LONDON (IT BOLTWISE) – Bernstein stuft zwei Bitcoin-Mining-Unternehmen erstmals mit „Outperform“ ein und ordnet sie als neue Schlüsselschicht im KI-Infrastrukturmarkt ein. Der Kern der These: Miner sichern große, sofort nutzbare Stromkapazitäten über langfristige Verträge und verkürzen damit die „Time to Compute“. Für die abgedeckten Firmen prognostiziert die Bank ein starkes Wachstum der KI-Umsätze von mehreren Milliarden bis zum Jahr 2030. Damit rückt eine jahrzehntelang stromgetriebene Branche in den Mittelpunkt des KI-Booms.
Während viele KI-Initiativen weiterhin auf Modellgröße, Beschleuniger und Softwarestacks fokussieren, verschiebt sich der Engpass zunehmend in die reale Welt der Stromversorgung. Eine aktuelle Analystenstudie betrachtet Bitcoin-Miner deshalb nicht mehr nur als Krypto-Wettbewerber, sondern als potenzielle „Power Landlords“, also als Betreiber von Rechenzentrums-nahen Energieeinheiten, die anderen Unternehmen Kapazitäten bereitstellen können. Der Gedanke ist dabei nicht neu—schon bei früheren Wellen der Rechenzentrumsnachfrage spielte Strom eine zentrale Rolle—doch die Größenordnung und die Geschwindigkeit des KI-Hochlaufs machen die Verfügbarkeit belastbarer zu einem strategischen Faktor.
Bernstein startet die Coverage für TeraWulf und Cipher Digital und argumentiert, dass frühere, stark kryptozentrierte Betreiber eine besondere Passform für genau diesen Engpass besitzen. In den vergangenen zwei Jahren seien 17 Strom- und Infrastrukturdeals mit einem Volumen von über 110 Milliarden US-Dollar abgeschlossen worden, die zusammen rund 6 Gigawatt Leistung an KI-Hyperscaler und entsprechende Betreiber adressieren. Zu den genannten Abnehmern zählen große Cloud- und KI-naheste Unternehmen wie Google, Amazon, Microsoft, NVIDIA und CoreWeave. Die Studie bettet das in eine Marktrealität ein: Etwa 10% der in den USA im Bau befindlichen KI-Rechenzentrumsprojekte sollen diese Pipeline widerspiegeln.
Technisch betrachtet geht es dabei weniger um „neue“ KI-Algorithmen als um die Umsetzung einer Infrastrukturlogik: Rechenleistung ist nur so schnell verfügbar, wie sich Strom, Netzanschluss und Betriebskapazität verlässlich bereitstellen lassen. Miner, die über Jahre gelernt haben, Standorte mit geeigneten Strombedingungen zu entwickeln und unter wechselnden Rahmenbedingungen zu betreiben, können Strom und Infrastruktur in einen planbaren, vermietbaren Zuschnitt bringen. Bernstein verweist auf ein 30-Gigawatt-Stromportfolio sowie auf den Vorteil „warm powered shells“: Einrichtungen, in denen bereits Strom anliegt und folglich IT-Hardware zügiger „umziehen“ kann, statt erst monatelang neue Energie- und Infrastrukturabschnitte hochzuziehen.
Der Strom-zu-Rechenleistung-Ansatz wird in der Analyse über ein bestimmtes Geschäftsmodell konkretisiert: Colocation nach dem Prinzip langfristiger Take-or-Pay-Verträge. Für Investoren wirkt das vor allem deshalb attraktiv, weil es die Volatilität reduziert, die man aus dem klassischen Krypto-Mining kennt. Wenn ein Betreiber Kapazitäten mit Mindestabnahme absichert, kann das Projektfinanzierungsumfeld ebenfalls stabiler kalkulieren. Bernstein nennt dabei, dass der Projektfinanzierungsmarkt inzwischen etwa 75–85% der Baukosten dieser Einrichtungen abdeckt, und zwar zu Zinskonditionen, die deutlich unter den Renditen der zugrunde liegenden Verträge liegen sollen. Diese Finanzierungsarchitektur erinnert an etablierte Rechenzentrumsfinanzierungen, wird aber durch den KI-„Zeitdruck“ und die Energieausrichtung besonders beschleunigt.
