KI-Finanznetzwerk: 3,6 Billionen Dollar verflechten Tech-Giganten
Neue Analyse zeigt massive finanzielle Abhängigkeiten zwischen KI-Unternehmen und systemische Risiken.
Die finanziellen Verflechtungen zwischen den großen Technologieunternehmen im KI-Sektor sind beträchtlich – und sie werfen zunehmend Fragen nach systemischen Risiken auf. Ein neues Papier des Credit-Hedgefonds Sona Asset Management hat das KI-Universum kartiert und die Interdependenzen zwischen den großen Akteuren katalogisiert. Das Ergebnis: ein Netzwerk aus 176 Transaktionen im Gesamtwert von 3,6 Billionen US-Dollar, das 202 Entitäten in den dreieinhalb Jahren bis August 2026 miteinander verbindet.
Die Autoren Craig Nicol, Oleg Melentyev und Charlie Callan von Sona Asset Management stellten die gesammelten Daten Alphaville zur Verfügung. In einem Radialnetzwerkdiagramm wird das Ausmaß der finanziellen Verbindungen sichtbar. Die Knotenpunkte sind nach dem Umfang der Verpflichtungen skaliert, denen jede Entität unterliegt. Der grüne OpenAI-Knoten ist besonders groß – viele Verpflichtungen fließen sowohl ein als auch aus.
Zirkuläre Finanzierung als Charakteristikum
Das KI-Finanzierungsnetzwerk spiegelt laut den Autoren „zunehmend die Merkmale eines geschlossenen Systems" wider. Von den 176 analysierten Transaktionen tragen rund 120 eine sogenannte „Hohe-Zirkularitäts-Marke". Das bedeutet, dass Knotenpunkte durch mehrere Beziehungen verbunden sind, oft mit Kapitalflüssen in einer Schleife.
Ein Beispiel verdeutlicht die Komplexität: Amazon hat rund 50 Milliarden US-Dollar in OpenAI investiert, während es gleichzeitig eine Verpflichtung über etwa 100 Milliarden US-Dollar für Rechenleistung von OpenAI sichert. Die rund 135 Milliarden US-Dollar schwere Umstrukturierung des Eigenkapitals von Microsoft bei OpenAI steht neben der etwa 250 Milliarden US-Dollar schweren Kaufverpflichtung von OpenAI zurück an Microsoft Azure. NVIDIA wiederum hat bedingt zugesagt, bis zu rund 100 Milliarden US-Dollar in OpenAI zu investieren, mit weiteren rund 30 Milliarden US-Dollar für 2026. OpenAI seinerseits verpflichtet sich zu Hunderten von Milliarden Dollar gegenüber Oracle, Microsoft und Amazon für Cloud- und Rechenleistungen – und diese Unternehmen gehören zu den größten Käufern von NVIDIA-Chips. Der Kreis schließt sich.
OpenAI und Anthropic im Zentrum des Netzwerks
OpenAI und Anthropic sind beide zentral im Ökosystem verankert und haben jeweils enorme Verpflichtungen angesammelt. Die Autoren weisen darauf hin, dass das Fehlen positiver (unbereinigter) Gewinne bei diesen Unternehmen bedeuten könnte, dass sie etwas mehr Aufmerksamkeit verdienen. Die Sankey-Diagramme von Sona zeigen detailliert, welche Verpflichtungen an die beiden KI-Labore eingegangen wurden und welche Verpflichtungen diese ihrerseits gegenüber anderen eingegangen sind.
Das Vorhandensein von zirkulärer Finanzierung war erst vor zwei Wochen in den „bekannten Unbekannten"-Risiken für die Kreditratings von Hyperscalern der S&P Global Ratings aufgeführt worden. Zirkuläre Finanzierung ist zwar kein Betrug, und es wäre seltsam, wenn Chiphersteller und Neocloud-Unternehmen nicht feststellen würden, dass ihre Umsätze von der Geschäftstätigkeit von Hyperscalern und KI-Labors abhängen.
Umsatzabhängigkeiten und Verschuldung
Mit Hilfe von Bloomberg-Lieferantendaten kartierte Sona zudem die Konzentration und Abhängigkeit der KI-Lieferkette, indem die Umsatzabhängigkeit der Unternehmen voneinander abgebildet wurde. Dabei stellten die Analysten fest, dass der Umsatz einiger Unternehmen fast existenziell von den Capex-Entscheidungen eines oder zweier Akteure abhängt.
Nachdem Sona die Umsatzabhängigkeit kartiert hatte, überlagerte das Team die Verschuldung – definiert als Gesamtverschuldung im Verhältnis zum EBITDA. Das Ergebnis: Je größer die Blase, desto größer die Gesamtverschuldung, und je dunkler das Rot, desto höher die Verschuldungsquote. Die meisten Blasen sind eher grünlich, aber Oracle und CoreWeave erscheinen leuchtend rot.
Systemisches Risiko im KI-Ökosystem
Das inzestuöse Netzwerk aus Umsatz-Capex-Finanzierungsverbindungen bedeutet, dass man, wenn man die Kreditwürdigkeit eines Elements des Systems verstehen will, das System als Ganzes betrachten muss. Genau das ist der Punkt der Arbeit von Sona: zu untersuchen, wie einzelne Ausfallpunkte das KI-Universum beeinflussen könnten.
Denn in einer Welt, in der Unternehmen manchmal scheitern, können die finanziellen Verbindungen, die scheinbar stabile und sichere Firmen im KI-Ökosystem mit potenziell systemisch wichtigen schwächeren Gliedern verknüpfen, eine erhebliche Bedeutung haben. Die Analyse zeigt: Die finanziellen Verflechtungen zwischen Technologieunternehmen sind nicht besonders besorgniserregend – zumindest nicht in einer Welt, in der Unternehmen nicht scheitern. Wir leben jedoch in einer Welt, in der Unternehmen manchmal scheitern.