KI verschlingt Milliarden: Chinas reichste Tech-Konzerne suchen fieberhaft nach Geld

Autor: Huashang Taolue

Mehrere der finanzstärksten Internetkonzerne Chinas haben kürzlich begonnen, sich extern Kapital zu beschaffen.

Alibaba führte eine Bezugsrechtsemission durch, Tencent emittierte Anleihen, und ByteDance sicherte sich bei fast 30 Banken einen syndizierten Kredit über 29,6 Milliarden US-Dollar.

Doch die Frage ist: Fehlt es ihnen wirklich an Geld? Zumindest auf dem Papier sieht es ganz und gar nicht danach aus.

Ende Juni dieses Jahres verfügte Alibaba noch über Barmittel und andere liquide Anlagen in Höhe von 474,5 Milliarden Yuan, und auch Tencent gab nach eigener Definition „Gesamtbarmittel“ von 511,2 Milliarden Yuan an. ByteDance, das keine öffentlichen Finanzberichte vorlegt, gehört ebenfalls zu den profitabelsten Internetunternehmen Chinas.

Warum also suchen sie trotz dieses Reichtums überall nach Geld?

Die Antwort ist einfach: wegen KI.

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Der jüngste Teilnehmer an dieser Finanzierungswelle ist ByteDance.

Am 3. September berichteten Medien, ByteDance habe ursprünglich nur 20 Milliarden US-Dollar aufnehmen wollen. Nach Bekanntwerden der Pläne beteiligten sich fast 30 Banken aus China, den USA, Europa und Singapur, und die Zeichnungen überstiegen 30 Milliarden US-Dollar. ByteDance weitete das Kreditvolumen daraufhin auf 29,6 Milliarden US-Dollar aus, umgerechnet rund 200 Milliarden Yuan, und machte es damit zum zweitgrößten Dollar-Kreditgeschäft Asiens in diesem Jahr.

Bemerkenswert ist: Für diesen riesigen Betrag wurden keine Sicherheiten gestellt.

Eine direkt an der Transaktion beteiligte Person erklärte, ein unbesicherter Kredit dieser Größenordnung sei sehr ungewöhnlich. Einfach ausgedrückt: Die Banken wagten die Kreditvergabe allein aufgrund der Bonität von ByteDance.

Bereits 2024 hatte ByteDance bei rund 20 in- und ausländischen Banken und anderen Kreditgebern 10,8 Milliarden US-Dollar aufgenommen. Nun ist das Kreditvolumen fast dreimal so hoch wie vor zwei Jahren – und die Finanzierungskonditionen sind sogar besser.

Wofür ist das Geld bestimmt? ByteDance sprach offiziell von „allgemeinen Unternehmenszwecken“, doch Medienberichten zufolge soll es hauptsächlich die KI-Expansion des Unternehmens finanzieren.

Alibaba geht einen anderen Weg.

Ende August führte Alibaba in Hongkong eine Bezugsrechtsemission durch und nahm damit auf einen Schlag 80 Milliarden Hongkong-Dollar ein. Der Verwendungszweck wurde sehr direkt benannt: Das gesamte Geld fließt in KI, vor allem in den Ausbau von Rechenkapazität, den Bau großer KI-Rechenzentren und die Modernisierung der Cloud-Infrastruktur.

Tencent wandte sich dem Anleihemarkt zu. Im Juni emittierte das Unternehmen Anleihen über 2,45 Milliarden US-Dollar und 15 Milliarden Yuan, wobei ein Teil der Yuan-Anleihen eine Laufzeit bis 2056 hat – also 30 Jahre. Tencent erklärte nicht, dass dieses Geld ausschließlich in KI fließt, doch gleichzeitig beschleunigt sich der Ausbau der KI-Infrastruktur des Konzerns spürbar.

Die Suche der Tech-Konzerne nach Kapital ist kein rein chinesisches Phänomen.

