Bei Anthropic wird nach dem Börsengang abgerechnet

Anthropics jüngste Offenlegungen haben eine der kühnsten Kapitalstrukturen der jüngeren Unternehmensgeschichte sichtbar gemacht. Sie offenbaren mehrjährige Verpflichtungen für Rechenleistung und Infrastruktur in Höhe von mehreren hundert Milliarden US-Dollar. Sie verteilen sich auf einen engen Kreis aus Hyperscalern, Chipentwicklern und spezialisierten Infrastrukturanbietern. Für Anleger, die den bevorstehenden Börsengang bewerten, ist die Frage entscheidend, wie tragfähig diese Konstruktion ist, wenn das Wachstum nachlässt.

Ein enger Kreis von Lieferanten, die zugleich Investoren sind

Amazon Web Services liefert Rechenleistung über umfangreiche Installationen der eigenen Trainium-Chips sowie über Nvidia-Cluster. Google Cloud stellt TPU-Reservierungen (Tensor Processing Units) und räumlich angebundene Cloud-Infrastruktur bereit. Broadcom und weitere Partner für Spezialchips sind über umfangreiche Vorabverpflichtungen eingebunden, die an gemeinsam entwickelte ASICs (anwendungsspezifische integrierte Schaltungen), Hochgeschwindigkeitsverbindungen und Netzwerkstrukturen geknüpft sind. Microsoft Azure und alternative Cluster, darunter solche mit AMD-Chips, sorgen für diversifizierte Rechenkapazität über regionale Netze und spezialisierte Architekturen hinweg.

Zugrunde liegt ein Gegengeschäft: Investitionen von Hyperscalern und Anbietern in Anthropic führten zu Infrastrukturzusagen. Amazon investierte zwischen 2023 und 2025 acht Milliarden US-Dollar; zusammengenommen beläuft sich das Engagement auf rund 18 Milliarden US-Dollar, während sich Anthropic verpflichtet hat, im kommenden Jahrzehnt mindestens 110 Milliarden US-Dollar bei Amazon Web Services auszugeben. Google investierte im Jahr 2026 20 Milliarden US-Dollar, Anthropic wiederum sagte zu, zwischen April 2026 und Juli 2033 mindestens 114,5 Milliarden US-Dollar im Cloud-Geschäft des Konzerns auszugeben. Microsoft und Nvidia investierten bis zu fünf bzw. zehn Milliarden US-Dollar, im Gegenzug will Anthropic mindestens 30 Milliarden US-Dollar für die Azure-Cloud aufwenden. Broadcom hält Wandelanleihen über 42 Milliarden US-Dollar, die sich in Anthropic-Aktien umwandeln lassen. Laut den Unterlagen darf das Geld ausschließlich zur Zahlung der Miete für Broadcoms eigene Ausrüstung verwendet werden.

Quelle: Analyse von Leverage Shares

Die Investitionen decken damit nur rund ein Sechstel dessen ab, was Anthropic zurückzahlen muss. Der Rest muss aus echten Kundenerlösen stammen. Da die Zirkularität zugunsten der Umsätze der Hyperscaler ausfällt, ergibt sich für Anthropics Geschäftsmodell ein ausgeprägtes vertragliches Ungleichgewicht. Auf der Angebotsseite stehen feste, unkündbare Lieferverträge mit starren Take-or-pay-Klauseln und mehrjährigen Mindestzahlungen, unabhängig von der Auslastung. Die Nachfrageseite ist dagegen variabel und verbrauchsabhängig, weil der Großteil des Unternehmensumsatzes über API-Aufrufe und Cloud-Marktplätze entsteht. Kunden können praktisch über Nacht und ohne Ausstiegsstrafen von Claude zu ChatGPT oder Gemini wechseln.

