Gartner: 3,5 Billionen Dollar Risiko für KI-Infrastruktur

Gartner warnt, dass bis 2030 mehr als 3,5 Billionen Dollar an Investitionen in KI-Infrastruktur von Wertminderungen bedroht sein könnten. Die konkrete Schätzung ordnet den breiteren Kursrückgang bei KI- und Chip-Aktien ein.

Die Prognose des Marktforschungsunternehmens erscheint zu einer Zeit, in der die Aktien großer Chiphersteller und Anbieter von KI-Infrastruktur in den vergangenen Handelstagen nachgegeben haben. Berichte über steigende Finanzierungskosten und eine hohe Verschuldung von Rechenzentrumsbetreibern verstärkten den Druck. Vom Ausverkauf betroffen waren unter anderem Nvidia, AMD, SK Hynix und Micron. Zugleich brach der Nasdaq an einem Handelstag deutlich ein.

Verschuldungsdruck bei KI-Infrastrukturanbietern

Die Sorgen am Markt konzentrieren sich auf Unternehmen, die GPU-basierte Rechenkapazitäten für KI-Entwickler bereitstellen. Berichten zufolge verlor die Aktie des in persischsprachigen Medien als کورویو bezeichneten Unternehmens innerhalb von fünf Handelstagen rund 25 Prozent. Gleichzeitig gerieten dessen Anleihen unter Druck. Die Renditen einiger 2032 fälliger Anleihen näherten sich 15 Prozent, was auf ein aus Sicht des Marktes gestiegenes Risiko hindeutet.

Analysten verweisen darauf, dass Betreiber von KI-Rechenzentren hohe Anfangsinvestitionen für Grafikprozessoren, Bau, Energie und Netzwerkinfrastruktur stemmen müssen. Steigen die Einnahmen aus der Vermietung von Rechenkapazitäten nicht schnell genug, könnten Kreditgeber und Eigenkapitalinvestoren von einem höheren Ausfallrisiko oder Abschreibungen auf Vermögenswerte ausgehen.

Gartners Prognosen und die Investitionslücke

Gartner schätzt, dass Unternehmen 2026 rund 1 Billion Dollar in KI-Infrastruktur investieren werden. Zwischen 2027 und 2030 sollen weitere etwa 6 Billionen Dollar hinzukommen. Für den gesamten Zeitraum prognostiziert Gartner Einnahmen von maximal 3,6 Billionen Dollar für Rechenzentren, die sich aus KI-Anwendungsfällen bei Unternehmen und Verbrauchern ergeben.

Nach Berechnungen von Gartner müssten Rechenzentrumsbetreiber kumulierte Einnahmen von etwa 8,5 Billionen Dollar erzielen, um Investitionsausgaben und Finanzierungskosten zu decken sowie eine jährliche Rendite von 12 Prozent auf das eingesetzte Kapital zu erreichen. Das Unternehmen warnt daher, dass bis 2030 mehr als 3,5 Billionen Dollar der erwarteten Infrastrukturinvestitionen von Wertminderungen bedroht sein könnten. Gartner prognostiziert zudem, dass mehr als 80 Prozent der sogenannten Neocloud-Anbieter – spezialisierte Cloud-Betreiber für Trainings- und Inferenzkapazitäten – bis 2030 ihre unabhängige Geschäftstätigkeit einstellen könnten, sei es durch Fusionen oder Änderungen des Geschäftsmodells.

Die Prognosen kursieren in einer Phase, in der Investoren die Nachhaltigkeit des KI-getriebenen Investitionsbooms und die Geschwindigkeit hinterfragen, mit der sich die Nachfrage in eine profitable Nutzung der teuren Hardware umsetzen lässt.

Inflation und steigende Kreditkosten haben die Sorgen am Markt zusätzlich verstärkt. Der US-Verbraucherpreisindex stieg im September im Jahresvergleich um 3,7 Prozent, nach 3,4 Prozent im August. Die Kerninflation, die Nahrungsmittel und Energie ausklammert, erhöhte sich auf 2,6 Prozent. Eine höhere Inflation steigert das Risiko, dass die Federal Reserve die Zinsen auf hohem Niveau hält oder erneut anhebt. Das verteuert die Finanzierung für hoch verschuldete Unternehmen, die Rechenzentren errichten.

Die jüngste Verkaufswelle traf nicht nur kleinere oder verlustreiche Unternehmen. Selbst Firmen mit positiven Ergebnissen und optimistischen Ausblicken verzeichneten im Zuge des breiten Marktdrucks Kursverluste. TSMC, der weltweit größte Auftragsfertiger für Halbleiter, berichtete etwa von einer starken Nachfrage und einem günstigen Umsatzausblick, musste während des jüngsten Markteinbruchs jedoch ebenfalls Kursverluste hinnehmen. Auch ASML veröffentlichte positive Nachrichten, konnte sich dem breiten Ausverkauf aber nicht entziehen.

Investoren und Analysten zufolge führt das Zusammenspiel aus hoher Kapitalintensität, steigenden Finanzierungskosten und Unsicherheit über kurzfristige Erlöse aus KI-Workloads zu einer Neubewertung entlang der Lieferkette für Halbleiter und KI-Infrastruktur.