Ein Kreditboom für Chips
Die Investitionsausgaben hinter KI-Rechenzentren werden zunehmend mit Schulden finanziert. Die Kreditstrategin Amanda Lynam schätzt die KI-bezogenen Anleiheverkäufe im Jahr 2026 bisher auf 489 Milliarden Dollar, bereits mehr als im gesamten Jahr 2025. Eine Schätzung von Morgan Stanley aus dem Jahr 2025 bezifferte die letztendliche KI-Finanzierungslücke auf 1,5 Billionen Dollar, und eine kleine Gruppe von Private-Credit-Kreditgebern taucht in diesen Geschäften immer wieder auf.
Die größten Pakete sind an kundenspezifische Chips gebunden. Broadcom hat daran gearbeitet, mehr als 50 Milliarden Dollar Finanzierung für den KI-Beschleuniger zu arrangieren, den es mit OpenAI entwickelt, ein intern als Nexus bezeichnetes Programm, das bis 2029 auf mehrere Gigawatt Kapazität abzielt. Apollo und Blackstone befinden sich in frühen Gesprächen über die Struktur. SpaceX hat Kreditgeber wegen rund 40 Milliarden Dollar angesprochen, aufgeteilt zwischen Bankkrediten und Anleihen mit Investment-Grade-Rating, um Nvidia-Prozessoren zu erwerben, wobei der Abschluss für 2027 erwartet wird.
Spreads weiten sich, Aktien divergieren
Credit Default Swaps, die die Kosten der Absicherung gegen einen Zahlungsausfall bepreisen, erzählen die Geschichte. Der fünfjährige Spread von Broadcom hat sich von etwa 41 Basispunkten auf rund 136 mehr als verdreifacht, und der von Oracle hat mit nahezu 261 einen Rekord erreicht. Seine Aktien sind seit dem 2. Juni um mehr als 40 % gefallen, während die von Broadcom um etwa 25 % nachgaben. Der fünfjährige Spread von Nvidia liegt in einer Spanne von 82 bis 87 Basispunkten, deutlich unter beiden, und seine Aktien haben sich gehalten und schlossen bei 237,47 Dollar.
Das Rennen um kundenspezifische Siliziumchips
Kundenspezifische Beschleuniger sind die strategische Wette hinter der Kreditaufnahme. Broadcom-CEO Hock Tan hat gesagt, dass OpenAIs Chip die Inferenzkosten pro Token im Vergleich zu aktuellen GPU-Setups um etwa 50 % senkt, obwohl OpenAI keine unabhängig überprüften Produktionsbenchmarks veröffentlicht hat. Es wird prognostiziert, dass kundenspezifische ASIC-Designs bis 2026 und darüber hinaus einen größeren Anteil der KI-Rechenleistung von kommerziellen GPUs übernehmen werden.
Analysten warnen, dass langfristige Schulden mit Staatsanleihen um dieselben Käufer konkurrieren und dass, wenn die KI-Ausgaben nachlassen, dieselbe Handvoll Kreditgeber die Verluste absorbieren würde. Chip-Fertigungslieferketten, einschließlich Vakuum- und Dünnschicht-Prozessausrüstung, würden diese Verlangsamung zuerst spüren.
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