Gedanken zum Ausbau der KI-Infrastruktur
OpenAI’s Sam Altman hat eine ehrgeizige Vision: Er möchte eine Fabrik schaffen, die wöchentlich ein Gigawatt neue KI-Infrastruktur produzieren kann. Diese Vorstellung wirft zahlreiche Fragen auf: Was wäre nötig, um diese Vision zu verwirklichen? Ist es physisch überhaupt machbar? Und welche Auswirkungen hätte dies auf verschiedene Energiequellen, die Kapitalausgaben (CAPEX) und den Wettbewerb zwischen den USA und China?
Der Fabrik-CAPEX-Überhang
Ein zentraler Aspekt dieser Diskussion ist der sogenannte „Fabrik-CAPEX-Überhang“. Nvidia könnte mit einem einzigen Jahr Gewinn im Jahr 2025 die gesamten letzten drei Jahre von TSMC’s Kapitalausgaben abdecken. TSMC hat in den letzten fünf Jahren insgesamt 150 Milliarden US-Dollar in die Entwicklung investiert, um unter anderem die 5nm- und 3nm-Technologien zu realisieren. Mit nur 20% der TSMC-Kapazität hat Nvidia bereits 100 Milliarden US-Dollar an Gewinnen erzielt.
Wenn man davon ausgeht, dass TSMC-Anlagen über fünf Jahre abgeschrieben werden, könnte Nvidia im Jahr 2025 6 Milliarden US-Dollar an abgeschriebenem TSMC-CAPEX in 200 Milliarden US-Dollar Umsatz umwandeln. Dies zeigt, wie viel Potenzial in der KI-Infrastruktur steckt und wie sehr die Nachfrage nach KI-Hardware die Produktionskapazitäten beeinflusst.
Erweiterung der Produktion bei Zulieferern
In den letzten zwei Jahrzehnten haben Datacenter die Infrastruktur genutzt, die aus der Deindustrialisierung der USA übrig geblieben ist. Hyperscaler wie Google haben alte Fabriken umfunktioniert, um ihre Datacenter zu bauen. Doch jetzt stehen sie vor der Herausforderung, neue Datacenter in einem viel größeren Maßstab zu errichten, was auch den Wettbewerb um Ressourcen wie qualifizierte Arbeitskräfte verschärft.
McKinsey schätzt, dass die Kapitalausgaben für Datacenter bis 2030 kumulativ 6,7 Billionen US-Dollar erreichen könnten. Um 2 Billionen US-Dollar an KI-Kapitalausgaben pro Jahr zu realisieren, müssen die Zulieferer für Datacenter, die alles von Kupferdrähten bis zu Turbinen herstellen, ihre Produktionskapazitäten erheblich erweitern.
Der bevorstehende Arbeitskräftemangel
Ein weiteres großes Problem könnte der Mangel an Arbeitskräften sein. Die 1,2 GW Stargate-Anlage in Abilene benötigt bereits über 5.000 Mitarbeiter. Wenn man bedenkt, dass bis 2030 eine KI-Leistungsaufnahme von 100 GW prognostiziert wird, könnte dies bedeuten, dass Hunderttausende von Arbeitern benötigt werden, um diese Infrastruktur aufzubauen.
Kapitalausgaben und Umsatzprognosen
Die kombinierte Kapitalausgabe von OpenAI und Anthropic wird für 2025 auf rund 100 Milliarden US-Dollar geschätzt. Die Umsätze dieser Unternehmen haben sich in den letzten zwei Jahren verdreifacht, und sie könnten 2025 zusammen 20 Milliarden US-Dollar verdienen. Dies bedeutet, dass sie derzeit fünfmal so viel in CAPEX investieren, wie sie an Umsatz generieren.
Führende Energiequellen für Datacenter
Die Wahl der Energiequelle für Datacenter ist entscheidend. Es gibt viele Überlegungen, die bei der Entscheidung eine Rolle spielen, darunter die Vorlaufzeiten und die Kosten. Naturgas wird oft als bevorzugte Energiequelle angesehen, da es schnell verfügbar ist, während die Installation von Solarenergie zwar kostengünstig, aber zeitaufwendig sein kann.
China und die geopolitischen Herausforderungen
Ein weiterer wichtiger Punkt ist die Rolle von China im globalen Wettbewerb um KI-Infrastruktur. China ist der weltweit führende Hersteller von Komponenten, die für den Ausbau der KI-Infrastruktur erforderlich sind, wie z.B. Solarzellen und Transformatoren. Diese Dominanz könnte es China ermöglichen, schneller auf die steigende Nachfrage nach KI-Infrastruktur zu reagieren.
Fazit: Die Zukunft der KI-Infrastruktur
Die Vision von Sam Altman, eine Fabrik zu schaffen, die wöchentlich ein Gigawatt KI-Infrastruktur produziert, ist sowohl faszinierend als auch herausfordernd. Die Realisierung dieser Vision erfordert erhebliche Investitionen, eine strategische Planung und die Überwindung von Herausforderungen in Bezug auf Arbeitskräfte und Energieversorgung. Die kommenden Jahre werden entscheidend sein, um zu sehen, wie sich die KI-Infrastruktur entwickeln wird und welche Rolle die verschiedenen Akteure dabei spielen.
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