Marktseitig ordnen die Analysten diese Entwicklung als breiteren Stimmungswechsel ein: Energieinfrastruktur wird zunehmend wie ein Teil der KI-Produktionskette behandelt. Traditionelle Colocation- und Rechenzentrumsanbieter wie Equinix haben bereits lange Erfahrung in der Standort- und Kapazitätsbereitstellung—doch der Vergleich wirkt hier in einer anderen Dimension, nämlich „Speed to Deployment“ und die Nähe zu bereits vorhandenen Energiequellen. Hinzu kommt der Blick auf Wettbewerber innerhalb des Energiesektors für KI-Lasten: Es konkurrieren nicht nur klassische Datacenter-Player, sondern auch Plattformen, die Energiekapazitäten zwischen Storage, Compute und Netzbetrieb bündeln. Dass Miner nun als „Power-Knoten“ interpretiert werden, entsteht daher aus Timing und Realitätsnähe: Wer Strom plant und betreibt, kann unter Umständen schneller skalieren als jene, die den Engpass erst neu aufbauen müssen.
Bernstein untermauert die These mit konkreten Umsatz- und Margenprognosen. Für die von der Bank abgedeckten Unternehmen erwartet die Analyse, dass die aggregierten KI-Umsätze von 1,2 Milliarden US-Dollar in diesem Jahr auf 10,7 Milliarden US-Dollar bis 2030 steigen. Für TeraWulf werden dabei 1,7 Milliarden US-Dollar KI-Umsatz im selben Horizont genannt; als treibender Faktor gilt eine Partnerschaft, die unter anderem mit Fluidstack und Google verknüpft wird. Gleichzeitig wird die Ergebnisqualität betont: EBITDA-Margen sollen sich laut Studie in Richtung etwa 84% bewegen. Cipher Digital hingegen wird mit einem KI-Umsatz von 1,2 Milliarden US-Dollar und noch höheren Margen von nahe 93% eingeordnet; außerdem heißt es, die Kundschaft bestehe überwiegend aus Hyperscalern.
Für die Branche ist dabei nicht nur die Höhe der Zahlen entscheidend, sondern die Signalwirkung für Enterprise-Software- und Infrastrukturteams. Denn wenn Strom und Betriebskapazitäten planbarer werden, sinkt der Koordinationsaufwand in KI-Programmen: Procurement-Zyklen, Kapazitätsplanung, Scheduling und Lastverteilung können enger an operative Roadmaps gekoppelt werden. Genau an dieser Stelle entsteht auch eine historische Kontinuität: Bereits seit den frühen Wellen des Cloud Computing und später beim Übergang von On-Prem zu Hybrid wurde Rechenzentrumskapazität häufig als „Commodity“ behandelt—doch KI macht sie wieder zu einem strategischen Asset. Die Studie deutet zudem darauf hin, dass die KI-Ökonomie nicht nur aus Chips, sondern aus „Energie + Zugang + Betriebsbereitschaft“ besteht.
Regulatorik und Datenschutz bleiben in diesem Kontext ein stiller, aber wichtiger Faktor. Sobald KI-Workloads über externe Infrastruktur laufen, verschieben sich Verantwortlichkeiten in Richtung Standortwahl, Netz- und Sicherheitsarchitektur sowie Datenzugriffskontrollen. Miner und Colocation-Betreiber müssen dabei nicht nur Energie bereitstellen, sondern auch die Voraussetzungen für sichere Umgebungen schaffen: Segmentierung, Auditierbarkeit, Kontrolle über Verwaltungszugriffe und robuste Betriebsprozesse. Für Unternehmen, die KI in Produktionsumgebungen ausrollen, wird das zu einer Pflichtaufgabe, weil Compliance-Anforderungen häufig an Datenflüsse, Aufbewahrung und Zugriff gekoppelt sind. Insofern ist die „Power Landlord“-These zwar zunächst wirtschaftlich, aber sie wirkt indirekt auch auf Sicherheits- und Governance-Modelle.
Der Blick auf die Börsenreaktion zeigt schließlich den typischen Spannungsbogen zwischen Marktpreisen und Erwartungsbildung: Sowohl TeraWulf als auch Cipher Digital notieren zum Zeitpunkt der Berichterstattung mit Tagesverlusten, haben aber im bisherigen Jahresverlauf 2026 teils kräftige Kursgewinne erzielt. Das unterstreicht, dass die Neubewertung bereits begonnen hat, aber noch nicht vollständig eingepreist wirkt. Für die nächsten Quartale dürfte besonders relevant sein, ob die vertraglich zugesicherten Kapazitäten und die „Time to Compute“-Vorteile auch im operativen Betrieb konsistent geliefert werden. Wenn sich das bestätigt, könnten Miner künftig nicht nur als Krypto-Spezialisten wahrgenommen werden, sondern als Infrastrukturpartner, der KI-Entwicklung planbarer macht und zugleich die Energiefrage in den Mittelpunkt moderner Rechenzentrumsstrategien rückt.
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