Da sich generative KI von der Modellschulung hin zu einem großflächigeren Einsatz entwickelt, investieren Technologieunternehmen zunehmend in Datenzentren, Cloud-Kapazitäten und Chip-Verträge, anstatt nur in das Modell selbst zu investieren. CoreWeave gab am Donnerstag bekannt, dass es eine erweiterte Vereinbarung mit Meta unterzeichnet hat, die einen Wert von 21 Milliarden USD hat und bis Ende 2032 läuft. Dies baut auf einer vorherigen Vereinbarung über 14 Milliarden USD auf und zeigt, dass Meta seine Investitionen in KI-Infrastrukturen weiter ausbaut, indem es sowohl interne als auch externe Ressourcen nutzt. Laut einem Bericht von Reuters wird erwartet, dass Meta in diesem Jahr bis zu 135 Milliarden USD in die KI-Infrastruktur investiert.
Dieser Trend beschränkt sich nicht nur auf Meta. Eine Zusammenstellung von Reuters zeigt, dass in den letzten Monaten riesige Geschäfte rund um KI-Infrastrukturen Unternehmen wie OpenAI, Oracle, AMD, Nvidia, Google, Anthropic, Amazon, CoreWeave und SoftBank abgedeckt haben. Dazu gehören unter anderem Berichte über einen langfristigen Vertrag von OpenAI mit Oracle über Rechenkapazitäten im Wert von rund 300 Milliarden USD, das Stargate-Datenzentrumprojekt mit einem Investitionsrahmen von bis zu 500 Milliarden USD sowie einen mehrjährigen Vertrag von AMD zur Lieferung von KI-Chips an Meta im Wert von bis zu 60 Milliarden USD. Mit anderen Worten, die Ausgabenschlacht hat sich von der Frage "Wer hat das stärkste Modell?" zu "Wer kann am schnellsten Strom, Räumlichkeiten, GPUs, maßgeschneiderte Chips und Cloud-Kapazität sichern?" verlagert.
Die Nachfrage zwingt das Angebot zur Expansion
Hinter dieser sprunghaften Ausgabensteigerung steht eine einheitliche Einschätzung von Cloud-Anbietern und Modellunternehmen bezüglich der Nachfrage nach KI-Workloads: Das Angebot ist immer noch nicht ausreichend. Amazon hat am Donnerstag erstmals bekannt gegeben, dass die jährlichen Einnahmen aus seinen AWS AI-Diensten 15 Milliarden USD übersteigen, was etwa ein Zehntel der AWS-Jahreseinnahmen von 142 Milliarden USD ausmacht. Das Unternehmen erklärte außerdem, dass das aktuelle Wachstum durch Kapazitätsbeschränkungen gebremst wird und die Kundennachfrage weit über das hinausgeht, was die bestehende Infrastruktur bieten kann. Diese Darstellung steht im Einklang mit Metas externen Kapazitätskäufen bei CoreWeave, Googles Erweiterung des Rechenzentrums in Texas und den langfristigen Chip-Vertragsvereinbarungen mehrerer Unternehmen – es handelt sich nicht um eine plötzliche Bereitschaft der Unternehmen, aggressiver Geld auszugeben, sondern um die Sorge, dass, wenn sie jetzt keine Ressourcen sichern, sie in den kommenden Jahren nicht über ausreichende Rechenkapazitäten verfügen werden.
Dies erklärt auch, warum die Struktur der Geschäfte zunehmend wie langfristige Abnahmeverträge in der Energie- oder Rohstoffindustrie aussieht, anstatt wie Einmalkäufe in der traditionellen Software-Ära. Unter den von Reuters aufgeführten Geschäften sind viele Summen eher jahrelange Kaufverpflichtungen, Kapazitätsreserven oder gemeinsame Bauvorgaben als sofortige Bargeldinvestitionen. Beispielsweise ist der 11,9 Milliarden USD umfassende Fünfjahresvertrag zwischen CoreWeave und OpenAI im Wesentlichen eine Verbrauchszusage für Rechenkapazität; Metas über 10 Milliarden USD umfassendes Cloud-Abkommen mit Google und die Cloud-Verhandlungen von rund 20 Milliarden USD mit Oracle gehören ebenfalls zu diesen Infrastrukturanordnungen, bei denen erst das Angebot gesichert und dann der Verbrauch über einen bestimmten Zeitraum erfolgt.
