Crux AI soll 22 Milliarden Dollar Bankschulden für den Kauf von Google-TPUs aufgebracht haben

Crux AI hat Berichten zufolge 22 Milliarden Dollar an Schulden von einer Gruppe von rund zehn Banken für den Kauf der Tensor Processing Units von Google aufgebracht, etwa vier Monate nachdem das Unternehmen als Joint Venture zwischen Blackstone und Alphabet vorgestellt wurde. Bloomberg berichtete zuerst am 16. September über die Finanzierung, und Reuters beschrieb dieselbe Vereinbarung einen Tag später über eine mit der Sache vertraute Quelle.

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Laut den Berichten würden die Schulden durch den Wert der Chips und die Kundenverträge von Crux AI besichert. Keine beteiligte Bank und kein Unternehmen hat bestätigt, dass die Fazilität unterzeichnet ist, geschweige denn abgerufen wurde, die Zahl liest sich daher am besten als berichtete Vereinbarung und nicht als abgeschlossener Deal. Diese Unterscheidung ist wichtig für ein Unternehmen, das öffentlich nicht existierte, bis elf Tage vor der Kreditgeschichte.

Ein neues Unternehmen rund um die Chips eines anderen

Crux AI startete am 9. September öffentlich als in den USA ansässiges KI-Infrastrukturunternehmen mit dem Versprechen dedizierter Rechenleistung in industriellem Maßstab. Das dahinterstehende Joint Venture war am 18. Mai von Blackstone angekündigt worden, das ein anfängliches Eigenkapital von 5 Milliarden Dollar aus von ihm verwalteten Fonds zusagte. Google erklärte sich bereit, TPUs, Software und Dienste zu liefern.

Die Struktur ist ungewöhnlich. Crux AI entwirft keine Chips und schreibt nicht die Modellsoftware im Zentrum seines Produkts. Google liefert beides. Crux AI übernimmt Strom, Rechenzentrumskapazität, Netzwerk, Orchestrierung und Betrieb und verkauft das Ergebnis als einzelnes Compute-as-a-Service-Angebot. Das Unternehmen sieht die Integration als sein Unterscheidungsmerkmal und verspricht Kunden einen einzigen verantwortlichen Partner statt eines Stapels von Anbietern.

Die öffentlichen Zahlen sind bescheiden neben dem berichteten Kredit. Crux AI plant, seine ersten 500 MW TPU-Kapazität 2027 in Betrieb zu nehmen, als erste Phase einer Roadmap über mehrere Gigawatt. Data Center Dynamics berichtete, die Website des Unternehmens nenne ein Ziel von 2 GW.

Benjamin Treynor Sloss, ein zwei Jahrzehnte bei Google tätiger Veteran, der die Disziplin des Site Reliability Engineering begründete, führt Crux AI als Chief Executive. "KI stellt einen generationellen technologischen Wandel dar und damit die Chance, die Infrastruktur, die sie antreibt, von Grund auf neu zu denken", sagte Sloss in der Startmitteilung und fügte hinzu, das Unternehmen wolle "mit den wichtigsten Workloads betraut" werden.

Die 22 Milliarden Dollar sind berichtet, nicht bestätigt

Die von Bloomberg beschriebene Finanzierung umfasst etwa zehn Banken. Am häufigsten genannt werden Goldman Sachs, Sumitomo Mitsui Banking Corp, Barclays, BNP Paribas und die Bank of Nova Scotia. Mindestens einige von ihnen stellen laut Investing.com und Markets Insider unter Berufung auf Bloomberg und TipRanks zusätzlich eine separate revolvierende Kreditlinie über 1 Milliarde Dollar bereit.

Mehrere Details bleiben offen. Die Bankengruppe soll einen Teil des Kredits syndizieren, um das Risiko zu streuen, was darauf hindeutet, dass die Fazilität zum Zeitpunkt des Berichts noch platziert wurde. Die Schulden könnten später durch langfristige Finanzierung von institutionellen Investoren am Markt für Investment-Grade-Anleihen ersetzt werden. Und die Berichte schreiben alles Personen zu, die mit der Sache vertraut sind, während Crux AI, Blackstone und Goldman Sachs eine Stellungnahme ablehnten und die übrigen genannten Banken nicht antworteten.

RuntimeWire merkte in einer Darstellung vom 16. September an, dass die zugänglichen Berichte nicht klären, ob die Fazilität geschlossen ist, zugesagt wurde oder noch diskutiert wird. Der Beitrag verwies auch auf eine frühere Berichterstattung des Kreditresearch-Unternehmens 9fin, das Schulden von rund 23 Milliarden Dollar beschrieb und erklärte, die Fazilität werde wahrscheinlich als Brückenkredit strukturiert. Die Lücke zwischen einer berichteten Vereinbarung und einem unterzeichneten Kreditvertrag ist der Ort, an dem die eigentliche Nachricht liegt.

