Die Abschreibungswelle kommt, egal was die KI-Umsätze machen. Eine Zeitachse statt einer Meinung.
Vorweg: Das hier ist keine „KI ist eine Blase"-DD. Ob die Technologie taugt, ist für die nächsten acht Quartale ziemlich egal. Interessant ist eine buchhalterische Mechanik, die unabhängig von der Nachfrage abläuft und deren Zeitpunkt sich ziemlich genau eingrenzen lässt.
Kurzfassung: Die Hyperscaler kaufen seit drei Jahren Anlagevermögen in einem Tempo, das die Abschreibungen noch nicht abbilden. Der Aufwand kommt zeitversetzt und mit Sicherheit. Der Umsatz, der ihn tragen soll, kommt vielleicht.
1. Die Lücke zwischen Kaufen und Abschreiben
Die fünf großen Bauherren haben 2024 rund 238 Mrd. $ investiert, 2025 etwa 429 Mrd. $, und für 2026 summieren sich die eigenen Guidances auf 775–800 Mrd. $. Amazon rund 200 Mrd., Alphabet nach der Q2-Anhebung 195–205 Mrd., Meta 130–145 Mrd., Microsoft rund 175 Mrd., Oracle etwa 50 Mrd.
Die interessantere Zahl steht nicht in der Guidance, sondern in der Kapitalflussrechnung. In den vier Quartalen bis März 2026 haben die vier US-Hyperscaler rund 434 Mrd. $ Sachanlagen gekauft — und im selben Zeitraum rund 149 Mrd. $ abgeschrieben. Faktor drei.
Das ist kein Skandal, sondern wie Abschreibung funktioniert: Server über fünf bis sechs Jahre, Gebäude über 25 bis 40. Der Punkt ist die Richtung. Was heute gekauft wird, belastet die GuV ab 2027 bis 2031 — in einer Höhe, die feststeht, sobald der Kaufvertrag unterschrieben ist. Die Umsatzseite steht nicht fest.
Zweiter Blick auf dieselbe Sache, diesmal cashseitig: Der Anteil des KI-Capex am operativen Cashflow der Gruppe ist von rund 33 % (2023) auf geschätzt über 90 % in diesem Jahr gestiegen. Amazons Free Cashflow der letzten zwölf Monate ist auf gut 1 Mrd. $ zusammengeschmolzen. Bei einem Konzern dieser Größe ist das effektiv null. Diese Quote hat eine Obergrenze, und die ist nah.
2. Die Nutzungsdauer ist eine Managemententscheidung, keine physikalische Größe
Die Hyperscaler schreiben ihre KI-Hardware über fünf bis sechs Jahre ab. Nvidia bringt seit Jahren jährlich eine neue Generation, jeweils mit deutlich besserer Leistung pro Dollar und pro Watt.
Michael Burry hat daraus die bekannte These gebaut: reale wirtschaftliche Nutzungsdauer eher zwei bis drei Jahre, daraus rund 176 Mrd. $ zu wenig Abschreibung zwischen 2026 und 2028 und entsprechend zu hoch ausgewiesene Gewinne. Ich halte die Zahl für die obere Kante und das Wort „Betrug" für Quatsch — sowohl US-GAAP als auch IFRS räumen dem Management hier ausdrücklich Ermessen ein.
Der stärkere Beleg ist ein anderer, und er ist unstrittig: 2025 haben Amazon und Meta bei derselben Technologie in entgegengesetzte Richtungen entschieden. Amazon hat die Nutzungsdauer eines Teils der Server von sechs auf fünf Jahre verkürzt, ausdrücklich wegen des Tempos der KI-Entwicklung, und dafür rund 700 Mio. $ Ergebniseffekt plus 920 Mio. $ beschleunigte Abschreibung gefressen. Meta hat im selben Jahr verlängert.
Gleiche Chips, gleiches Jahr, gegenläufige Annahme. Damit ist die Frage beantwortet, ob es sich hier um eine Messgröße oder um eine Stellschraube handelt.
Auch die Gegenseite hat ein ernstzunehmendes Argument, und ich finde es nicht schwach: Chips wandern vom Frontier-Training zur Inferenz und danach in allgemeine Rechenlast. Der Wasserfall existiert. Nur beantwortet er nicht, zu welchem Preis die dritte Stufe verkauft werden kann — und genau das ist die Zahl, die über die Nutzungsdauer entscheidet.
3. Der Backlog ist echt. Die Gegenparteien sind das Problem.
Standardantwort auf jede Capex-Kritik: der Auftragsbestand. Google Cloud meldete nach Q1 über 460 Mrd. $ RPO, Microsoft ähnlich große Zuwächse. Das ist vertraglich zugesagter Umsatz, kein Wunschdenken.
Die Frage ist nicht, ob der Backlog existiert, sondern wer dahintersteht.
