SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – Anthropic setzt auf eine beispiellose Jagd nach KI-Compute, weil der Engpass bei Rechenleistung den Ausbau neuer Modelle ausbremst. Das Unternehmen hat dafür Dutzende Verträge mit Cloud-Anbietern, Chip- und Rechenzentrums-Partnern sowie ehemaligen Krypto-Miner-Unternehmen abgeschlossen. Laut Prospekt sind bis 2036 insgesamt 807 Milliarden US-Dollar für Compute- und Chip-Deals gebunden, während für 2024 bereits mehr als 3,5 Gigawatt erwartet werden. Damit wird die Frage nach Strom, Standort und Baugeschwindigkeit zum zentralen Hebel für den angekündigten Börsengang.
Anthropics Lage wirkt auf den ersten Blick wie eine klassische Wachstumsstory: Das KI-Startup kam mit seinen Sprachmodellen und Tools in Fahrt, die Nutzung zog an, und parallel stieg der Bedarf an Rechenleistung. Doch Ende des vergangenen Jahres geriet das Unternehmen laut seinem CEO Dario Amodei in einen Engpass, der nicht mehr durch zusätzliche Workloads „wegskaliert“ werden kann. Amodei beschrieb das Problem beim DealBook Summit mit der Metapher eines „cone of uncertainty“, weil die Bandbreite möglicher Fehlentscheidungen bei der langfristigen Beschaffung groß sei. Genau daraus folgte eine „all-out“-Anstrengung: Anthropic startete eine regelrechte Deal- und Beschaffungsrunde, um ausreichend KI-Compute für Training und Inferenz sicherzustellen.
Technisch betrachtet hängt dieser Bedarf an einer Kette, die weit über einzelne Beschleuniger-GPUs hinausgeht. Moderne KI-Modelle benötigen nicht nur Chips, sondern auch die gesamte Infrastruktur, die sie speist: Rechenzentrumsfläche, Stromkapazität, Kühlung, Netzwerk und den Betrieb rund um die Uhr. Anthropic holte sich dafür laut den Angaben aus dem Umfeld der Beschaffung Experten für Rechenzentren ins Haus und kaufte Ausrüstung, um den Bau neuer Kapazitäten zu beschleunigen. Zusätzlich wurden Gespräche über eine Umrüstung bestehender Industrieflächen geführt, etwa die Konversion von alten Kohlekraftwerken und Fabriken in Rechenzentren. Selbst die Größe der verhandelten „Compute-Scheiben“ wird zum Detail: Statt nur auf große Plattformverträge zu setzen, prüfte Anthropic auch Deals für kleinere Mengen, die sich über die Zeit zu einem Gesamtvolumen addieren können.
Die Dimension der finanziellen Verpflichtung zeigt, wie stark Anthropic die Planung an die physische Lieferkette bindet. Insgesamt verpflichtet sich das Unternehmen laut Prospekt bis 2036 zu 807 Milliarden US-Dollar für Compute- und Chip-Deals, die es überwiegend nicht ohne Weiteres zurücknehmen kann. Für das laufende Jahr wird zudem erwartet, dass Anthropic mehr als 3,5 Gigawatt Compute-Leistung bereitstellt – „genug Strom, um alle Haushalte in Chicago zu versorgen“, wie es in den Planungsinformationen heißt. Nächstes Jahr will das Unternehmen diese Menge verdoppeln. Damit wird klar: Der Engpass ist weniger eine Frage reiner Budgethöhe als die Verfügbarkeit von Strom, Baukapazität und Personal. Wer wie Anthropic schnell skalieren will, muss den Zeitraum zwischen Vertragsabschluss, Netzanschluss und Inbetriebnahme aktiv überbrücken.
