Oracle: KI-Boom trifft auf physische Grenzen und Schuldenlast

Der Aktienkurs von Oracle ist in den letzten Monaten dramatisch eingebrochen, was Experten zufolge tiefere Probleme im KI-Boom offenbart: Weder die Euphorie der Investoren noch die digitale Geschwindigkeit können die Gesetze der Physik oder die Realität der Schuldenfinanzierung überwinden. Das Unternehmen sieht sich mit massiven Kapitalausgaben, Bauverzögerungen und einer zunehmenden Verschuldung konfrontiert, die die Anleger beunruhigen.

Oracle im Fokus: KI-Ambitionen und fallende Aktienkurse

Die Oracle-Aktie ist seit ihrem Höchststand im September um 45 % gefallen und verlor in dieser Woche weitere 14 %, nachdem ein enttäuschender Gewinnbericht bekannt wurde. Die vierteljährlichen Kapitalausgaben (Capex) beliefen sich auf 12 Milliarden US-Dollar, deutlich höher als die von Analysten erwarteten 8,25 Milliarden US-Dollar. Zudem hob das Unternehmen seine Prognose für die Capex im Geschäftsjahr 2026 um weitere 15 Milliarden US-Dollar an. Ein Großteil dieser Investitionen fließt in Datenzentren, die dem 300 Milliarden US-Dollar schweren Partner OpenAI gewidmet sind.

Oracle-Co-CEO Clay Magouyrk äußerte sich auf einer Telefonkonferenz optimistisch: "Wir haben ehrgeizige, erreichbare Ziele für die weltweite Kapazitätsbereitstellung." Dennoch befürchten Investoren, wie Oracle diese massiven Ausgaben finanzieren wird, da die zugrunde liegenden Einnahmequellen, wie Cloud-Umsätze und Cloud-Infrastruktur-Verkäufe, ebenfalls hinter den Erwartungen der Wall Street zurückblieben. Analysten beschreiben den KI-Ausbau als schuldenfinanziert, auch wenn das Unternehmen spezifische Schulden nicht explizit bestimmten Kapitalprojekten zuordnet. Der Nettovermögenswert von Larry Ellison, dem zweitreichsten Mann der Welt und Hauptaktionär von Oracle, könnte durch den Kursrückgang um über 30 Milliarden US-Dollar gesunken sein.

Physische Grenzen bremsen den digitalen Fortschritt

Selbst das Herzstück von Oracles KI-Strategie, die OpenAI-Datenzentren, zeigt Risse. Bloomberg berichtete, dass Oracle die Fertigstellung einiger US-Datenzentren für OpenAI von 2027 auf 2028 verschoben hat, was auf "Arbeits- und Materialengpässe" zurückzuführen ist. Jonathan Koomey, ein Datenzentrenforscher, der Versorgungsunternehmen und Hyperscaler beraten hat, hält dies für "durchaus plausibel". Er sieht den KI-Boom direkt mit dem Unterschied zwischen digitaler und physischer Geschwindigkeit konfrontiert: "Die Welt der Bits bewegt sich schnell. Die Welt der Atome nicht. Und Datenzentren sind der Ort, an dem diese beiden Welten kollidieren."

Ein wahrscheinlicher Kandidat für Verzögerungen ist laut Koomey Project Jupiter, ein gigantischer Datenzentrenkomplex in New Mexico, der als 160 Milliarden US-Dollar teurer Mega-Campus eines der ehrgeizigsten KI-Infrastrukturprojekte darstellt und ein Kernstück von Oracles Verpflichtung gegenüber OpenAI ist. Koomey erklärt, dass Kapital sofort eingesetzt werden kann, die benötigte Ausrüstung jedoch nicht. Die Lieferzeiten für Turbinen, Transformatoren, spezielle Kühlsysteme und Hochspannungsausrüstung haben sich auf Jahre verlängert; große Transformatoren können vier bis fünf Jahre benötigen, industrielle Gasturbinen sechs oder sieben Jahre. Selbst bei Zahlungsbereitschaft können die Herstellerkapazitäten nicht über Nacht erweitert werden, und die Installationsbranche ist bereits überlastet.

Diese physischen Einschränkungen betreffen zwar alle Hyperscaler, doch Oracle bereitet Investoren besondere Sorgen, da das Unternehmen spät in das KI-Infrastrukturgeschäft einsteigt und einen Großteil seiner Kapitalausgaben an einen einzigen Kunden, OpenAI, bindet. Koomey merkt an: "Das passiert jedes Mal, wenn es eine massive Investitionsverschiebung gibt. Irgendwann holen die Hersteller auf, aber nicht sofort. Die Realität greift ein."

Die finanzielle Kehrseite des KI-Booms: Steigende Verschuldung

Die Reibung wird noch deutlicher, wenn die finanziellen Grenzen ins Spiel kommen. Während der Aktienrückgang von Oracle dramatisch ist, könnte die Reaktion des Anleihemarktes noch wichtiger sein. Die Anleiherenditen von Oracle sind stark gestiegen, wobei einige neuere Anleihen, die einst Investment Grade waren, nun wie Ramschpapiere gehandelt werden. Der Indikator für das Kreditrisiko erreichte den höchsten Stand seit 2009. Dies signalisiert, dass Anleger, die Unternehmen Kredite gewähren – historisch die nüchternsten Beobachter von Technologiezyklen – beginnen, das Risiko der Kreditvergabe für den KI-Ausbau neu zu bewerten.