Bis zum 7. Juli dieses Jahres hatten Amazon, Alphabet, Meta und Oracle zusammen bereits Anleihen im Volumen von rund 194 Milliarden US-Dollar begeben – fast 80 Prozent mehr als die 108 Milliarden US-Dollar des gesamten Jahres 2025.

Allein Meta platzierte Ende April Anleihen über 25 Milliarden US-Dollar. Oracle plant in diesem Jahr, über Anleihen und Eigenkapital 45 bis 50 Milliarden US-Dollar aufzunehmen, um die wachsenden Investitionen in Cloud- und KI-Infrastruktur zu finanzieren.

Von China bis in die USA beginnen immer mehr Tech-Giganten, sich aktiv extern zu finanzieren. Nicht weil sie kein Geld hätten, sondern weil KI Unsummen verschlingt.

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Wer die Recheninfrastruktur von ByteDance im Kreis Guangling in Datong, Provinz Shanxi, besucht, bekommt eine sehr konkrete Vorstellung davon, was „KI verschlingt Geld“ bedeutet.

Dort hat Volcano Engine, eine Tochter von ByteDance, das riesige Taihang-Rechenzentrum errichtet. Allein die zweite Ausbauphase kostet insgesamt 4,5 Milliarden Yuan und umfasst mehr als 15.000 Server-Racks sowie ein begleitendes 220-kV-Umspannwerk.

▲ Bildquelle: Website der Volksregierung des Kreises Guangling

Im Alltag erleben wir KI als Chatbots oder als Videos, die in Sekunden generiert werden. Doch auf dem Boden der Tatsachen besteht sie aus Gebäuden voller Server, Reihen von Rechnern und einer kompletten, gewaltigen Infrastruktur.

Im Fokus der Aufmerksamkeit stehen meist die Chips, aber deren Beschaffung ist nur der erste Schritt. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, aus einzelnen Chips eine stabil laufende Rechenkapazität zu machen.

In diesem Jahr war der Verkauf von Nvidias H200 nach China von wiederholten Genehmigungs- und Lieferprozessen geprägt. Selbst eine erteilte Lizenz bedeutet nicht, dass die Chips sofort verfügbar sind. Gleichzeitig brauchen auch Bau, Geräteinstallation und Inbetriebnahme von Rechenzentren Zeit.

Das heißt: Investitionen in KI-Infrastruktur sind nicht nur enorm teuer, sondern müssen frühzeitig geplant und kontinuierlich getätigt werden.

Mit der steigenden Nachfrage nach Rechenleistung explodieren auch die Investitionsausgaben der Konzerne.

Anfang 2025 kündigte Alibaba an, in den kommenden drei Jahren mindestens 380 Milliarden Yuan in KI- und Cloud-Infrastruktur zu investieren – allein im zweiten Quartal dieses Jahres waren es rund 67,7 Milliarden Yuan.

ByteDance ist noch aggressiver. Medienberichten zufolge wurde intern diskutiert, die Investitionsausgaben für 2026 auf bis zu 70 Milliarden US-Dollar anzuheben, umgerechnet rund 470 Milliarden Yuan, wobei der Schwerpunkt weiterhin auf Rechenzentren und anderer KI-Infrastruktur liegt. Diese Zahl könnte noch angepasst werden, verdeutlicht aber bereits das Ausmaß dieses Wettlaufs.

Dieses Gefühl der Dringlichkeit ist auch bei Zhang Yiming zu spüren.

Als er 2021 seinen Rücktritt als CEO von ByteDance ankündigte, schrieb er in einem internen Brief, er wolle sich „über einen Zeitraum von zehn Jahren“ mehr Zeit nehmen, um zu lernen, systematisch zu denken und neue Dinge zu erforschen.

Im Juli dieses Jahres meldete er sich dann ungewöhnlich deutlich in einer internen Sitzung des Seed-Teams zu Wort: Man solle sich nicht auf die Destillation von Wettbewerbsmodellen verlassen, um kurzfristig bessere Rankings zu erzielen, und er sei bereit, für langfristige Ziele auf einen Teil der kurzfristigen Erträge zu verzichten.

