Facts #14

Vier Jahrzehnte lang galt an den Kapitalmärkten ein einfaches Gesetz: Kapitalintensität ist ein Makel. Wer viel investieren muss, um zu wachsen, verdient einen Bewertungsabschlag gegenüber jenem, der Software vervielfältigt. Dieses Gesetz hat in den vergangenen zwei Jahren sichtbar seine Gültigkeit verloren.

Katalysator dieses Umbruchs ist die Rückkehr einer kräftigen Kapitalnachfrage. Erstmals seit vielen Jahren steigt sie gleichzeitig im privaten Sektor, der die KI-Revolution finanziert, und in den Staatshaushalten, die Verteidigung und kritische Infrastruktur aufrüsten. Dieser wachsenden Nachfrage stehen jedoch Sorgen vor teureren Finanzierungskosten gegenüber – zumal die Konzerne ihren Ausbau zunehmend über Schulden finanzieren. Dass die Zinswende nach unten vorerst beendet ist und wieder höhere Zinsen drohen, bestätigte der 11. Juni: Die EZB erhöhte ihre Leitzinsen erstmals seit September 2023, der Einlagensatz liegt seither bei 2,25 Prozent – begründet mit dem hartnäckigen Inflationsdruck und dem Energiepreisschock des Iran-Konflikts.

Aus Bilanz-Leichtgewichten werden Industriekonzerne

Im Jahr 2020 investierten Microsoft, Amazon, Meta, Alphabet und Oracle zusammen 98 Milliarden Dollar in Sachanlagen. 2023 – im letzten Jahr der Ausgabendisziplin – waren es 153 Milliarden, fünf Prozent weniger als im Vorjahr. Danach begann das Wettrüsten: 235 Milliarden 2024, 402 Milliarden 2025 - und für dieses Jahr zeichnen sich rund 722 Milliarden Dollar ab. 2027 dürfte die Gruppe die Marke von 900 Milliarden überschreiten. Das ist beinahe eine Verzehnfachung in sieben Jahren. Das Marktforschungshaus Dell’Oro veranschlagt die weltweiten Rechenzentrumsinvestitionen für 2026 erstmals auf über eine Billion Dollar.

Abb. 1

Investitionsausgaben der fünf großen US-Hyperscaler; 2026 und 2027 geschätzt

Quelle: Bloomberg, Unternehmensangaben und eigene Berechnungen

Dabei treibt nicht allein die Menge die Ausgaben, sondern zunehmend auch der Preis. Rund 25 Milliarden Dollar aus Microsofts diesjährigem Investitionsbudget entfallen nach Unternehmensangaben allein auf gestiegene Komponentenpreise. Speicherchips sind zum neuen Flaschenhals geworden.

Bemerkenswert ist nicht nur die Höhe der Investitionen, sondern auch ihre Finanzierung. Der Investitionsaufwand verschlingt inzwischen nahezu den gesamten operativen Cashflow dieser Unternehmen. Entsprechend verlagert sich der Kapitalbedarf an die Finanzmärkte: Alphabet platzierte im Juni eine Kapitalerhöhung über 84,75 Milliarden Dollar – die größte Eigenkapitaltransaktion, die ein börsennotiertes Unternehmen je durchgeführt hat.

Der Anteil zusätzlicher Verschuldung an den Investitionsausgaben der Hyperscaler stieg vom Geschäftsjahr 2024 bis zur Jahresmitte 2026 von neun auf 32 Prozent. Die Bank für Internationalen Zahlungsausgleich warnte bereits im März vor „Schattenverschuldung“ – Verbindlichkeiten in außerbilanziellen Zweckgesellschaften, finanziert über Private Credit. Der KI-Ausbau wird nicht mehr aus der Portokasse bezahlt.

Die Kaskade

Ob die Hyperscaler ihre Milliardeninvestitionen jemals zurückverdienen, wird an den Märkten seit Monaten kontrovers diskutiert. Wir bei BlackPoint Asset Management richten den Blick zusätzlich auf eine andere Frage: Wohin fließt dieses Geld?