Anatomie der Rechenkosten

Um die Tragfähigkeit der Zusagen zu beurteilen, muss man berücksichtigen, dass die Kosten für KI-Rechenleistung weit über den stündlichen Mietpreis einer GPU hinausgehen. Der Stack besteht aus mehreren Posten:
- Hardwareabschreibung: Ein Chip-Cluster verliert nicht nur physisch an Lebensdauer, sondern veraltet ökonomisch innerhalb von 36 bis 48 Monaten, weil die nächste Generation drei- bis viermal mehr Rechenoperationen pro Watt liefert. Meta, Amazon, Microsoft, Google und Oracle schreiben ihre Nvidia-GPUs über fünf bis sechs Jahre ab, die tatsächliche wirtschaftliche Nutzungsdauer liegt jedoch eher bei zwei bis drei Jahren.
- Stromblöcke: Bei dem enormen Energiebedarf der geplanten Rechenzentren bilden Stromabnahmeverträge und Kühlungskennzahlen einen steigenden Sockel unvermeidbarer Barkosten.
- Netzwerkstruktur: Verteiltes Training und Inferenz über viele Knoten erfordern optische Transceiver mit hoher Portdichte und proprietäre Verbindungen. Diese Schicht macht fast 20 bis 30 Prozent der gesamten Investitionskosten eines Clusters aus.
- Speicherbedarf: Komplexe agentische Arbeitsabläufe mit langen Kontextfenstern benötigen große Pools an Speicher mit hoher Bandbreite, um Attention-Schlüssel und -Werte vorzuhalten. Das begrenzt die Zahl gleichzeitig verarbeiteter Anfragen erheblich und treibt die Installationskosten.

Subventionierte Preise unter Druck

Zwar kommen die kundenspezifischen Chips hinter den jüngsten TPU-Generationen vermutlich nicht mit der oft zitierten Marge von 75 Prozent gegenüber den Herstellungskosten daher, die Nvidia bei GPU-Käufern einstreicht.¹ Dennoch bilden die Token-Preise nicht sämtliche Gesamtkosten ab und sind stark durch Marktanteilskämpfe und zirkuläres Kapital abgefedert. Hyperscaler investieren Eigenkapital in KI-Labore, das umgehend als Cloud-Umsatz an die Hyperscaler zurückfließt. Diese Dynamik erlaubt es den Laboren, Token nahe oder unter den tatsächlichen wirtschaftlichen Kosten anzubieten, um Entwickler an sich zu binden. Modellanbieter könnten die Preise pro Million Token weiter senken, um die Unternehmensnutzung anzukurbeln und Open-Source-Alternativen auszustechen.

Es mehren sich jedoch die Anzeichen, dass diese Preisnachlässe bröckeln. Im Januar 2026 hob Amazon die Preise für H200-GPU-Instanzen um 15 Prozent an, die erste GPU-Preiserhöhung seit rund zwei Jahrzehnten. Im Juli folgte die zweite Erhöhung, als Amazon die Preise für EC2 Capacity Blocks mit Nvidia-GPU-Instanzen um etwa 20 Prozent anhob. Zwar wird dies mit Angebot und Nachfrage erklärt, doch dass Google nachzog, obwohl ein stabiler Preis in einem Umfeld von Marktanteilskämpfen einen Vorteil gebracht hätte, deutet auf eine bewusste Preispolitik hin. Anthropics bestehende Verträge bestehen überwiegend aus festen Dollarverpflichtungen, die nächste Tranche ist es jedoch nicht. Die zusätzlichen 125 bis 150 Milliarden US-Dollar an TPU-Rechenleistung für 2028 bis 2031 hängen von Kapazität, Bereitstellung, Preisen und weiteren Bedingungen ab. Die künftigen Rechenpreise bleiben damit ein offenes Risiko.

Was die Kennzahlen des Frontier-Labors verraten

Anthropics Umsatz ist auf mehrere Milliarden Dollar gestiegen, doch wie sich das Margenprofil entwickelt, sobald reservierte Kapazitäten in Betrieb gehen, ist umstritten. Nach den gängigen Rechnungslegungsstandards (GAAP) können KI-Unternehmen an der Spitze der Entwicklung aufgrund der Kostenzuordnung vorteilhafte Bruttomargen von oft 70 bis 85 Prozent ausweisen. Die Umsatzkosten umfassen vor allem die direkte Token-Erzeugung für aktive Kundenanfragen. Der enorme Rechenaufwand für Vor- und Nachtraining der Modelle steht dagegen unterhalb der Bruttogewinnzeile in der Forschung und Entwicklung (F&E). Plattformabgaben an Vertriebspartner wie AWS Bedrock oder Google Vertex AI werden häufig unter Vertrieb und Marketing statt unter den Umsatzkosten verbucht.

