Wird der KI-Boom eine Wiederholung der Eisenbahn-Investitionsblase? Blackstone-Präsident: Diesmal ist es anders

Der Investitionsboom in KI bleibt ungebrochen, Billionen Dollar fließen in Chips, Datenzentren und Energieprojekte. Doch die drängendste Frage für Investoren rückt zunehmend in den Mittelpunkt: Wo liegt die echte Rendite der KI-Investitionen?

Kürzlich verglich Jon Gray, Präsident und COO von Blackstone, in einer Investorenpräsentation das aktuelle Stadium der KI-Entwicklung mit dem „Morgengrauen von 1870“. Anhand von Unternehmensumsätzen, Anwendungsbeispielen und Blackstones eigenen Investitionsdaten beantwortete er die Frage nach der Rendite hoher Kapitalausgaben.

Gray griff die Frage aus einem alten Werbespot „Wo ist das Fleisch?“ auf, um den tatsächlichen Nutzen großer Investitionen zu hinterfragen. Er ist der Ansicht, dassKI bereits begonnen hat, für einige Unternehmen Umsatz- und Effizienzsteigerungen zu bringen und die Anwendungsmöglichkeiten werden weiter wachsen; sobald die Technologie in physische Bereiche wie Robotik und autonomes Fahren vordringt, könnte die Nachfrage nach Rechenkapazität weiter zunehmen.

Basierend auf dieser Einschätzung betrachtet Gray Chips, Datenzentren und Energie als Schlüsselkomponenten für die Expansion der KI. Er erwähnt, dass Projekte durch Bedingungen wie Geräteverfügbarkeit, Kapitalinvestitionen und Genehmigungen eingeschränkt werden. Blackstone positioniert sich in diesen Bereichen und achtet dabei auf Risiken wie hohe Bewertungen, technologische Veränderungen und die Frage, ob Projekte tatsächlich Rendite abwerfen.

Wo ist das „Fleisch“ bei KI-Investitionen?

Das von Gray erwähnte „Fleisch“ bezieht sich auf die Kernfrage der Investoren. Große Geldsummen werden für den Kauf von Chips, den Bau von Rechenzentren und Energieanlagen verwendet – gibt es letztlich genug Kunden, die für KI-Produkte zahlen wollen? Wenn sich die Einnahmen nur auf wenige Unternehmen konzentrieren oder die Unternehmensanwendungen keinen Gewinn bringen, ist es schwer, die Nachfrage nach Infrastruktur langfristig allein durch Investitionszuversicht zu tragen.

In seiner Präsentation zeigte Gray zunächst das Wachstum der Modellunternehmen. Laut seinen Daten erreichen die kumulierten jährlichen Umsätze von OpenAI und Anthropic bis Juli 2026 rund 105 Milliarden Dollar. Zudem stieg der Jahresumsatz von 14 von Blackstone beobachteten KI-Unternehmen von zuvor 25 Millionen Dollar auf etwa 525 Millionen Dollar, also eine Steigerung um das 21-fache.

Grafik | Gary vergleicht das Umsatzwachstum der Modelle von Anthropic und OpenAI (Quelle: Youtube)

Diese Zahlen zeigen das schnelle Umsatzwachstum, dennoch ist die statistische Grundlage entscheidend.Der Jahresumsatz wird auf Grundlage der aktuellen Einnahmen aufs Jahr hochgerechnet und entspricht weder dem tatsächlichen Jahresumsatz noch dem Gewinn.Gray nutzt diese Kennzahl, um die Frage nach der realen Zahlungsbereitschaft zu beantworten; ob die Branche ihre Investitionen zurückholen kann, bleibt abzuwarten.

Neben den Einnahmen sprach Gray auch darüber, wie Unternehmen KI einsetzen. Ein von Blackstone investiertes Telekommunikationsturm-Unternehmen investierte etwa 4 Millionen Dollar, um den Leasingprozess zu verbessern; laut Gray bringt das Projekt jährlich rund 4,5 Millionen Dollar Gewinn. Ein anderes Wohnungsunternehmen nutzt KI, um Antragstellungen zu beschleunigen und die Wartezeit für Kunden zu verkürzen.

