In der Welt der Hochtechnologie entfaltet sich ein Wettlauf, der zu unvorhergesehenen finanziellen Folgen führen könnte. Die fünf größten US-amerikanischen Technologieunternehmen, die aktiv in die Entwicklung künstlicher Intelligenz (KI) und die dafür notwendige Infrastruktur investieren, haben eine kolossale versteckte Schuldenlast angehäuft. Nach vorliegenden Daten beläuft sich diese Summe auf 1,65 Billionen Dollar.

Diese Verbindlichkeiten werden nicht in den Hauptbilanzen ausgewiesen, sondern verstecken sich in den Anmerkungen zu den Quartalsberichten. Wie das Magazin Nikkei Asia herausfand, übersteigt der Umfang der versteckten Schulden die offiziell deklarierten 1,35 Billionen Dollar. Das bedeutet, dass Investoren mit einem ernsthaften Überraschungseffekt konfrontiert sein könnten, sobald diese Zahlen vollständig ans Licht kommen.

Buchhaltungstrick oder Überlebensstrategie?

Die Situation wirkt besonders dramatisch am Beispiel von Meta*. Das Verhältnis ihrer außerbilanziellen Schulden zu den offiziellen ist eines der höchsten in der Branche: Das Unternehmen schuldet 420 Milliarden Dollar aus nicht bilanzierten Verbindlichkeiten gegenüber 140 Milliarden, die in der Bilanz verbucht sind.

Noch beeindruckender wächst die versteckte Schuldenlast von Oracle. Nach vorliegenden Informationen beläuft sie sich auf 273,3 Milliarden Dollar. Das ist um 2900 % mehr als der Wert des Unternehmens im Jahr 2022. Auf den ersten Blick könnten solche Zahlen Verwirrung stiften, doch diese Praxis der Rechnungslegung gilt als zulässig.

Versteckte Schulden entstehen durch langfristige Verträge, die bereits unterzeichnet, aber noch nicht in Kraft getreten sind. Es handelt sich hauptsächlich um Milliarden von Dollar, die Betreibern von Rechenzentren versprochen wurden. Der KI-Wettlauf hat viele Hyperscaler dazu veranlasst, Vereinbarungen zu treffen, in denen sie sich verpflichten, Rechenkapazitäten erst nach Inbetriebnahme der Objekte zu bezahlen.

Warum gehen die Unternehmen auf dieses Risiko ein?

Jede Organisation, die sich verpflichtet, Dienstleistungen oder Waren zu bezahlen, muss dies als Verbindlichkeit ausweisen. Der Umstand, dass die Rechenzentren noch nicht in Betrieb sind, ermöglicht es jedoch, dass solche Vereinbarungen außerhalb der Bilanz bleiben. Sobald die Objekte in Betrieb gehen, treten die Verträge in Kraft, und die Unternehmen müssen für die Kapazitäten zahlen, unabhängig davon, ob es dafür eine tatsächliche Nachfrage gibt.

Technologieunternehmen investieren nicht einfach so in diese zukünftigen Verträge. Berichten zufolge haben Alphabet, Amazon und Microsoft ein Auftragsportfolio für Cloud-Dienstleistungen im Wert von 1,45 Billionen Dollar angehäuft – die Dienstleistungen müssen noch erbracht und bezahlt werden.

Der Leiter von Amazon Web Services, Matt Garman, erklärte, dass die Investitionen, in die sich das Unternehmen begibt, „nicht spekulativ“ seien. Ein solches Schema erscheint als bequemer Weg, um Kapazitäten zu sichern: Unternehmen unterschreiben Verträge mit Kunden, die die Nachfrage garantieren, und schließen dann langfristige Vereinbarungen mit Rechenzentren ab, um die benötigten Ressourcen zu erhalten.

Der Schatten einer Blase und das Risiko der Überproduktion

Doch dieser Ansatz setzt die Tech-Giganten enormen Risiken aus. Wenn keine Nachfrage entsteht, bleiben die Unternehmen mit der Zahlung für überflüssige Kapazitäten und ohne Kunden zurück, an die sie diese verkaufen könnten. Noch beunruhigender ist, dass die Investitionsausgaben dieser Unternehmen ihren Gewinn übersteigen. Das bedeutet, dass die Tech-Giganten immer stärker auf Unternehmensanleihen und die Ausgabe neuer Aktien zur Finanzierung angewiesen sind.

Trotz der wachsenden Nachfrage nach KI-Rechenleistung bleibt die Technologie relativ neu und unbestätigt. Viele Experten sagen, dass sie einem größeren Teil der Menschen zugutekommen muss, um die Bildung einer Blase zu vermeiden.

Die Kosten für den Einsatz von KI für fast alles, der sogenannte „Tokenmaxing“, hat einige Unternehmen bereits in eine schwierige Lage gebracht. Agenten-KI kann jährliche KI-Budgets in wenigen Wochen „auffressen“. Aus diesem Grund reduzieren einige Unternehmen den Einsatz von Technologien oder wechseln zu kostengünstigeren Modellen aus China.

Diese Unsicherheit in Kombination mit der Art und Weise, wie Technologieunternehmen Verbindlichkeiten „verstecken“, wirft Bedenken auf. Auf dem Papier haben sie weniger langfristige Verbindlichkeiten als in Wirklichkeit, und genau diese Diskrepanz könnte in den kommenden Jahren zum kritischen Faktor werden.