Mark-to-Model

Im November 2025 tat das wertvollste Unternehmen der Welt etwas Ungewöhnliches. Nvidia schickte Analysten ein Memo, in dem es Vergleiche mit Enron zurückwies. Man verstecke keine Schulden in Zweckgesellschaften, hieß es darin, so berichtete TechSpot. Barron's und The Verge hatten das Papier zuvor bestätigt.

Auslöser waren ein viraler Blogeintrag und der Investor Michael Burry, der den großen Cloud-Konzernen vorwirft, ihre Gewinne über die Abschreibungen zu schönen. Burry stellte danach klar, er vergleiche Nvidia gar nicht mit Enron, sondern mit Cisco Ende der Neunziger (TechCrunch). Also mit einem Ausrüster, der echte Produkte an echte Kunden verkaufte, in einem Aufbau, der schneller lief als die Nachfrage.

Der Unterschied ist wichtig. Enron hat Gewinne vorgetäuscht und Verluste versteckt. Für die KI-Branche ist nichts davon belegt. Die Chips existieren, sie laufen, sie werden bezahlt.

Aber ob jemand betrügt, ist nicht die einzige Frage, die man an Enron stellen kann. Die bessere lautet: Welche Mechanismen haben die Firma so weit getragen, dass der Betrug am Ende nötig wurde? Und tauchen sie heute wieder auf?

Ich habe dafür die Quartalsberichte gelesen, die bis Ende Oktober 2026 vorliegen, von Nvidia, Oracle, Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta und AMD, dazu den Untersuchungsbericht zu Enron von 2002. Vier Mechanismen kehren wieder. Keiner davon ist Betrug.

Was Enron wirklich tötete

Enron war Anfang der Neunziger ein Pipelinebetreiber in Houston. Dann machte die Firma aus Erdgas ein Finanzprodukt: langfristige Lieferverträge, gehandelt wie Wertpapiere. Die Idee war gut, und sie funktionierte. Im Jahr 2000 meldete Enron rund 100 Milliarden Dollar Umsatz und beschäftigte etwa 20 600 Menschen (ABA Journal).

Der Hebel war eine Bilanzierungsregel. Im Januar 1992 erlaubte die Börsenaufsicht SEC Enrons Gashandel, Verträge zum Marktwert zu bilanzieren, Mark-to-Market (Cato Institute). Wer einen Vertrag über zehn Jahre abschließt, bucht den heutigen Wert aller erwarteten Gewinne sofort. Bei einem Gut mit täglichem Börsenpreis ist das vernünftig. Enron übertrug das Verfahren später auf fast alle Geschäfte, auch auf solche, für die es keinen Markt gab. Dort lieferte nicht der Markt den Wert, sondern ein Modell der Firma. In der Finanzwelt heißt das Mark-to-Model.

Das bekannteste Beispiel ist ein Vertrag mit Blockbuster über Filme auf Abruf, geschlossen im Sommer 2000. Der Dienst kam über Tests in wenigen Städten nicht hinaus, im März 2001 stieg Blockbuster aus. Enron hatte bis dahin 111 Millionen Dollar Gewinn aus dem Geschäft verbucht, 53 Millionen im Jahr 2000 und 58 Millionen im ersten Quartal 2001. Laut Klage der SEC lief das über ein Gemeinschaftsunternehmen namens Braveheart, dem die wirtschaftliche Substanz fehlte (SEC).

Hier steckt der Mechanismus, um den es in diesem Text geht. Wer den Gewinn eines langen Vertrags im ersten Quartal bucht, hat im nächsten Quartal aus diesem Vertrag nichts mehr. Um weiter zu wachsen, braucht er einen neuen Vertrag, und zwar einen größeren. Enron musste jedes Quartal einen größeren Abschluss finden als im Quartal davor. Nicht aus Bosheit. Aus Buchhaltung.

