Liontrust: Eine neue Anlageklasse entsteht

Von Storm Uru und Clare Pleydell-Bouverie, Co-Leiter des Liontrust Global Innovation Teams

Anlageklassen werden nicht entdeckt, sondern geschaffen. Hypotheken gab es bereits seit Jahrhunderten, bevor sie in den 1970er-Jahren verbrieft wurden. Kredite an hoch verschuldete Unternehmen galten unter Bankern als wenig attraktiv, bis sich dafür in den 1980er-Jahren die Bezeichnung High Yield etablierte. Und Kredite ausserhalb des Bankensystems waren lange ein Randphänomen, bis daraus in den 2000er-Jahren die Kategorie Private Credit hervorging. Der Vermögenswert selbst war in all diesen Fällen nicht neu. Neu waren die Strukturen, die es institutionellen Anlegern ermöglichten, darin zu investieren: standardisierte Verträge, berechenbare Cashflows und eine Methode, mit der sich der Restwert bestimmen lässt, wenn der jeweilige Trend vorbei ist, der Kredit aber noch läuft. Sobald diese Strukturen geschaffen waren, konnte der Markt weit über seine frühere Grösse hinauswachsen. In diesem Monat entstanden solche Strukturen nun auch für Rechenleistung. Nvidia und sechs der weltweit grössten Investoren – Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs und KKR – haben vereinbart, unabhängige Finanzierungsplattformen aufzubauen, die 500 Mrd. USD an Drittmitteln für KI-Fabriken mobilisieren sollen. Der Markt für die Finanzierung von Rechenleistung hat damit gleich zu Beginn ein Volumen, das die meisten Anlageklassen nie erreichen.

Ob sich etwas als Sicherheit eignet, hängt weniger von seiner Art als davon ab, wie verlässlich sich seine Cashflows vertraglich absichern lassen und wie stabil sein Wert über die Kreditlaufzeit hinweg bleibt. Beschleunigte Rechenleistung verhält sich dabei anders als jede bisherige Computerhardware. Lange Zeit ging man davon aus, eine GPU sei wie ein schmelzender Eiswürfel – drei Jahre Nutzungsdauer und wertlos, sobald das Nachfolgemodell auf den Markt kommt. Der Mietmarkt zeichnet jedoch ein anderes Bild. Die Spotpreise haben sich innerhalb von sieben Monaten auf rund 4 USD pro GPU-Stunde etwa verdoppelt. Die Mietpreise für H100-GPUs bei einjähriger Laufzeit sind von rund 1,70 USD auf rund 2,35 USD pro GPU-Stunde gestiegen. Und der A100 – ein von Nvidia im Jahr 2020 entwickelter Chip – wird in diesem Jahr zu höheren Preisen vermietet als im Vorjahr. Sechs Jahre alte Einheiten sind bis 2029 zum vollen Preis vermietet, wodurch sich ihre wirtschaftliche Lebensdauer auf nahezu zehn Jahre verlängert.

Jede frühere Hardware-Generation verlor an Wert, sobald der Nachfolger erschien. Diese Generation hingegen wird wertvoller. Denn für KI-Inferenz – also die Ausführung bereits trainierter Modelle – lassen sich ältere ebenso wie neuere Chipgenerationen produktiv einsetzen. Gleichzeitig verbessert sich die zugrunde liegende Software kontinuierlich: Allein durch Softwareoptimierungen liefern Nvidia-GB300-Systeme derselben Generation heute einen 2,7-mal höheren Durchsatz als noch vor sechs Monaten, und dies bei 60% niedrigeren Kosten pro Token. Chips, die im vergangenen Jahr ausgeliefert wurden, sind damit heute schneller als damals. Abschreibungspläne, die für die früheren Gegebenheiten entwickelt wurden, liegen um den Faktor zwei daneben – und die Finanzierung von langfristigen Sicherheiten, deren Wert steigt, ist genau das, wofür Kredite einst erfunden wurden.

Die Struktur ist entscheidend

Nvidia sichert einem neuen KI-Cloud-Anbieter Einnahmen in Höhe von mindestens rund 2,10–2,35 USD pro GPU-Stunde auf Take-or-pay-Basis zu. Dadurch kann der Betreiber Fremdkapital zu nahezu Investment-Grade-Konditionen aufnehmen. Nvidia erhält rund 35–40% der darüber liegenden Einnahmen. Sollte die Untergrenze verfehlt werden, nimmt Nvidia die Kapazität zurück und setzt sie anderweitig ein, statt Ausgleichszahlungen leisten zu müssen. Dies ist nicht die Anbieterfinanzierung früherer Zyklen, bei der die Anbieter die Verluste ihrer Kunden mittrugen; vielmehr partizipiert Nvidia am Erfolg seiner Kunden. Unseres Erachtens liegt hier auch nicht der häufig unterstellte Kreislauf vor: Die sechs Finanzierungsplattformen treffen ihre Kreditentscheidungen unabhängig voneinander und stützen sich dabei auf Nachfrage, Auslastung und Restwert. Die Unterstützung von Nvidia ist bei jeder Transaktion auf höchstens ein Viertel begrenzt. Und der gesamten Struktur liegen rund 2,4 Bio. USD an vertraglich zugesagten künftigen Cloud-Ausgaben zugrunde – fast dreimal so viel wie noch vor einem Jahr.

