Diese Folge geht der Frage nach, wer die aktuellen Investitionen in KI-Infrastruktur tatsächlich finanziert. Ausgangspunkt sind die rund 650 Milliarden Dollar, die Alphabet, Amazon, Meta und Microsoft in diesem Jahr in Rechenzentren stecken, und die Aufteilung dieser Summe auf eigene Cashflows, Anleihen, Private Credit und bilanzferne Zweckgesellschaften. Daniel und Nova gehen anhand von Zahlen des IWF, der OECD, der Bank für Internationalen Zahlungsausgleich und mehrerer Marktanalysen durch, wie das Finanzierungsrisiko aus den Konzernbilanzen von Meta, Amazon und Microsoft in Konstruktionen wie das Louisiana-Rechenzentrum von Meta und Blue Owl wandert, und wie zirkuläre Geschäftsbeziehungen zwischen Nvidia, den Hyperscalern, OpenAI und Anthropic Umsätze erzeugen, die auf einen sehr dünnen echten Endkunden treffen.
Im zweiten Teil geht es um die Kostenseite: warum die heutigen Token-Preise eher Marktanteilspreise als Vollkostenpreise sind, wie Anthropic und OpenAI ihre Abo-Modelle im Juni umgebaut haben, nachdem agentische Nutzung die Kalkulation gesprengt hatte, und was das für Unternehmen wie Uber und Meta intern bedeutet hat. Dazu kommt der Vergleich mit chinesischen Open-Weight-Modellen wie DeepSeek, GLM und Kimi, die Frage nach eigener Hardware als Versicherung statt als Kostenersparnis, und am Ende die historischen Parallelen zu Eisenbahn- und Glasfaserblasen sowie die konkrete Folge für jeden, der einen MSCI-World-Sparplan bespart: die automatische Aufnahme von SpaceX und potenziell Anthropic in globale Indizes. Für IT-Führungskräfte liefert die Folge damit weniger eine Meinung als eine Rechengrundlage für Budgetentscheidungen und Business Cases rund um KI.
Die wichtigsten Themen:
- Die weltweite Rechenzentrums-Finanzierung bis 2028 liegt laut IWF bei 2,9 Billionen Dollar, davon nur 48 Prozent aus eigenem Cashflow der Hyperscaler, der Rest aus Anleihen, Private Credit und Beteiligungskapital.
- KI-bezogene Private-Credit-Deals sind 2025 auf 59 Milliarden Dollar gestiegen, fast das Siebenfache des Vorjahres, während der freie Cashflow von Amazon, Microsoft, Alphabet und Meta zusammen von rund 205 auf etwa 94 Milliarden Dollar einbricht.
- Am Beispiel von Metas Rechenzentrum in Louisiana zeigen Daniel und Nova, wie über Zweckgesellschaften und Restwertgarantien Schulden entstehen, die die Bank für Internationalen Zahlungsausgleich als „Schattenverschuldung" bezeichnet.
- Zirkuläre Finanzierung zwischen Nvidia, den Hyperscalern, OpenAI und Anthropic sorgt dafür, dass laut The Information rund die Hälfte des Auftragsbestands von Amazon, Google und Microsoft aus Zusagen von OpenAI und Anthropic besteht.
- Die heutigen Token-Preise sind eher Marktanteilspreise als Vollkostenpreise; Anthropic und OpenAI haben im Juni ihre Abo-Modelle umgebaut, nachdem agentische Nutzung bis zu 175-mal mehr Rechenleistung verbraucht hat als kalkuliert.
- Nur 26 Prozent der Unternehmen haben laut einer KPMG-Erhebung Transparenz über ihre KI-Kosten, was unter anderem bei Uber und Meta zu abrupten Budgetdeckeln geführt hat.
- Chinesische Open-Weight-Modelle wie DeepSeek, GLM und Kimi sind laut OpenRouter-Daten 60 bis 90 Prozent günstiger als westliche Spitzenmodelle und werden bereits in 85 Prozent der Fortune-500-Unternehmen eingesetzt.
- Historische Parallelen zu Eisenbahn- und Glasfaserblasen zeigen: Die Technologie kann sich durchsetzen, während die erste Investorengeneration ihr Kapital verliert, weil Infrastruktur Jahrzehnte hält, GPUs aber nur wenige Jahre.
- Der Börsengang von SpaceX und die absehbare Erstnotiz von Anthropic führen dazu, dass praktisch jeder MSCI-World- oder Nasdaq-100-Sparplan automatisch zum Investor wird, ohne dass Anlegerinnen und Anleger das aktiv entscheiden.
