Morgan Stanley wird zur führenden KI-Finanzierungsbank an der Wall Street

Morgan Stanley hat sich zur wichtigsten Bank für die Finanzierung des globalen KI-Booms entwickelt. Die Wall-Street-Bank entwirft neue Fremd- und Eigenkapitalmodelle, die zig Milliarden US-Dollar in den massiven Ausbau von Rechenzentren lenken. Branchenexperten zufolge ist sie seit letztem Jahr zum dominierenden Berater für die größten und innovativsten Finanzierungen von KI-Infrastruktur avanciert.

Zu den jüngsten Großtransaktionen zählen eine Anleihe in Höhe von 3,2 Milliarden US-Dollar für den von Google unterstützten Rechenzentrumsentwickler TeraWulf, ein Kreditpaket über 27 Milliarden US-Dollar für Metas Hyperion-Rechenzentrumskooperation mit Blue Owl sowie die Beratung von Broadcom bei einer Chip-Finanzierung im Wert von 35 Milliarden US-Dollar. Diese Deals unterstreichen, wie tiefgreifend KI nicht nur die Technologiebranche, sondern auch die globalen Kapitalmärkte verändert.

Gebührensprung: Morgan Stanley überholt Goldman Sachs

Der Aufstieg der Bank im Bereich der KI-Transaktionen zeigt sich auch in den Zahlen: Laut Daten von LSEG überholte Morgan Stanley im ersten Halbjahr den langjährigen Rivalen Goldman Sachs bei den Gebühren im Fremd- und Eigenkapitalmarktgeschäft. Die Einnahmen stiegen auf 2,3 Milliarden US-Dollar, verglichen mit 1,4 Milliarden US-Dollar im Vorjahr. Damit belegt Morgan Stanley weltweit den zweiten Platz bei den Kapitalmarktgebühren hinter JPMorgan Chase – nach Rang vier im Vorjahr.

„Dollarbeträge, die früher bei 1, 2 oder 5 Milliarden lagen, belaufen sich heute auf 10 oder 20 Milliarden und mehr", sagte Mo Assomull, Co-Leiter des Investmentbankings bei Morgan Stanley. Die Bank selbst erwartet, dass der KI-Ausbau in den kommenden Jahren Investitionen in Höhe von 10 Billionen US-Dollar verschlingen wird. Die Tech-Giganten aus dem Silicon Valley haben erklärt, dass sie die Kundenaufträge kaum bewältigen können, und haben ihre Ausgaben weiter erhöht.

Das Geschäftsmodell hinter dem Boom ist dabei so einfach wie wirkungsvoll: Anstatt sich ausschließlich auf traditionelle Projektfinanzierungen oder Unternehmenskredite zu verlassen, verpacken Banker zunehmend langfristige Computing-Verträge und die Bilanzen der großen Technologiekonzerne in Wertpapiere, die an Mainstream-Investoren verkauft werden können. Der Schlüssel zur Sicherung niedriger Zinsen ist dabei die Einbindung der sogenannten Hyperscaler – Google, Amazon, Meta und Microsoft –, die mit tadellosen Bilanzen in den KI-Boom gestartet sind. „Wenn einer von ihnen die Mietverträge für ein Rechenzentrum garantiert, halbieren sich die Finanzierungskosten in etwa", so Assomull.

Das TeraWulf-Modell: Blaupause für eine neue Anlageklasse

William Graham, Co-Leiter für Leveraged Finance bei Morgan Stanley, steht hinter dem Deal, der zum Vorbild für die gesamte Branche geworden ist. Sein Team entwarf eine Anleihe für den Rechenzentrumsentwickler TeraWulf – ein breit platzierbares Wertpapier, das zusätzlich mit Schutzmechanismen eines Projektkredits ausgestattet wurde. Das Ergebnis ist ein Hybridinstrument, das von Google abgesichert wird. Der Großteil der Kapazität des Rechenzentrums soll für Anthropic bestimmt sein.