Als die Abschlüsse nicht mehr reichten, kamen die Zweckgesellschaften. Die wichtigsten hießen Raptors. Mit ihnen sicherte Enron Beteiligungen ab, deren Wert schwankte. Ausgestattet waren die Raptors aber im Kern mit Enron-Aktien, so steht es im Untersuchungsbericht des Verwaltungsrats, dem Powers Report. Solange die Aktie stieg, hielt die Absicherung. Fiel sie, fiel die Absicherung mit, genau in dem Moment, für den man sie abgeschlossen hatte. Enron sei dem Verlustrisiko nie entkommen, schreibt der Bericht. Die Geschäfte ließen die Gewinne vom dritten Quartal 2000 bis zum dritten Quartal 2001 um fast eine Milliarde Dollar höher aussehen, als sie hätten sein dürfen.

Am 16. Oktober 2001 meldete Enron für das dritte Quartal einen Verlust von 618 Millionen Dollar (Enron). Das Eigenkapital musste um 1,2 Milliarden Dollar sinken, auch das steht im Powers Report. Sieben Wochen später, am 2. Dezember, folgte der Insolvenzantrag. Die Aktie, einst rund 90 Dollar wert, stand bei 26 Cent (ABA Journal). Tausende Beschäftigte verloren mit dem Job ihre Ersparnisse, weil sie in Enron-Aktien steckten.

Die Abrechnung dauerte Jahre. Arthur Andersen, Enrons Wirtschaftsprüfer, wurde 2002 wegen Behinderung der Justiz verurteilt und musste schließen. Der Supreme Court hob das Urteil 2005 auf, weil die Geschworenen falsch belehrt worden waren (Supreme Court). Da gab es die Firma praktisch nicht mehr. Jeff Skilling, bis August 2001 Vorstandschef, wurde 2006 zu gut 24 Jahren Haft verurteilt, 2013 neu zu 14 Jahren (US-Justizministerium). Ken Lay starb vor der Verkündung seines Strafmaßes.

Der Betrug war die Folge, nicht die Ursache. Die Ursache war ein Geschäft, das jedes Quartal mehr Zukunft verbrauchte, als es erzeugte.

Das abtrainierte Nein

Dazu kam eine Kultur, die Widerspruch teuer machte. Enron sortierte seine Leute zweimal im Jahr gegeneinander, wer unten landete, musste gehen. Intern hieß das „rank and yank“, so beschreiben es Bethany McLean und Peter Elkind in ihrem Buch „The Smartest Guys in the Room“. In so einem System steigt das eigene Risiko mit dem Erfolg der anderen. Bewertet wurde der gebuchte Gewinn. Und den bestimmte das eigene Modell.

Die Warnungen kamen trotzdem, nur von außen oder von unten. Im März 2001 fragte McLean im Magazin Fortune, wie Enron eigentlich sein Geld verdiene. Im April verlangte ein Fondsmanager in der Telefonkonferenz zu den Quartalszahlen eine Bilanz. Skilling beschimpfte ihn vor allen Zuhörern (Fox News). Im August schrieb die Managerin Sherron Watkins an Ken Lay, sie sei „incredibly nervous“, dass Enron „in a wave of accounting scandals“ implodieren werde (US-Repräsentantenhaus).

Keine dieser Stimmen kam rechtzeitig an. Nicht, weil sie schlecht argumentierten. Sondern weil sich die Firma die Stellen abgewöhnt hatte, an denen ein Nein ankommen konnte.

Geld, das im Kreis läuft

Jetzt zur KI. Der erste Mechanismus ist die Absicherung, deren Wert an dem hängt, was sie absichern soll. In der KI-Branche heißt die Entsprechung zirkuläre Finanzierung. Die Bank für Internationalen Zahlungsausgleich beschreibt sie in ihrem Jahresbericht vom Juni 2026 so: Chiphersteller und Cloud-Konzerne beteiligen sich an KI-Laboren oder neuen Cloud-Anbietern, die sich im Gegenzug verpflichten, über Jahre Chips oder Rechenzeit zu kaufen (BIZ). Die Bedingungen seien „poorly disclosed“, es bestehe das Risiko, dass „the same asset“ mehrfach verpfändet werde.

