Nvidias systemische Macht: Warum der Chiphersteller als „Too Big To Fail“ gilt

Frankfurt. Jensen Huang steht auf dem Zenit seiner Macht. Schon allein, weil der CEO seinen Chiphersteller Nvidia zum wertvollsten Konzern der Welt gemacht hat. Mit 5,4 Billionen Dollar bewertet der Markt das Unternehmen, das eine monopolartige Schlüsselstellung beim Verkauf von KI-Chips hat. Die Summe ist höher als die Marktbewertungen der US-Großbanken Bank of America, Goldman Sachs und Citigroup zusammen.

Und doch reicht die Macht des Jensen Huang weiter, als es diese Zahl andeutet. Denn Huang hat nicht nur den wertvollsten Konzern der Welt aufgebaut, sondern auch ein einmaliges Netz an Verflechtungen in der Tech- und der Finanzbranche. Und er, Jensen Huang, sitzt wie die Spinne in der Mitte dieses Netzes.

Da sind zum einen die Hyperscaler wie Microsoft, Amazon, Meta und Google, die rund die Hälfte des Nvidia-Umsatzes ausmachen. Da sind die Datencenter-Betreiber wie Coreweave, die großen KI-Anbieter Anthropic und OpenAI sowie Dutzende Start-ups, an denen Nvidia beteiligt ist. Und da sind zum anderen die großen Finanzinstitute der Wall Street, wie Blackrock, Blackstone und Apollo, die gemeinsam 500 Milliarden Dollar in die KI-Branche investieren wollen und sich von Nvidia einen Teil der Investments absichern lassen.

Andere Zuschreibungen sind nicht ganz so euphorisch. Denn längst ist Nvidia in einer ungewöhnlich mächtigen Stellung: Der Konzern ist der zentrale Akteur des KI-Booms und dabei, sich eng mit der Wall Street zu verknüpfen. Er ist wichtigster Chiphersteller und zentraler Finanzierer des eigenen Absatzmarktes. Der Vorwurf: So entsteht eine Art Kreislaufwirtschaft. Die Geschäfte der KI-Konzerne laufen gut, weil Nvidia auch riskante Dinge finanziert. Und die Geschäfte von Nvidia laufen gut, weil die ihrer Kunden gut laufen.

„Genau diese Doppelrolle macht Nvidia systemrelevant“, sagt Kapitalmarktexperte Mohamed El-Erian und verweist auf zwei Gründe. Ist Nvidia damit „Too Big To Fail“, zu groß, als dass es scheitern dürfte, weil die Auswirkungen verheerende wären? „Aus meiner Sicht ist das der Fall“, sagt El-Erian.

„Too Big To Fail”. Der Begriff dominierte rund um die Finanzkrise 2008 die öffentliche Diskussion. Das Konzept, dass eine Bank schlicht zu groß, zu wichtig und zu vernetzt ist, um pleitezugehen, sorgte damals für ein Umdenken bei Regulierern weltweit. Seitdem sind große Spieler wie JP Morgan Chase und die Bank of America noch strenger reguliert als der Rest der Branche. Es gibt sogar „Living Wills“, in denen beschrieben wird, wie sie im Notfall am besten abgewickelt werden können.

Wie fragil Nvidias Geschäftsmodell ist, zeigte sich am Wochenende: Die Chefs der großen KI-Konzerne Anthropic und OpenAI, Dario Amodei und Sam Altman, schürten die Sorge vor einem Kontrollverlust über die KI. Angesichts wachsender Risiken drängten sie darauf, die Entwicklung besonders fortgeschrittener KI-Modelle zu verlangsamen. Am Montag hat das die Börsenkurse des Tech-Konzerns Samsung und des Halbleiterherstellers SK Hynix in Asien um vier und sieben Prozent gedrückt. Softbank, ein Investor in OpenAI, verlor elf Prozent.