Betrachtet man den gesamten Mittelabfluss im Verhältnis zur insgesamt verbrauchten Rechenleistung, ergibt sich ein deutlich engeres Bild. Die F&E-Kosten, zu denen das Modelltraining zählt, beliefen sich im ersten Halbjahr 2026 auf 9,7 Milliarden US-Dollar. Die Gebühren, die Anthropic an Amazon, Alphabet und Microsoft für den Vertrieb von Claude auf deren Cloud-Plattformen zahlt und die unter Vertrieb und Marketing laufen, summierten sich auf 3,8 Milliarden US-Dollar. Die operativen Aufwendungen stiegen von 3,3 Milliarden US-Dollar im ersten Halbjahr 2025 auf 17 Milliarden US-Dollar im ersten Halbjahr 2026. Die realistischste Annäherung an die Gesamtkosten der Rechenleistung dürfte daher die operative GAAP-Marge liefern, die bei acht Prozent lag. Anthropic warnte im S-1-Antrag, dass es mit Schwankungen der Betriebsmarge rechnet, die von den Rechenkosten und deren zeitlicher Verteilung abhängen. Wenn große Rechenkontingente aktiviert werden, schlagen die Kosten auf einen Schlag durch, sodass die Margen schrumpfen könnten, falls das Umsatzwachstum nicht Schritt hält.

Für den Moment, in dem geplante Kapazitäten im Gigawatt-Bereich ans Netz gehen, lassen sich zwei Szenarien skizzieren. Im bullischen Fall beschleunigt sich die Nutzung, hohe Inferenzvolumina senken die Stückkosten, die vorab erworbene Kapazität verteilt sich auf Milliarden täglicher Token, und die Cashflow-Margen steigen. Im bärischen Fall flacht die Nachfrage ab oder verschiebt sich, und das Umsatzwachstum sinkt von 1.000 Prozent auf 30 bis 40 Prozent. Dann wirkt die fixe Rechenlast wie ein Anker: Abschreibungspläne für geleaste Cluster, Kühlungsverträge und Take-or-pay-Rechnungen für die Cloud drücken die operativen Margen unmittelbar und verwandeln buchhalterische Betriebsgewinne in tiefe Kassendefizite.

Was der weitere Weg bringen könnte

Verlangen die Kapitalmärkte weiter nachhaltige, eigenständige Cash-Renditen, wie es SpaceX-Chef Elon Musk in der Telefonkonferenz zum dritten Quartal 2026 andeutete², steht der Branche ein struktureller Preiswandel bevor. Bei den Vertragsstrukturen dürfte das reine Pay-as-you-go-Modell mit verbrauchsabhängigen APIs mehrjährigen jährlichen Mindestvertragswerten, reservierten Durchsatzkapazitäten und Spitzenaufschlägen weichen. Bei den Preismodellen könnte der Pauschalpreis pro Million Input- und Output-Token durch dynamische Preise zu Stoßzeiten, nach Latenz gestaffelte Service-Level-Vereinbarungen und durchgereichte Energiezuschläge ersetzt werden. Bei der Modellwahl würde die übermäßige Abhängigkeit von Frontier-Modellen für Routineaufgaben einer konsequenten Lastverteilung weichen. Reduzierte Modelle übernähmen 90 Prozent der Aufgaben, Frontier-Modelle kämen nur bei Bedarf zum Einsatz. Und bei den Unternehmensmargen würde KI nicht länger als kostengünstige Automatisierung gelten, vielmehr drohten strenge Renditeprüfungen, bei denen margenschwache Start-ups, die lediglich KI-Dienste weiterreichen, in die Insolvenz geraten.