Warum Chips zu Sicherheiten werden

Kreditgeber, die KI-Infrastruktur finanzieren, bewegen sich auf Strukturen zu, in denen die Hardware selbst plus die Verträge, die sie nutzen werden, den Kredit verankern. Nvidia-GPUs besichern bereits mehrere große Neocloud-Finanzierungen, und die berichtete Fazilität von Crux AI wiederholt das Muster mit Google-Silizium.

Dieses Design hat Reiz und Risiko. Es erlaubt Kreditgebern, Wert ohne Garantie des Mutterunternehmens zurückzugewinnen, weil die Chips im Fall eines Zahlungsausfalls grundsätzlich weitervermietet oder verkauft werden können. Es bindet die Rückzahlung zugleich an Vermögenswerte, deren Wert davon abhängt, wie schnell die nächste Generation erscheint. TPUs sind weniger liquide als die GPUs von Nvidias breitem kommerziellem Ökosystem, da ein potenzieller Wiederverkäufer einen Kunden braucht, der Googles Software-Stack betreibt. Die unterzeichneten Verträge von Crux AI schließen diese Lücke, weshalb der Kredit laut Bericht ebenso stark auf ihnen wie auf der Hardware fußt.

Die berichteten 22 Milliarden Dollar sind auch groß im Verhältnis zum dahinterstehenden Eigenkapital. Blackstones anfängliche Zusage von 5 Milliarden Dollar ist das einzige offengelegte Eigenkapital, die Finanzierung würde Crux AI also von seinem ersten Betriebsjahr an schuldenlastig machen. Befürworter des Modells betonen, dass die Kredite ertragbringende Vermögenswerte kaufen und nicht Betriebsverluste decken. Skeptiker merken an, dass die Anlageklasse noch nie einen vollständigen Abschwung der KI-Ausgaben überstanden hat.

Das ist kein Einzelfall. Bloomberg berichtete im August, dass ein mit Anthropic verbundenes Rechenzentrum in Texas einen Privatkredit über 1,3 Milliarden Dollar im Rahmen eines größeren Projektfinanzierungspakets aufgenommen hatte, ein weiteres Beispiel für spezialisierte Rechenkapazität, die außerhalb der Bilanz finanziert wird.

Googles eigentliches Ziel: TPUs zu einer eigenständigen Cloud machen

Die Finanzierung ist ebenso eine Google-Geschichte wie eine von Crux AI. Googles TPUs sind eigens für KI-Training und Inferenz gebaute Chips, die seit mehr als einem Jahrzehnt intern eingesetzt werden und dort Gemini und viele Consumer-Produkte des Unternehmens antreiben. Über Jahre war der einzige Weg, eine zu mieten, Google Cloud.

Crux AI ändert das. Es gibt Kunden Zugang zu TPUs über ein Unternehmen, das nicht Google ist, und gibt Google einen Weg, sein Silizium zu einer Plattform zu machen statt zu einem gefangenen internen Vorteil. Google-Cloud-Chef Thomas Kurian argumentierte im Mai, das Joint Venture werde helfen, die Nachfrage nach TPUs zu decken, und Organisationen mehr Optionen für beschleunigtes Rechnen geben. Das unausgesprochene Ziel ist Nvidia, dessen GPUs weiterhin der Standard für KI-Training und einen Großteil der Inferenz sind.

Der Vergleich mit Nvidia ist der Punkt, an dem die Struktur des Kredits strategisch interessant wird. Die Schuldenmärkte vergeben Kredite gegen Nvidia-Hardware inzwischen bereitwillig, weil ein Zweitmarkt dafür existiert. Mit der Arrangierung einer eigenen Bankfinanzierung versucht Crux AI, eine vergleichbare Kreditgeschichte für TPUs aufzubauen, samt Sicherheiten und Kundenverträgen, die Kreditgeber bewerten können. Gelingt das, gewinnt Google einen Finanzierungskanal für sein Silizium, der nicht über die eigene Bilanz läuft.

Das Ausführungsrisiko liegt zwischen heute und 2027

Der Zeitplan des Joint Ventures hat bereits geschwankt. Bloomberg berichtete am 8. September, dass Crux AI, intern Project Braid genannt, an wichtigen Rechenzentrumsstandorten Verzögerungen erlebt habe, an denen Googles Chips laufen sollten. Ein Standort in Cheyenne, Wyoming, wurde von Crusoe entwickelt; Google soll das Vertrauen in den Entwickler verloren, das Projekt übernommen und verkleinert haben. Ein weiterer Standort galt wegen falscher Transformatoren als ungeeignet. Ein von Gouverneur Greg Abbott angeordneter Stopp neuer Rechenzentrumsprojekte in Texas kam als weiteres Hindernis hinzu.