OpenAI und Anthropic „haben erheblichen Einfluss auf die gesamte Technologiebranche“, sagte Mark Mahaney, Analyst bei Evercore ISI, der Nachrichtenagentur Bloomberg. „Wenn beide Unternehmen ihre Ausgaben für Forschung und Entwicklung, ihre Neueinstellungen und ihre Investitionen deutlich zurückfahren würden, könnte das erhebliche Auswirkungen auf die Finanzmärkte haben.“

Damit verändern sich die Anforderungen für Regulierungsbehörden. Das Financial Stability Board (FSB), eine internationale Organisation, die Empfehlungen für Regierungen ausspricht, hat die Risiken bereits vor Wochen artikuliert. In einem Brief an die G20-Finanzminister schrieb FSB-Chef Andrew Bailey, dass ihn der Mix aus steigenden Verschuldungsraten, einer höheren Konzentration der Tech-Werte am Aktienmarkt und die „zunehmenden wechselseitigen Investitionen zwischen Unternehmen aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz und Hyperscalern“ Sorgen bereitet. „Dies könnte eine künftige Marktkorrektur verstärken“, so Bailey, der auch Gouverneur der Bank of England ist.

El-Erian betont, dass es sich hier nicht um ein wahrscheinliches Szenario handelt, sondern um ein sogenanntes Tail-Risk. Damit sind Risiken gemeint, die eine sehr kleine Eintrittswahrscheinlichkeit haben. Doch falls sie eintreten, ist der Schaden extrem hoch. „In einer Welt, in der KI zu einer derart grundlegenden Innovation geworden ist, müssen wir dieses Risiko zunehmend verstehen“, sagt El-Erian.

Nvidia hat in seiner Geschichte immer wieder Rekorde gebrochen. Der Umsatz hat sich im abgelaufenen Geschäftsjahr fast verdoppelt, auf 216 Milliarden Dollar. Analysten halten es für möglich, dass Nvidia im Geschäftsjahr 2029 einen Jahresumsatz von einer Billion Dollar erreichen könnte, als erster Konzern überhaupt.

Vivek Arya, Analyst der Bank of America hebt die großen Mengen an Cash hervor, die Nvidia generieren wird. „In einem Jahr wird Nvidia an jedem einzelnen Werktag eine Milliarde Dollar freien Cashflow erzeugen”, sagte er Ende August im TV-Sender CNBC. „Kein anderes Unternehmen auf diesem Planeten hat das je geschafft.“ Zudem hat Nvidia über rund 99 Milliarden Dollar an Barmitteln und liquiden Wertpapieren.

Der Konzern treibt seine Expansion aus einer Position außergewöhnlicher Stärke voran. Und gerade das spaltet die Finanzwelt: Befürworter finden, Nvidia könnte seine Mittel ruhig noch entschlossener einsetzen, um den Ausbau der KI-Infrastruktur zu beschleunigen. „Wir stehen noch am Anfang des KI-Booms“, sagt Dan Morgan, Portfolio-Manager von Synovus.

Frank Lee, Nvidia-Analyst bei HSBC, gehört zu den optimistischsten in der Branche. Lee verweist er vor allem auf die zunehmende Diversifizierung des Geschäfts über die großen Cloud-Anbieter hinaus, die den Gewinn künftig treiben könnte. Schließlich baue der Konzern das Geschäft mit Unternehmenskunden, Staaten und KI-Laboren aus.

Andere schauen mit Sorge auf die Art und Weise, wie Huang diese Finanzkraft einsetzt. Es ist laut El-Erian das zweite Argument, warum Nvidia systemrelevant geworden ist. So nutzt der Konzern seine Bilanz immer stärker, um Kunden beim Kauf eigener Chips zu unterstützen. Der Konzern beteiligt sich an Start-ups, hilft bei der Finanzierung von Datenzentren und garantiert Mindestumsätze und den Restwert seiner Hardware. Für ein geplantes Datenzentrum in Ohio, das OpenAI nutzen soll, will Nvidia Garantien von bis zu 105 Milliarden Dollar übernehmen. Im Gegenzug soll das Projekt 1,5 Millionen Nvidia-Prozessoren einsetzen.

