Die KI-Capex-Lawine
Dieses Jahr werden fast 1 Billion Dollar in neue Rechenzentren investiert. Am Ende könnten die Gesamtausgaben für den Aufbau der KI-Infrastruktur jenen beim Bau der Eisenbahn nahekommen. Warum Rechenzentren so viel kosten und wer diese Megaprojekte finanziert.
Bestehende Rechenzentren haben schon gewaltige Dimensionen, verblassen aber gegen etliche geplante Projekte: Das Hyperion Data Center in Louisiana soll eine gigantische Fläche von 16 Quadratkilometern bedecken. Am teuersten dürfte es in Pike County, Ohio, werden, wo bis zu 500 Milliarden Euro für den OpenAI-Campus veranschlagt werden. Foto: AdobeStock
Für mindestens 600 Milliarden Dollar werden in diesem Jahr alleine in den USA neue Rechenzentren entstehen. Manche Beobachter glauben, dass es am Ende sogar 800 Milliarden werden könnten. Der Rest der Welt ist hier noch gar nicht erfasst, auch dort wird kräftig investiert. Und für die kommenden Jahre rechnen Experten sogar mit einer Beschleunigung der weltweiten Investitionen auf mindestens 1 bis 2 Billionen Dollar pro Jahr. Der Haupttreiber dahinter sind der enorm steigende Bedarf an Rechenleistung durch den Roll-out von KI-Anwendungen sowie die Bestrebungen vieler Länder, über eine eigene souveräne KI-Infrastruktur zu verfügen.
Dieser Investitionsboom steht in einer Reihe mit den größten Projekten der jüngeren Geschichte wie dem Aufbau der Schieneninfrastruktur, der Industrialisierung, der Mondlandung oder dem Manhattan-Projekt.
Warum aber kosten die Rechenzentren so viel? Und wer finanziert diese gewaltigen Summen?
Engpässe in den Ballungsräumen
Zur Beantwortung macht Eike Bieber aus dem Branchenteam IT & Digital Business der Deutschen Bank die einzelnen Bestandteile dieser komplexen Projekte anschaulich: „Die Herausforderung beginnt schon in der Planung“, sagt die Branchenexpertin. „Die hohe Nachfrage nach Rechenzentren hat dazu geführt, dass geeignete Flächen in Ballungsräumen teuer und knapp geworden sind.“
Erhebliche Engpässe zeigen sich auch bei den Anschlüssen an das Stromnetz und die Internetknoten. Im größten Rechenzentren-Cluster Kontinentaleuropas, dem Großraum Frankfurt, ist der Bau neuer Rechenzentren bereits eingeschränkt worden. Also weichen die Projektentwickler aus: So errichtet die Schwarz-Gruppe ihre beiden großen neuen Datenzentren (Investitionsvolumen: rund 17 Milliarden Euro) in Brandenburg und Mecklenburg-Vorpommern.
„In den vergangenen 24 Monaten haben sich bei einigen Produktgruppen die Preise mindestens vervierfacht.“
Eike Bieber,
Deutsche Bank
„Häufig müssen die Bauherren rund um ihr Grundstück auch den Ausbau der Glasfaserkapazität gewährleisten, um sich die Möglichkeit zu sichern, die Rechenleistung in Zukunft noch weiter erhöhen zu können“, ergänzt Bieber.
Und das war es noch nicht an Investitionsbedarf: „Planung und Bau von Rechenzentren sind auch aufgrund der hohen, auch regulatorischen Anforderungen an Themen wie Sicherheit, Verfügbarkeit und Nachhaltigkeit so anspruchsvoll“, sagt Bieber. „Die Sicherheitsanforderungen sind vielschichtig und umfassen neben der Netzwerk- und Cybersicherheit auch aufwändige physische Sicherheitsmechanismen wie Zugangskontrollen, Alarmanlagen und Brandschutz.“
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Alles wird teurer
Ein weiterer wesentlicher Kostenblock ist dann die eigentliche IT. Abhängig von Größe und Leistung sowie der Art der Nutzung beherbergen Rechenzentren enorme Mengen an Technik. Dazu zählen Server, Storage, Router und Switches, aber auch Energiemanagementsysteme und teils hunderte Kilometer Kabel. Darüber hinaus müssen eine unterbrechungsfreie Stromversorgung und komplexe Kühlungssysteme installiert werden. Soll die Abwärme genutzt und zum Beispiel in Fernwärmenetze eingespeist werden (was in Deutschland immer mehr zum Standard wird), müssen noch weitere technische Vorkehrungen getroffen werden.
„Jede Kostenkomponente ist infolge der wachsenden Nachfrage teurer geworden“, berichtet Bieber. „Am deutlichsten steigen aber die Kosten für Chips und Speicher. In den vergangenen 24 Monaten haben sich bei einigen Produktgruppen die Preise mindestens vervierfacht, was in Rechenzentren und in Zeiten steigender Datenmengen, die in Rechenzentren verarbeitet werden, besonders ins Gewicht fällt.“ Eigentlich lautet die Faustregel in der Branche: Die Hardware-Kosten liegen etwa zwei- bis dreimal so hoch wie die Baukosten von Rechenzentren. Inzwischen ist die Tendenz aber steigend.
Der größte Nutznießer dieser Entwicklung ist der weltweit führende Anbieter von KI-Chips. Nvidia hat inzwischen einen Börsenwert von über 4,5 Billionen Euro – das ist mehr als die Wirtschaftsleistung der Bundesrepublik Deutschland. Im abgelaufenen Quartal hat Nvidia – netto! – 60 Milliarden Dollar verdient.
Banken finanzieren mit
Wer aber finanziert diese teuren Bauprojekte?
