Wie viel kann man mit 1 GW Rechenleistung zurückbekommen?
Mit 1 GW modernster KI-Rechenleistung entspricht das ungefähr 300.000 bis 500.000 H100-gleichwertigen GPUs sowie 1 Million HBM-Bausteinen; damit werden jährlich etwa 30 Milliarden US-Dollar ARR getragen.
Wenn man diese 1 GW ein ganzes Jahr lang durchlaufen lässt, liegen die Kosten bei rund 10 Milliarden US-Dollar – inklusive Strom, Kühlung, Chip-Abschreibung, Netzwerk, Speicher und Rechenzentrumsinfrastruktur.
Wie werden dann die restlichen 20 Milliarden verteilt? Aktuell fließt das Geld vor allem in das Unternehmen, das die stärksten Frontend-Modelle entwickelt, sowie in die Anwendungen, die rund um die Modelle entstehen. Die restlichen 10 Milliarden werden gemeinsam von Stromanbietern, Cloud-Anbietern, Chip-Herstellern und Speicherherstellern umkämpft.
Derzeit verschlingen die weltweit laufenden Modellrechenzentren jährlich Infrastrukturkosten von etwa 200 Milliarden US-Dollar; umgerechnet in Einnahmen der Modellunternehmen sind es jedoch nur etwa 150 Milliarden US-Dollar. Closed-Source-Modelle im Frontend nutzen etwa 100 Milliarden US-Dollar Einsatz, um etwa 120 Milliarden US-Dollar Umsatz zurückzuholen. Open-Source-Modelle erfordern einen ähnlich hohen Einsatz, erzielen aber nur etwa 30 Milliarden US-Dollar.
Wenn die Umsätze von Closed-Source-Frontend-Modellen weiter wachsen, werden die großen Konzerne, um Kosten zu senken und Effizienz zu steigern, mit ihren Bestellungen für selbstentwickelte Chips und maßgeschneiderte Beschleuniger nur noch weiter nach oben gehen.
Kapazitäten für Wafer, HBM und Substrate sind bereits weitgehend fest gebucht und dürften bis 2027 grundsätzlich kontrollierbar sein. Der Engpass wechselt vom Chip zur Stromversorgung – und das ist dann vor allem ein Frage der Warteschlangenzeit.
Die vier großen Cloud-Anbieter geben 2026 insgesamt Kapitalausgaben in Höhe von etwa 720 bis 745 Milliarden US-Dollar als Guidance an. Die eigentliche echte Einschränkung ist jedoch die Zeit: Ein Gehäuse eines Rechenzentrums inklusive Elektro- und Maschinenbau-Installation dauert nur 18 bis 24 Monate; die GPU-Lieferung dauert 4 bis 8 Monate – aber auf der Seite der Stromversorgung sind alle drei Schritte deutlich länger.
Die Rechenzentren, die 2028 ausgeliefert werden sollen, müssen jetzt schon in Angriff genommen werden: Zyklus 1,5 bis 2 Jahre, blockiert durch Transformatoren, Gasturbinen und Baugenehmigungen.
Mit 1 GW modernster KI-Rechenleistung entspricht das ungefähr 300.000 bis 500.000 H100-gleichwertigen GPUs sowie 1 Million HBM-Bausteinen; damit werden jährlich etwa 30 Milliarden US-Dollar ARR getragen.
Wenn man diese 1 GW ein ganzes Jahr lang durchlaufen lässt, liegen die Kosten bei rund 10 Milliarden US-Dollar – inklusive Strom, Kühlung, Chip-Abschreibung, Netzwerk, Speicher und Rechenzentrumsinfrastruktur.
Wie werden dann die restlichen 20 Milliarden verteilt? Aktuell fließt das Geld vor allem in das Unternehmen, das die stärksten Frontend-Modelle entwickelt, sowie in die Anwendungen, die rund um die Modelle entstehen. Die restlichen 10 Milliarden werden gemeinsam von Stromanbietern, Cloud-Anbietern, Chip-Herstellern und Speicherherstellern umkämpft.
Derzeit verschlingen die weltweit laufenden Modellrechenzentren jährlich Infrastrukturkosten von etwa 200 Milliarden US-Dollar; umgerechnet in Einnahmen der Modellunternehmen sind es jedoch nur etwa 150 Milliarden US-Dollar. Closed-Source-Modelle im Frontend nutzen etwa 100 Milliarden US-Dollar Einsatz, um etwa 120 Milliarden US-Dollar Umsatz zurückzuholen. Open-Source-Modelle erfordern einen ähnlich hohen Einsatz, erzielen aber nur etwa 30 Milliarden US-Dollar.
Wenn die Umsätze von Closed-Source-Frontend-Modellen weiter wachsen, werden die großen Konzerne, um Kosten zu senken und Effizienz zu steigern, mit ihren Bestellungen für selbstentwickelte Chips und maßgeschneiderte Beschleuniger nur noch weiter nach oben gehen.
Kapazitäten für Wafer, HBM und Substrate sind bereits weitgehend fest gebucht und dürften bis 2027 grundsätzlich kontrollierbar sein. Der Engpass wechselt vom Chip zur Stromversorgung – und das ist dann vor allem ein Frage der Warteschlangenzeit.
Die vier großen Cloud-Anbieter geben 2026 insgesamt Kapitalausgaben in Höhe von etwa 720 bis 745 Milliarden US-Dollar als Guidance an. Die eigentliche echte Einschränkung ist jedoch die Zeit: Ein Gehäuse eines Rechenzentrums inklusive Elektro- und Maschinenbau-Installation dauert nur 18 bis 24 Monate; die GPU-Lieferung dauert 4 bis 8 Monate – aber auf der Seite der Stromversorgung sind alle drei Schritte deutlich länger.
Die Rechenzentren, die 2028 ausgeliefert werden sollen, müssen jetzt schon in Angriff genommen werden: Zyklus 1,5 bis 2 Jahre, blockiert durch Transformatoren, Gasturbinen und Baugenehmigungen.