„Balance Sheet as a Service“ nennen die Morgan-Stanley-Analysten Lindsay Tyler und Nishant Satyam diese Strategie. Der Begriff ist eine Anspielung auf das Geschäftsmodell „Software as a Service“, bei dem Kunden Software nicht kaufen und selbst betreiben, sondern sie fortlaufend als Dienstleistung nutzen und dafür regelmäßig bezahlen.

Die Analysten sind gespalten. Einerseits bescheinigen sie in einer Analyse von Ende August, dass Nvidias Bilanz äußerst robust sei und einen niedrigen Verschuldungsgrad aufweise. Doch die Tatsache, dass der Chiphersteller „die Bilanzstärke zu einem strategischen Finanzierungsinstrument für Künstliche Intelligenz macht, schafft zugleich neue Risiken“, stellten sie klar. Sie verweisen darauf, dass „herkömmliche Verschuldungskennzahlen“ nicht die Gesamtheit der Kreditrisiken abbilden. Denn Nvidias Unterstützung des KI-Ökosystems würde darin nur teilweise sichtbar werden.

Zirkuläre Deals und Risiken, die im Verborgenen wachsen, erinnern El-Erian an die sogenannten Collateralized Debt Obligations, kurz CDOs. Sie wurden zu einem wichtigen Brandbeschleuniger der Finanzkrise. „In den Jahren vor 2008 entstand eine massive Zirkularität innerhalb des Finanzsystems“, sagt El-Erian. So wurden zunächst Kredite oder hypothekenbezogene Wertpapiere in CDOs gebündelt und in verschiedene Risikotranchen aufgeteilt. Anschließend wurden Tranchen mehrerer CDOs erneut zu neuen CDOs gebündelt – und diese wieder erneut zu CDOs. Es entstand ein Bündel an Abhängigkeiten, das kaum noch jemand durchschaute.

A neue, 500 Milliarden Dollar schwere Kooperation mit der Wall Street soll Huang zufolge das Risiko der zirkulären Deals mindern, wie er im August in einem Blog-Eintrag erklärte. So soll nicht mehr der Chiphersteller entscheiden, welche Projekte finanziert werden. Sondern Finanzinstitute wie Blackrock, Blackstone, Goldman Sachs und Apollo. Diese würden Gelder von Kunden einsammeln und eigenständige Finanzierungen aufstellen.

Aus Sicht von Huang sei das ein guter Deal, sagt ein Tech-Investor. Schließlich würden somit die Wall-Street-Häuser die Investment-Entscheidungen treffen und Huang einen stetigen Zufluss an Chip-Abnehmern bescheren. Ganz ohne die Finanz-Power von Nvidia wird auch dieses Vorhaben nicht gehen. Der Konzern sagte in der Absichtserklärung Garantien in Höhe von 125 Milliarden Dollar zu. Das prinzipielle Problem wird damit nicht kleiner, sondern größer: Denn selbst wenn Nvidia die zirkulären Deals reduziert, würde sich Nvidia weiter mit der Finanzwelt verflechten und die eigene Systemrelevanz erhöhen. Es geht nicht mehr um das Unternehmen Nvidia alleine, sondern um das System Nvidia.

„Was ist mit den Kunden von Nvidia? Denen muss es gut gehen, damit es Nvidia gut geht“, gibt El-Erian zu bedenken. „Wir haben nicht nur ein Unternehmen geschaffen, das Gefahr läuft, zu groß zum Scheitern zu werden. Wir entwickeln gerade einen ganzen Industriezweig, der systemrelevant ist.“

So hält Kapitalmarktexperte Ed Yardeni auch OpenAI für „Too Big To Fail“, wie er im August im Handelsblatt-Interview erklärte. „Zwischen OpenAI und anderen Unternehmen gibt es so viele wechselseitige Finanzierungen und Geschäftsbeziehungen, dass OpenAI zum schwächsten Glied in der KI-Kette werden könnte. Das könnte dann der Fall sein, falls das Unternehmen nicht genügend Umsatz erzielt, um seine Verpflichtungen zu erfüllen.“ Nvidia hat im vergangenen Jahr eine strategische Partnerschaft mit OpenAI verkündet.