Bei der Modellentwicklung betont Zhang Yiming weiterhin Langfristigkeit, doch bei Rechenkapazität und Infrastruktur beschleunigt ByteDance sichtbar.

Der Grund ist einfach: Hinkt ein Modell heute hinterher, kann es in einem halben Jahr weiter iteriert werden. Aber wenn andere bereits massenhaft GPUs in ihren Rechenzentren installiert und in Betrieb genommen haben, während das eigene Rechenzentrum noch im Bau ist und auf Strom wartet, lässt sich dieser Zeitverlust kaum wieder aufholen.

Im KI-Zeitalter ist Infrastruktur zudem nicht mehr nur das Rückgrat des Geschäfts – sie wird selbst zum Teil des Geschäfts.

Wie leistungsfähig Modelle werden, wie viele Nutzer sie bedienen können und ob die Kosten sinken, hängt unmittelbar von der Rechenkapazität ab. In gewisser Weise bestimmt der Stand des Infrastrukturausbaus die Obergrenze des Geschäfts.

Der KI-Wettbewerb mag noch viele Jahre dauern, aber der Kampf um die Infrastruktur entscheidet sich in den nächsten Jahren. Worum die Konzerne wirklich ringen, sind nicht nur Chips, sondern auch Zeit.

Das wirft eine weitere Frage auf: Wenn sie mehrere hundert Milliarden Yuan in bar haben, warum geben sie nicht einfach ihr eigenes Geld aus?

Weil das Geld eines Unternehmens nie nur für einen einzigen Zweck bestimmt ist. Aktienrückkäufe, Übernahmen und neue Geschäftsfelder kosten ebenfalls Geld, und es müssen Reserven für künftige Risiken und Chancen bleiben.

Server und Rechenzentren hingegen schaffen über viele Jahre hinweg Wert. Langfristige Investitionen mit langfristigem Kapital zu finanzieren, ist daher eine naheliegende Entscheidung.

Tencent ist dafür ein anschauliches Beispiel. Zwar hat das Unternehmen die Anleiheerlöse nicht exklusiv an KI gebunden, doch langfristiges Kapital schafft offensichtlich größeren Spielraum für künftige Großinvestitionen.

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Dass die Konzerne so viel Geld in die Hand nehmen, hat natürlich eine wichtige Voraussetzung: Die Rechnung geht langsam auf.

Auf der Bilanzpressekonferenz zum zweiten Quartal stellte ein Analyst eine sehr direkte Frage: Wenn man die Investitionsausgaben des zweiten Quartals von rund 53 Milliarden Yuan auf das Jahr hochrechne, ergebe sich eine Summe von über 200 Milliarden Yuan. Wie würden sich künftige Abschreibungen auf den Gewinn auswirken? Und wie lange werde es dauern, bis die neuen KI-Umsätze diese Kosten deckten?

Die Antwort von James Mitchell, Chief Strategy Officer von Tencent, offenbarte eine weitere Logik hinter den Investitionsausgaben des Konzerns.

Ihm zufolge könnte Tencent bei der aktuellen Nachfrage nach Rechenleistung und den derzeitigen Mietpreisen – ähnlich wie einige neue Cloud-Anbieter – neue Rechenkapazität direkt an Dritte vermieten und damit fast sofort die Abschreibung der Hardware decken und rasch attraktive Renditen erzielen.

Tencent-Präsident Martin Lau ergänzte eine weitere Rechnung: Rechenkapazität, die vor einigen Monaten vorausbezahlt und bestellt wurde, könnte bei einem Weiterverkauf heute sogar einen Gewinn von über 30 Prozent erzielen.

Das verschafft Tencents KI-Investitionen gewissermaßen ein „Sicherheitsnetz“: Wächst das eigene KI-Geschäft schnell, nutzt man die Rechenleistung selbst; ist die externe Nachfrage stärker, lässt sie sich über Cloud-Dienste monetarisieren.

