LONDON (IT BOLTWISE) – Elon Musk sagt, dass die KI-Einnahmen von SpaceX schon im September die übrigen Geschäftssparten überholen sollen. In einem 30-minütigen All-Hands-Video nennt er außerdem ein Ziel von 10 Gigawatt KI-Rechenleistung bis zum Ende des nächsten Jahres. Für die Datensatz- und Trainingspläne wird es konkret, denn die Grok-KI soll auf interne SpaceX-Informationen und damit auch auf Inhalte der Mitarbeitenden trainiert werden. Gleichzeitig bleibt die größte Hürde absehbar: der Zugang zu ausreichend elektrischer Leistung für neue Rechenzentren.
SpaceX wird in den nächsten Monaten nicht nur als Raketen- und Satellitenanbieter wahrgenommen, sondern zunehmend als KI-Compute-Anbieter. Elon Musk stellte in einem rund 30-minütigen All-Hands-Video, das auf X veröffentlicht wurde, die Erlöslogik deutlich um: „Probably our AI revenue – not probably, definitely – our AI revenue will exceed all other SpaceX revenue probably in September, like next month.“ Damit setzt Musk einen zeitlichen Marker, der für Investoren besonders relevant ist, weil KI-Umsätze in der Regel an Auslastung, Vertragssicherheit und Lieferfähigkeit des Rechenzentrums gekoppelt sind.
Technisch und strategisch ist der Kern der Aussage weniger „KI als Idee“, sondern KI als operative Produktionsstätte: Musk bezeichnete Künstliche Intelligenz als einen extrem wichtigen Bestandteil der zukünftigen Entwicklung von SpaceX und nannte ein Kapazitätsziel von 10 Gigawatt (GW) KI-Rechenleistung bis zum Ende des nächsten Jahres. Er ordnete diese Kapazität zudem in eine grobe Wirtschaftlichkeitsrechnung ein und bezifferte den Wert pro Watt auf etwa 30 bis 50 US-Dollar, was nach seiner Rechnung zu jährlichen KI-Erlösen von 300 bis 500 Milliarden US-Dollar bis 2028 führen könne. Entscheidend ist: Selbst wenn man solche Bandbreiten als interne Planannahmen liest, verlagert sich das operative Gewicht von der Start-Rhythmik hin zur Skalierung von Rechenleistung.
Die Gegenwart zeigt dabei schon, dass KI-Workloads bei SpaceX messbar Gewicht bekommen. Laut den ausgewiesenen Zahlen für das zweite Quartal lag der Gesamtumsatz bei 7,81 Milliarden US-Dollar, ein Plus von 92% gegenüber dem Vorjahr. Der KI-Bereich steuerte dabei rund 2,56 Milliarden US-Dollar bei, während Connectivity (Starlink) und Space (Raketen) zusammen auf 5,25 Milliarden US-Dollar kamen. Aus Sicht der Unternehmenssteuerung bedeutet das: Die KI-Sparte wächst zwar, muss sich aber in den nächsten Quartalen weiter dynamisch entwickeln, damit sie die übrigen Segmente nicht nur überholt, sondern auch in der Summe der Umsatzbeiträge dauerhaft dominieren kann.
Marktseitig stützt Musk seine Skalierungsstory mit konkreten Compute-Decks. Im Umfeld der zuletzt neuen Verträge nennt der Text, dass SpaceX „neue compute contracts“ erhalten habe – unter anderem mit Anthropic und der Google-Organisation. Gleichzeitig liefert die Finanzsicht eine zusätzliche Plausibilisierung: Goldman Sachs habe für das Jahr 2026 rund 15,6 Milliarden US-Dollar KI-Umsatz modelliert, nachdem SpaceX zwei umfangreiche Rechenleistungsdeals unterzeichnet hatte. Für Entscheider in der KI-Entwicklung ist das ein Hinweis auf den Engpasscharakter von Compute: Nicht nur die Modellqualität, auch die Verfügbarkeit von Recheninfrastruktur entscheidet darüber, welche Trainings- und Inferenzpläne sich zeitnah umsetzen lassen.
Parallel dazu wirft der Trainingsansatz für Grok eine zweite, nicht-technische Dimension auf: Datenzugang und Trainingsmix. Musk erklärte, dass Grok auf „die gesamte interne Informationsbasis“ trainiert werden soll, einschließlich der Arbeit der Mitarbeitenden, und formulierte das gegenüber dem Personal so: „So in a way, it’ll be trained on you.“ Technisch betrachtet passt das in ein Muster, bei dem Unternehmen ihre eigenen Produkt- und Betriebsdaten für die Modelladaption nutzen. Operativ bedeutet das aber auch, dass die Reife eines Modells nicht allein an GPU-Zeit hängt, sondern an der strukturierten Bereitstellung, Qualität und Aktualität interner Wissensquellen – und damit an Workflows, die sicherstellen, dass Training nicht zur Daten-Chaosschleife wird.
Der Engpass, der in der Meldung am deutlichsten benannt wird, ist schließlich nicht die Software, sondern die Energie. Für das 10-GW-Ziel führt der Text „Access to power“ als enorme Einschränkung an. SpaceX steht laut Bericht zudem unter erheblichem Gegenwind wegen Methan-produzierender Gasturbinen, die die aktuellen Rechenzentren Colossus 1 und 2 mit Strom versorgen sollen. Für Künstliche Intelligenz-Provider ist das ein klassischer Hebel: Sobald neue Compute-Capacity gebaut oder „geplottet“ werden soll, entscheidet die Strombeschaffung über Tempo und Kosten. Selbst wenn KI-Umsätze kurzfristig steigen können, hängt die nachhaltige Skalierung an der Stromkette – von Genehmigung und Netzanschluss bis zur tatsächlich verfügbaren Leistung in Spitzenlasten.
Für Investoren und Technologieverantwortliche ergibt sich daraus ein zweigeteilter Blick. Einerseits signalisiert die zeitliche Umsatz-Erzählung („im September“), dass SpaceX KI als eigenes Erlösmodell betrachtet und nicht nur als internes Tooling betreibt. Andererseits zeigt die Kombination aus Kapazitätsziel, Energieconstraint und Trainingsdaten-Strategie, dass das Risiko eher in der Umsetzung steckt als in der Modellidee: Wenn Leistung nicht in dem Tempo verfügbar wird, verschiebt sich auch die Rechnung pro Watt und damit die erwartete Revenue-Kurve. In der Branche dürfte das die Diskussion über Compute-Ökonomien weiter anheizen – und zwar weg von reiner Benchmark-Wirkung hin zu Lieferfähigkeit, Energiezugang und Datenpipelines als echten Wettbewerbsvorteilen.
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