Nvidia kooperiert mit sechs Wall-Street-Riesen zur Beschaffung von 500 Milliarden Dollar – Sorgen vor „Kreislauffinanzierung“ erneut entfacht?

TradingKey - Nvidia (NVDA) versucht, einen neuen Finanzierungskanal für KI-Infrastruktur zu erschließen.

Am 10. August Ortszeit gab Nvidia die Unterzeichnung einer Absichtserklärung mit Apollo Global Management, Blackstone, BlackRock, Brookfield Asset Management, Goldman Sachs und KKR bekannt. Die Parteien planen die Einrichtung dedizierter Finanzierungsplattformen, um im Zuge des Projektfortschritts mehr als 500 Milliarden US-Dollar an Drittkapital zur Unterstützung der Entwicklung von KI-Infrastruktur zu mobilisieren.

Diese Initiative sieht nicht vor, dass Nvidia direkt Mittel in Höhe von 500 Milliarden US-Dollar bereitstellt. Stattdessen soll das Kapital sowie die Konsortial- und Finanzierungskapazitäten von sechs großen Vermögensverwaltern und Finanzinstituten genutzt werden, um Kunden von Nvidia Finanzierungen für den Bau von Rechenzentren, die Beschaffung von GPUs und den Ausbau von Rechenkapazitäten bereitzustellen.

Jensen Huang, Chief Executive Officer von Nvidia, erklärte, dass diese Mittel vollständig aus Drittkapital stammen werden und die entsprechenden Plattformen langfristige finanzielle Unterstützung für KI-Infrastrukturprojekte zu wettbewerbsfähigen Finanzierungskonditionen bieten werden.

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Derzeit werden der genaue Umfang, der Zeitplan und die Transaktionsstrukturen der Finanzierung noch finalisiert. Mit der Angelegenheit vertrauten Personen zufolge könnten einige Transaktionen auf rechenkapazitätsbasierte, forderungsbesicherte Fremdfinanzierungen zurückgreifen, darunter Private Debt und von Zweckgesellschaften begebene Anleihen. Das Volumen einzelner Transaktionen könnte mehrere Milliarden US-Dollar erreichen, wobei die aufgebrachten Mittel anschließend für den Bau von Rechenzentren und die Beschaffung von Rechenkapazität verwendet werden und durch die Vermietung von Rechenkapazität an Kunden wie KI-Unternehmen und Cloud-Service-Provider Einnahmen generiert werden.

Warum Nvidia eine Finanzierung über 500 Milliarden US-Dollar anstrebt

In den vergangenen Jahren haben sich die Investitionen in die KI-Infrastruktur rasant ausgeweitet, wobei große Technologiekonzerne ihre Investitionsausgaben für Rechenzentren, GPUs, Stromversorgung und Netzwerkanlagen kontinuierlich erhöhten. Morgan Stanley schätzte zuvor, dass die entsprechenden Ausgaben von Betreibern von Hyperscale-Rechenzentren zwischen 2026 und 2028 Billionen US-Dollar erreichen könnten.

Ein derart enormer Kapitalbedarf übersteigt mittlerweile das, was allein aus dem operativen Cashflow der Unternehmen gedeckt werden kann. Neben der Ausgabe von Eigenkapital und Unternehmensanleihen greifen Technologiekonzerne zur Kapitalbeschaffung verstärkt auch auf Private Credit, Verbriefungen und Projektfinanzierungen zurück.

Nvidia strebt an, in diesem Prozess eine aktivere Rolle zu übernehmen.

In der Vergangenheit erzielte Nvidia seine Umsätze hauptsächlich durch den Verkauf von GPUs und zugehörigen Systemen, während diese Finanzierungsinitiative weiter nachgelagert in der Wertschöpfungskette ansetzt. Durch die Einbindung von Banken, privatem Kapital und langfristigen institutionellen Fonds hofft Nvidia, seinen Kunden bei der Deckung des Finanzierungsbedarfs für den Kauf von GPUs und den Aufbau von Rechenzentren zu helfen und so das Tempo beim Aufbau der Recheninfrastruktur zu beschleunigen.

Jensen Huang bezeichnete dieses Modell als eine neue Stufe bei der Finanzierung von KI-Infrastruktur. Er vertritt die Auffassung, dass KI-Rechenausrüstung nicht bloß als sich schnell entwertende Elektronik betrachtet werden sollte, sondern sich stattdessen ähnlich wie die Strom-, Telekommunikations- und Transportinfrastruktur zu produktiven Vermögenswerten entwickeln kann.

"Wir haben mit der Herstellung von Chips begonnen, und heute helfen wir beim Aufbau einer neuen Art von Infrastruktur", sagte Huang und fügte hinzu, dass KI-Fabriken durch die kontinuierliche Bereitstellung von Rechenleistung Einnahmen generieren können und somit die Grundlage schaffen, um zu langfristigen Anlagewerten zu werden.