Der naheliegendste Vergleich ist das Flugzeugleasing: Sachwerte, vertraglich gesicherte Cashflows und ein liquider Sekundärmarkt – ein Modell, das im Hintergrund die Demokratisierung des Flugverkehrs finanzierte. Über öffentliche Anleihen, private Kredite und diese neuen Plattformen hinweg dürften KI-Finanzierungen unseres Erachtens in diesem Jahr ein Volumen von fast 1 Bio. USD erreichen.

Diese Finanzierungsstrukturen wurden notwendig, weil jedes zusätzliche Gigawatt nun ausserhalb der vier grossen Hyperscaler aufgebaut werden muss. Diese stossen bei Grundstücken, Energieversorgung und der Geduld ihrer Aktionäre an Grenzen. Den Neoclouds – spezialisierten GPU-Cloud-Anbietern – sowie Staaten, die dort bauen können, wo die Hyperscaler es nicht können, fehlte bislang dagegen die für eine Finanzierung in dieser Grössenordnung erforderliche Bilanzstärke. Die Investitionsausgaben börsennotierter Neocloud-Anbieter sind von rund 10 Mrd. USD im Jahr 2023 auf rund 91 Mrd. USD in diesem Jahr gestiegen. Es war von vornherein klar, dass nach Chips und Energie Kapital der nächste Engpass beim KI-Ausbau werden würde. Genau das hat sich in diesem Monat geändert: Rechenleistung, die finanziert werden kann, wird auch gebaut.

Dabei blenden wir die Risiken keineswegs aus. KI-Umsätzen von vielleicht 600–800 Mrd. USD im kommenden Jahr stehen rund 4–5 Bio. USD an investiertem Kapital gegenüber. Dass externes Kapital dauerhaft zur Verfügung steht, ist somit entscheidend. Es werden bereits vereinzelt Kredite für Cluster ohne vertraglich gesicherte Nachfrage vergeben. Erste Warnsignale würden sich eher an den Kreditspreads als an den Aktienkursen zeigen – genau deshalb beobachten wir die Mietpreise für GPUs und die Kreditspreads im KI-Bereich wöchentlich. Skepsis hinsichtlich des Tempos sollte jedoch nicht über die Bedeutung dieser Entwicklung hinwegtäuschen. Die grössten Kreditinvestoren der Welt haben die Cashflows von GPUs analysiert und sie als Infrastruktur bewertet. Als dies bei Hypotheken, Leveraged Loans und Flugzeugen geschah, floss das Kapital nicht einfach nur weiter. Die Kapitalströme wuchsen rasant.

Das Kapital ermöglicht den Ausbau

Die neuen Finanzierungsstrukturen müssen nun eine Nachfrage bedienen, wie sie bei Investitionsgütern historisch beispiellos ist. Allein die führenden KI-Labore werden bis 2030 voraussichtlich mehr als 100 Gigawatt Rechenleistung benötigen, gegenüber etwa 6 Gigawatt heute. Die Kapazität der Hyperscaler dürfte sich bis 2028 von rund 30 auf rund 120 Gigawatt vervierfachen, während ihre jährlichen Investitionsausgaben auf 1,2–1,4 Bio. USD zusteuern. Die jährlichen Ausgaben für KI-Infrastruktur könnten bis zum Ende des Jahrzehnts 3–4 Bio. USD erreichen. Vor diesem Hintergrund sind die 500 Mrd. USD unseres Erachtens nicht die Obergrenze der neuen Anlageklasse, sondern erst der Anfang.

Der Anleihemarkt hat sein Urteil über den Kreditnehmer im Zentrum dieser Entwicklung bereits gefällt: Als Nvidia im Juni Papiere mit 30-jähriger Laufzeit begab, verlangten die Gläubiger einen Aufschlag von 0,65% gegenüber US-Staatsanleihen – den geringsten Aufschlag im gesamten KI-Ökosystem und ein Niveau, das sonst der sichersten Infrastruktur der Welt vorbehalten ist. Vor einem halben Jahrhundert stuften die Gläubiger weltweit US-Hypotheken als solche Vermögenswerte ein, vor einer Generation Flugzeuge. In diesem Jahr kamen sie nach Prüfung der Verträge, der Auslastung und der Restwerte bei Prozessoren zum gleichen Schluss: GPUs sind hochwertige Infrastruktur. Im KI-Bereich ist Rechenleistung Umsatz – und das Zeitalter der Intelligenz hat nun seinen eigenen Anleihemarkt. Der Ausbau, den dieser Markt finanzieren soll, hat gerade erst begonnen. (Liontrust/mc/ps)