OpenAI braucht bis 2030 mindestens 207 Milliarden Dollar – nur um weiter Verluste zu schreiben
OpenAI verbrennt Geld in atemberaubendem Tempo, berichtet die Financial Times. Analyst:innen der in London sitzenden Großbank HSBC haben ihre Modellrechnung aktualisiert. Sie kommen zu dem ernüchternden Ergebnis, dass der ChatGPT-Entwickler bis 2030 mindestens 207 Milliarden Dollar an frischem Kapital aufnehmen muss, um seine Rechenzentrumsmieten zu bezahlen und zahlungsfähig zu bleiben. Dabei würde das Unternehmen aber auch in diesem Fall weiter Verluste schreiben.
OpenAI hat 36 Gigawatt Rechenleistung unter Vertrag
Die Schätzung berücksichtigt den im Oktober angekündigten 250-Milliarden-Dollar-Deal mit Microsoft für Cloud-Compute. Ebenfalls Teil der Analyse ist der weniger als eine Woche später verkündete 38-Milliarden-Dollar-Vertrag mit Amazon. Diese beiden Deals allein bringen zusätzliche vier Gigawatt Rechenleistung. Insgesamt hat OpenAI nun 36 Gigawatt unter Vertrag. Bei einem kumulierten Gesamtwert von bis zu 1,8 Billionen Dollar steuert OpenAI auf eine jährliche Rechenzentrumsrechnung von etwa 620 Milliarden Dollar zu. Dabei dürfte nur ein Drittel der vertraglich vereinbarten Kapazität bis Ende des Jahrzehnts online sein.
Um die Zahlungsfähigkeit von OpenAI zu prüfen, hat das HSBC-Team zunächst ein Umsatzmodell entwickelt. Die Nutzerzahlen werden auf einer S-Kurve modelliert, die bis 2030 drei Milliarden erreicht. Das entspreche 44 Prozent der erwachsenen Weltbevölkerung außerhalb Chinas, verglichen mit geschätzten 800 Millionen Nutzer:innen im vergangenen Monat.
Umsatz wächst explosionsartig – aber Kosten auch
Das Modell geht davon aus, dass 2030 zehn Prozent der OpenAI-Nutzer:innen zahlende Kund:innen sein werden, gegenüber geschätzten fünf Prozent aktuell. Zusätzlich nimmt das HSBC-Team an, dass LLM-Unternehmen zwei Prozent des digitalen Werbemarkts erobern werden. Das Ergebnis: explosives Umsatzwachstum auf 129 Milliarden Dollar im Consumer-Bereich bis 2030, davon 87 Milliarden aus Search und 24 Milliarden aus Werbung. Im Enterprise-Segment sollen 386 Milliarden Dollar generiert werden, wobei OpenAIs Marktanteil von aktuell 50 Prozent auf 37 Prozent sinkt.
Doch parallel steigen die Kosten mindestens genauso schnell. OpenAI wird laut HSBC-Prognose seine Nutzer:innen noch weit ins nächste Jahrzehnt hinein subventionieren. Die kumulierten Mietkosten für Rechenzentren belaufen sich zwischen 2025 und 2030 auf 792 Milliarden Dollar, bis 2033 sogar auf 1,4 Billionen Dollar. Dem steht ein kumulierter Free Cashflow von nur etwa 282 Milliarden Dollar bis 2030 gegenüber.
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Rechnung geht nicht auf
Nvidia-Investitionen und der Verkauf von AMD-Aktien bringen weitere 26 Milliarden Dollar, dazu kommen 24 Milliarden Dollar an ungenutzten Kredit- und Eigenkapitalfazilitäten sowie 17,5 Milliarden Dollar verfügbare Liquidität Mitte 2025. Die Rechnung geht trotzdem nicht auf: Es bleibt eine Finanzierungslücke von 207 Milliarden Dollar, zu der HSBC vorsichtshalber noch einen 10-Milliarden-Puffer addiert.
Die Schätzungen könnten sich als zu konservativ erweisen. Jede zusätzlichen 500 Millionen Nutzer:innen würden etwa 36 Milliarden Dollar an kumulierten Umsätzen bis 2030 bringen. Währenddessen könnte eine Conversion-Rate von 20 Prozent statt zehn Prozent zusätzliche 194 Milliarden Dollar generieren. Doch wenn das Umsatzwachstum die Erwartungen nicht übertrifft und potenzielle Investoren vorsichtig werden, müsste OpenAI harte Entscheidungen treffen. Oracle hat die Anleihemärkte bereits nervös gemacht. Microsofts Unterstützung für OpenAI war zuletzt „ein bisschen sprunghaft“ und der nächstgrößte Anteilseigner ist SoftBank.
Die beste schlechte Option könnte sein, Gefallen einzufordern und von Rechenzentrumsverträgen zurückzutreten. Das könnte entweder vor oder nach der üblichen Vertragslaufzeit von vier bis fünf Jahren geschehen. Das Software-Team von HSBC ist trotz allem sehr bullish auf AI als Konzept. Die Analyst:innen erwarten, dass AI in so gut wie jeden Produktionsprozess und jedes Vertical eindringen wird. Man sieht großes Potenzial für mehr Produktivität auf globaler Ebene.