Beispiel CoreWeave, weil es dort öffentlich nachlesbar ist: Q2 2026 mit 2,58 Mrd. $ Umsatz (+112 % zum Vorjahr), Auftragsbestand 104,2 Mrd. $, Capex-Guidance für 2026 auf 35–39 Mrd. $ angehoben — bei 12,4–13,2 Mrd. $ erwartetem Jahresumsatz. Zum Quartalsende rund 35 Mrd. $ Schulden, überwiegend zur Finanzierung von Nvidia-GPUs, und weiterhin Verlust je Aktie. Drei Kunden machen laut Bloomberg-Daten etwa 80 % des Umsatzes aus.
Dazu ein Detail aus dem eigenen 8-K, das ich für das ehrlichste Dokument dieser ganzen Debatte halte: Bei der jüngsten Kreditfazilität läuft die Finanzierung rund fünf Jahre, die zugrundeliegenden Kundenverträge im Schnitt etwa drei. Die Kreditgeber übernehmen das Verlängerungsrisiko bewusst. Sie wetten also nicht auf den Vertrag, sondern auf den Restwert der GPUs — dieselbe Annahme wie in Abschnitt 2, nur diesmal fremdfinanziert.
Und einen Schritt weiter: OpenAIs benannte Compute-Verpflichtungen summieren sich auf über 700 Mrd. $ (Azure ~250, Oracle ~300, AWS ~138, CoreWeave ~22, dazu Nvidia und Broadcom), während für 2026 ein Verlust im zweistelligen Milliardenbereich erwartet wird. Nvidia hält Beteiligungen an Abnehmern, die mit dem Geld Nvidia-Chips kaufen. Das kann eine sinnvolle Absicherung von Lieferketten sein — es kann aber auch Nachfrage abbilden, die es ohne die Finanzierung nicht gäbe. Von außen sind beide Fälle bis zum Eintritt nicht unterscheidbar.
4. Der Markt weiß das längst und kann sich nicht entscheiden
Ende Juli wurde Alphabet nach der Capex-Anhebung mit rund −7 % abgestraft, Oracle markierte ein 52-Wochen-Tief, zwischen dem 24. und 29. Juli verdampfte dreistellige Milliardenmarktkapitalisierung im Chip- und Hardwarekomplex. Der größte Teil davon war innerhalb einer Woche wieder da. Am 12. August sprangen CoreWeave, Nebius und Supermicro nach guten Zahlen zweistellig.
Das ist kein Markt, der eine These eingepreist hat. Das ist ein Markt, der zwischen zwei Erzählungen hin und her springt und dabei jedes Quartal neu abstimmt. Für Optionskäufer heißt das: teure Vol in beide Richtungen.
5. Woran ich merken würde, dass ich falsch liege
Kein Ansatz taugt, wenn man nicht vorher sagt, was ihn widerlegen würde. Meine Liste:
- Ein Hyperscaler verkürzt die Nutzungsdauer und die Aktie zuckt nicht. Dann ist das Thema durchgerechnet und im Kurs.
- Der Backlog konvertiert sichtbar in Umsatz, ohne dass gleichzeitig neue Verpflichtungen dazukommen, die ihn ersetzen.
- Inferenzpreise stabilisieren sich oder steigen. Wenn ältere Hardware ihren Preis hält, ist die Sechs-Jahres-Annahme richtig und der Rest meiner Argumentation zerfällt.
- CDS-Spreads bei den Neoclouds bleiben eng, während weiter Schulden aufgenommen werden.
- Ein sichtbarer Sekundärmarkt für gebrauchte GPUs mit belastbaren Preisen. Bis heute gibt es keinen — was für sich genommen bemerkenswert ist.
6. Was daraus an Trades folgt (wenig, ehrlich gesagt)
Ich habe keine Short-These mit Datum, und das ist der wesentliche Punkt. Die Mechanik ist sicher, der Zeitpunkt nicht. Puts auf so etwas kosten Theta, bis man recht hat, und der Markt hat oben gezeigt, dass er die Story wochenweise wechselt.
Was ich stattdessen für vertretbar halte:
- Gegenparteirisiko sortieren statt Sektor werfen. Der Unterschied zwischen jemandem, der aus laufendem Cashflow baut, und jemandem, der gegen GPU-Sicherheiten baut, ist die ganze These.
- Auf die Nutzungsdauer in den Quartalsberichten achten, nicht auf die Capex-Schlagzeile. Eine Änderung der Annahme ist das Signal, nicht die Zahl selbst.
- Anleihen statt Aktien lesen. Wenn diese Sache kippt, kippt sie zuerst im Kreditmarkt. Moody's hat im Mai bereits explizit vor Ratingfolgen gewarnt, falls das Gewinnwachstum aus den KI-Investitionen ausbleibt.
Quellen
Quartalsberichte und 8-K-Meldungen der genannten Unternehmen, CreditSights (Capex-Schätzungen 2026), CNBC, Bloomberg, Moody's Mai-2026-Revision. Zahlenstand Mitte August 2026.
Position: Nvidia, Amazon, Alphabet, Nicrosoft . Keine Anlageberatung, ich bin ein Fremder im Internet mit einer Tabellenkalkulation.