Die Antwort ist bemerkenswert. Ein überraschend geringer Teil bleibt in der Technologiebranche selbst.

Jeder investierte Dollar wird an anderer Stelle zu Umsatz: zunächst bei Herstellern von Halbleitern und Speicherchips, dann bei Anbietern von Netzwerktechnik und schließlich – darin liegt der eigentliche Engpass – bei der Stromversorgung. Wer heute ein Rechenzentrum plant, wartet nicht mehr primär auf Grafikprozessoren, sondern auf Gasturbinen. Die Auftragsbücher der wenigen Hersteller sind auf Jahre hinaus gefüllt; kurzfristig verfügbare Kapazitäten gibt es praktisch nicht. Ähnliches gilt für Transformatoren und Schaltanlagen, deren Lieferzeiten sich vervielfacht haben. Der limitierende Faktor der KI-Revolution ist damit nicht mehr allein der Chip, sondern zunehmend der Netzanschluss. Das verschiebt die Preissetzungsmacht zu jenen Unternehmen, die Turbinen, Transformatoren, Schaltanlagen, Kabel, Kühlsysteme und Beton liefern.

Es entsteht ein Kaskadeneffekt: Die Investitionen der Technologiekonzerne schlagen sich in Wachstumschancen für traditionelle, über Jahre vernachlässigte Industrien nieder, die zuvor unter Überkapazitäten und schwachen Kapitalrenditen litten.

Die offene Rechnung

Skepsis gehört zu diesem Bild. Anfang Juni verlor der Nasdaq 100 an einem einzigen Handelstag fast fünf Prozent – der stärkste Tagesverlust des Jahres. Auslöser waren ein überraschend starker US-Arbeitsmarktbericht, der vor allem bei fremdfinanzierten Unternehmen die Angst vor weiteren Zinsanhebungen schürte, eine enttäuschende Prognose von Broadcom und Berichte über eine geplante milliardenschwere Kapitalerhöhung von Meta zur Finanzierung der KI-Infrastruktur. Mitte Juli fiel der Philadelphia Semiconductor Index mehr als 20 Prozent unter sein Junihoch und damit technisch in einen Bärenmarkt. Auslöser war die Veröffentlichung des chinesischen Open-Weight-Modells Kimi K3, die Zweifel an der Preissetzungsmacht westlicher KI-Zulieferer nährte. Hinzu kommt: Die Abschreibungen auf die heutigen Investitionen werden die Gewinn- und Verlustrechnungen der Konzerne ab 2027 spürbar belasten. Darüber hinaus besteht ein strukturelles Misstrauen, das über einzelne Kurskapriolen hinausreicht. Die KI-Branche hat ein Geflecht aus Beteiligungen und Abnahmeverträgen geschaffen, in dem dieselben Konzerne zugleich als Investoren, Kunden und Lieferanten auftreten.

Der Chiphersteller Nvidia investiert Milliarden in OpenAI – und OpenAI bestellt im Gegenzug Nvidia-Chips. Die Cloud-Konzerne Microsoft und Amazon wiederum finanzieren führende KI-Labore, die sich verpflichten, deren Rechenkapazitäten zu mieten. Diese Kapazitäten laufen ihrerseits auf Prozessoren von Nvidia.

So entstehen geschlossene Kreisläufe, in denen ein Anbieter die Nachfrage mitfinanziert, die er anschließend selbst bedient. Für Außenstehende wird dadurch zunehmend schwer unterscheidbar, was tatsächliche Endnachfrage ist und was auf finanztechnischer Selbstverstärkung beruht.

