Blackstone, een van de grootste investeringsfirma’s ter wereld, plaatst zichzelf middenin de groei van kunstmatige intelligentie (AI). De firma steekt geld in alles rondom AI: van grote leningen aan datacenters tot investering in nieuwe chips en bijzondere cloud-aanbieders.

Wat doet Blackstone precies?

Blackstone heeft een speciaal centrum in San Francisco opgezet, Blackstone N1 (BXN1), dat zich richt op AI-investeringen. De groep wordt geleid door Jas Khaira, die van New York naar San Francisco verhuisde om dicht bij de ontwikkelingen te zitten.

Blackstone onderscheidt zich volgens Khaira door niet alleen aandelen te kopen, maar ook door grote leningen te verstrekken en flexibele financieringsvormen aan te bieden. Dat kan zowel schuld (leningen) als eigendom (aandelen) zijn. De omvang van Blackstone maakt dat mogelijk: het beheert ongeveer $1,3 biljoen aan vermogen.

Blackstone investeert op verschillende manieren, onder andere:

• Directe leningen aan datacenters en neoclouds (nieuwe cloudaanbieders die AI-rekenkracht verhuren).

• Investeringen in bedrijven die chips of speciale AI-hardware maken.

• Samenwerkingen met grote spelers zoals Google om speciale AI‑hardware commercieel te maken.

Een concreet voorbeeld is de betrokkenheid bij een neocloudproject rond Google’s aangepaste TPUs, waarbij Blackstone zich committeerde voor ongeveer $5 miljard. Ook steunde de firma chipstartup Etched en verstrekte het forse leningen aan het neocloud CoreWeave.

Hoe werkt die financiering en waarom is het anders dan vroeger?

Bij eerdere technologische golven, zoals mobiele apps of standaard cloudsoftware, konden bedrijven groeien met relatief weinig kapitaal. Bij AI is het anders: de rekenkracht die nodig is om grote modellen te trainen en te draaien kost enorm veel geld. Dat maakt de vraag naar leningen en investeringen veel groter.

Blackstone gelooft dat juist die behoefte aan kapitaal zijn rol belangrijk maakt. De firma zoekt bij leningen vaak naar twee zekerheden:

• Contracten met grote, betrouwbare klanten (zoals Microsoft of Meta). Deze contracten geven voorspelbare inkomsten.

• De waarde van de hardware zelf, bijvoorbeeld GPU’s (grafische processors) die veel rekenkracht leveren. Die apparatuur kan als onderpand dienen.

Bij CoreWeave vroeg het bedrijf in 2023 een grote lening terwijl de omzet nog relatief klein was. De lening kon door Blackstone worden goedgekeurd omdat CoreWeave zowel veel GPU’s als contracten met grote klanten had.

Waarom maken beleggers en marktpartijen zich zorgen?

Sommige van deze datacenter- en neocloudbedrijven hebben inmiddels grote schulden opgebouwd. Voorbeelden uit de markt laten zien dat zulke schulden snel kunnen oplopen. Critici zeggen dat het onderpand — vaak alleen GPU’s — op een gegeven moment niet genoeg kan zijn om die schulden te dekken als de vraag terugvalt.

Bijdragen aan de onrust zijn onder andere:

• Een stijging van de rente, waardoor lenen duurder wordt.

• Hogere kredietopslagen, dus financiers vragen extra vergoeding bovenop de basisrente.

• Grote aantallen nieuwe leningen tegelijk, waardoor de markt gespannen raakt.

Als gevolg daalden aandelen van sommige neoclouds en trok een aanbieder zijn beursgang terug omdat de markt niet bereid was tot de gevraagde waardering.

Hoe beoordeelt Blackstone de risico’s?

Khaira zegt dat de huidige situatie niet te vergelijken is met de bankencrisis van 2008. Zijn belangrijkste argumenten:

• Veel datacenters worden gebouwd voor de grootste techbedrijven, die kredietwaardig zijn en ruime middelen hebben.

• Financiering kijkt naar de kwaliteit van de klanten van een neocloud. Als die klanten groot en betrouwbaar zijn, wordt het risico anders ingeschat.

Toch erkent Khaira dat de markt onrustig is: hogere rente en bredere kredietopslagen maken lenen duurder, ook voor techreuzen. Dat drukt op waarderingen en kan beursplannen in de war sturen.

Adoptie van AI en het rendement op investeringen

Naast financiering helpt Blackstone bedrijven ook met implementatie van AI. Samen met andere partijen richtte het een joint venture op die engineers naar bedrijven stuurt om AI te helpen gebruiken. Die dienst start bij Blackstone’s eigen portefeuille met honderden bedrijven.

Khaira zegt dat er zeker rendement (ROI) te behalen is met AI, maar dat dat niet gelijkmatig verloopt. Technologie-implementatie kan volgens hem in golven lopen: periodes van snelle aanschaf van rekenkracht gevolgd door periodes waarin bedrijven pas later de waarde realiseren.

Conclusie

Blackstone speelt een grote rol in de bouw van AI-infrastructuur door forse leningen en investeringen te doen. De schaal van de benodigde rekenkracht verklaart waarom zulke grote bedragen nodig zijn. Marktpartijen maken zich zorgen over snel oplopende schulden en hogere rentes, maar Blackstone meent dat de situatie niet vergelijkbaar is met een systeemcrisis omdat veel financiering uiteindelijk gesteund wordt door grote, kredietwaardige klanten. Tegelijk blijft de vraag naar rekenkracht groot, en dat drijft zowel investeringen als discussies over risico en waardering.