Diese Beispiele zeigen, dass der KI-Wert in Unternehmensbereichen angekommen ist, in denen Kosten und Nutzen berechnet werden können. Schneller Prozessabläufe sparen Zeit und Kosten; neue Funktionen, die vom Kunden angenommen werden, können zusätzliche Einnahmen generieren.

Das von Gray genannte Unternehmen Chamberlain, das Garagentorsysteme entwickelt, zeigt eine weitere Möglichkeit. Chamberlain nutzt visuelle Erkennung für neue Haushaltsprodukte und erzielt mit diesem Geschäftsbereich einen Jahresumsatz im zweistelligen Millionenbereich. Im Vergleich zur Prozessoptimierung erlaubt diese Produktstrategie die Erschließung neuer Geschäftsbereiche und bietet zusätzliche Einnahmequellen.

Nach den besprochenen kommerziellen Veränderungen blickt Gray zurück ins Jahr 1870. Damals dominierten in den USA noch Landwirtschaft und ländliches Leben; Eisenbahn, Strom und Stahl hatten den Alltag nicht umfassend verändert. Innerhalb von dreißig Jahren sorgten neue Technologien für tiefgreifende wirtschaftliche und produktive Umwälzungen. Gray sieht die KI heute in einer ähnlichen Frühphase.

Doch diese Parallele enthält auch Warnungen. Beispielsweise förderte die Eisenbahn einst das Wirtschaftswachstum, doch während des Baubooms gingen rund 200 Unternehmen pleite oder wurden zahlungsunfähig. Gray hebt hervor, dass einige Firmen mit hohem Fremdkapital vorausbauten und das Angebot weit vor der Nachfrage lag.

Bezogen auf die Lehren aus dem Eisenbahnboom sieht Gray heute Unterschiede in den KI-Infrastrukturinvestitionen. Datenzentren und Energieprojekte sehen eine Nachfrage, die über der bestehenden Versorgung liegt. Viele Projekte können bereits auf solvente, niedrig verschuldete Kunden bauen.

Konkret: Wenn Unternehmen aus KI-Anwendungen Gewinne ziehen, werden sie weitere Einsatzbereiche prüfen, was die Nachfrage nach Modellen und deren Anwendungen erhöht und damit wiederum den Bedarf an Rechenleistung steigert. Mit dem Einzug von KI in Robotik und autonomes Fahren könnte die Nachfrage vom Büro auch in die reale Welt übergehen.

Gray stützt seine aktuelle Einschätzung auf wachstumsstarke Modelle und Unternehmensanwendungen. Der Blick in die Zukunft basiert auf breiteren Technikanwendungen. Doch wie weit diese Anwendungen reichen, wie viel Kunden investieren und ob die Projekte realisiert werden, bestimmt die endgültige Nachfrage.

Wie Blackstone in KI investiert

Wenn die Nachfrage nach Rechenkapazität weiter steigt, stellt sich die Frage: Wer baut die benötigte Infrastruktur und woher kommt das Kapital? Gray erläuterte Blackstones Investitionsaktivitäten in Datenzentren, Rechenleistung und Energie. Er betont, dassChips, Datenzentren und Energie die Schlüsselfaktoren sind, während Geräteverfügbarkeit, Bauzeiten und lokale Genehmigungen den Projektfortschritt beeinflussen.

Die Vermietung von Datenzentren ist für Blackstone ein Schaufenster für die Nachfrageentwicklung. Gray sagt, dass die Datenzentrenplattform 2024 etwa 1 Gigawatt Mietkapazität unter Vertrag nimmt, 2025 steigt das auf etwa 2 GW und 2026 auf mindestens 6 GW. Der Bau dieser Datenzentren erfordert rund 100 Milliarden Dollar Kapitalaufwand, so Gray; die Mieter investieren zusätzlich in den Kauf von Chips.

