OpenAI stoppt „Sternentor“-Erweiterung, Schuldenexpansion im Milliardenbereich scheitert, Oracle steht vor dem Problem veralteter KI-Infrastruktur

Nach Informationen von Smart Finance übertrifft die Aktualisierungsgeschwindigkeit von Künstliche Intelligenz Chips bereits den Bauzyklus von Rechenzentren. Diese Marktrealität offenbart das zentrale Risiko des AI-Handels sowie die Fragilität von Oracles (ORCL.US) auf Schulden basierender Expansionsstrategie.

Laut informierten Kreisen plant OpenAI nicht mehr, die Zusammenarbeit mit Oracle in Abilene, Texas, auszubauen. Dort befindet sich das Rechenzentrumprojekt "Stargate", und der Grund für die Entscheidung von OpenAI liegt darin, dass das Unternehmen die nächste Generation von Nvidia Grafikprozessor-Cluster erhalten möchte.

Es wird berichtet, dass die aktuelle Phase der Einrichtung in Abilene voraussichtlich mit Nvidias Blackwell-Prozessoren ausgestattet wird, während Strom voraussichtlich erst in einem Jahr zugeschaltet werden kann. Die Informanten geben an, dass OpenAI zu diesem Zeitpunkt an anderer Stelle einen größeren Cluster der nächsten Nvidia-Chipgeneration erhalten möchte.

Oracle postete am Sonntag auf seiner X-Plattform, dass die Berichte "falsch und ungenau" seien. Der Beitrag erwähnte jedoch lediglich den reibungslosen Fortschritt des bestehenden Projekts, ohne eine Expansion zu kommentieren.

Es ist bekannt, dass Oracle das Grundstück bereits erworben, Hardware bestellt und Milliarden von US-Dollar für Bau und Personal investiert hat – ursprünglich war eine weitere Expansion geplant.

Für OpenAI ist dies eine ganz nachvollziehbare Entscheidung, da sie natürlich keine älteren Chips nutzen möchten. Nvidia brachte bislang alle zwei Jahre eine neue Generation von Rechenzentrum-Prozessoren heraus, doch CEO Jensen Huang hat diesen Rhythmus inzwischen auf jährlich umgestellt – jede Generation bietet einen qualitativen Leistungssprung. Der auf der CES im Januar vorgestellte und nun in Produktion befindliche Vera Rubin Chip bietet eine fünffache Inferenzleistung im Vergleich zum Blackwell.

Für Unternehmen, die wegweisende Modelle entwickeln, kann selbst die geringste Leistungssteigerung enorme Unterschiede bei Benchmark-Tests und Rankings hervorrufen. Entwickler achten sehr genau auf diese Kennzahlen, da sie direkt Einfluss auf Nutzerzahlen, Umsätze und Bewertungen haben.

All das weist auf ein tieferes strukturelles Problem hin. Für Infrastrukturunternehmen benötigt die Standortwahl, Stromanbindung und Fertigstellung mindestens 12 bis 24 Monate. Kunden aber jagen stets der neuesten und besten Technologie hinterher und beobachten Nvidias jährliches Chip-Upgrade.

Oracle steht vor einer zusätzlichen Herausforderung: Es ist der einzige große Hyperscale-Cloud-Anbieter, der hauptsächlich auf Schulden zur Finanzierung seiner Expansion setzt – die Verschuldung beträgt inzwischen 100 Milliarden US-Dollar und steigt weiter. Im Vergleich dazu verfügen Google, Amazon und Microsoft über enorme Cashcow-Geschäfte.

Derweil hat Oracles Partner Blue Owl es abgelehnt, die Finanzierung für eine weitere Einrichtung bereitzustellen und plant, bis zu 30.000 Mitarbeiter zu entlassen.

Oracle wird am Dienstag seine Ergebnisse für das dritte Quartal veröffentlichen. Investoren werden genau verfolgen, wie das Management auf den Widerspruch zwischen dem 50 Milliarden US-Dollar umfassenden Investitionsplan und dem negativen freien Cashflow reagiert und ob die Finanzierungsquellen gesichert sind.

Die Aktie ist seit Jahresbeginn bereits um 23% gefallen und hat seit ihrem Hoch im September vergangenen Jahres mehr als die Hälfte ihres Marktwertes verloren.

Im gesamten Markt beschränkt sich das Risiko der GPU-Abschreibung nicht nur auf Oracle. Es könnte eine Kettenreaktion in der gesamten AI-Branche auslösen, sodass jedes jetzt geschlossene Infrastrukturgeschäft möglicherweise schon veraltete Hardware umfasst, bevor überhaupt Strom zugeführt wird.