Am deutlichsten zeigt das Nvidia. Anfang 2026 stieg der Konzern mit 30 Milliarden Dollar bei OpenAI ein, einem seiner größten Kunden. Die 100 Milliarden aus einer Absichtserklärung vom September 2025 seien „probably not in the cards“, sagte Konzernchef Jensen Huang im März (Bloomberg). In Anthropic investiert Nvidia bis zu 10 Milliarden Dollar, Microsoft bis zu 5 Milliarden. Anthropic verpflichtete sich im selben Zug, für 30 Milliarden Dollar Rechenleistung bei Microsofts Cloud Azure zu kaufen, auf Nvidia-Systemen (Microsoft).

Wie schnell das wächst, steht in Nvidias Quartalsberichten. Der Buchwert der Beteiligungen an nicht börsennotierten Firmen lag Ende Juli 2025 bei 3,8 Milliarden Dollar, Ende Oktober 2025 bei 8,2 Milliarden (Nvidia). Ende Juli 2026 waren es 47,9 Milliarden (Nvidia). Das ist das 12,6-Fache in zwölf Monaten. Dazu kommen Aktien börsennotierter Firmen für 42,8 Milliarden Dollar und Zusagen über weitere 25 Milliarden, laut Bericht an KI-Modellentwickler, Infrastrukturfinanzierer und andere private Firmen. Wer genau dahintersteht, schlüsselt Nvidia nicht auf.

Das Geld kommt auch auf anderen Wegen zurück. Nvidia hat sich verpflichtet, für 36 Milliarden Dollar Rechenzeit bei Cloud-Anbietern zu kaufen, die zugleich seine Chips kaufen. Die Anbieter dürfen diese Kapazität weiterverkaufen, Nvidias Verpflichtung sinkt dann. Im August 2026 übernahm Nvidia außerdem Garantien von bis zu 105 Milliarden Dollar für Pacht- und Stromzahlungen eines Rechenzentrums in Ohio, das ein mit OpenAI verbundenes Unternehmen nutzen soll. Fällig werden sie nur, wenn der Mieter ausfällt. Beides steht im selben Quartalsbericht.

Am klarsten ist die Konstruktion bei AMD. Im Oktober 2025 vereinbarten AMD und OpenAI den Aufbau von 6 Gigawatt Rechenleistung mit AMD-Chips. Dafür bekam OpenAI einen Optionsschein auf bis zu 160 Millionen AMD-Aktien (AMD), zu einem Cent je Aktie. Die Tranchen werden frei, wenn OpenAI Chips abnimmt und die AMD-Aktie bestimmte Kursziele erreicht. Die erste Ausbaustufe soll in der zweiten Hälfte 2026 beginnen. Ob die erste Tranche schon frei ist, geht aus den bisherigen Berichten nicht hervor. Im Februar 2026 bekam Meta einen gleich gebauten Optionsschein, ebenfalls über bis zu 160 Millionen Aktien zu einem Cent. Die letzte Tranche verlangt einen AMD-Kurs von 600 Dollar (AMD).

Man muss das langsam lesen. AMD bezahlt Kunden mit eigenen Aktien dafür, dass sie AMD-Chips kaufen. Der Wert dieser Bezahlung hängt daran, dass die AMD-Aktie steigt. Und sie steigt, weil Kunden AMD-Chips kaufen. Das ist kein Betrug, es steht in der Pflichtmitteilung an die Börsenaufsicht. Es ist nur reflexiv: Die Sicherheit besteht aus dem, was sie absichern soll. Bei Anthropic ging AMD im Juli 2026 den umgekehrten Weg. Es sagte eine Beteiligung von bis zu 5 Milliarden Dollar zu, Anthropic will bis zu 2 Gigawatt AMD-Chips einsetzen (AMD).

Wer bezahlt hier wen? Die ehrliche Antwort lautet: alle einander. Solange die Nachfrage der Endkunden wächst, macht so ein Kreislauf Investitionen schneller möglich. Stockt sie, geraten Verkäufer, Investor und Kunde gleichzeitig unter Druck.