Grafik | Das von Blackstone investierte Datenzentrum AirTrunk (Quelle: Blackstone-Website)

Laut der Blackstone-Website umfasst die Datenzentrenplattform Investitionen in QTS in Nordamerika und AirTrunk im asiatisch-pazifischen Raum. In früheren Interviews erinnerte Gray daran, dass Blackstone nach der Übernahme von QTS zunehmend große Computinganfragen von Tech-Unternehmen erhielt und die Investments dann auf Energie, elektrische Anlagen und neue Cloud-Dienstleister mit GPU-Kapazitäten ausweitete.

Diese Investitionen stehen in engem Zusammenhang mit den Anforderungen an Bau und Betrieb von Datenzentren: sie benötigen Grundstücke, Gebäude, Kühlsysteme und Stromanschlüsse. Nach Inbetriebnahme ist eine stabile Energieversorgung nötig, Kunden installieren darin Chips. Laut Gray beeinflussen diese physischen Faktoren die Geschwindigkeit der KI-Ausbreitung.

Im Bereich Energie beteiligt sich Blackstone ebenfalls an Investitionen in Energie- und Elektroanlagen-Projekte. Die Lieferung von Stromerzeugern nimmt oft viel Zeit in Anspruch – zum Beispiel könnten bestellte Turbinen von GE Vernova erst 2031 geliefert werden. Produktionskapazität, Netzausbau und Projektgenehmigungen beeinflussen die Geschwindigkeit der Stromversorgung.

Neben Rechenzentren und Energieanlagen engagiert sich Blackstone auch im Bereich Rechenkapitalfinanzierung. Im August veröffentlichte Nvidia eine Kooperation mit Blackstone und anderen Institutionen, um die Entwicklung von KI-Recheninfrastrukturfonds zu fördern und Kunden Finanzierung für die Errichtung solcher Einrichtungen bereitzustellen.

Gray betonte außerdem, dass Blackstone bei Investitionen prüft, ob Projekte bereits langfristige Verträge haben und ob die Vertragspartner ihre Verpflichtungen erfüllen können.

Langfristige Verträge vermindern zwar Unsicherheit bei der Nachfrage, doch über Projekte und Betrieb hinaus bestehen weitere Risiken: Die Bedenken der Gemeinden bezüglich Datenzentren könnten den Bau verzögern; Cybersicherheit und geopolitische Faktoren sind ebenso relevant. Manche Start-ups ohne Umsatz haben bereits hohe Bewertungen erhalten – ob das Geschäft die Preise später trägt, erfordert eine vorsichtige Analyse.

Bei der Suche nach KI-Wachstumsmöglichkeiten bewertet Blackstone auch den schwer ersetzbaren Wert von Vermögenswerten: Gray erwähnte am Ende seiner Präsentation Investitionen in Cricket-Teams, Coffeeshop-Ketten, Immobilien am Meer und Flughäfen – er ist überzeugt, dass Menschen diese Erlebnisse oder Einrichtungen weiterhin brauchen werden. Diese Investments unterscheiden sich von Rechenkapazitätsprojekten, unterstreichen aber dennoch Blackstones Fokus auf langfristige Nachfrage.

Zurück zur Frage „Wo ist das Fleisch“: Einige KI-Anwendungen bringen bereits Umsatz und Effizienzgewinne; Blackstone investiert entsprechend in Rechenkapazität, Datenzentren und Energieprojekte. Ob aber kurzfristige Erträge langfristige Renditen sichern können, hängt davon ab, ob Anwendungen kontinuierlich Mehrwert schaffen und die Infrastruktur termingerecht umgesetzt und ausreichend genutzt wird.

Betrieb/Layout: He Chenlong

Hinweis: Titelbild/Cover wurde mit KI generiert