Die Struktur brachte einen neuen Pool von Kreditinvestoren wie Versicherer, Vermögensverwalter und Pensionsfonds in die Finanzierung von Rechenzentrumsbauten. TeraWulf konnte so 3,2 Milliarden US-Dollar bei einer Rendite von 7,75 Prozent aufnehmen. Patrick Fleury, Finanzvorstand von TeraWulf, erklärte: „Effektiv konnten wir Kredite auf Basis der Bilanzstärke von Google aufnehmen." Um Investoren zusätzlich abzusichern, übernahm Morgan Stanley Merkmale der Projektfinanzierung wie sogenannte „Lockboxes", die Mietzahlungen zweckbinden und direkt an die Anleihegläubiger leiten.

Seit dem TeraWulf-Deal hat Morgan Stanley mehr als 40 Milliarden US-Dollar dieser Bauanleiheprodukte verkauft und bringt die Struktur nun in neue Märkte in Asien und Europa. Graham prognostiziert: „Wir werden an einen Punkt kommen, an dem KI-Infrastrukturanleihen den Großteil des jährlichen Angebots an neuen Non-Investment-Grade-Anleihen ausmachen. Es ist das am schnellsten wachsende Segment des Marktes und das erste Mal seit 20 Jahren, dass ein neues Segment im Markt entsteht."

GPU-Finanzierung: Chips als neue Anlageklasse

Morgan Stanley treibt das Modell auch über die Finanzierung von Rechenzentren hinaus voran. Im Mai arrangierten die Bank und MUFG einen Kredit über 3,1 Milliarden US-Dollar für den Neocloud-Anbieter CoreWeave zum Kauf und zur Installation von Nvidia-Grafikprozessoren (GPUs) – den Chips, die für fortschrittliche KI benötigt werden. Es war die erste GPU-Finanzierung als breit syndizierter befristeter Kredit, die eine Investorennachfrage von fast 20 Milliarden US-Dollar anzog.

Graham beschreibt das Prinzip anschaulich: „Sie haben vielleicht eine Rate für das Auto und eine Rechnung für die Garage. Der Chip ist der Ferrari – er braucht einen Platz zum Parken. Und so braucht man ein Rechenzentrum, um diesen Chip unterzubringen." Im Rahmen dieser Struktur werden GPUs und Rechenzentrum separat finanziert: Das Gebäude ist durch einen Mietvertrag abgesichert, während die Chips gegen langfristige Take-or-Pay-Vereinbarungen finanziert werden.

Die Kreditkonditionen spiegeln dabei die Bonität der Vertragspartner wider. Morgan Stanley half CoreWeave im März bei einem Chip-Kredit über 8,5 Milliarden US-Dollar, der durch einen Hyperscaler-Vertrag abgesichert war, zu einem Zinssatz von 2,25 Prozent über dem Referenzzinssatz. Ein weiterer Chip-Kredit im Mai, der durch zwei KI-Labore mit schwächerer Bonität abgesichert war, wurde mit 4,5 Prozent über dem Referenzzinssatz bepreist.

Risiken: Je weiter von den Hyperscalern, desto schwächer die Bonität

Der höhere Spread verdeutlicht ein zentrales Risiko des KI-Finanzierungsbooms: Je weiter sich die Kreditvergabe von den Bilanzen der Hyperscaler weg in Richtung der KI-Labore bewegt, desto schwächer wird die zugrunde liegende Kreditqualität. Raj Joshi, Senior Vice President bei Moody's Ratings, beobachtet die finanzielle Gesundheit von Anthropic und OpenAI als zentrales Risiko. „Dies ist ein gewaltiger Investitionszyklus, für den es in der Geschichte keine Parallelen gibt", sagte Joshi. „Es gibt dafür kein Standardrezept."

Auch konkurrierende Banken zeigen sich vorsichtig. Einige Banker sagten, sie zögerten, als führender Akteur in diesem Bereich wahrgenommen zu werden, angesichts der Unbeliebtheit von Rechenzentren in US-Gemeinden. Jeremy Barnum, Finanzvorstand von JPMorgan, warnte zudem, dass seine Bank die Kreditbedingungen einiger Rechenzentrumsfinanzierungen geprüft habe, „bei denen wir einfach sagten: ‚Ja, das machen wir nicht'". Morgan Stanley hingegen setzt weiter auf Wachstum in diesem Segment – mit globalen Ambitionen.