Und außerhalb der Bilanz?

Enrons Zweckgesellschaften hielten Risiken aus der Konzernbilanz heraus. Auch dafür gibt es heute eine legale, offengelegte Entsprechung. Meta baut sein größtes Rechenzentrum, Hyperion in Louisiana, in einem Gemeinschaftsunternehmen, das zu 80 Prozent Fonds von Blue Owl gehört, bei rund 27 Milliarden Dollar Baukosten (Data Center Frontier). Meta mietet die Anlage und garantiert einen Restwert. Ende September 2026 bezifferte Meta solche Restwertgarantien für seine Rechenzentrums-Gemeinschaftsunternehmen auf bis zu 41,5 Milliarden Dollar, das gesamte mögliche Risiko auf 68,4 Milliarden (Meta). Eine Verbindlichkeit ist dafür nicht gebucht, weil Zahlungen „not probable“ seien.

Das ist nicht Enron. Meta weist alles aus, die Prüfer haben es gesehen. Aber es ist dieselbe Frage, die 2001 zu spät gestellt wurde: Welche Verpflichtung steht nicht in der Bilanz, sondern im Anhang?

Zukunft, heute gezählt

Der zweite Mechanismus ist die gebuchte Zukunft. Dafür gibt es heute ein sauber geregeltes Instrument mit einem nüchternen Namen: Remaining Performance Obligations, kurz RPO. Gemeint ist der vertraglich vereinbarte Umsatz, der noch nicht erbracht ist.

Der Unterschied zu Enron ist wichtig. Enron buchte erwartete Gewinne als Gewinn. RPO ist weder Gewinn noch Umsatz, sondern eine Angabe im Anhang. Die Parallele liegt woanders: Die Börse behandelt Aufträge, als wären sie schon Geld.

Oracle meldete Ende August 2026 einen Auftragsbestand von 664 Milliarden Dollar (Oracle). Im Geschäftsjahr bis Mai 2026 hatte der Konzern 67,4 Milliarden Dollar umgesetzt (Verdict). Der Bestand ist also fast zehnmal so groß wie ein Jahresumsatz. Laut Quartalsbericht werden davon in den nächsten zwölf Monaten etwa 13 Prozent zu Umsatz, in den zwei Jahren danach 37 Prozent, in den Jahren drei bis fünf 34 Prozent, der Rest später (Oracle).

Ein großer Teil hängt an einem Kunden. Laut Wall Street Journal hat OpenAI bei Oracle Rechenleistung für rund 300 Milliarden Dollar über etwa fünf Jahre bestellt (heise). Bei Microsoft verpflichtete sich OpenAI im Oktober 2025, zusätzlich Azure-Dienste für 250 Milliarden Dollar zu kaufen (Microsoft). Ende 2025 stammten nach Angaben von Microsoft rund 45 Prozent seines kommerziellen Auftragsbestands von 625 Milliarden Dollar von OpenAI (The Register). Bis Ende Juni 2026 wuchs der Bestand auf 678 Milliarden (Microsoft).

Dem stehen die Zahlen von OpenAI gegenüber. Im März 2026 sammelte das Unternehmen 122 Milliarden Dollar ein und meldete einen Umsatz von rund 2 Milliarden Dollar im Monat (Yahoo Finance). Für 2026 bis 2030 plant es nach einem Bericht der Financial Times rund 856 Milliarden Dollar für Rechenleistung und Infrastruktur ein und erwartet, in dieser Zeit 278 Milliarden Dollar mehr auszugeben, als es einnimmt (Bloomberg). Die Zahl für Rechenleistung hat sich in einem Jahr mehrfach verschoben. Sam Altman hatte 2025 Zusagen über 1,4 Billionen Dollar genannt, für einen längeren Zeitraum. Im Februar 2026 nannte OpenAI Investoren rund 600 Milliarden bis 2030 (Reuters), im Juli berichtete das Wall Street Journal von rund 750 Milliarden (Quartz).

