MIDTOWN MANHATTAN / LONDON (IT BOLTWISE) – Auf einem Forum zum Thema Data Centers zeigte sich, wie stark Künstliche Intelligenz die Standortlogik von Rechenzentren verändert. Betreiber setzen zunehmend auf Inferenz-Rechenzentren mit geringer Latenz, die Ergebnisse in urbanen und suburbanen Regionen nah an Nutzer bringen. Gleichzeitig steigen die Energie- und Genehmigungsanforderungen: Wo vor Jahren häufig 30 bis 40 Megawatt geplant wurden, entstehen heute Projekte mit ein bis zwei Gigawatt Leistung. In der Diskussion wurde zudem deutlich, dass das politisch aufgeladene Umfeld und die öffentliche Akzeptanz für Bau- und Transaktionszyklen immer relevanter werden.
Rechenzentren haben sich in den letzten Jahren von einer reinen Versorgungsinfrastruktur zu einer echten Assetklasse entwickelt. Genau das wurde auf dem „Data Centers Development and Infrastructure Forum“ im City University of New York Graduate Center in Midtown Manhattan sichtbar: Juristen, Bau- und Investmentakteure sowie Entwickler sprachen nicht nur über Technik, sondern vor allem über die Frage, wie sich KI-getriebene Nachfrage in konkrete Standorte, Finanzierungsmodelle und Genehmigungsprozesse übersetzt. Im Kern ging es darum, dass die Investitionslogik inzwischen weniger von klassischen Immobilienkennzahlen bestimmt wird, sondern von Energieverfügbarkeit, Netzanschluss und politischen Rahmenbedingungen.
Den Auftakt gestaltete Jeffrey Moerdler, Partner einer auf Rechenzentren und digitale Infrastruktur spezialisierten Praxisgruppe. Er ordnete Rechenzentren als „vierte und vielleicht fünfte industrielle Revolution“ ein und brachte damit eine technikhistorische Sicht auf den Punkt: Während Wasser- und Dampfkraft im frühen 19. Jahrhundert Produktionsprozesse beschleunigten, prägten Elektrizität und Massenproduktion im späten 19. Jahrhundert ganze Wertschöpfungsketten; im 20. Jahrhundert standen dann Computer- und Digitaltechnologie im Mittelpunkt. Übertragen auf heute bedeutet das: KI skaliert nicht nur Rechenleistung, sie verschiebt auch die geografische Platzierung von Inferenz, weil Antworten möglichst schnell beim Nutzer ankommen müssen.
Aus dieser Logik leitete Moerdler zwei Erwartungen ab, die in der Praxis bereits spürbar sind. Erstens sieht er die Zukunft der KI in urbanen und suburbanen Inferenz-Rechenzentren, also Standorten, die auf geringe Latenz ausgelegt sind. Statt große Campus-Anlagen in ländlichen Regionen zu priorisieren, entstehen Einrichtungen näher an dicht besiedelten Gebieten. Laut seinen Ausführungen vermieten Betreiber die Rechenkapazität solcher Inferenzumgebungen schneller an kleinere Nutzer, die einen lokalen Endpunkt für ihr KI-Netzwerk benötigen – ein Modell, das eher an Service- und Betriebslogik als an langwierige Infrastrukturzyklen erinnert.
Zweitens zeigte sich Moerdler skeptisch gegenüber dem „Neocloud“-Ansatz, bei dem Anbieter on-demandähnliche Cloud-Netzwerke für KI-Modelle bereitstellen und dafür Flächen in Rechenzentren anmieten. Die Kritik zielte weniger auf die kurzfristige Verfügbarkeit von Rechenleistung, sondern auf die Einnahmesicherheit: Wenn die Erlösbasis von kurzfristig gemieteten Kapazitäten abhängt, steigt das Risiko, dass Kosten für Strom, Betrieb und Skalierung nicht stabil gegen langfristige Verträge abgesichert werden. Für Investoren und Kreditgeber rückt damit die Bonität solcher Geschäftsmodelle stärker in den Fokus, ebenso die Frage, ob sich das Segment dauerhaft tragfähig finanzieren lässt.
Im nächsten Schritt wurde die Transformation der Infrastruktur und Investmentdynamik greifbar. In einem Panel zur Schnittstelle von Gewerbeimmobilien und KI diskutierten unter anderem Sam Stockdale (Energie und Infrastruktur bei Link Logistics) und Peter C. Lewis (Wharton Equity Partners) sowie Amir Abdu (BGO). Stockdale beschrieb den Wandel in der Dimensionierung: Vor rund sieben Jahren seien Rechenzentren mit 30 oder 40 Megawatt typisch gewesen, heute würden Neubauten zunehmend ein bis zwei Gigawatt Leistung erfordern. Diese Größenordnung verändert das gesamte Investitionsvolumen – nicht nur wegen der Baukosten, sondern auch wegen der benötigten Vorleistungen, der Netzanschlüsse und der Realisierungsdauer. Lewis wiederum stellte das Wachstum von Rechenzentren und KI-Immobilien als die größte Veränderung dar, die er in seiner vierzigjährigen Investitionskarriere gesehen habe, und betonte zugleich, dass nicht jeder Entwickler den Sprung in diesen Markt schafft, weil die Assetklasse deutlich komplexer geworden ist.
Auch die Kapitalmärkte und der Zeitfaktor wurden als Engstellen diskutiert. Amir Abdu verwies auf Verzögerungen bei Rechenzentrumsprojekten und ordnete sie dem Wechsel der öffentlichen Wahrnehmung zu. Während früher die Energieversorgung als Hauptlimit galt, sei inzwischen das politisch aufgeladene Umfeld landesweit eine zusätzliche Herausforderung, die das gesamte politische Spektrum betrifft. Damit verschiebt sich die Risikobetrachtung: Verzögerungen entstehen nicht mehr nur durch technische Kapazitäten, sondern durch Akzeptanz, Entscheidungsprozesse und das Zusammenspiel zwischen Projektträgern, Behörden und der Öffentlichkeit. Für den Transaktionszyklus bedeutet das, dass Due Diligence und Szenarioplanung rund um Zeitpläne und Stakeholder-Management noch stärker als zuvor in den Mittelpunkt rücken.
Im weiteren Verlauf ging es schließlich um Transaktionen und Landnutzung, moderiert von Nicole Fenton. Gavin Flynn (Blue Owl Capital) stellte dabei „Powered Land“ in den Mittelpunkt, argumentierte aber gleichzeitig, dass erschlossenes Bauland allein keinen Wert hat, wenn der Bau oder Betrieb eines Rechenzentrums darauf nicht erlaubt ist. Genehmigungen wirken in seiner Darstellung als kritischer Hebel, weil sie Versorger und ihre Anforderungen direkt in die Projektstruktur ziehen. Solche Vorgaben – etwa Rückforderungsklauseln, Mindestgebühren oder Akkreditive für große Campus-Anlagen – könnten Investitionen in Höhe von Hunderten Millionen Dollar auslösen, noch bevor ein Mieter feststeht oder ein belastbarer Zeitplan für Einnahmen vorliegt. Genau hier treffen sich Infrastrukturplanung, Vertragsgestaltung und Finanzierung: Wer in dieser Assetklasse erfolgreich sein will, muss neben dem Bau auch die Zahlungslogik über den gesamten Lebenszyklus mitdenken.
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