EZB-Daten zeigen: Europäische Unternehmen nehmen keine Schulden zur Finanzierung von KI-Investitionen auf
Wichtige Erkenntnisse
- •Ein EZB-Blogbeitrag auf Basis der SAFE-Umfrage, veröffentlicht am 2. Oktober, ergab, dass Firmen im Euroraum KI-Investitionen weitgehend ohne Schulden finanzieren, im Gegensatz zu ihren stark verschuldeten US-Pendants.
- •Die fünf größten US-Tech-Unternehmen tragen laut einer von Fortune zitierten Nikkei-Studie schätzungsweise 1,65 Billionen Dollar an verdeckten Schulden außerhalb der Bilanz sowie 1,35 Billionen Dollar in ihren Bilanzen — ein Anstieg um rund das Achtfache in vier Jahren.
- •Hyperscaler und verwandte Unternehmen wie Nvidia emittierten 2026 Anleihen über 225 Milliarden Dollar, und Goldman Sachs prognostiziert, dass die Hyperscaler-Schulden 2027 um weitere 60% auf einen Rekordwert von 420 Milliarden Dollar wachsen werden.
- •Die Anlegernachfrage nach Hyperscaler-Anleihen hat nachgelassen: Laut Torsten Slok von Apollo Global fielen die Orders pro Dollar von fast dem Fünffachen im Februar auf unter das Zweifache im Juli.
- •Der frühere EZB-Präsident Mario Draghi schätzt, dass die EU weniger als 5% der globalen KI-Rechenkapazität beherbergt, gegenüber 75% in den Vereinigten Staaten, wobei sich das Angebotsdefizit bis 2030 möglicherweise auf 14 Gigawatt ausweiten könnte.
Die Europäische Zentralbank hat festgestellt, dass Unternehmen im Euroraum ihre Investitionen in Künstliche Intelligenz finanzieren, ohne Schulden auch nur annähernd in dem Umfang aufzunehmen wie in den Vereinigten Staaten, wo der Ausbau der KI-Infrastruktur auf Billionen geliehenen Dollars beruht.
Die Ergebnisse wurden in einem EZB-Blogbeitrag, „How firms plan to finance AI investment,“ veröffentlicht am 2. Oktober, dargelegt und beruhen auf Daten der Umfrage der Zentralbank über den Zugang von Unternehmen zu Finanzierungen (SAFE), einer langjährigen Eurosystem-Umfrage darüber, wie Firmen in der Währungsunion Zugang zu Finanzmitteln erhalten.
Die Umfrage wirft die Frage auf, ob Beobachter besorgt sein sollten, dass Firmen im Euroraum, die bereits weit weniger für KI ausgeben als ihre amerikanischen Pendants, zudem darauf verzichten, die Lücke durch Kreditaufnahme zu schließen. Der Finanzierungsweg ist relevant, weil er bestimmt, wer die Verluste trägt, falls KI-Renditen enttäuschen — im Fall von geliehenem Geld die Kreditgeber, im Fall eigener Mittel die Bilanzen der Unternehmen selbst.
Amerika finanziert seinen KI-Boom mit geliehenem Geld
Die fünf größten US-Tech-Unternehmen halten 1,65 Billionen Dollar an verdeckten Schulden — Verpflichtungen, die nicht direkt in ihren Bilanzen erscheinen — sowie 1,35 Billionen Dollar an Schulden in ihren Bilanzen, wie aus einer von Fortune zitierten Nikkei-Studie hervorgeht. Diese Zahl entspricht einem Anstieg um rund das Achtfache in nur vier Jahren.
Eine separate Schätzung von Moody’s bezifferte Transaktionen außerhalb der Bilanz auf 1,2 Billionen Dollar, von denen mehr als 820 Milliarden Dollar für Rechenzentren gebunden sind, die noch nicht einmal fertiggestellt sind. Unternehmen nehmen zudem Schulden auf, um langfristige Verpflichtungen wie Chips, Server und Mietverträge mit Rechenzentrumsbetreibern zu finanzieren.
Hyperscaler — die Unternehmen, die die größten Cloud- Rechenzentrennetzwerke der Welt betreiben — und verwandte Namen wie Nvidia haben 2026 Anleihen im Volumen von 225 Milliarden Dollar emittiert, laut S&P Global ein Anstieg von 973,7% bis zur Jahresmitte. Diese Zahl wird bis Ende des Jahres auf nahezu 400 Milliarden Dollar prognostiziert. Goldman Sachs erwartet, dass die Hyperscaler-Schulden 2027 um weitere 60% wachsen, und rechnet mit einem neuen Rekord von 420 Milliarden Dollar.
Geldgeber sind nicht mehr so begeistert von KI-Schulden wie zuvor
Das Ausmaß der Kreditaufnahme hat in Teilen der Wall Street zunehmend kritische Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Seit September gewinnt der Markt für höchstnotierte Unternehmenskredite von Banken und Industrieunternehmen an Fahrt, während vergleichbare Emissionen von KI-verbundenen Emittenten sich in die entgegengesetzte Richtung bewegen.
„Wir sind sehr selektiv, wenn es darum geht, wie wir in Hyperscaler-Schulden investieren“, sagte Colby Stilson, Leiterin des Fixed-Income-Bereichs bei Brown Advisory in London, gegenüber Reuters.
Torsten Slok von Apollo Global bestätigte das Ausmaß der Nachfrageverschiebung und berichtete, dass die Anlegerorders pro Dollar Hyperscaler-Anleihen bis Juli von fast dem Fünffachen im Februar auf unter das Zweifache gefallen waren.
Europa muss noch beim Rechnen aufholen
Europas Zurückhaltung bei der Kreditaufnahme trifft auf sein Investitionsproblem. Oxford Economics prognostiziert, dass die US-Unternehmensausgaben für KI-Hardware und -Infrastruktur zwischen 2021 und Ende 2027 real um 40% wachsen werden, gegenüber nur 12% im Euroraum, laut Zahlen, die Cryptopolitan im August berichtete.
Die Bank für Internationalen Zahlungsausgleich hat gewarnt, dass das US-Tempo in einem „Investitionscrash“ enden könnte, doch der Rückstand beunruhigt weiterhin europäische Ökonomen.
Der frühere EZB-Präsident Mario Draghi zeichnete die Risiken im September in einer Financial-Times-Kolumne nach und argumentierte, die Europäische Union beherberge weniger als 5% der weltweiten KI-Rechenkapazität, gegenüber 75% in den Vereinigten Staaten, und die Lücke zwischen Nachfrage und installierter Kapazität könnte sich bis 2030 auf 14 Gigawatt ausweiten.
„Von KI abgeschnitten zu sein, wenn die Wirtschaft auf ihr basiert, würde eher einer Abkopplung vom US-Finanzsystem ähneln. Die Auswirkungen wären katastrophal“, schrieb Draghi. Sein vorgeschlagener Lösungsansatz ist, dass europäische Unternehmen ihre Kaufkraft in Verträgen beln, die groß genug sind, um neue Rechenzentren zu finanzieren.
Künftige Runden der SAFE-Umfrage werden zeigen, ob die Firmen im Euroraum an diesem schuldenarmen Weg festhalten, und wie der Kontinent auf Vorschläge wie jenen von Draghi reagiert, wird mitbestimmen, ob sich seine Rechenlücke verkleinert.