Im April 2026 meldete das Wall Street Journal, OpenAIs Finanzchefin Sarah Friar habe intern bezweifelt, dass das Unternehmen künftige Rechenverträge bezahlen könne, falls der Umsatz nicht schnell genug wachse. Oracle verlor am Morgen danach 3,4 Prozent, SoftBank in Tokio fast 10 Prozent (Reuters). Eine Stellungnahme von OpenAI enthielt der Reuters-Bericht nicht.

Oracle selbst finanziert den Aufbau mit Schulden und neuen Aktien. Im Geschäftsjahr 2026 lag der freie Cashflow bei minus 23,7 Milliarden Dollar. Im ersten Quartal des neuen Geschäftsjahrs verkaufte Oracle Aktien für 20 Milliarden Dollar, der freie Cashflow lag bei minus 5 Milliarden. Einen Teil des Risikos tragen inzwischen die Kunden: Bei großen Verträgen haben sie Grafikprozessoren vorab bezahlt oder selbst gekauft und geliefert, zusammen für 75 Milliarden Dollar.

Enron brauchte jedes Quartal einen größeren Abschluss. Die KI-Branche braucht jedes Quartal einen größeren Auftragsbestand. Der Unterschied: Bei Oracle wird jeder Dollar erst Umsatz, wenn die Leistung erbracht ist. Ob die Kunden dann zahlen können, steht in keinem Anhang.

Wie lange lebt ein Chip?

Der dritte Mechanismus ist der unscheinbarste. Ein Server wird über seine angenommene Lebensdauer abgeschrieben. Je länger sie ist, desto kleiner die jährliche Abschreibung und desto größer der Gewinn. Es ist die einfachste Stellschraube einer Bilanz, und sie ist legal, solange die Annahme begründet ist.

Microsoft verlängerte die Nutzungsdauer seiner Server und Netzwerktechnik im Juli 2022 von vier auf sechs Jahre. Das brachte im ersten Geschäftsjahr rund 3,7 Milliarden Dollar mehr Betriebsgewinn (Microsoft). Alphabet ging Anfang 2023 bei Servern ebenfalls von vier auf sechs Jahre und schrieb dadurch im ersten Jahr 3,9 Milliarden Dollar weniger ab (Alphabet). Meta streckte die Lebensdauer der meisten Server und Netzwerkgeräte zum Januar 2025 auf 5,5 Jahre, vorher waren es vier bis fünf (Meta). Oracle rechnet bei Servern und Netzwerktechnik mit sechs Jahren.

Amazon ging den anderen Weg. Zum Januar 2024 hatte es die Lebensdauer seiner Server von fünf auf sechs Jahre verlängert. Zum Januar 2025 verkürzte es sie für einen Teil wieder auf fünf Jahre, wegen eines „increased pace of technology development, particularly in the area of artificial intelligence and machine learning“ (Amazon). Das kostete nach eigener Schätzung 2025 rund 0,7 Milliarden Dollar Betriebsgewinn.

Vier Konzerne kaufen ähnliche Chips von denselben Herstellern für ähnliche Zwecke. Drei sagen, die Geräte halten länger als gedacht. Einer sagt, sie halten kürzer. Wer recht hat, weiß heute niemand, und genau das ist der Punkt. Die Lebensdauer ist eine Schätzung des Managements. Geprüft wird, ob sie begründet ist, nicht, ob sie stimmt.

Michael Burry rechnet vor, die großen Anbieter setzten von 2026 bis 2028 zusammen rund 176 Milliarden Dollar zu wenig Abschreibungen an (CNBC). Das ist seine Schätzung, CNBC konnte sie nicht bestätigen, man sollte sie mit Vorsicht lesen. Die Uneinigkeit der Konzerne aber steht in ihren eigenen Berichten. Und die Richtung hält: Microsoft verlängert ab dem Geschäftsjahr 2027 auch die angenommene Lebensdauer seiner Rechenzentren und Bürogebäude, von 15 auf 25 Jahre (CFO Dive).

