Der zirkuläre KI-Finanzierungskreislauf, der Investoren beunruhigt

Am 24. Juli kündigte AMD eine Beteiligung von 5 Milliarden Dollar an Anthropic sowie ein 2-Gigawatt-Abkommen zur Lieferung von MI450-Serien-Chips an. Liest man diese beiden Fakten zusammen, zeigt sich ein Muster: AMD gibt Anthropic Kapital, und Anthropic verwendet einen Teil dieses Kapitals, um Hardware von AMD zu kaufen. Beide Unternehmen können gute Neuigkeiten vermelden – AMD verbucht eine Nachfrageverpflichtung, Anthropic eine Finanzierungsrunde – ohne dass zwangsläufig ein externer Dollar über AMDs eigene Bilanz hinaus fließt.

Dies ist kein Einzelfall. Es ist die dominierende Finanzierungsstruktur des aktuellen KI-Infrastrukturausbaus, und im Jahr 2026 ist sie so groß und auf wenige Gegenparteien konzentriert, dass Marktanalysten direkte Vergleiche mit der Lieferantenfinanzierungsblase ziehen, die in den späten 1990er-Jahren die Telekom-Bewertungen in die Höhe trieb, bevor sie 2001 zusammenbrach.

Wie der Kreislauf funktioniert

Die Mechanismen sind einfach und im Einzelfall nicht neu. Ein Hardware- oder Cloud-Anbieter nimmt eine Beteiligung an einem KI-Labor, manchmal kombiniert mit einer mehrjährigen Compute-Kaufverpflichtung. Das Labor nutzt das Kapital – und oft direkt die Compute-Guthaben –, um Modelle zu trainieren und Inferenz in großem Maßstab durchzuführen. Der Anbieter verbucht den Compute-Kauf als Umsatz und führt ihn als Beleg für die überwältigende Nachfrage nach seiner nächsten Hardware-Generation an. Dieses Umsatz- und Nachfragesignal stützt die eigene Bewertung des Anbieters, die wiederum seine Fähigkeit stärkt, mehr Kapital aufzunehmen oder Aktien auszugeben – von dem ein Teil in weitere Investitionen in KI-Labore fließen kann.

Was dies von der gewöhnlichen Lieferantenfinanzierung unterscheidet – die es im Enterprise-IT-Bereich seit Jahrzehnten gibt – sind Größenordnung und Konzentration. Eine Handvoll Unternehmen sind nun gleichzeitig sowohl große KI-Labor-Investoren als auch große KI-Labor-Anbieter, und die beteiligten Dollar-Beträge sind groß genug, um breitere Marktindizes zu bewegen.

Die Deals, die sich 2026 häufen

Der AMD-Anthropic-Deal ist einer von mehreren Datenpunkten, die allein im Juli bekannt gegeben wurden. Am 25. Juli unterzeichneten SK Group und Nvidia eine KI-Infrastruktur- und HBM4-Speicher-Partnerschaft im Wert von 500 Milliarden Dollar. Am selben Tag unterzeichneten Samsung und Broadcom einen Memory- und Foundry-Deal über 200 Milliarden Dollar im Zusammenhang mit der KI-Chip-Produktion. Microsoft hält einen Anteil von 27 % an OpenAI und gab bekannt, dass es Ende 2025 in einem einzigen Quartal knapp 35 Milliarden Dollar für KI-Infrastruktur ausgegeben hat – Infrastrukturausgaben, die im Wesentlichen an das eigene Azure-Geschäft und an Hardware-Partner zurückfließen, von denen einige ebenfalls Anteile an OpenAI-nahen Unternehmen halten.

Nvidias Position steht im Zentrum des Musters. Seine im Jahr 2025 angekündigte Investitionszusage von rund 100 Milliarden Dollar an OpenAI ist zusammen mit Compute-Kaufvereinbarungen strukturiert – das bedeutet, dass ein nennenswerter Teil des von Nvidia zugesagten Kapitals voraussichtlich als Chip-Umsatz zu Nvidia zurückfließt. Bis Oktober 2025 überstieg Nvidias Marktkapitalisierung 5 Billionen Dollar, womit das Unternehmen mehr wert war als das BIP aller Länder außer den USA und China, und KI-bezogene Unternehmen machten in diesem Jahr rund 80 % der Gewinne des US-Aktienmarktes aus.

Warum dies Analysten beunruhigt, ohne Betrug zu sein

Nichts davon ist illegal, und keines der einzelnen Unternehmen verschleiert die Struktur – die Deals werden öffentlich bekannt gegeben, oft in derselben Pressemitteilung. Die Sorge gilt nicht der Täuschung, sondern dem Zirkularitätsrisiko. Wenn ein nennenswerter Teil des scheinbaren Umsatzwachstums eines KI-Labors und des scheinbaren Nachfragewachstums eines Hardware-Anbieters beide auf denselben Pool an ursprünglich vom Anbieter stammendem Kapital zurückgehen, könnte der Markt einen einzigen Geldfluss doppelt zählen – als zwei separate Signale organischer Nachfrage.

Ray Dalio hat die aktuellen KI-Investitionsniveaus mit der Dotcom-Blase verglichen. Ende 2025 machten die fünf größten US-Unternehmen nach Marktkapitalisierung rund 30 % des S&P 500 aus – die höchste Konzentration seit einem halben Jahrhundert – und das Shiller-Kurs-Gewinn-Verhältnis für den US-Markt überschritt erstmals seit dem Dotcom-Crash die Marke von 40. Der spezifische historische Vergleich, den Analysten anführen, ist der Zusammenbruch der Telekom-Lieferantenfinanzierung von 2000-2001, als Ausrüster wie Lucent und Nortel Milliarden an Finanzierungen für Telekom-Startups bereitstellten, die das Geld nutzten, um die eigene Ausrüstung der Anbieter zu kaufen. Als die externe Nachfrage nicht im erwarteten Umfang eintrat, brachen sowohl die Startups als auch ihre Lieferanten-Finanzierer gemeinsam zusammen.

Worauf man tatsächlich achten sollte

Der zirkuläre KI-Finanzierungskreislauf ist kein Beweis für einen bevorstehenden Zusammenbruch – KI-Produkte haben echte, wachsende externe Umsätze, die Telekom-Bandbreiten-Reseller im Jahr 2000 weitgehend nicht hatten. Aber es bedeutet, dass die Schlagzeilen-Dollar-Beträge in diesen Deals ein schlechterer Indikator für die tatsächliche Marktnachfrage sind, als sie scheinen. Drei Zahlen sind wichtiger als die Deal-Größe: der Anteil der Einnahmen eines KI-Labors von Kunden, die keine Beteiligungs- oder Lieferbeziehung zu den eigenen Investoren des Labors haben; das Verhältnis von fremdfinanzierter zu eigenkapitalfinanzierter Kapitalausgabe bei den großen Hardware-Anbietern, da Schulden nicht rückgängig gemacht werden können, wenn die Nachfrage enttäuscht; und ob die Compute-Kaufverpflichtungen tatsächlich wie ursprünglich geplant in gelieferte und bezahlte Hardware umgewandelt werden, anstatt mit nahendem Einsatztermin nach unten nachverhandelt zu werden.

Für Betreiber und Investoren, die diesen Bereich verfolgen, lautet die praktische Schlussfolgerung: Behandeln Sie die angekündigten Deal-Werte als Obergrenze für die Nachfrage, nicht als Untergrenze, und gewichten Sie die Wachstumsgeschichte eines KI-Labors danach, wie viel seiner Einnahmen außerhalb seines eigenen Investoren- und Lieferantennetzwerks entstehen.