Diese Realität nach dem Ende der Subventionen könnte auch erklären, was hinter den sinkenden Token-Kosten bei gleichzeitiger Vorstellung neuer Modelle steckt. Es wäre nicht abwegig zu argumentieren, dass Anthropic das gesamte Unternehmen auf das Jevons-Paradoxon gesetzt hat: Wer die Kosten und die Latenz von Intelligenz drastisch senkt, löst eine exponentiell steigende Nachfrage aus, die Infrastruktur im Wert von mehreren hundert Milliarden Dollar mühelos auffängt. Es gilt allerdings zu bedenken, dass Schätzungen zufolge die oberen ein Prozent der Anthropic-Kunden fast 50 Prozent des Umsatzes ausmachen,³ bei einer B2B-Kundenbindung von 87 Prozent nach zwölf und 95 Prozent nach 24 Monaten. Wird Intelligenz zum austauschbaren Gebrauchsgut, bevor Anthropic Verbrauch in langfristige Kundenbindung umwandeln kann, droht dem Unternehmen, auf der Rechnung für die teuerste und am schnellsten an Wert verlierende Rechenkapazität der Welt sitzen zu bleiben.

Börsengang mit Nachspiel

Das bedeutet nicht zwangsläufig, dass der Börsengang von Anthropic scheitert. Institutionelle Vermögensverwalter werden sich um Anteile für ihre Fonds reißen, um in den Indizes vertreten zu sein, Spekulanten werden sich auf den Hype einstellen und Privatanleger, die nach dem SpaceX-Börsengang so intensiv umworben werden wie nie zuvor, werden mit ihrem Geld über den Preis abstimmen. Danach dürften jedoch Anpassungen folgen. Vermögensverwalter werden Positionen abbauen, um der notwendigen Symbiose zwischen Lab und Hyperscaler samt den gegenseitigen Beteiligungen Rechnung zu tragen. Hinzu kommen eine komplexere Einschätzung des tatsächlichen Nutzens von KI und eine veränderte Überzeugung nach drei Jahren KI-Hype. Die Berichtssaison zum dritten Quartal 2026, in die Anthropics S-1-Einreichung fiel, hat gezeigt, dass KI-nahe Aktien binnen dreier Handelstage ins Straucheln gerieten, obwohl sie massive Gewinnzuwächse meldeten. Anthropics Börsengang wird damit zum Gradmesser für eine mögliche lange Reihe weiterer KI-Labore.

Leverage Shares hat in den USA drei Single-Stock-ETFs eingereicht, die an Anthropic gekoppelt sind: den 2x Long Anthropic Daily ETF (ANUU), den 2x Short Anthropic Daily ETF (ANDD), den 1x Short Anthropic Daily ETF (ANSS) sowie in Großbritannien das Produkt Leverage Shares 3x Long Anthropic ETP (ANT3).

Die drei US-ETFs sind derzeit noch nicht handelbar. Beim ETP verfolgt Leverage Shares einen besonderen Ansatz. Das Produkt soll in Europa bereits vor dem Börsengang als Cash-Vehikel starten. Bis zum IPO wird das investierte Kapital in verzinslichen Anlagen gehalten, ein Engagement in der Anthropic-Aktie besteht in dieser Phase noch nicht. Erst nach der Erstnotierung wird das Kapital mit dreifachem täglichem Hebel in die Aktie investiert. Erfahrene Anleger können sich damit schon vor dem Börsengang im ETP positionieren und ab dem ersten Handelstag mit dem Hebel dabei sein.

Fußnoten:
¹„Nvidia earnings takeaways: Huang forecasts 70% fiscal 2028 revenue growth, far above estimates“, CNBC, 27. August 2026
²„Elon Musk says more than 200 neoclouds face ‚guppy-level death‘“, CNBC, 26. Oktober 2026
³„YipitData Releases Anthropic Pre-IPO Analysis, Examining Adoption, Spending, and Competitive Trends“, BusinessWire, 27. Oktober 2026