keine Verbindlichkeit gebucht.

Das ist kein Einzelfall, sondern die Bauweise der Branche. Moody's beziffert allein die unterschriebenen, aber noch nicht begonnenen Rechenzentrums-Leasingverträge der fünf großen Hyperscaler auf 662 Milliarden Dollar — über zwei Drittel ihrer gesamten Leasingverpflichtungen. Moody's-Analyst David Gonzales formulierte es trocken: Die Leistung sei noch nicht bezogen, die Verbindlichkeit also noch nicht ausgelöst — aber sie werde es.

Und hier ist die Präzisierung wichtig, die den reflexhaften Enron-Vergleich zurechtrückt. Der Analyst Gil Luria bringt sie auf eine Formel, die in mehreren Berichten zitiert wird: Enrons Verbrechen sei nicht gewesen, Zweckgesellschaften zu haben — sondern sie zu verstecken. Die heutigen Strukturen sind legal, sie unterliegen den nach dem Enron-Skandal verschärften Regeln, und sie sind offengelegt. Nur eben so, dass man Fußnoten lesen muss. Der Vergleich taugt als Hinweis auf eine strukturelle Ähnlichkeit — Risiko wandert aus dem unmittelbaren Blickfeld —, nicht als Betrugsvorwurf.

Der Kreis, in dem das Geld läuft

Neben der Bilanzierung gibt es ein zweites Strukturmerkmal, das Aufsehern Sorge bereitet: Ein erheblicher Teil des Geldes bewegt sich im Kreis. Nvidia investiert in den KI-Cloud-Anbieter CoreWeave und verkauft ihm gleichzeitig Grafikprozessoren. CoreWeave hat Verträge mit OpenAI über 22,4 Milliarden Dollar. Microsoft finanziert OpenAI, das wiederum Microsoft und Oracle für Rechenkapazität bezahlt — der Oracle-Vertrag mit OpenAI umfasst 300 Milliarden Dollar über mehrere Jahre. Dazu kommen Vereinbarungen von OpenAI mit AMD über 90 und mit AWS über 38 Milliarden.

Der Internationale Währungsfonds benannte das Problem in seinem Bericht zur globalen Finanzstabilität vom April 2026 direkt: Es gebe zirkuläre Finanzierungsstrukturen, die ausgewiesene Umsätze und Bewertungen künstlich verstärken könnten. Der Leerverkäufer Jim Chanos fasste dieselbe Beobachtung spitzer: Sei es nicht bemerkenswert, dass die Verkäufer die Käufer subventionieren, obwohl die Erzählung laute, die Nachfrage nach Rechenleistung sei unendlich? Nvidia hat dem widersprochen — die eigenen strategischen Beteiligungen lägen im laufenden Jahr bei lediglich 4,7 Milliarden Dollar. Das entkräftet den Vorwurf, Nvidia kaufe seine eigenen Umsätze; die enge Verflechtung der Kette insgesamt entkräftet es nicht.

Was die Aufseher sagen

Bemerkenswert ist, wie einheitlich das Bild bei den Institutionen ausfällt. Die Bank für Internationalen Zahlungsausgleich stellte in ihrem Jahresbericht vom 28. Juni 2026 fest, die fünf größten Hyperscaler würden von 2025 bis 2026 über eine Billion Dollar an KI-bezogenen Investitionen aufwenden — mehr, als Gewinne und freier Cashflow hergeben, was einige Unternehmen zur Fremdfinanzierung zwinge. BIZ-Generaldirektor Pablo Hernández de Cos sagte, das Rennen um Marktanteile könne zu Überinvestition geführt haben. Die Parallelen, die der Bericht zieht, sind der Eisenbahn- und Elektrifizierungsboom sowie die Dotcom-Blase: jeweils ein realer technologischer Durchbruch, der mehr Kapital anzog, als sich kommerziell rechtfertigen ließ.

Die US-Notenbank berichtete im Mai 2026 ein aufschlussreiches Detail aus ihrer Umfrage unter Marktteilnehmern: 50 Prozent nannten KI-Risiken als möglichen Schock — ein Jahr zuvor waren es neun Prozent. Die Bank of England rechnete am 7. Juli vor, ein scharfer Einbruch bei KI-Aktien könne das britische Bruttoinlandsprodukt um bis zu 2,2 Prozentpunkte drücken. Die EZB warnte, die erwarteten Produktivitätsgewinne könnten enttäuschen; Christine Lagarde sprach im Juni davon, KI könne gefährliche Finanzkrisen auslösen.

Wo der Markt es bereits einpreist

Die interessantere Frage ist nicht, wer warnt, sondern wo Geld bereits anders fließt. Und da hat sich zuletzt etwas bewegt.

S&P stufte Oracle am 9. Juli von BBB auf BBB- herab — nur noch eine Stufe über Ramschniveau. Die Begründung ist für jeden Kunden lehrreich: ein erwartetes Defizit im freien Cashflow von rund 42 Milliarden Dollar im Geschäftsjahr 2027 und ein Konzentrationsrisiko, das S&P ausdrücklich als zentrales Kreditrisiko benennt — etwa die Hälfte von Oracles Auftragsbestand von 638 Milliarden Dollar entfällt auf einen einzigen Kunden: OpenAI. Moody's senkte den Ausblick auf negativ.

