Meta Platforms (META) hat offengelegt, dass es zum 30. Juni 279 Milliarden US-Dollar an künftigen Leasingverpflichtungen hielt – hauptsächlich für KI-Rechenzentren, Colocation-Einrichtungen und Netzwerkinfrastruktur, wie aus einer behördlichen Meldung hervorgeht.
Dieser Gesamtbetrag entspricht einem Anstieg von 53 % gegenüber den 182,88 Milliarden US-Dollar an künftigen Leasingzusagen, die nur drei Monate zuvor zum Ende des Q1 offengelegt wurden.
Da der Bau vieler dieser Projekte über Jahre hinweg läuft, sollen diese Leasingverträge offiziell zwischen 2026 und 2036 beginnen, wobei die Laufzeiten bis zu 30 Jahre reichen.
Meta stellte in derselben Meldung außerdem fest, dass es allein im Juli zusätzliche 68 Milliarden US-Dollar an KI-bezogenen Rechenzentrums-Leasingverträgen unterzeichnet hat – und brachte seine gesamten Zusagen damit weiter nach oben, während es in die zweite Jahreshälfte geht.
Metas Angaben spiegeln einen branchenweiten Trend bei den führenden Hyperscalern (darunter Microsoft, Amazon, Alphabet und Oracle) wider, die miteinander konkurrieren, um langfristig Strom- und Rechenkapazitäten für große Sprachmodelle, KI-Agenten und grundlegende Dienste zu sichern.
$META
$META.US
Dieser Gesamtbetrag entspricht einem Anstieg von 53 % gegenüber den 182,88 Milliarden US-Dollar an künftigen Leasingzusagen, die nur drei Monate zuvor zum Ende des Q1 offengelegt wurden.
Da der Bau vieler dieser Projekte über Jahre hinweg läuft, sollen diese Leasingverträge offiziell zwischen 2026 und 2036 beginnen, wobei die Laufzeiten bis zu 30 Jahre reichen.
Meta stellte in derselben Meldung außerdem fest, dass es allein im Juli zusätzliche 68 Milliarden US-Dollar an KI-bezogenen Rechenzentrums-Leasingverträgen unterzeichnet hat – und brachte seine gesamten Zusagen damit weiter nach oben, während es in die zweite Jahreshälfte geht.
Metas Angaben spiegeln einen branchenweiten Trend bei den führenden Hyperscalern (darunter Microsoft, Amazon, Alphabet und Oracle) wider, die miteinander konkurrieren, um langfristig Strom- und Rechenkapazitäten für große Sprachmodelle, KI-Agenten und grundlegende Dienste zu sichern.
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