Die BIZ schätzt, dass die fünf größten Cloud-Konzerne 2025 und 2026 zusammen mehr als eine Billion Dollar in KI-Anlagen investieren. Bei solchen Summen verschiebt jedes Jahr Lebensdauer mehr oder weniger Gewinne in Milliardenhöhe.

Eine Zahl, die zu gut passte

Bleibt der vierte Mechanismus, die Kultur. Er lässt sich am schlechtesten messen, und ich bin dabei selbst nicht unschuldig.

Im Juli 2025 veröffentlichte die Forschungsorganisation METR eine randomisierte Studie mit 16 erfahrenen Open-Source-Entwicklern, die an ihren eigenen Projekten arbeiteten. Mit KI-Werkzeugen brauchten sie für ihre Aufgaben 19 Prozent länger. Hinterher glaubten dieselben Entwickler, sie seien um 20 Prozent schneller gewesen (METR).

Die Zahl wurde zum Lieblingsargument der Skeptiker. Ich hatte sie in einer ersten Fassung dieses Textes stehen, als aktuellen Befund. Dann las ich nach. Im Februar 2026 schrieb METR, die Nachfolgestudie liefere nur noch ein „unreliable signal“ (METR). 30 bis 50 Prozent der Entwickler gaben an, Aufgaben zurückzuhalten, die sie ohne KI nicht erledigen wollten. Die Vergütung war von 150 auf 50 Dollar die Stunde gesunken. Die neuen Schätzungen deuten eher auf eine Beschleunigung, mit großer Unsicherheit. METR hält es für wahrscheinlich, dass Entwickler heute stärker von KI profitieren als Anfang 2025.

Zurückgezogen hat METR die Studie von 2025 nicht. Aber sie beschreibt einen Stand, der vorbei ist. Ich hätte eine Zahl gebucht, die zu meiner These passte, ohne sie auf Aktualität zu prüfen. In einem Text, der Enron vorwirft, Zahlen gebucht zu haben, die zur These passten.

Was von der Studie bleibt, ist nicht die Prozentzahl. Es ist die Lücke zwischen gemessen und gefühlt. Die Entwickler lagen bei ihrer eigenen Geschwindigkeit weit daneben, und zwar in die Richtung, die ihnen gefiel.

In den Konzernen sieht es ähnlich aus. Goldman Sachs zählte im März 2026 nach: 70 Prozent der Vorstände im Börsenindex S&P 500 sprachen in ihren Quartalskonferenzen über KI, 54 Prozent als Frage der Produktivität. 10 Prozent bezifferten den Effekt für einen konkreten Anwendungsfall. 1 Prozent bezifferte, was KI am Gewinn ausmacht (Fortune). Für die Gesamtwirtschaft finde man weiter keinen „meaningful relationship between productivity and AI adoption“, schreibt der Goldman-Ökonom Ronnie Walker.

Siebzig Prozent reden. Einer von hundert rechnet. Der Rest ist Mark-to-Model im Kopf.

Was anders ist

Fair muss man an dieser Stelle sein, sonst ist der Vergleich nichts wert.

Enron verkaufte Geschäfte, die es so nicht gab. Nvidia verkauft Chips, die rechnen. Im Quartal bis Ende Juli 2026 setzte der Konzern 96,2 Milliarden Dollar um, bei einer Bruttomarge von rund 75 Prozent (Nvidia). Oracle schreibt, die Nachfrage nach KI-Rechenleistung wachse schneller als das Angebot. Anthropic kam Ende Juli 2026 nach Berichten auf eine hochgerechnete Jahresumsatzrate von 65 Milliarden Dollar (Axios). Das sind Rechnungen, die bezahlt werden, keine Modelle.

Enron versteckte seine Konstruktionen. Die Beteiligungen, Optionsscheine, Garantien und Auftragsbestände von heute stehen in Pflichtmitteilungen und Quartalsberichten, die jeder nachlesen kann. Genau so ist dieser Text entstanden. Bilanzbetrug ist bei keinem der genannten Unternehmen belegt, und niemand wird hier beschuldigt.

