LONDON (IT BOLTWISE) – SpaceX plant, seine KI-Rechenkapazität von rund 1,4 Gigawatt deutlich zu erhöhen. Ein Forschungsteam hält die Größenordnung für realistisch und sieht Microsoft als möglichen Hauptabnehmer der Kapazitäten. Im Raum steht ein Azure-Wachstumssprung auf über 100 Prozent im kommenden Jahr, falls entsprechende Verträge zustande kommen. Gleichzeitig bleibt die Marktreaktion an der SpaceX-Aktie gespalten, weil die Investitionen bilanziell unter Druck stehen könnten.
SpaceX erhöht den Takt in einem Feld, das für KI-Workloads zunehmend zum Engpass wird: Rechenleistung in Gigawatt-Dimensionen. Laut den Aussagen des SpaceX-Chefs in der Telefonkonferenz zu den Quartalszahlen im zweiten Quartal 2026 will das börsennotierte Unternehmen die KI-Rechenkapazität von aktuell rund 1,4 Gigawatt im kommenden Jahr um etwa 6 bis 8 Gigawatt ausbauen, mit der Option, die Marke von 10 Gigawatt zu überschreiten. Damit verschiebt sich die Debatte von reinen Trainingskosten hin zu einem industrienahen Thema wie Inferenz- und Kapazitätsverfügbarkeit, also der Frage, wie schnell Rechenzentren in großen Leistungsblöcken nutzbar werden.
Ein Forschungsteam um Jeremie Eliahou Ontiveros, Reyk Knuhtsen und Jordan Nanos bewertet diese Zielmarke als plausibel und rechnet zugleich mit einem extrem kapitalintensiven Kraftakt. Für einen Sprung auf 10 Gigawatt bis Ende 2027 seien Investitionen zwischen 300 und 500 Milliarden US-Dollar nötig, vergleichbar mit den erwarteten Ausgaben von Amazon und Alphabet in diesem Bereich. Der Engpass verschärft sich dabei laut den Modellrechnungen auch ökonomisch: Kurzfristig verfügbare, großflächige Rechenleistung könne mit einem Aufschlag von bis zu 50 Milliarden US-Dollar pro Gigawatt und Jahr gehandelt werden. Der Kernpunkt dabei: Wer Kapazitäten schnell „anzapfen“ kann, bezahlt für Verfügbarkeit und nicht nur für Technik.
Technisch und marktseitig ordnet das Team die Rechnung dann auf die Nachfrageseite herunter. Mithilfe eines Tokenomics-Modells und eines Inference Simulators kommt SemiAnalysis zu dem Schluss, dass KI-Labore bei entsprechender Auslastung mehr als 100 Milliarden US-Dollar Umsatz pro Gigawatt und Jahr erreichen könnten, wenn sie Inferenz-Dienste auf modernen Chip-Clustern anbieten. Neben etablierten Akteuren wie OpenAI und Anthropic taucht als dritter Kandidat Microsoft auf. Entscheidend ist dabei weniger eine „Vision“, sondern ein konkreter Mechanismus: Der volle Zugang zu OpenAI-Modellen über eine im April 2026 überarbeitete Vereinbarung, in deren Rahmen eine frühere Umsatzbeteiligung gestrichen wurde, könnte Microsoft ähnliche Umsatz- und Margenprofile ermöglichen, ohne die Trainingskosten selbst tragen zu müssen.
Aus dieser Logik leitet SemiAnalysis einen starken Anreiz ab, schnell viele Megawatt in Verträgen zu sichern. Das Team schätzt, dass sich das Wachstum von Microsoft Azure dadurch von rund 42 Prozent im laufenden Jahr auf über 100 Prozent im kommenden Jahr beschleunigen könnte. Als besonders „passend“ gilt dabei ein Vertrag über 3 Gigawatt zwischen Microsoft und SpaceX; als Argument dient, dass Microsoft im laufenden Jahr bereits Verträge über 10 Gigawatt mit einem Gesamtvolumen von mehr als 300 Milliarden US-Dollar abgeschlossen hat. Auch das Kündigungsrisiko wird in der Analyse adressiert: Eine 90-tägige Kündigungsfrist, wie sie demnach bei SpaceX-Verträgen mit Anthropic und Google ebenfalls gilt, soll das Bilanzrisiko für Microsoft begrenzen. Für Anleger heißt das: Nicht nur die Technologiefrage entscheidet, sondern auch die Vertragslogik, die kurzfristige Planbarkeit gegen langfristige Bindung austauscht.
