Das Wettrüsten im Bereich KI treibt die Finanzierungskosten in die Höhe: Die Finanzierungsprämie für US-Technologieunternehmen erreicht das höchste Niveau seit 2003.

Die Finanzierungsnachfrage für den Ausbau der AI-Infrastruktur wächst weiterhin rasant und treibt die Fremdfinanzierungskosten amerikanischer Hightech-Unternehmen in die Höhe. Während US-Technologiekonzerne Hunderte Milliarden Dollar in den Bau von Rechenzentren und Rechenleistungsinfrastruktur investieren, fordert der Anleihemarkt inzwischen höhere Risikoprämien.

Von Bloomberg zusammengetragene Daten zeigen, dass die durchschnittlichen Anleihefinanzierungskosten von US-Investment-Grade-Technologieunternehmen gemessen am Aufschlag gegenüber dem Gesamtmarkt den höchsten Stand seit 2003 erreicht haben.

Die Spreads von US-Technologieanleihen sind auf ein Dreijahreshoch gestiegen, während die Spreads am gesamten Investment-Grade-Anleihemarkt relativ stabil bleiben und sich die Finanzierungskostendifferenz zwischen dem Technologiesektor und anderen Emittenten weiter vergrößert.

Die US-Technologiegiganten benötigen weiterhin umfangreiche Mittel, um die AI-Infrastruktur auszubauen. Doch mit dem steigenden Umfang der Anleiheemissionen verlangen Investoren höhere Renditen als Ausgleich für das potenzielle Kreditrisiko und den Angebotsdruck. Analysten weisen darauf hin, dass die Spreads von US-Technologieanleihen weiter steigen könnten, wenn das Finanzierungsangebot weiterwächst.

Hohe AI-Finanzierungskosten: Unternehmen setzen verstärkt auf marktübergreifende Finanzierung

Rechenzentren, Chips und Strominfrastruktur erfordern fortlaufend hohe Investitionen. Google, Microsoft, Meta, Amazon und Oracle sammeln über den Anleihemarkt Kapital für entsprechende Investitionen ein.

US-Technologieunternehmen versuchen, ihren enormen Kapitalbedarf über verschiedene Währungen und Märkte zu streuen. BNP Paribas erwartet, dass das Nettoangebot an Investment-Grade-Unternehmensanleihen im Euroraum bis 2027 um 83% auf 192 Milliarden Euro (214 Milliarden US-Dollar) ansteigen wird, verglichen mit 105 Milliarden Euro in diesem Jahr.

Allerdings bedeutet eine Ausweitung der Finanzierungskanäle nicht, dass die Marktaufnahmekapazität unbegrenzt ist. Mit steigendem Emissionsvolumen werden auch die Risikoaufschläge, die Investoren für neue Anleihen fordern, höher.

AI-Finanzierer reagieren auf Finanzierungskosten relativ unempfindlich, da sie große Summen benötigen, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu sichern. Doch da immer mehr Unternehmen gleichzeitig auf dem Anleihemarkt auftreten, sind die finanziellen Mittel und die Risikotragfähigkeit der Investoren begrenzt. Um die Finanzierung erfolgreich abzuschließen, könnten Technologiefirmen gezwungen sein, höhere Renditen zu bieten.

Kreditrisiko von Unternehmen wie Oracle im Fokus

Die Neupreiseinschätzung des AI-Finanzierungsrisikos durch den Anleihemarkt spiegelt sich bereits in den Kreditspreads und Credit Default Swaps (CDS) einiger großer Technologieunternehmen wider.

Die Renditen der Anleihen von Hyperscale-Cloud-Anbietern sind zuletzt gestiegen, wobei die Spreads von Oracle besonders auffallen. Laut Analysten von JPMorgan liegt der Spread von Oracle-Anleihen etwa beim 2,8-fachen des Gesamtindex für Investment-Grade-Anleihen und hat damit eine historische Höchstquote erreicht.

Die Absicherungskosten gegen Kreditrisiken AI-relevanter Unternehmen steigen. Der CDS-Preis von Alphabet hat sich im vergangenen Jahr nahezu verdoppelt, und auch die CDS-Kurse von Oracle sind deutlich gestiegen.

Laut Financial Times hat die Markttätigkeit bei AI-bezogenen CDS zugenommen, das ausstehende Netto-Notional stieg innerhalb eines Jahres von unter 7 Milliarden US-Dollar auf nahezu 30 Milliarden US-Dollar. Der Fünfjahres-CDS-Spread von Nvidia stieg auf 141,5 Basispunkte – ein Zeichen dafür, dass sich die Sorgen der Investoren über das Verschuldungsrisiko der Technologiebranche ausweiten.

Die Entwicklung auf dem CDS-Markt bedeutet nicht zwangsläufig, dass bei diesen Unternehmen bald Zahlungsausfälle drohen. Sie zeigt jedoch, dass Investoren ihr Risikomanagement intensivieren und die Fähigkeit der AI-Unternehmen zur Schuldentilgung und zur zukünftigen Finanzierung kritischer im Blick behalten.

Rendite der AI-Investments und Schuldenlast im Marktfokus

Hinter dem Anstieg der Finanzierungskosten von Technologieunternehmen steht die Unsicherheit über die Relation zwischen dem Umfang der Investitionen in AI-Infrastruktur und den zukünftigen Rückflüssen an Barmitteln.

Große Technologieunternehmen beschleunigen weiterhin den Ausbau von Rechenzentren und Rechenleistung. Für diese Investitionen sind erhebliche Mittel nötig, doch Zeitrahmen für Rückflüsse, Rentabilität von AI-Geschäften und Umfang künftiger Kapitalausgaben bleiben ungewiss.

Mit der Ausweitung der Fremdfinanzierung achten Investoren nicht nur darauf, ob Unternehmen weiterhin Kapital aufnehmen können, sondern zunehmend auch darauf, ob künftige Cashflows die neuen Schuldenlasten decken können.