BlackRock, Goldman und Apollo stoßen zu Nvidia bei Gesprächen über massiven AI-Ausbau in Höhe von 500 Milliarden US-Dollar

BlackRock (NYSE: BLK), Goldman Sachs (NYSE: GS), Apollo Global Management (NYSE: APO), Blackstone (NYSE: BX), Brookfield Asset Management (NYSE: BAM) und KKR (NYSE: KKR) schließen sich Nvidia (NASDAQ: NVDA) an für eine riesige neue Runde von KI-Ausgaben, die schließlich 500 Milliarden US-Dollar erreichen könnte.

Laut dem Financial Times soll die Zusammenarbeit vor allem die Finanzierung zusätzlicher Computerkapazitäten, die Stromversorgung und den Bau von Rechenzentren umfassen. Der Deal kann bereits am kommenden Montag vorgestellt werden.

NVDA fiel nach der Nachricht um 1,4 %, was zu einem Verlust von über 70 Milliarden US-Dollar in der Bewertung des Unternehmens führte.

Die Diskussionen finden statt, während Nvidia eine größere Rolle bei der Finanzierung des enormen physischen Ausbaus hinter der künstlichen Intelligenz übernimmt.

Das Unternehmen ist etwa 5,25 Billionen US-Dollar wert und verkauft bereits die Grafikprozessoren, die zum Trainieren und Betreiben der größten US-KI-Systeme verwendet werden. Es liefert auch Software und andere Computing-Tools. Aber GPUs allein halten ein KI-Modell nicht am Laufen.

Für Betreiber sind enorme Mengen an serverhaltenden Gebäuden, Strom, Kühlung und Finanzierung über einen längeren Zeitraum erforderlich. Nvidia trägt zunehmend dazu bei, seinen Kunden bei der Beschaffung dieser Finanzierung zu helfen, und investiert auch selbst in die Unternehmen, die seine Hardware kaufen.

Nvidia unterstützt mehr KI-Kunden, während Mark Cuban warnt, die Finanzierung könnte „zusammenbrechen“

Der Milliardär Mark Cuban hat offen Bedenken geäußert, wie viel Schulden und Finanzengineering hinter dem KI-Ausgabeboom stehen.

Seine Argumentation ist einfach. Nvidia sammelt nicht mehr nur Geld ein, wenn jemand Chips bestellt. Es hilft auch bei der Finanzierung der Unternehmen, die diese Bestellungen aufgeben.

Im Juli verglich Mark die aktuelle Situation mit der Finanzierungswut, die Internetunternehmen während der Dotcom-Periode umgab. Er schrieb, „anstatt IPOs, ist Nvidia der IPO, der alle und jeden finanziert.“

Diese Finanzierung kann verschiedene Formen annehmen. Nvidia hat Kapital angeboten, Umsatzbeteiligungsvereinbarungen und Arrangements, die bestimmten Ebenen von Einkünften für Rechenzentrumsbetreiber und neuere Cloud-Anbieter garantieren. Diese Deals können es Kunden erleichtern, GPUs zu bestellen und mit dem Aufbau zu beginnen, bevor ihre eigenen Unternehmen genug Cash generieren, um die vollen Kosten zu decken.

Im ersten Halbjahr 2026 hatte Nvidia mehr als 40 Milliarden US-Dollar in seine KI-Bemühungen investiert. Dieser Betrag umfasste Investitionen und Fonds im Zusammenhang mit Unternehmen wie OpenAI, Corning (NYSE: GLW) und IREN (NASDAQ: IREN).

Einige der Zahlen sind selbst nach KI-Maßstäben massiv. OpenAI wurde mit einem vorgeschlagenen 100-Milliarden-US-Dollar-Rechenzentrumsprogramm in Verbindung gebracht. Die Finanzierung im Zusammenhang mit xAI hat auch spezielle Zweckgesellschaften (SPVs) in Höhe von Milliarden US-Dollar genutzt.

Diese Arrangements könnten auf Zusagen von GPUs als Sicherheit für Darlehen beruhen. Darüber hinaus könnten sie langfristige Leasingverträge und Projektionen von Einnahmen basierend auf aufstrebenden KI-Unternehmen umfassen.

Dies ist relevant, falls die tatsächlichen Erträge die Zahlen, auf die sich die Finanzierer zum Zeitpunkt der Vertragsunterzeichnung stützten, nicht erfüllen.

Rechtsexperten haben bereits darauf hingewiesen, dass die Finanzierung von KI-Infrastruktur recht komplex geworden ist. Ein einzelnes Projekt kann privates Darlehen, Verbriefung von Schulden und SPVs umfassen, die speziell zu dem Zweck gebildet wurden, Vermögenswerte zu halten oder ohne Bilanz zu borgen.

Dies kann Banken, Versicherungsunternehmen und Pensionsfonds umfassen.

Wall Street stellt mehr Kapital hinter GPUs, da Hardwarewerte schneller fallen

Der Wert der Hardware selbst ist ebenfalls eine Gefahr.

Nvidia führt beispielsweise neue Generationen von KI-Chips einmal im Jahr ein. Das bedeutet, dass ein Rechenzentrum möglicherweise noch dabei ist, eine Charge von Prozessoren abzubezahlen, wenn eine noch bessere Version verfügbar wird.

Infolgedessen können alte GPUs schneller an Wert verlieren, als von den Kreditgebern zu Beginn angenommen.

Dieser Punkt ist wichtig, wenn man bedenkt, dass es die Hardware selbst ist, die das Darlehen garantiert. Zum Beispiel können Banken oder private Kreditgeber Darlehen für Ausrüstung vergeben, die zum Zeitpunkt der Installation sehr hohe Kosten hat.

Eine Verlangsamung der Ausgaben für KI könnte Betreiber schädigen, die in Kapazitäten investiert haben, um eine Nachfrage zu bedienen, die nicht eingetreten ist. Häufigere Hardware-Updates könnten teure Installationen früher obsolet machen. Ein verbesserter Chip eines Wettbewerbers könnte die Nachfrage nach Nvidia-basierten Systemen senken.

Jeder dieser Faktoren könnte dazu führen, dass Betreiber große Schulden gegen Einrichtungen zurückzahlen müssen, die weniger Einnahmen generieren als erwartet.

Es geht hier um viel mehr als nur die Investition in normale Technologieaktien. Leveraged Finance wird verwendet, um Rechenzentren, GPUs und Energieprojekte zu finanzieren.