Carlyle warnt: Wettbewerbsdruck im Private Credit um Billionen-Finanzierungen für KI-Infrastruktur könnte Klumpenrisiken wie bei der Software-Kreditkrise wiederholen

Wie von der Zhihu Finance APP berichtet, erklärte die Carlyle Group, dass Private-Credit-Institute miteinander konkurrieren, um die Finanzierung für den Aufbau von Infrastruktur für Künstliche Intelligenz (AI) bereitzustellen – und so womöglich den Fehlern einer Kreditkonzentration im Software-Sektor erneut aufsitzen könnten.

Laut einem am Donnerstag von Carlyle veröffentlichten Whitepaper könnte die Branche etwa 1 Billion US-Dollar an Kapital benötigen, um die AI-Compute-Infrastruktur zu finanzieren. Dieses Volumen entspricht mehr als der Hälfte des derzeit von Private-Credit-Managern verwalteten Vermögens.

Das Whitepaper weist darauf hin, dass es ein “gravierender Fehler” wäre, falls keine klaren Begrenzungen hinsichtlich der Konzentration in der AI-Compute-Branche gesetzt werden.

Marc Jenkins, Co-President und Global Head of Credit and Insurance bei Carlyle, sagte in einem Interview: “Wir befinden uns in einer Zeit, in der das Ertragsmodell bislang noch unklar ist. In so einem Umfeld ist es für uns als Kreditgeber schwer zu sagen: ‘Okay, wir gehen All-in.’”

Private-Credit-Manager werden zunehmend dazu aufgefordert, die großflächige Expansion der AI-Infrastruktur zu finanzieren. Schätzungen zufolge werden die entsprechenden Investitionsausgaben bis 2030 mehr als 5 Billionen US-Dollar übersteigen. Die Finanzierungsformen sind vielfältig, darunter Projekte für Rechenzentren, Stromfinanzierungen, durch AI-Chips besicherte Darlehen und Kredite an Zweckgesellschaften.

Das Whitepaper betont, dass sich das Kreditrisiko von Datenzentren und anderen AI-Assets von dem von Software unterscheidet: Es ist spekulativer und stärker mit der konjunkturellen Entwicklung verknüpft, während viele derzeit verwendete Finanzierungsstrukturen weitgehend noch nicht erprobt wurden.

Für Carlyle bedeutet das dennoch nicht, AI-Investitionen zu meiden. Jenkins erklärte: “Wir wollen Risiken eingehen, aber auf ausgewogene Weise.”

Er hob hervor, dass eine der größten Herausforderungen für Kreditgeber darin besteht, dass noch unklar ist, wo der endgültige Gewinn durch AI letztlich entstehen wird – bei den Chip-Herstellern, bei den Rechenzentren oder bei den Anwendungsentwicklern.

Im Whitepaper wird ausgeführt, dass die Softwarebranche zwischen 2020 und 2022 einen ähnlichen Boom erlebte und etwa die Hälfte aller Private-Equity-Transaktionen im selben Zeitraum ausmachte. Kreditgeber strömten massenhaft zu Softwarefirmen, da deren wiederkehrende Abonnementerlöse als stabil und relativ konjunkturresistent galten.

Doch der Aufstieg von generativer AI hat diese Annahme infrage gestellt und Softwarefirmen der gemeinsamen Gefahr des technologischen Wandels ausgesetzt. Seither verlief die softwarebezogene Kreditvergabe am Syndizierten-Kreditmarkt schleppend, sodass es für Kreditnehmer schwieriger wurde, zu refinanzieren, und einige Private-Credit-Fonds mit verstärkten Rückgabeforderungen konfrontiert wurden.

Jenkins ist der Ansicht, dass sich bei der AI-Infrastrukturfianzierung ähnliche Fehlentwicklungen wiederholen: Projekte, die äußerlich diversifiziert erscheinen, könnten letztlich dazu führen, dass das zugrundeliegende Kapital auf nur wenige führende Unternehmen konzentriert wird. Er beobachtete, dass die überwiegende Mehrheit der Finanzierungen auf sieben oder acht hochwertige Zielunternehmen konzentriert ist.

Er betonte, wie wichtig es sei, die endgültigen Gegenparteien, die Verträge, die der Finanzierung zugrunde liegen, und den Wert der Basiseinlagen genau zu kennen.

Jenkins sagte: “Als Investor muss man sich sehr, sehr sorgfältig überlegen, welchen Gegenparteirisiken man ausgesetzt ist, wie die Vertragsbedingungen geschrieben sind und welchen Wert die zugrundeliegenden Assets haben. In Krisensituationen wird all das entscheidend sein. Wenn alles gut läuft, scheint es keine Rolle zu spielen.”