SILICON VALLEY / LONDON (IT BOLTWISE) – Die größten US-Tech-Unternehmen planen, ihre Infrastrukturausgaben bis 2026 um über 60 Prozent zu steigern, um der wachsenden Nachfrage nach KI-Rechenleistung gerecht zu werden. Engpässe bei Chips und Stromversorgung stellen jedoch erhebliche Herausforderungen dar. Diese Investitionen sollen helfen, die monumentalen Auftragsbestände abzubauen und die Infrastruktur für die Zukunft zu sichern.
Die größten US-amerikanischen Technologieunternehmen stehen vor einem beispiellosen Infrastruktur-Wettrennen, um der steigenden Nachfrage nach Rechenleistung für Künstliche Intelligenz gerecht zu werden. Prognosen zufolge werden die kollektiven Investitionen bis 2026 fast 700 Milliarden Euro erreichen, was einer Steigerung von über 60 Prozent entspricht. Diese Investitionen sind notwendig, um die monumentalen Auftragsbestände abzubauen, die sich in die Hunderte Milliarden Euro belaufen.
Doch Geld allein löst die Probleme nicht. Die gesamte Lieferkette leidet unter Engpässen, insbesondere bei Speicherchips und Strom. Der Networking-Riese Cisco berichtet von einem branchenweiten Mangel an Speicherchips. NVIDIA reagiert strategisch, indem es die nächste Generation von HBM4-Speichern von Samsung für seine kommenden KI-Chips bezieht. Gleichzeitig erweitert NVIDIA seinen Hauptsitz in Taipeh, um näher an seinem Partner TSMC zu sein.
Ein weiteres großes Hindernis ist der immense Energiebedarf der KI-Rechenzentren. Der globale Stromverbrauch dieser Zentren dürfte sich zwischen 2022 und 2026 verdoppeln. Microsofts unerfüllter Auftragsbestand von 80 Milliarden Euro ist direkt auf Engpässe bei der Stromversorgung zurückzuführen. Ein neuer Goldrausch um gut angebundene Flächen mit hoher Leistungskapazität ist entbrannt.
Der aktuelle Investitionszyklus unterscheidet sich grundlegend von früheren Hardware-Upgrades. Der Fokus verschiebt sich vom einmaligen KI-Training hin zur dauerhaften KI-Inferenz, die mit jeder Nutzeranfrage skaliert. Diese Entwicklung schafft eine utility-artige, wiederkehrende Nachfrage nach Rechenleistung. Doch die Börse beobachtet das Milliardenspiel mit Skepsis, da die Kurse von Amazon und Alphabet trotz klarer Nachfrage zuletzt mit Verlusten reagierten.
Eine schnelle Entspannung der Situation ist nicht in Sicht. Die Innovationszyklen der KI-Hardware sind viel kürzer als die Bauzeit für die nötige Infrastruktur. NVIDIA bringt mittlerweile jährlich neue GPU-Generationen auf den Markt, während die Planung und der Bau neuer Rechenzentren mehrere Jahre dauern. Solange dieses Missverhältnis besteht, werden Rückstände und Lieferengpässe das Bild prägen.
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