AI – Was sollte man jetzt „pushen“? In diesen großen Industriesegmenten gibt es große Chancen
GPU – das wissen alle, und in dieser Runde sind die Preise bereits weitgehend eingepreist.
Welche Branchen haben also in der nächsten Phase von KI noch großes Potenzial?
Ich denke, vor allem diese:
1️⃣ Strom
Je mehr KI-Rechenleistung, desto höher der Stromverbrauch – die Strominfrastruktur wird zu einer harten Notwendigkeit.
Zum Beispiel: Kernkraftwerke, Gas-Kraftwerke, Netzinfrastruktur und -ausrüstung.
2️⃣ Netzwerk und optische Module
Je mehr GPUs, desto größer ist der Bedarf an Datenübertragung innerhalb von Rechenzentren. Netzwerk- und optische Kommunikation sind ein Muss.
Zum Beispiel: Optische Module, Switches.
3️⃣ Flüssigkeitskühlung und Wärmemanagement in Rechenzentren
Der Stromverbrauch von KI-Chips steigt immer weiter; herkömmliche Luftkühlung stößt zunehmend an Grenzen.
Zum Beispiel: Flüssigkeitskühlsysteme, CDU, Kühlplatten.
4️⃣ KI-Server
GPUs sind nur Chips. Um die Rechenleistung wirklich bereitzustellen, braucht man zusätzlich die komplette Server-Infrastruktur.
Zum Beispiel: KI-Server, Server-ODM.
5️⃣ KI-Software und -Services, die Unternehmen wirklich dabei helfen, Geld zu verdienen oder Kosten zu sparen
Hardware verkauft Rechenleistung; die Software muss letztlich den ROI (Return on Investment) beweisen. Nur KI-Anwendungen, die Effizienz direkt steigern und Kosten senken, können die nächste große Welle von Unternehmen hervorbringen.
Zum Beispiel: KI, die massenhaft repetitive Arbeit ersetzt – KI-Kundendienst, KI-Programmierung, KI-Office, KI-Unternehmensautomatisierung – beginnt jetzt in großem Maßstab kommerziell zu werden.
GPU – das wissen alle, und in dieser Runde sind die Preise bereits weitgehend eingepreist.
Welche Branchen haben also in der nächsten Phase von KI noch großes Potenzial?
Ich denke, vor allem diese:
1️⃣ Strom
Je mehr KI-Rechenleistung, desto höher der Stromverbrauch – die Strominfrastruktur wird zu einer harten Notwendigkeit.
Zum Beispiel: Kernkraftwerke, Gas-Kraftwerke, Netzinfrastruktur und -ausrüstung.
2️⃣ Netzwerk und optische Module
Je mehr GPUs, desto größer ist der Bedarf an Datenübertragung innerhalb von Rechenzentren. Netzwerk- und optische Kommunikation sind ein Muss.
Zum Beispiel: Optische Module, Switches.
3️⃣ Flüssigkeitskühlung und Wärmemanagement in Rechenzentren
Der Stromverbrauch von KI-Chips steigt immer weiter; herkömmliche Luftkühlung stößt zunehmend an Grenzen.
Zum Beispiel: Flüssigkeitskühlsysteme, CDU, Kühlplatten.
4️⃣ KI-Server
GPUs sind nur Chips. Um die Rechenleistung wirklich bereitzustellen, braucht man zusätzlich die komplette Server-Infrastruktur.
Zum Beispiel: KI-Server, Server-ODM.
5️⃣ KI-Software und -Services, die Unternehmen wirklich dabei helfen, Geld zu verdienen oder Kosten zu sparen
Hardware verkauft Rechenleistung; die Software muss letztlich den ROI (Return on Investment) beweisen. Nur KI-Anwendungen, die Effizienz direkt steigern und Kosten senken, können die nächste große Welle von Unternehmen hervorbringen.
Zum Beispiel: KI, die massenhaft repetitive Arbeit ersetzt – KI-Kundendienst, KI-Programmierung, KI-Office, KI-Unternehmensautomatisierung – beginnt jetzt in großem Maßstab kommerziell zu werden.