$1,65 Bio. außerhalb der Bilanz: Die Untersuchung der Nikkei bewertet die KI-Schulden, die nirgendwo auftauchen

In einfachen Worten. Eine Untersuchung von Nikkei Asia quantifiziert, was Kreditanalysten bereits vermuteten: Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta und Oracle haben kollektiv etwa 1,65 Billionen US-Dollar an mit KI verbundenen Verpflichtungen außerhalb ihrer Bilanzen, gegenüber 1,35 Billionen US-Dollar offizieller Schulden. Der Mechanismus ist legal, buchhalterisch üblich - macht die Messung des tatsächlichen Risikos jedoch sehr schwierig.

Der Mechanismus: Special Purpose Vehicles (SPV), rechtlich eigenständige Tochtergesellschaften, strukturierte Leasing-Arrangements. Nichts Illegales oder Neues - die großen Ölkonzerne haben dies seit zwanzig Jahren praktiziert. Was neu ist: die Geschwindigkeit und das Ausmaß. Meta allein würde etwa 420 Milliarden US-Dollar dieser Verpflichtungen konzentrieren - mehr als ein Viertel der insgesamt außerhalb der Bilanz identifizierten Verpflichtungen. Sie decken Rechenzentren, Compute-Verpflichtungen bei Dritten und langfristige Energieverträge ab.

Der Kreditkontext passt sich an. S&P hat Oracle vor vier Tagen auf BBB- herabgestuft (unsere Veröffentlichungen #1359, #1502): Der geschätzte Capex für das Geschäftsjahr 27 beträgt 90-95 Mrd. US-Dollar, wobei etwa die Hälfte der 638 Mrd. US-Dollar an nicht gelieferten Verpflichtungen von OpenAI stammt. Die BRI hatte bereits im Juni-Bulletin die Zirkularität zwischen Lieferanten und Investoren kartiert (Nvidia investiert in seine Kunden, die ihm Chips zurückkaufen). Die Nikkei-Untersuchung fügt die Schicht "Was Sie in der Bilanz sehen, ist nicht das, was existiert" hinzu.

Tom Selling, ein von Bloomberg im Artikel Futurism zitierter Berater für technische Buchhaltung: "Die Buchhaltungsbehandlung selbst ist im Trend. Aber was, wenn eines dieser Unternehmen ein Kartenhaus wäre und sich mit dieser Buchhaltungsbehandlung aufrecht erhält? Für mich ist das das Risiko." Keine Anklage wegen Betrugs - die Erinnerung, dass das aggregierte Risiko anhand von Bilanzen gemessen wird, die nur ein Drittel davon zeigen.

Unter der Haube. Ein typisches SPV in der Branche: Ein Hyperscaler co-finanziert in geringerem Maße ein Fahrzeug, schließt einen langfristigen Leasingvertrag (15-20 Jahre) mit festen Zahlungsverpflichtungen ab. Die zukünftige Verpflichtung erscheint in einer Fußnote; die Schulden des SPV erscheinen nicht in der konsolidierten Bilanz. Ähnliche Strukturen für Compute (Kauf von GPUs und anschließendes Leasing) und Energie (langfristige PPA, Rücknahmeverpflichtung über 10-20 Jahre). Die Untersuchung geht nicht auf jedes SPV ein - diese Präzisierung fehlt dem Analysten, der das Risiko modellieren möchte.

Und was nun. Drei Dinge für einen CFO oder Investor: (1) Die veröffentlichten Schulden/EBITDA-Verhältnisse unterschätzen den kumulierten KI-bezogenen Hebel - die Kreditanalysten werden neu kalibrieren. (2) Eine bevorstehende Herabstufung würde weniger durch die offizielle Schuldenlast (die vernünftig ist) als durch das Auftreten eines Vorfalls in einem SPV ausgelöst werden. (3) Der Spielraum für die These "Die Hyperscaler absorbieren die KI-Capex" ist nicht der angegebene: Wenn ein großes SPV stolpert, wäre die Ansteckungswirkung schwerwiegend. Die BRI hat nicht umsonst von "Parallelen zu 2008" gesprochen.