Auch am Anleihemarkt kühlt es ab. Der Deckungsgrad bei Hyperscaler-Anleihen — das Verhältnis von Nachfrage zu Emissionsvolumen — fiel von fast dem Fünffachen im Februar 2026 auf unter das Zweifache im Juli. Amazons Juli-Emission war nur noch 2,5-fach überzeichnet gegenüber 3,2-fach im März, und der Konzern musste 18 bis 21 Basispunkte mehr bieten. Die Investoren sagen nicht nein — sie sagen: teurer.

Die Gegenposition, ernst genommen

Es gibt ein starkes Argument dagegen, und es beruht nicht auf Zuversicht, sondern auf Knappheit. Nvidia-Chef Jensen Huang verwies in Davos auf einen empirischen Test: Es sei ausgesprochen schwer, überhaupt eine Nvidia-GPU zu mieten, und die Spotpreise stiegen — sogar für zwei Generationen alte Chips. Google-Chef Sundar Pichai räumte ein, man sei kurzfristig durch Rechenkapazität begrenzt; der Cloud-Umsatz wäre höher gewesen, hätte man die Nachfrage bedienen können. Die Auftragsbestände stützen das: Google Cloud rund 460 Milliarden Dollar, Microsoft 392 Milliarden, AWS 364 Milliarden. Das ist keine Fata Morgana — das sind unterschriebene Verträge.

Zwei Einschränkungen gehören daneben. Erstens: Der freie Cashflow schmilzt. Amazons freier Cashflow der letzten zwölf Monate brach um rund 95 Prozent auf 1,2 Milliarden Dollar ein; für Meta nennen Analysten einen Rückgang um etwa 90 Prozent. Zweitens die Abschreibungsfrage. Michael Burry argumentiert, die Hyperscaler unterschätzten ihre Abschreibungen für 2026 bis 2028 um zusammen 176 Milliarden Dollar. Die Bewegungen sind real: Amazon verkürzte die angesetzte Nutzungsdauer seiner Server 2025 auf fünf Jahre, Meta verlängerte sie auf 5,5 Jahre — was die ausgewiesene Abschreibungslast um 2,9 Milliarden Dollar senkte. Wer die Nutzungsdauer verlängert, verteilt denselben Aufwand auf mehr Jahre und weist heute höhere Gewinne aus. Es ist eine Annahme mit Milliardenwirkung.

Hier hinkt übrigens auch der beliebte Vergleich zum Glasfaser-Überbau der Dotcom-Zeit — und zwar zuungunsten der Optimisten. Die überschüssige Glasfaser lag jahrelang als „dark fiber“ ungenutzt herum und wurde später doch noch wertvoll, weil sie nicht veraltete. Grafikprozessoren dagegen verlieren in drei bis fünf Jahren dramatisch an Wert. Was übrig bleibt, wenn die Nachfrage nachlässt, ist bei Glas mehr wert als bei Silizium.

Was das praktisch bedeutet

Für Unternehmen, die ihre Produkte auf fremder Rechenleistung bauen, folgt daraus kein Grund zur Panik, aber eine kurze Liste von Fragen, die man vor zwölf Monaten noch nicht stellen musste.

Erstens: Anbieterkonzentration ist jetzt auch ein Kreditrisiko. Wenn eine Ratingagentur die Abhängigkeit Ihres Anbieters von einem einzigen Großkunden explizit als zentrales Kreditrisiko benennt, ist das eine Information über die Stabilität Ihrer eigenen Lieferkette. Prüfen Sie, an wem Ihr Anbieter hängt — nicht nur, wie gut sein Produkt ist.

Zweitens: Die billigste GPU-Stunde kann die instabilste sein. Viele kleinere KI-Cloud-Anbieter haben Kundenverträge über zwei bis fünf Jahre, während die zugrunde liegenden Rechenzentrums-Leasingverträge 15 Jahre und länger laufen. Diese Laufzeit-Inkongruenz ist beherrschbar, solange die Nachfrage wächst — und wird zum Problem, wenn sie es nicht tut. Wer bei einem Anbieter ohne Bilanzpuffer einkauft, sollte einen Ausstiegspfad im Vertrag haben.

Drittens: Rechnen Sie mit einem Preispfad nach oben, nicht nach unten. Die Modellpreise pro Token sind zwar gefallen und fallen weiter — dieselbe Woche brachte mit Gemini 3.6 Flash ein weiteres Beispiel. Aber die Refinanzierungskosten der Infrastruktur steigen gerade sichtbar. Beides gleichzeitig ist möglich; verlassen sollte man sich auf die Fortsetzung der Preissenkungen trotzdem nicht, und Kalkulationen, die auf dauerhaft sinkende Inferenzkosten setzen, brauchen ein Szenario für den anderen Fall.

Viertens: Halten Sie die Modellschicht austauschbar. Das ist die immer gleiche, immer richtige Antwort — und sie gilt hier aus einem zusätzlichen Grund. Wer über eine Abstraktionsschicht auf mehrere Anbieter zugreifen kann, muss die Bonität eines einzelnen Anbieters nicht zur strategischen Wette machen.

Die 1,65 Billionen Dollar sind kein Skandal und kein Beweis für eine Blase. Sie sind ein Hinweis darauf, dass die Rechenleistung, auf der die halbe Softwarebranche inzwischen aufbaut, mit Kapital finanziert wird, dessen Preis sich gerade ändert. Wer heute über Anbieter entscheidet, entscheidet damit auch — ob er will oder nicht — über die Frage, wessen Refinanzierungsrisiko er mitträgt.