Wall Street eilt, 15 Mrd. $ an von Google gestützter KI-Rechenzentrumsverschuldung abzustoßen
Wichtige Erkenntnisse
- •Morgan Stanley und andere Kreditgeber wollen ihre Verpflichtungen für den Rechenzentrumscampus in Texas kurz nach dem Abruf der Kredite verkaufen.
- •Die 15 Mrd. $ schwere Verschuldung des Projekts soll in mehrere Anleiheemissionen aufgeteilt werden, die an Bau-Meilensteine gekoppelt sind.
- •Googles Finanzierungsstruktur für den Texas-Campus ist Teil eines breiteren Programms von mehr als 150 Mrd. $ für Rechenzentrumsbau und Hardware.
- •Die Anleihe könnte als spekulativ eingestuft werden, da Googles voller Rückhalt erst mit Fertigstellung der Anlage wirksam wird.
- •Wie Investoren die Anleihen bepreisen und aufnehmen, könnte die künftige Finanzierung großer KI-Infrastrukturprojekte prägen.

Finanzinstitute sind zunehmend zurückhaltend, KI-Schulden in ihren Bilanzen zu halten; dazu gehören auch die Banken, die das von Google unterstützte Rechenzentrum in Texas finanzieren, das an Anthropic vermietet ist.
Nach Angaben von mit der Angelegenheit vertrauten Personen planen die Kreditgeber des Projekts, darunter Morgan Stanley, ihre Schuldverpflichtungen für den 2.000 Acre großen Rechenzentrumscampus in Texas abzustoßen, indem sie Anleihen verkaufen, sobald die Kredite gezogen werden. Ziel ist es, das KI-bezogene Risiko zu verringern und den Kreditgebern Kapital freizusetzen.
Die Entwicklung spiegelt einen breiteren Wandel wider, wie Wall Street die KI-Infrastruktur finanziert. Banken sind zwar weiterhin daran interessiert, an dem Wachstum des Sektors teilzuhaben, doch immer weniger sind bereit, große KI-bezogene Kredite selbst auf der Bilanz zu halten, zumal Projekte Bauausführungsrisiken, Strombedarf und unsichere Zeitpläne verbinden.
Rechenzentrumsprojekte erfordern Milliarden an Vorabinvestitionen, haben lange Bauzeiten und sind auf eine anhaltende Nachfrage von KI-Unternehmen angewiesen, deren langfristige Umsatzperspektiven weiterhin ungewiss sind. Der Verkauf der Schulden an den Anleihemarkt ermöglicht es Banken, Kapital wieder einzusetzen und gleichzeitig das Engagement in einem einzelnen Hochrisikosektor zu begrenzen.
Hinter Googles KI-Finanzierungsstruktur
Der bankenorientierte Infrastruktursektor steht bereits unter Druck durch das Ausmaß des Finanzierungsbedarfs für KI. Bau-, Energie- und sonstige Infrastrukturkosten können sich auf Milliarden von Dollar belaufen. Im Fall von Google wird das Texas-Campus-Projekt durch ein umfangreiches Netz von Vereinbarungen und ein Finanzierungsprogramm von mehr als 150 Mrd. $ gestützt, das sich über Hardware-Fertigung und Rechenzentrumsbau erstreckt.
Die Anlage selbst wird über das Hauptschuldenpaket finanziert, während Googles kundenspezifische TPU-Chips separat finanziert werden.
Die Struktur stützt sich auf ein Konsortium, zu dem Broadcom, Apollo, Blackstone und Morgan Stanley gehören, um das Kernschuldenpaket abzusichern. Falls Anthropic scheitert und die Chips an Wert verlieren, soll Broadcom die Lücke schließen. Apollo und Blackstone stellen zudem privates Kreditkapital über ein Special Purpose Vehicle bereit, das die Hardware an Anthropic verleast, wobei Morgan Stanley als Finanzberater und Kreditgeber des Geschäfts fungiert.
Ein Google-Manager beschrieb die Vereinbarung mit den Worten: „This is each of us putting our balance sheet to work. We’re doing it on the data center side, [Broadcom’s] doing it on the chip side.”
Trotz der verschiedenen Finanzierungsvereinbarungen erwartet das Unternehmen Quellen zufolge weiterhin einen Anteil von etwa 20% am Eigenkapital des Campus in Hubbard, Texas.
Das Unternehmen plant außerdem, ein vor Ort betriebenes Erdgas-Kraftwerk zu nutzen, um Netzverzögerungen zu vermeiden und Energiekosten zu senken. Zugleich löst die große Zahl bevorstehender Rechenzentrumsprojekte in Texas bereits Sorgen über Netzkapazitäten, Wasserknappheit und steigende Strompreise aus und verdeutlicht, wie sich KI-Ausbauprojekte über die unmittelbar beteiligten Unternehmen hinaus auswirken können.
Die Kombination von Rechenzentrums- und Energieanlagen macht Finanzierungsstrukturen zudem komplexer, da Kreditgeber gleichzeitig zwei unterschiedliche Risikoprofile bewerten müssen. Im Fall von Project Walleye, einem separaten Meta-Datenhub mit eigener dedizierter Energieversorgung, verlangten und erhielten Kreditgeber höhere Renditen, um das Doppelanlagenrisiko zu kompensieren.
Banken könnten die Schulden über Anleihegeschäfte verkaufen
Für den Texas-Campus soll die 15 Mrd. $ schwere Verschuldung nach Angaben von mit der Transaktion vertrauten Personen in mehrere Anleiheemissionen aufgeteilt werden, um eine Delayed-Draw-Struktur abzubilden. Dadurch kann der Entwickler Nexus Data Centers die Mittel schrittweise abrufen, wenn der Bau bestimmte Meilensteine erreicht.
Ein Teil der Finanzierung könnte auch über Leveraged Loans neu verpackt werden. Analysten sagen, die Anleihe könnte ein spekulatives Rating erhalten, da Googles Rückhalt erst dann vollständig greift, wenn das Rechenzentrum fertiggestellt ist. Anleger müssten zudem das Risiko von Bauverzögerungen und Budgetüberschreitungen tragen.
Dennoch dürften Anleger interessiert bleiben, weil das Projekt von Unternehmen wie Google und Anthropic gestützt wird. Infrastrukturnahe Vermögenswerte stoßen auf starke Nachfrage und gelten oft als attraktiver als Investment-Grade-Schulden. Die Preisbildung wird jedoch weiterhin Bauausführungsrisiken und die Unsicherheit über den Zeitplan des Projekts berücksichtigen, bevor Googles Garantien tatsächlich wirksam werden.
Der Anleihemarkt ist in jüngerer Zeit zu einer bevorzugten Quelle für langfristige Finanzierung von KI-Projekten geworden, da er schneller und kostengünstiger sein kann als Bankkredite.
Zugleich haben Banken in den vergangenen Monaten auch aggressiv versucht, 50 Mrd. $ an Oracle-Infrastrukturkrediten abzubauen und sich zur Begrenzung ihres Risikos an Risikotransfermärkte gewandt.
Analysten sagen, das Ergebnis der Texas-Finanzierung könnte beeinflussen, wie künftige KI-Infrastrukturprojekte finanziert werden. Wenn Investoren die Anleihen ohne deutlich höhere Renditen aufnehmen, könnten andere Technologieunternehmen ähnliche Strukturen für milliardenschwere Rechenzentrumsprojekte übernehmen.
Umgekehrt könnten schwache Nachfrage oder breitere Credit Spreads die Kreditaufnahme verteuern und die Rolle der Banken im KI-Infrastrukturboom verändern.