Die Gefahr ist eine andere. Enron war eine Firma, die von innen faulte. Die KI-Branche ist ein Netz, in dem viele gesunde Firmen aneinander hängen. Ein Ausfall wäre kein Bilanzskandal, sondern eine Kettenreaktion: weniger Nachfrage, fallende Kurse, wertlosere Optionsscheine und Beteiligungen, Kunden, die ihre Verträge nicht mehr bezahlen können. Burrys Cisco-Vergleich meint genau das. Cisco hatte ein echtes Produkt und echte Kunden. Die Aktie fiel trotzdem, weil sie eine Zukunft eingepreist hatte, die später kam als gedacht.

Wer noch Nein sagen kann

Enron fehlte es nicht an Kontrollen. Der Verwaltungsrat genehmigte, dass Finanzchef Andrew Fastow zugleich die Partnerschaften führte, mit denen Enron Geschäfte machte. Fastow verdiente daran laut Powers Report mindestens 30 Millionen Dollar. Der Prüfer Andersen rechnete allein für die Beratung zu diesen Geschäften 5,7 Millionen Dollar ab und winkte sie durch. Die Kontrollen waren da. Sie sagten nur nicht mehr Nein.

Die Frage an die KI-Branche ist deshalb nicht, ob jemand betrügt. Sie lautet: Wo sitzt heute das Nein? Beim Prüfer, der eine Lebensdauer abnickt, weil sie begründet ist? Beim Analysten, dessen Bank am nächsten Börsengang verdient? Bei der Finanzchefin, deren Zweifel in der Zeitung landen statt in der Bilanz?

Der Wert einer Organisation zeigt sich nicht an ihrer besten Idee. Er zeigt sich daran, ob jemand darin noch Nein sagen kann, ohne dafür zu bezahlen.

Quellen und Methode

Alle Unternehmenszahlen stammen aus Pflichtberichten an die SEC (10-K, 10-Q, 8-K) oder aus Ergebnismitteilungen, Stand 26. Oktober 2026. Alphabet, Amazon und Microsoft legen ihre Zahlen zum Quartal bis September erst Ende Oktober vor, sie sind nicht berücksichtigt. Metas Quartalsbericht vom 22. Oktober 2026 ist berücksichtigt.

Nvidia: Beteiligungen an nicht börsennotierten Firmen laut Fortschreibungstabelle im Anhang „Investments in non-affiliated entities“: 3 799 Millionen Dollar am 27. Juli 2025, 8 187 Millionen am 26. Oktober 2025, 22 251 Millionen am 25. Januar 2026, 42 336 Millionen am 26. April 2026, 47 898 Millionen am 26. Juli 2026. Das 12,6-Fache ist 47 898 geteilt durch 3 799. Der Bilanzposten „Non-marketable securities“ liegt mit 51 157 Millionen höher, weil er auch nach der Equity-Methode bewertete Beteiligungen enthält. Börsennotierte Beteiligungen: 42 783 Millionen. Zusagen für weitere Beteiligungen: 25 Milliarden. Rechenzeit-Zusagen an Cloud-Anbieter („AI cloud agreements“): 36 Milliarden. Garantien für das Rechenzentrum in Ohio: bis zu 105 Milliarden, abgeschlossen im August 2026, laut Bericht für ein mit OpenAI verbundenes Unternehmen. Bruttomarge: eigene Rechnung, 72 142 durch 96 221 Millionen Dollar Umsatz.