Baut sich ein Unternehmen ein Rechenzentrum zur Eigennutzung, etwa um unabhängig von Rechenzentrums-Providern zu sein, ist das eine ergänzende Anlageninvestition, vergleichbar mit einer neuen Fertigung oder Logistikhalle. „Hat das Unternehmen eine ordentliche Bonität, wird das eine klassische Investitionsfinanzierung über Kredite an den Konzern“, erklärt Sabine Helmer, Leiterin Vertrieb Öffentliche Fördermittel Deutschland bei der Deutschen Bank. „Als Innovationsfinanzierung kann so eine Finanzierung unter Umständen förderungsfähig sein.“
„Als Innovationsfinanzierung kann die Finanzierung eines Rechenzentrums unter Umständen förderungsfähig sein.“
Sabine Helmer,
Deutsche Bank
Auch Unternehmen, deren zentraler Geschäftszweck der Bau von Rechenzentren und die anschließende Vermietung von Serverplätzen ist, können einen Kredit für den Bau des Gebäudes bekommen – wenn die Kundschaft gut ist und selbst Server mitbringt und bezahlt. Je bonitätsstärker die Mieter sind, desto attraktiver können die Finanzierungskonditionen werden, da der Kreditnehmer aus den Mieteinnahmen den Cashflow zur Bedienung der Finanzierung erwirtschaftet.
Diese Geschäftsmodelle nennen sich „Co-Location“. Sie werden aber gerade von einem neuen Trend in den Hintergrund gedrängt: Mit Hilfe von Investorengeldern errichten junge Unternehmen in enormem Tempo neue Rechenzentren inklusive der Hardware. Die dort erzielte Rechenleistung verkaufen sie dann an KI-Konzerne wie Open AI oder Anthropic. Da die KI-Konzerne noch nicht so ertragsstark sind wie die etablierten Cloud-Konzerne, ist dieser Geschäftsansatz risikoreicher. Und genau hier entstehen die innovativen, waghalsigen Finanzierungsmodelle, die gerade die Wall Street und die KI-Welt in Staunen versetzen.
Bonds, Private Equity und die „Hausbank der KI“
Tauchten hoch profitable Tech-Konzerne wie Amazon, Alphabet, Meta, Microsoft oder Oracle früher nur in Ausnahmefällen und eher opportunistisch am Bondmarkt auf, hat sich das inzwischen verändert. Allein im ersten Halbjahr haben die „Hyperscaler“ Anleihen über rund 200 Milliarden Dollar platziert – doppelt so viel wie im gesamten Vorjahr. Dieser starken neuen Konkurrenz beim Einwerben von Investorenkapital schreiben Marktbeobachter eine Mitverantwortung dafür zu, dass die Renditen von Staatsanleihen seit Jahresbeginn so stark gestiegen sind.
„Doch auch für die Hyperscaler ist der Bondmarkt nicht unendlich tief: Die jüngsten Emissionen waren schon deutlich weniger stark überzeichnet als noch zu Jahresbeginn, die Renditeaufschläge (Spreads) gegenüber US-Staatsanleihen haben sich um 50 Basispunkte ausgeweitet und damit seit Jahresbeginn nahezu verdoppelt. Doch selbst diese enorme Emissionstätigkeit deckt weniger als die Hälfte der geplanten Investitionskosten in Rechenzentren dieses Jahres ab“, sagt Jonathan Feld, der für die Deutsche Bank von New York aus das Thema Rechenzentrenfinanzierung begleitet.
Die hoch defizitären KI-Konzerne haben noch nicht diesen guten Zugang zum Bondmarkt wie die altehrwürdigen Tech-Konzerne. Für deren Finanzierungsbedürfnisse werden gerade Geldquellen aus der KI-Industrie selbst und aus den „Private Markets“ mobilisiert. Aktuell sehr wichtig sind Bürgschaften oder Vorfinanzierungen durch den Chiplieferanten Nvidia, der etwa zur Errichtung eines riesigen Rechenzentrums von OpenAI 105 Milliarden Dollar beisteuern will. De facto streckt Nvidia, indem es seinen Kunden mit Darlehen, Bürgschaften und Beteiligungen unter die Arme greift, diesen das Geld für die Bezahlung ihrer Rechnungen bei Nvidia selbst vor.
Daneben arbeitet der Chiphersteller mit Wall-Street-Größen wie Goldman Sachs, Blackrock, Apollo und KKR an einer Finanzierungsplattform für KI-Projekte mit einem Zielvolumen von mindestens 500 Milliarden Dollar. Nicht umsonst wird Nvidia „die Hausbank der KI“ genannt.
Und auch klassische Fremdfinanzierungsprodukte werden in neuartiger Form eingesetzt. So haben zum Beispiel schon einige Rechenzentrenbetreiber die Einnahmen bestehender Zentren in ABS-Papieren verbrieft, um mit der frisch generierten Liquidität weitere Zentren zu errichten. Und manche hinterlegen teuer KI-Chips von Nvidia als physische Sicherheit für den Erhalt kurzfristiger Kredite.
Auch Private-Equity-Investoren spielen mit. Meta zum Beispiel will einige Rechenzentren in Gemeinschaftsunternehmen mit Finanzinvestoren einbringen. Auch hier taucht der Asset-Manager Blackrock wieder auf – als einer der größten Co-Investoren des Facebook-Mutterkonzerns.
09/2026
Chefredaktion: Bastian Frien und Boris Karkowski (verantwortlich im Sinne des Presserechts). Autor: Michael Hedtstück. Der Inhalt gibt nicht in jedem Fall die Meinung des Herausgebers (Deutsche Bank AG) wieder.