Chipfirmen und Cloud-Anbieter profitieren gemeinsam
Für Unternehmen wie Nvidia, AMD, Broadcom und Oracle, die als „Schaufelverkäufer“ fungieren, liegt der Reiz dieses Zyklus darin, dass sie nicht verstreute Bestellungen erhalten, sondern anhaltende Nachfrage über mehrere Jahre hinweg. AMD hat sowohl einen großen KI-Chip-Vertrag mit OpenAI als auch mit Meta abgeschlossen; Broadcom hat am 6. April eine langfristige Partnerschaft mit Google für maßgeschneiderte KI-Chips unterzeichnet und liefert große Rechenkapazitäten für Anthropic auf Basis von Google-Chips. Oracle wiederum hat laut Berichten nicht nur einen Vertrag über Rechenkapazität im Wert von rund 300 Milliarden USD mit OpenAI abgeschlossen, sondern auch angekündigt, zwischen 45 und 50 Milliarden USD aufzubringen, um seine Cloud-Infrastruktur bis 2026 auszubauen.
Die neuesten Entwicklungen bei CoreWeave sind besonders aufschlussreich für dieses Modell. Am selben Tag, an dem das erweiterte Abkommen mit Meta bekannt gegeben wurde, hat das von Nvidia unterstützte Cloud-Infrastrukturunternehmen angekündigt, Anleihen im Wert von 1,25 Milliarden USD und wandelbare Schuldverschreibungen im Wert von 3 Milliarden USD begeben zu wollen. Kurz gesagt, während die KI-Kunden langfristige Cloud-Kapazitäten sichern, nutzen die Cloud-Dienstleister diese langfristigen Verträge, um Schulden aufzunehmen und sich am Kapitalmarkt zu finanzieren und weitere GPUs zu kaufen, Rechenzentren zu bauen und Strom zu mieten. Dies macht den KI-Infrastrukturzyklus immer mehr zu einem hochverschuldeten, langzyklischen, kapitalintensiven Versorgungsunternehmen und nicht mehr nur zu einer kapitalleichten Softwaregeschichte.
Risiken in einer uneinheitlichen Summenterminologie
Das einfache Addieren dieser großen Zahlen in den Überschriften kann jedoch die tatsächliche Kapitalstärke leicht übertreiben. Reuters und Breakingviews weisen darauf hin, dass viele der auf dem Markt kursierenden Zahlen im Bereich von „zig Milliarden bis zu Hunderten von Milliarden USD“ nicht vollständig vergleichbar sind: Einige stellen Kaufobergrenzen dar, andere Investitionsrahmen, wieder andere sind Beträge aus Medienberichten über laufende Verhandlungen, Verträge, die über mehrere Jahre gestaffelt sind, oder kombinierte Bedingungen aus Aktien, Cloud-Dienstleistungen und Gerätezulieferungen. Breakingviews schätzte am 7. April, dass die geplanten Gesamtinvestitionen in globale KI-Datenzentren bis 2030 über 6,6 Billionen USD betragen könnten, wobei es ungewiss ist, ob die tatsächliche Finanzierung, der Stromverbrauch, der Bau und die Ertragsrealisierung dieses Ausmaß erreichen können.
Aus Marktsicht stellt sich nicht mehr die Frage, ob in KI weiterhin investiert wird, sondern ob diese Investitionen im Laufe der Zeit in stabile Einnahmen umgewandelt werden können. Der Einnahmenwettbewerb zwischen OpenAI und Anthropic, die erstmalige Veröffentlichung von jährlichen Künstliche-Intelligenz-Umsätzen durch AWS, sowie Metas Erhöhung der jährlichen Kapitalkosten auf einen Bereich von 115 bis 135 Milliarden USD zeigen, dass führende Unternehmen davon ausgehen, dass die Nachfrage kapitalintensive Investitionen rechtfertigt. Wenn die Kommerzialisierung von Modellen jedoch nicht so schnell wie erwartet voranschreitet oder die Kosten für Strom, Land, Ausstattung und Finanzierung weiter steigen, könnte dieser Wettbewerb um KI-Infrastruktur schnell von einer „Wachstumsgeschichte“ zu einer „Bilanzgeschichten“ werden.