Warum Jensen Huang glaubt, dass GPUs zu 'Investment-Grade-Assets' werden können

Kern des Plans von Nvidia ist es, die traditionelle Sichtweise von Finanzinstituten auf den Wert von GPUs zu verändern.

In der Vergangenheit wurden GPUs gewöhnlich als Produkte mit kurzen Innovationszyklen betrachtet, deren Marktwert mit dem Start neuer Chipgenerationen rasch verfallen konnte. Folglich fiel es Finanzinstituten schwer, langfristige Finanzierungen für GPUs auf die gleiche Weise bereitzustellen, wie sie Immobilien, Mautstraßen oder andere langfristige Infrastrukturprojekte bewerten.

Jensen Huang ist jedoch der Ansicht, dass sich bei KI-Rechenleistung derzeit ein Wandel vollzieht.

Er wies darauf hin, dass eine KI-Fabrik keineswegs nur aus GPUs besteht, sondern vielmehr eine vollständige Plattform ist, die beschleunigtes Rechnen, Netzwerkinfrastruktur, Systemsoftware, KI-Frameworks und ein Entwickler-Ökosystem umfasst.

Angesichts der breiten Kundenbasis von Nvidia kann die entsprechende Rechenkapazität theoretisch an andere Unternehmen, Cloud-Dienstleister oder sogar Betreiber in anderen Regionen umgeleitet werden, wenn sich die Anforderungen eines bestimmten Kunden ändern.

Das bedeutet, dass Finanzinstitute bei der Bewertung dieser Vermögenswerte den Fokus auf deren Fähigkeit richten können, künftige Cashflows zu generieren, statt nur auf den Restwert der Chips selbst.

Huang führte zudem die A100 als Beispiel an, die 2020 auf den Markt kam und noch heute für KI-Training, Inferenz, Feintuning und Hochleistungsrechnen genutzt wird. Er argumentierte, dass sich die wirtschaftliche Nutzungsdauer bestimmter KI-Rechenhardware deutlich gegenüber herkömmlicher Elektronik verlängern könnte, da die CUDA-Software die Leistung und Effizienz älterer Hardware kontinuierlich steigert.

Zudem verweist Nvidia auf die Preise im GPU-Mietmarkt als Beleg für diese Logik; Huang zitierte Marktdaten, wonach die Mietpreise für High-End-GPUs wie die H100 in den letzten Jahren weiter gestiegen sind, während für die neuere Blackwell-Serie im Cloud-Markt ein deutlicher Aufschlag verlangt wird.

Aus Sicht von Nvidia qualifizieren sich solche Rechenanlagen für eine langfristige Fremdfinanzierung, wenn GPUs über einen längeren Zeitraum hinweg kontinuierlich Mieteinnahmen generieren können.

Zweifel an Nvidias „Kreislauffinanzierung“ halten an

Der Finanzierungsplan im Umfang von 500 Milliarden US-Dollar hat jedoch auch Marktdebatten über eine Zirkulärfinanzierung innerhalb der KI-Lieferkette ausgelöst.

In den vergangenen Monaten hat Nvidia umfassende Investitions- und Partnerschaftsvereinbarungen mit mehreren KI-Unternehmen geschlossen, während einige dieser KI-Firmen das eingeworbene Kapital für den Kauf von Nvidia-Chips nutzten. Dieses vernetzte Modell aus Kapital, Chips und Rechenleistung hat bei einigen Anlegern Bedenken geweckt, dass die Nachfrage innerhalb der KI-Lieferkette bis zu einem gewissen Grad zirkulär sein könnte.

Die direkte Zusammenarbeit von Nvidia mit großen Finanzinstituten beim Aufbau einer Finanzierungsplattform hat dieses Thema wieder in den Fokus des Marktes gerückt.

Nach diesen Nachrichten schloss Nvidia am Montag rund 2,8 % im Minus, wodurch an einem einzigen Tag mehr als 70 Milliarden US-Dollar an Marktwert vernichtet wurden.

Jensen Huang stritt jedoch ausdrücklich ab, dass dieses Modell eine künstliche Erzeugung der KI-Nachfrage impliziert. Er betonte, dass jedes Projekt auf der Finanzierungsplattform von den Finanzinstituten unabhängig bewertet wird, wobei Faktoren wie Kundenqualifikation, tatsächlicher Rechenleistungsbedarf, Auslastungsraten, Cashflow und Restwert von Vermögenswerten berücksichtigt werden.

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Mit anderen Worten: Nvidia stellt eine Rechenplattform und ein Ökosystem zur Verfügung, anstatt für die Finanzinstitute zu entscheiden, welche Projekte eine Finanzierung erhalten sollten.

Jensen Huang gab zudem bekannt, dass Nvidia bei bestimmten Projekten eine Restwertabsicherung von bis zu etwa 25 % bieten könne, solche Vereinbarungen jedoch von Projekt zu Projekt individuell geprüft würden. Er betonte, dass dieser Mechanismus die eigene Due-Diligence-Prüfung der Finanzinstitute nicht ersetze.