Unterdessen verschärft sich der Wettbewerbsdruck in einem Markt, der stark von Hyperscalern geprägt ist. Amazon, Google, Microsoft und Meta verfügen traditionell über tiefere Taschen und belastbare Kreditprofile, um Chips zu kaufen und Rechenzentren schneller hochzufahren. Jüngere Unternehmen wie Anthropic und OpenAI müssen dagegen stärker über Partnermodelle und externe Kapazitäten gehen. Tom Brown, Chief Compute Officer bei Anthropic, brachte diesen Engpass im September auf den Punkt: „Finding enough computing power is very clearly the bottleneck for all of our progress.“ Brown verwies zudem auf einen gleichzeitigen Mangel an sowohl Leistung als auch Arbeitskräften, um den Bedarf für die Nachfrage nach KI-Inferenz zu tragen. Praktisch bedeutet das: Kapazität wird dort „gekauft“, wo sie verfügbar ist – manchmal über Cloud-Verträge, manchmal über spezialisierte Anbieter und manchmal über die Planung eigener Infrastruktur.
Anthropic geht dabei in mehreren Schichten vor. Im Prospekt ist festgehalten, dass das Unternehmen große Verpflichtungen gegenüber Google, Amazon, Microsoft und SpaceX bis 2036 eingegangen ist, darunter 114,5 Milliarden US-Dollar für Google-Compute, 110 Milliarden US-Dollar für Amazon, 44,9 Milliarden US-Dollar für Microsoft und 120,5 Milliarden US-Dollar für SpaceX. Daneben arbeitet Anthropic mit sogenannten „neoclouds“ zusammen, also Anbietern, die Rechenleistung bereitstellen und teils schneller in den Betrieb gehen können, weil sie über Land- und Stromzugänge verfügen. Auch ehemalige Krypto-Miner wie TeraWulf und Hut 8 spielen in dieser Logik eine Rolle, weil sie bereits Strukturen für Rechenstandorte aufgebaut haben. In dem Kontext wird Rechenleistung offenbar zur strategischen Ware: Erik Bernhardsson, CEO von Modal, bringt es auf den Punkt, dass „Anthropic is gobbling up a lot of the capacity“.
Damit bleibt noch ein organisatorischer Teil, der in vielen Compute-Strategien unterschätzt wird: Geschwindigkeit. Anthropic versucht demnach, mitzuliefern, statt nur zu konsumieren, indem das Unternehmen am Design von Rechenzentren mitarbeitet, die andere bauen und betreiben. Zusätzlich werden Bau- und Supply-Chain-Experten ergänzt und Chips direkt bei NVIDIA, AMD und Broadcom beschafft. Sogar Kühlungskomponenten werden offenbar vorab gekauft, damit Betreiber die Installation schneller durchführen können. Gleichzeitig laufen Projekte nicht ohne Widerstände: In einem Fall soll ein Anbieter wie Fluidstack Designs mit Blick auf mögliche Leistungsschwankungen angefragt haben, bevor eine Lösung gefunden werden konnte. In einem anderen Projekt in upstate New York musste sich TeraWulf mit dem Bauumfeld um Elektriker konkurrierend auseinandersetzen; schließlich wurden über eine lokale Elektrikergewerkschaft Namen für reisende Spezialkräfte organisiert, was Mehrkosten verursacht, wie Paul Prager, CEO von TeraWulf, berichtet.
Am Ende stehen die Fragen, die für Unternehmen und Investoren gleichermaßen entscheidend sind. Wenn Anthropic Rechenzentren erst in der gewünschten Größe hochfahren kann, sobald genug Strom verfügbar ist, wird die Strategie zwangsweise stückeliger: Das Unternehmen prüft Standorte mit mindestens 200 Megawatt, also Kapazitäten in der Größenordnung von etwa 140.000 US-Haushalten, öffnet sich aber inzwischen auch kleineren Sites ab 50 Megawatt und will diese bei Bedarf durch Batterien sowie natürliche Gasquellen ergänzen. John Tough von Energize Capital formulierte dazu eine wichtige Einschränkung: Anthropic kontrolliere die „pipelines“ der Compute-Versorgung nicht vollständig, daher müsse man womöglich „Gigawatts, megawatts at a time“ bereitstellen. Für den Markt bedeutet das: In der KI-Industrie entscheidet zunehmend nicht nur das Modelltraining, sondern auch die Geschwindigkeit beim Ausbau der Strom- und Rechenzentrumsinfrastruktur – und damit wird Compute-Engineering selbst zu einem Wettbewerbsvorteil im Börsen- und Produktumfeld.
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