Die Finanzierung des Ausbaus wird im Bericht ebenfalls in zwei Schienen gedacht. SemiAnalysis sieht eine Händlerfinanzierung durch NVIDIA als mögliche Quelle, die zugleich den erklärten, exklusiven Einsatz von NVIDIA-Chips stützen würde, sowie eine Refinanzierung über operativen Cashflow. Bei Premiumpreisen von 30 bis 50 Millionen US-Dollar pro Megawatt und Jahr amortisierten sich die Investitionskosten nach der Rechnung innerhalb von weniger als einem Jahr. Daraus folgt ein konkreter Umsatzpfad: Bis Ende 2027 könnte sich ein wiederkehrender Jahresumsatz von bis zu 300 Milliarden US-Dollar ergeben, sofern die Hälfte der neu hinzukommenden Kapazität kommerziell genutzt wird und der Rest dem Training eigener KI-Modelle dient. Für Unternehmen im Ökosystem ist das vor allem deshalb relevant, weil sich die Abnehmerrolle von Hyperscalern und KI-Labors direkt darauf auswirkt, wie schnell sich Skalierung in reale Erlöse übersetzen lässt.
Während die technische und finanzielle Modellierung die Debatte antreibt, spiegelt die Börse zugleich die Unsicherheit wider. In einem Konsens von 32 Analysten stufen 24 die Aktie mit Buy ein, sechs mit Hold und zwei mit Sell; das mittlere Kursziel liegt bei 227,57 US-Dollar. Morgan Stanley nennt einen deutlich optimistischeren Bull-Case: Analyst Adam Jonas hält ein Kursziel von 600 US-Dollar für möglich und verweist als Bedingung darauf, dass SpaceX mit der voll wiederverwendbaren Rakete Starship die Kosten für den Aufbau von KI-Rechenkapazität im Orbit auf die Hälfte des aktuellen Niveaus senken kann. Daneben arbeitet das Bull-Case-Modell mit der Annahme, dass Starlink sein Geschäft über klassisches Internet hinaus ausweitet und bis 2040 mehrere Hundert Millionen bis Milliarden KI-gestützte Roboter als Abonnenten gewinnt. Andere Häuser gehen dagegen wesentlich konservativer vor: Raymond James sieht 800 US-Dollar, CFRA und Phillip Securities taxieren eher 115 beziehungsweise 75 US-Dollar; Morningstar wiederum bewertet den Kernwert aus Raketenstarts und Starlink auf rund 40 US-Dollar pro Aktie und weist dem optimistischen „Moonshot“-Szenario von 154 US-Dollar nur eine Wahrscheinlichkeit von 7 Prozent zu. Kritisch bleibt dabei vor allem die Frage, wie stark die KI-Investitionen bislang Verluste verursachen und wie anfällig das Geschäftsmodell ist, wenn Kapazitätsverträge kurzfristig kündbar sind.
Ob Microsofts Rolle als möglicher Abnehmer in konkrete Vertragsabschlüsse mündet, dürfte sich nach dem, was SemiAnalysis skizziert, in den nächsten Quartalsberichten beider Unternehmen zeigen. Bis dahin bleibt die Einordnung externer Beobachter: Sie verbindet öffentliche Ausbauziele, Modellannahmen zu Inferenzökonomie und eine Vertragsarchitektur, die das Bilanzrisiko abfedern könnte. Für Entscheider in Rechenzentrums- und KI-Budgets ist das trotzdem ein Warnsignal und ein Fahrplan zugleich: Wer Inferenz in großem Stil plant, muss nicht nur Chips und Software einkalkulieren, sondern auch Kapazitätsverträge, Lieferketten und die Geschwindigkeit der Skalierung in Megawatt- und Gigawatt-Volumina.
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