Die Verzögerungen sind teils ein Branchenproblem. Bloomberg zitierte einen JPMorgan-Bericht, dem zufolge mehr als 60 % der für 2027 geplanten Kapazität noch nicht im Bau war, wobei Engpässe bei Schaltanlagen und Fachkräften den Flaschenhals verstärken. Data Center Dynamics berichtete, das Joint Venture habe rund 29 mögliche Standorte identifiziert und den Grund für die Änderung in Cheyenne nicht unabhängig überprüft.

Sloss widersprach der Vorstellung, der Zeitplan gerate ins Rutschen. "Wir machen starke Fortschritte beim Aufbau unserer Infrastruktur und sind voll auf Kurs, um unser 500-MW-Ziel 2027 zu erreichen", sagte er in einer per E-Mail versandten Erklärung und fügte hinzu, eine höher als erwartete Nachfrage habe das Unternehmen dazu gebracht, einen breiteren Pool von Standorten zu prüfen. Er hält am Ziel für 2027 fest, auch wenn einzelne Projekte unterschiedlich schnell vorankommen.

Personalaufbau für einen Bau über mehrere Gigawatt

Crux AI stockt für den Aufbau auf. Am 10. September berichtete Data Center Dynamics, das Unternehmen habe Alan Duong eingestellt, Metas Vice President und Leiter für Rechenzentrums-Engineering und -Bau, als Chief Development Officer. Duong verbrachte mehr als 12 Jahre bei Meta und leitete den Umbau der Rechenzentren für KI-Workloads, nachdem das Unternehmen 2023 Projekte pausiert hatte.

In einer Erklärung beschrieb Duong den Bau als durchgängige Kette, in der ein schwaches Glied den Rest sinken lässt. "Diese durchgängige Sicht bringe ich zu Crux AI, und um sie herum werden wir die Organisation aufbauen, während wir skalieren", sagte er. Er wird dafür verantwortlich sein, in den kommenden Jahren mehrere Gigawatt Kapazität zu liefern.

Das Unternehmen hat außerdem Jessica Fischer geholt, die Finanzvorständin von Charter Communications, und 17 offene Stellen ausgeschrieben, die von Rechenzentrumsbau über Energiemanagement, Betrieb und Lieferantenverhandlung bis zu einem VP für Kapitalmärkte reichen. Die Zusammensetzung dieser Liste, mit Schwerpunkt auf Bau und Kapitalmärkten, folgt den beiden Dingen, die das Joint Venture am dringendsten beweisen muss: dass es bauen kann und dass es die Finanzierung des Baus aufrechterhalten kann.

Worauf man achten sollte

Drei Fragen werden entscheiden, ob die berichteten 22 Milliarden Dollar zu einer Vorlage oder zu einer Warnung werden. Die erste ist, ob die Fazilität tatsächlich zu den beschriebenen Bedingungen geschlossen wird und ob die Syndizierung gelingt. Ein Kredit, der nicht an andere Kreditgeber weitergegeben werden kann, würde eine andere Geschichte erzählen als ein überzeichneter.

Die zweite sind die Kunden. Die Startunterlagen von Crux AI beschrieben die Plattform, nannten aber keinen einzigen Mieter, und der Kreditfall ruht auf Verträgen, die nicht offengelegt wurden. Solange diese Namen und Bedingungen nicht auftauchen, ist die Sicherheit für Außenstehende schwer zu beurteilen.

Die dritte ist der Restwert. Der Kredit ist durch TPUs besichert, deren Wert von einem Zweitmarkt bestimmt wird, der heute kaum existiert. Jede neue TPU-Generation verkürzt die wirtschaftliche Lebensdauer der vorherigen. Erweist sich diese Abschreibungskurve als steiler als von den Kreditgebern angenommen, ist die Struktur, die die Schulden möglich macht, zugleich das, was sie zerbrechlich macht.

Vorerst ist der Deal ein Maßstab dafür, wie weit die Finanzierung von KI-Infrastruktur gekommen ist. Ein Unternehmen ohne offengelegten Umsatz, mit einer Handvoll angekündigter Partner und einem Bautermin 2027 hat Berichten zufolge Bankschulden aufgebracht, die größer sind als die Marktkapitalisierung der meisten börsennotierten Unternehmen, und das allein, um Chips von einem seiner eigenen Investoren zu kaufen.

Bild: Norman P. Jouppi et al. / Wikimedia Commons, CC BY 4.0.