In den letzten Jahrzehnten war es für Technologieunternehmen üblich, Wachstum aus Gewinnen zu finanzieren. Nun wenden sich viele, darunter Oracle, den Kreditmärkten zu, um ihre weitläufigen Expansionen zu finanzieren. Eine Analyse der Bank of America zeigt, dass die fünf größten KI-Hyperscaler – Google, Meta, Amazon, Microsoft und Oracle – in diesem Jahr zusammen rund 121 Milliarden US-Dollar an Anleihen zur Finanzierung von KI-Datenzentren ausgegeben haben. Dieses Emissionsvolumen liegt weit über den historischen Durchschnittswerten und signalisiert eine große Verschiebung hin zur Schuldenfinanzierung für Infrastruktur.

Oracle hat mit einem Anleiheverkauf von 18 Milliarden US-Dollar im September einige der größten Deals unter den fünf Hyperscalern getätigt. Die Gesamtverschuldung des Unternehmens beläuft sich auf rund 100 Milliarden US-Dollar. Die anderen vier Unternehmen verfügen über stärkere Cash-Positionen und höhere Kreditratings (AA/A gegenüber Oracle im BBB-Bereich) und sind in der Lage, große positive freie Cashflows zu generieren. Obwohl Oracle nicht der einzige Tech-Gigant ist, der die Schuldenmärkte für seine KI-Ausgaben anzapft, machen seine Größe, Cash-Generierung und Kreditratings es zu einem der am stärksten verschuldeten Unternehmen.

Sorgen um Kundenkonzentration und Margen

Die Abhängigkeit von Oracle von OpenAI, einem Unternehmen mit einer Bewertung von 500 Milliarden US-Dollar, das aber noch unprofitabel ist und dessen Finanzierungspläne für über 1 Billion US-Dollar an Ausgaben bis 2030 unklar sind, wird kritisch beäugt. Analyst Mark Moerdler von Bernstein bezeichnete den 300 Milliarden US-Dollar schweren OpenAI-Datenzentrenvertrag als "beispiellose Einzelkunden-Umsatzexposition". Oracle hatte im Oktober versucht, Bedenken zu zerstreuen, indem es ein Cloud-Infrastruktur-Umsatzwachstum auf 166 Milliarden US-Dollar im Geschäftsjahr 2030 prognostizierte und neue Aufträge von verschiedenen Kunden, nicht nur OpenAI, sowie einen 20 Milliarden US-Dollar schweren Deal mit Meta Platforms hervorhob.

Trotzdem maskieren die boomenden KI-Cloud-Aufträge von Oracle wachsende Bedenken hinsichtlich der Qualität der verbleibenden Leistungsverpflichtungen (RPO), des negativen freien Cashflows, der hohen Verschuldung und der zunehmenden Kreditrisikosignale. Das RPO-Wachstum, das auf kolossale 523,3 Milliarden US-Dollar gestiegen ist, erscheint aufgebläht, da die kurzfristig realisierbaren Einnahmen stark hinterherhinken, was Ängste vor zirkulären oder nicht monetarisierbaren KI-Verträgen schürt. Der Cash-Burn hat sich intensiviert, mit einem tief negativen freien Cashflow inmitten massiver Kapitalausgaben für den Ausbau der KI-Infrastruktur. Oracle verbrannte im ersten Halbjahr seines Geschäftsjahres rund 10 Milliarden US-Dollar an Barmitteln aufgrund der KI-Investitionen.

Droht eine KI-Blase? Parallelen zur Dot-Com-Ära

Die Sorge, dass der KI-Boom, der die Bewertungen in die Höhe treibt, sich in eine Blase verwandelt, die an den Dot-Com-Boom der 1990er Jahre erinnert, nimmt zu. Anuj Kapur, CEO von CloudBees und ehemaliger Tech-Manager der Dot-Com-Ära, sagte gegenüber Axios: "Das fühlt sich an wie der Moment von 1998." Er sieht enormes Versprechen, aber auch enorme Unsicherheit darüber, wie schnell sich die Renditen zeigen werden.

Jonathan Koomey sieht eine einfache Verbindung: "Es gibt eine Diskrepanz zwischen den Tech-Leuten, die viel Geld haben und es gewohnt sind, superschnell zu agieren, und den Leuten, die die Ausrüstung herstellen und die Anlagen bauen, die Jahre brauchen, um ihre Produktion zu skalieren." Während Tech-Führungskräfte argumentieren, dass die Ausgaben für eine Technologie, die Arbeit transformieren und Unternehmen effizienter machen wird, notwendig sind und das größere Risiko im Unterinvestieren liegt, nicht im Überinvestieren, hat die Skepsis bereits zu einem breiteren Ausverkauf von KI-Aktien wie Nvidia, Advanced Micro Devices, Micron, Broadcom und Arm Holdings geführt, was den Tech-lastigen Nasdaq auf ein Ein-Wochen-Tief drückte.