Künstliche Intelligenz
S&P sieht, dass die KI‑Ausgaben der Hyperscaler 1,3 Billionen US‑Dollar übersteigen, Cashflow negativ
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Die kombinierten Investitionsausgaben der weltweit größten Hyperscaler werden bis 2027 voraussichtlich 1,3 Billionen US‑Dollar übersteigen, und alle sechs werden in den Jahren 2026 und 2027 einen negativen freien operativen Cashflow aufweisen, wobei eine Erholung erst ab 2029 erwartet wird, S&P Global Ratings sagte am 27. August 2026 in einer neuen Untersuchung darüber, wie der KI‑Ausbau finanziert wird.
Der Bericht „S&P Global Ratings’ View On Artificial Intelligence And Hyperscalers“ untersucht die Finanzierungsmodelle bei Alphabet (GOOG ), Amazon (AMZN ), Microsoft (MSFT ), Meta, Oracle (ORCL ) und SpaceX. Die zentrale Erkenntnis bezieht sich weniger auf die Höhe der Ausgaben als darauf, wer sie bezahlt: Der operative Cashflow deckt die Kosten nicht mehr, sodass die sechs Unternehmen stärker auf Schulden, Aktienemissionen, Leasingverpflichtungen und andere Finanzierungsarrangements zurückgreifen, um den Bau voranzutreiben.
“As AI infrastructure investment accelerates, the focus is expanding beyond the scale of spending to the funding models, financial commitments and long-term implications that accompany it,” said Naveen Sarma, Managing Director and Sector Lead at S&P Global Ratings. “Understanding how these investments are financed and managed will be increasingly important in assessing credit quality across the sector.”
Der Wandel vom Cashflow zum Kredit
Die Finanzierungsstruktur ist dort, wo der Bericht seine eigentliche Arbeit leistet. S&P weist auf die zunehmende Nutzung von Joint Ventures, Special‑Purpose‑Vehicles, Restwertgarantien und ähnlichen Strukturen hin und erklärt, dass sie die Komplexität der Kreditanalyse erhöhen. Eine Restwertgarantie bedeutet in diesem Kontext, dass der Hyperscaler verpflichtet ist, einen Leasinggeber oder Finanzierungspartner zu entschädigen, wenn Server, GPUs oder Rechenzentrums‑Assets am Ende der Laufzeit weniger wert sind als erwartet – eine Verpflichtung, die nicht in der Hauptverschuldungszahl erscheint, sich aber wie Schulden verhält, wenn die Hardwarewerte fallen.
Diese Struktur ist für alle von Bedeutung, die Hyperscaler‑Anleihen halten oder die Unternehmen verfolgen, die Kapazität an sie verleasen. Vertragliche Verpflichtungen und andere schuldenähnliche Verpflichtungen zählen zu den Punkten, die S&P nun überwacht, neben der Monetarisierung von KI‑Investitionen, der Nachfragebeständigkeit und dem Risiko von Überkapazitäten. Je mehr des Ausbaus über Vehikel und Garantien finanziert wird statt über einbehaltene liquide Mittel, desto stärker verteilt sich das Kreditrisiko auf Leasinggeber, Kreditgeber und Joint‑Venture‑Partner, anstatt sichtbar in einer einzigen Bilanz zu liegen.
S&P geht in seinen Modellen im Allgemeinen von einem Wendepunkt im Jahr 2028 aus, bei dem die Umsätze beschleunigen und das Wachstum der Investitionsausgaben moderater wird, da die Monetarisierung zunimmt. Bis zu diesem Zeitpunkt lässt die Prognose der Agentur ein mehrjähriges Fenster offen, in dem die sechs größten Compute‑Käufer eher Geldverbraucher als Geldgeneratoren auf freier operativer Basis sind: die Phase, in der die Gerätehersteller, Vermieter und Stromversorger auf der anderen Seite ihrer Bestellungen die Erlöse verbuchen. Securities.io hat diesen Durchfluss auf Standort‑Ebene nachverfolgt, von Digital Realty’s 50‑Megawatt‑Allocation in Singapur bis zu Bitdeer’s 400 Millionen US‑Dollar an vertraglich zugesicherter KI‑Kapazität im Rahmen eines 350‑Megawatt‑Ausbaus in Malaysia, und auf Geräte‑Ebene in Bezug auf Vertiv’s Kühl‑ und Stromexposition im selben Auftragszyklus.
Was die Cashflow‑Rechnungen bereits zeigen
Die Prognose eines negativen Cashflows ist eine Vorhersage, doch die Richtung ist in den aktuellen Meldungen erkennbar. Microsoft, eines der im Bericht genannten sechs Unternehmen, gab im Geschäftsjahr zum 30. Juni 2026 115,9 Milliarden US‑Dollar für Ergänzungen von Sachanlagen und Ausrüstungen aus, gegenüber einem Nettobetriebscashflow von 182,9 Milliarden US‑Dollar (gegenüber 64,6 Milliarden US‑Dollar an Ergänzungen ein Jahr zuvor), laut seiner Gewinnmitteilung vom 29. Juli 2026. Dieser Anstieg von 80 % in einem einzigen Jahr ließ Microsoft nach den Investitionen dennoch einen positiven Cashflow haben; die Projektion von S&P impliziert, dass selbst Unternehmen dieser Größenordnung die Eigenfinanzierung einstellen, sobald die Tranchen 2026–2027 anfallen, und dass die kleineren Bilanzen der Gruppe früher dort ankommen.
Die Meldung von Microsoft verdeutlicht zudem die Nachfrageseite von S&P’s These für 2028: Die verbleibende kommerzielle Leistungsobligation, das vertraglich vereinbarte Geschäft, das noch nicht als Umsatz erfasst wurde, stieg bis zum 30. Juni 2026 um 84 % gegenüber dem Vorjahr auf 678 Milliarden US‑Dollar, und der Azure‑Umsatz überstieg im Geschäftsjahr 100 Milliarden US‑Dollar. Diese vertraglich zugesicherten Rückstände bilden die Umsatzbasis, auf die die Modelle der Agentur setzen, wenn sie davon ausgehen, dass die Monetarisierung mit dem Baufortschritt Schritt hält.
Die eigenen Grenzen des Berichts
S&P stellt fest, dass der Bericht keine Rating‑Aktion darstellt. Keine Kreditbewertung eines Hyperscalers änderte sich mit seiner Veröffentlichung, und keiner der sechs Namen erhielt infolge dessen einen neuen Ausblick. Die Prognosen basieren auf den eigenen Modellannahmen der Agentur, einschließlich des Wendepunkts 2028 und der Cash‑Flow‑Erholung 2029, und der Bericht selbst führt die Bedingungen auf, die sie belasten würden: Eine langsamere Monetarisierung von KI als modelliert, eine weniger beständige Nachfrage oder das Entstehen von Überkapazitäten, wenn der Ausbau die Nutzung übertrifft.
Für Anleihegläubiger und die Finanzierungspartner, die nun Restwertgarantien und Leasingverpflichtungen tragen, sind die in der Analyse maßgeblichen Daten 2027 (wenn die kumulierten Investitionsausgaben 1,3 Billionen US‑Dollar überschreiten), 2028, der modellierte Umsatz‑Wendepunkt, und 2029, das erste Jahr, in dem S&P positive freie operative Cash‑Flow‑Renditen für die gesamte Gruppe prognostiziert.
