- Die Investitionen großer Technologieunternehmen in die KI-Infrastruktur sind bereits mit denen der Öl- und Gasindustrie vergleichbar.
- Die Finanzmärkte beginnen, Chips und Computertechnologie als Sicherheiten und Grundlage für Derivate zu betrachten.
- Eine neue Welle KI-basierter Anleihen, Absicherungsgeschäfte und strukturierter Produkte ist möglich.
Der Investitionsboom rund um KI könnte laut einem Bericht des Economist zur Entstehung einer neuen Klasse von Finanzinstrumenten führen, die an Chips und Rechenleistung gekoppelt sind. Die Publikation schätzt, dass allein die fünf größten US-amerikanischen Technologieunternehmen rund 700 Milliarden US-Dollar in KI-Infrastruktur investieren wollen.
Analysten betonten, dass dies mehr sei, als die Öl- und Gasindustrie für die Exploration und Produktion in neuen Feldern ausgibt.
Im Gegensatz zu Öl oder Immobilien sind GPUs und Rechenleistung jedoch noch weitgehend unintegriert in die Finanzmärkte. Sie werden selten als Sicherheiten verwendet, sind schwer zu bewerten und weiterzuverkaufen, und ein vollwertiger Markt für GPU-Derivate existiert praktisch nicht.
Experten sagen, dies schaffe Raum für eine neue Finanzbranche rund um die KI-Infrastruktur.
GPU als Finanzanlage
Ein Beispiel dafür ist das Fintech-Unternehmen OneChronos, das plant, einen Marktplatz für Rechenressourcen mit auktionsbasierten Handelsfunktionen einzuführen.
Das Projekt wird in Zusammenarbeit mit Auctionomics, dem Unternehmen des Nobelpreisträgers und Wirtschaftswissenschaftlers Paul Milgrom, entwickelt. Parallel dazu entwickelt das Startup Ornn einen Chippreisindex und erwägt die Ausgabe von Put-Optionen auf physische GPUs.
Experten gehen davon aus, dass solche Instrumente letztendlich zur Entstehung von durch GPUs besicherten Anleihen führen könnten. Sie führten die Verbriefung von Hypotheken oder Kreditkartenschulden als Analogie an.
Dies würde eine Verteilung der Risiken auf mehrere Investoren ermöglichen und die Kosten für die Finanzierung von Unternehmen senken, die auf Rechenleistung angewiesen sind, so die Einschätzung der Autoren des Artikels.
Abschreibungsrisiken und Marktkomplexitäten
Die Schaffung einer solchen Finanzinfrastruktur steht vor erheblichen Hindernissen, das größte davon ist die rasche Veralterung der Ausrüstung.
Neue Chipgenerationen entwerten die vorherigen rasant, wie der Economist feststellte. Morgan Stanley schätzt, dass der Vermögenswert großer Technologieunternehmen aufgrund dieses Faktors in den kommenden Jahren um Hunderte von Milliarden Dollar sinken könnte.
Zusätzliche Komplexität entsteht durch die Besonderheiten des „Computational Trading“ selbst.
Im Gegensatz zu Öl oder Gas lässt sich die Kapazität von Rechenzentren nicht ohne Weiteres zwischen Regionen verlagern. Dies führt zu erheblichen Preisunterschieden und behindert die Bildung eines globalen liquiden Marktes.
Welche Auswirkungen wird dies auf die KI- und Finanzbranche haben?
Die potenziellen Vorteile bleiben beträchtlich, sagen Experten.
Derivate könnten Unternehmen helfen, sich gegen Abschreibungsrisiken ihrer Anlagen abzusichern, und Startups könnten Kredite erhalten, die durch Rechenleistung besichert sind. Langfristig könnte dies die Entwicklung der gesamten KI-Branche beschleunigen und die Kapitalkosten senken, so die Autoren.
Darüber hinaus betrachten Finanzingenieure die KI-Infrastruktur bereits als nächsten Schritt in der Entwicklung der Märkte.
Wenn Chips und Rechenressourcen standardisiert und auf die gleiche Weise wie Rohstoffe oder Immobilien bewertet werden können, könnten sie sich zu vollwertigen Anlagegütern mit eigenen Indizes, Derivaten und Schuldtiteln entwickeln, schlussfolgerten Analysten.
Zur Erinnerung: Wir hatten berichtet, dass OpenAI einen Vertrag über 10 Milliarden Dollar mit dem KI-Chiphersteller Cerebras unterzeichnet hat.