Goldman Sachs warnt: KI-Investitionen könnten die Kreditkapazitäten überfordern; Hyperscaler stehen bis 2030 einer Finanzierungslücke von 5,3 Billionen US-Dollar gegenüber

Laut Goldman Sachs werden die Investitionsausgaben von Hyperscalern für KI und Rechenzentren von 2025 bis 2030 5,3 Billionen US-Dollar erreichen – der größte Investitionszyklus, der jemals gemessen wurde. Der Bericht warnt, dass diese Cloud-Riesen potenziell an Sättigung in den Liquiditätskreditmärkten geraten könnten, während sie sich um Finanzierung bemühen. Morgan Stanley schätzt, dass die globalen Investitionsausgaben für Rechenzentren bis 2028 auf nahezu 2,9 Billionen US-Dollar zusteuern werden – mit Finanzierungsquellen wie 1,4 Billionen US-Dollar aus internem Cashflow, 200 Milliarden US-Dollar aus Unternehmensanleihen und ungefähr 2,3 Billionen US-Dollar aus Krediten und sonstiger Finanzierung, was auf eine erhebliche Abhängigkeit von Schulden hindeutet.

In der Zwischenzeit zeigen sich bei den Unternehmensausgaben für KI Anzeichen von Zurückhaltung. Uber hat sein jährliches KI-Budget bis April aufgebraucht und einen monatlichen Limit von 1.500 US-Dollar pro Mitarbeiter für die Nutzung von KI-Tools eingeführt, wobei Präsident Andrew Macdonald sagt, es sei zunehmend schwieriger geworden, eine klare Kausalität zwischen Ausgaben und tatsächlichen Produktvorteilen herzustellen. Walmart hat laut dem globalen CTO Suresh Kumar ähnlich die Nutzung interner KI-Assistenten begrenzt. Der Rückzug spiegelt sich in wechselnden Abrechnungsmodellen wider, da Anthropic und OpenAI von einem Abo-Modell auf tokenbasierte Preisgestaltung umgestellt haben – wodurch Unternehmen bei jeder Anfrage und jedem automatisierten Prozess kostenbewusster werden.