Ökonomen erinnert dieses Muster an die späten 1990er-Jahre, als Telekomausrüster wie Nortel und Lucent ihren Kunden Milliardenkredite für den Kauf der eigenen Ausrüstung gewährten. Der Kniff lag in der Verbuchung: Der Umsatz ließ sich sofort ausweisen, während das Ausfallrisiko als Forderung in der Bilanz blieb. Als die Abnehmer reihenweise zahlungsunfähig wurden, kehrte sich dieser Umsatz in Milliardenabschreibungen um – Lucent taumelte, Nortel meldete Jahre später Insolvenz an. Dass viele der heute angekündigten Milliardendeals bislang bloße Absichtserklärungen sind und noch keine unterzeichneten Verträge, wirkt vor diesem Hintergrund kaum beruhigend.

Diese Zweifel sind berechtigt – doch sie treffen vor allem die Geldgeber des Booms, nicht seine Zulieferer. Die Lehre der Telekomausrüster lautet: Gefährlich wurde nicht das Bauen, sondern das Finanzieren der eigenen Nachfrage. Wer heute die physische Infrastruktur dieses Ausbaus liefert, tut genau das nicht.

Darin liegt die entscheidende Asymmetrie dieses Zyklus: Der Zulieferer wird bei Lieferung vergütet, nicht erst bei wirtschaftlichem Erfolg. Die heute bestellte Turbine, der Transformator mit drei Jahren Vorlauf und der Ausbau des Stromnetzes werden bezahlt, unabhängig davon, ob ein KI-Agent jemals profitabel arbeitet. Das entbindet Anleger allerdings nicht von sorgfältiger Analyse: Die Gewinner der Kaskade bleiben zyklische Unternehmen, Aufträge können storniert werden, und günstig ist das Thema nach der Neubewertung der vergangenen Quartale nicht mehr.

Implikationen für den BlackPoint Evolution Fund

Im BlackPoint Evolution Fund setzen wir das in der Facts-Ausgabe #13 beschriebene ANKER-Prinzip (anlagenintensiv, kaum ersetzbar, resilient) konsequent fort und richten das Portfolio weiterhin gezielt entlang dieser Kaskade aus.

Am Anfang steht das Material. Shin-Etsu Chemical ist der weltgrößte Hersteller von Siliziumwafern – jenem Grundstoff, aus dem jeder KI-Chip entsteht, unabhängig davon, welcher Prozessor am Ende das Rennen macht.

Eine Stufe weiter sorgt Amphenol für die Verbindung. Das Unternehmen produziert Hochgeschwindigkeitssteckverbinder und Kabel, ohne die kein KI-Serverschrank betrieben werden kann.

Den größten Engpass adressieren wir über die Stromversorgung. Mitsubishi Heavy Industries fertigt Gasturbinen, deren Auftragsbücher bis zum Ende des Jahrzehnts reichen. Cummins liefert Notstrom- und Grundlastaggregate, mit denen Rechenzentren die jahrelange Wartezeit auf einen Netzanschluss überbrücken können. RWE baut jene Erzeugungskapazitäten aus, die erforderlich sind, um das zusätzliche Lastwachstum überhaupt zu decken.

Am Ende der Kette steht das Stromnetz selbst. E.ON betreibt regulierte Verteilnetze, deren Investitionsprogramme mit jedem neuen Anschluss strukturell wachsen. Es handelt sich um ein Geschäft mit regulierter Rendite, das vom Bautempo der Rechenzentren profitiert, ohne unmittelbar vom wirtschaftlichen Erfolg einzelner KI-Anwendungen abhängig zu sein.

Denn auch ein weniger günstiges Szenario ist denkbar. Investitionsbooms enden regelmäßig in Fehlallokationen. Die Glasfaserkabel des Jahres 1999 waren für viele ihrer Erbauer ein Desaster – und für alle anderen die Grundlage des Internetzeitalters.

Doch selbst in diesem Szenario gilt: Wer Turbinen, Transformatoren und Wafer geliefert hat, wurde bezahlt.

Die Rechnung des Capex-Booms wird in Dollar beglichen. Ausgestellt wird sie in Stahl, Kupfer und Kilowattstunden.

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