Rechenleistung wandelt sich von einem reinen Kostenfaktor zu einem produktiven Vermögenswert, der Einnahmen generiert.

Alibaba stellt inzwischen ähnliche Rechnungen an. Im August erklärte Alibaba-CEO Eddie Wu auf der Bilanzpressekonferenz, dass sich KI-bezogene Investitionen beim derzeitigen durchschnittlichen Bruttomargenniveau der KI-Produkte in etwa drei Jahren amortisierten. Mit steigenden Margen und besserer Betriebseffizienz könne sich dieser Zeitraum künftig auf 2,5 oder sogar rund 2 Jahre verkürzen.

Er erwähnte außerdem, dass die 2020 beschafften A100-Chips und sogar die 2018 gekauften V100-Chips noch immer nahezu unter Volllast liefen – ihre tatsächliche Nutzungsdauer sei weit länger als der theoretische Abschreibungszeitraum.

Gleichzeitig ziehen die Umsätze nach. Alibabas KI-bezogene Produkterlöse wachsen seit zwölf Quartalen in Folge dreistellig, der annualisierte Umsatz liegt bereits über 49,5 Milliarden Yuan. Im zweiten Quartal dieses Jahres erzielte auch Kuaishous Kling-KI einen Umsatz von über 850 Millionen Yuan.

Diese Zahlen beweisen noch nicht, dass sich die KI-Investitionen in Höhe von mehreren Hundert Milliarden Yuan bereits vollständig amortisiert haben. Aber zumindest müssen die Konzerne die Zukunft der KI nicht mehr allein auf Basis von Fantasie kalkulieren. Wie viel investiert wird, wann sich das auszahlt und welche Erlöse zu erwarten sind – diese Rechnung wird immer klarer.

Damit entsteht ein neuer Kreislauf: Mehr Rechenleistung ermöglicht mehr Modelle und mehr Kunden; steigende Umsätze geben dem Unternehmen wiederum mehr Spielraum für weitere Investitionen und erleichtern die nächste Finanzierungsrunde.

Geld wird zu Rechenleistung, Rechenleistung schafft Geschäft, und das Geschäft trägt die nächste Investitionsrunde.

Doch auch am Kapitalmarkt dreht der Wind.

Im ersten Halbjahr war die Stimmung gegenüber KI sowohl in China als auch in den USA sehr positiv. Seit dem zweiten Halbjahr werden die Märkte jedoch vorsichtiger: Ob die hohen Bewertungen eingelöst werden können und wann sich die enormen Investitionen amortisieren, rückt zunehmend in den Fokus.

Genau das macht Alibabas Bezugsrechtsemission über 80 Milliarden Hongkong-Dollar bemerkenswert. Alibaba ist nicht knapp bei Kasse, entschied sich aber dennoch, das Geld jetzt einzusammeln. Auch die Ausweitung des syndizierten Kredits durch ByteDance und die Emission langlaufender Anleihen durch Tencent folgen ähnlichen Überlegungen.

Für die Konzerne ist es offensichtlich sicherer, sich jetzt, solange Geld noch leicht verfügbar ist, Munition für die kommenden Jahre zu beschaffen, als erst dann zu finanzieren, wenn der Bedarf wirklich akut ist.

Denn in Zukunft werden nicht nur diese wenigen Unternehmen Geld brauchen. Plattformbetreiber, Chip-Hersteller, Cloud-Anbieter und Anbieter großer Sprachmodelle müssen ihre Investitionen ebenfalls weiter erhöhen. Wenn alle gleichzeitig Hunderte Milliarden oder gar Billionen Yuan benötigen, könnte Kapital selbst zu einer knappen Ressource werden.

Den Tech-Konzernen wird zunehmend klar, dass sich der KI-Wettbewerb vom Internetzeitalter unterscheidet. Die Technologie entscheidet, ob man am Tisch Platz nehmen darf – die Tiefe der Taschen könnte darüber entscheiden, wie lange man dort sitzen bleibt.