Oracle: Auftragsbestand 664 Milliarden Dollar und die Anteile 13, 37 und 34 Prozent aus dem 10-Q zum 31. August 2026, dort als „approximately“ angegeben. Die Dollarbeträge der Abschnitte in der Grafik sind eigene Rechnung (Anteil mal 664, gerundet), ebenso das Verhältnis zum Jahresumsatz (664 durch 67,4). Jahresumsatz, freier Cashflow und die 75 Milliarden für vorab bezahlte oder gelieferte Hardware aus der Ergebnismitteilung zum Geschäftsjahr 2026, wiedergegeben von Verdict. Aktienverkauf über 20 Milliarden, freier Cashflow minus 5 Milliarden und die Prognose von mindestens 90 Milliarden Dollar Umsatz für das Geschäftsjahr 2027 aus der Ergebnismitteilung vom 10. September 2026. Den Vertrag mit OpenAI über rund 300 Milliarden Dollar haben weder Oracle noch OpenAI beziffert, die Zahl stammt aus dem Wall Street Journal.

OpenAI: Finanzierungsrunde und Monatsumsatz nach Unternehmensangaben, wiedergegeben in der Presse. Planzahlen bis 2030 nach Berichten der Financial Times (über Bloomberg), des Wall Street Journal (über Quartz) und von Reuters. Sie stammen aus internen Unterlagen und sind von OpenAI nicht bestätigt. Sie messen teils unterschiedliche Zeiträume und Abgrenzungen, deshalb stehen sie nebeneinander und werden nicht verrechnet.

AMD: Optionsscheine für OpenAI (8-K vom 6. Oktober 2025) und Meta (8-K vom 23. Februar 2026), Beteiligungszusage an Anthropic (Mitteilung vom 22. Juli 2026). Microsoft: Zusage von OpenAI über 250 Milliarden Dollar aus dem 10-Q zum 30. September 2025, Anteil von OpenAI am Auftragsbestand aus der Telefonkonferenz zum Quartal bis Dezember 2025, berichtet von The Register; einen neueren Anteil hat Microsoft nicht genannt. Meta: Restwertgarantien und maximales Risiko aus dem 10-Q zum 30. September 2026; Beteiligungsverhältnis und Baukosten von Hyperion aus der Mitteilung vom Oktober 2025, wiedergegeben von Data Center Frontier.

Nutzungsdauern: Microsoft 10-K Geschäftsjahr 2023, Alphabet Ergebnismitteilung zum vierten Quartal 2023, Meta 10-K 2025, Amazon 10-K 2024, Oracle 10-Q zum 31. August 2026. Die Grafik zeigt für Meta den Mittelpunkt der früheren Spanne von vier bis fünf Jahren. Die 176 Milliarden Dollar sind eine Schätzung von Michael Burry, veröffentlicht auf X und berichtet von CNBC, nicht geprüft.

Enron: Untersuchungsbericht des Sonderausschusses des Verwaltungsrats (Powers Report, 1. Februar 2002, als 8-K bei der SEC hinterlegt) für die Raptors, die fast eine Milliarde Dollar zu hoch ausgewiesenen Gewinne, die 1,2 Milliarden Dollar Eigenkapital, die mindestens 30 Millionen Dollar für Fastow und die 5,7 Millionen Dollar Honorar für Andersen. Blockbuster und Braveheart nach der Klage der SEC von 2003, dort mit 111 Millionen Dollar beziffert; die Tests in wenigen Städten nach McLean und Elkind. Genehmigung von Mark-to-Market nach dem Cato Institute, das sich auf den Brief der SEC vom 30. Januar 1992 stützt. „Rank and yank“ und die Telefonkonferenz vom 17. April 2001 nach McLean und Elkind sowie zeitgenössischen Berichten. Bethany McLean, Peter Elkind: „The Smartest Guys in the Room. The Amazing Rise and Scandalous Fall of Enron“, Portfolio 2003.

Übrige Quellen: BIZ-Jahreswirtschaftsbericht vom Juni 2026, Kapitel I. METR, Studien vom Juli 2025 und Februar 2026. Goldman Sachs Research, März 2026, nach Fortune. Anthropic-Umsatzrate nach Bloomberg und Axios; eine Umsatzrate rechnet einen kurzen Zeitraum aufs Jahr hoch und ist kein erzielter Jahresumsatz.

Text und Recherche: Jonas Höttler. Stand Oktober 2026. Das Titelbild und die Kapitelbilder sind Konzeptbilder, KI-generiert mit Bria.