Ich habe mir den KI-Aktienhandel angesehen und die offensichtliche Antwort erwartet: Chips. Dann habe ich geprüft, was passieren muss, nachdem der Chip verkauft wurde.
Nvidias jüngstes Quartal war riesig – 96,2 Mrd. US-Dollar Umsatz, wobei der Bereich Data Center 89 Mrd. US-Dollar erreichte, ein Plus von 117 % im Jahresvergleich.
Moment mal.
Die weniger offensichtliche Einschränkung könnte Strom sein. Die IEA sagt, dass der Stromverbrauch von Rechenzentren im Jahr 2025 um 17 % gestiegen ist, während KI-fokussierte Einrichtungen noch schneller gewachsen sind. Ihr aktuelles Basisszenario geht davon aus, dass der weltweite Stromverbrauch von Rechenzentren sich ungefähr verdoppelt – von 485 TWh im Jahr 2025 auf 950 TWh bis 2030.
Das verändert meine Sicht auf den KI-Trade.
Der Engpass ist nicht zwangsläufig eine weitere GPU-Bestellung. Es könnten auch Transformatoren sein, Netzanschlüsse, Kühlung, die Stromerzeugung und die Unternehmen, die diese bereitstellen.
Es gibt einen fairen Gegenpunkt: Die Effizienz verbessert sich schnell, und die IEA sagt, dass der Stromverbrauch pro KI-Aufgabe sinkt.
Aber wenn die KI-Nachfrage weiter schneller skaliert als die Infrastruktur aufgebaut werden kann, unterschätzen Investoren dann den Wert, der eine Ebene unter der KI-Schlagzeile steckt?
#AIStocksWhatNext
$TAKE
$MET
$NVDA
#stocks #NVIDIA #Investing
#AIStocksWhatNext
Nvidias jüngstes Quartal war riesig – 96,2 Mrd. US-Dollar Umsatz, wobei der Bereich Data Center 89 Mrd. US-Dollar erreichte, ein Plus von 117 % im Jahresvergleich.
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Die weniger offensichtliche Einschränkung könnte Strom sein. Die IEA sagt, dass der Stromverbrauch von Rechenzentren im Jahr 2025 um 17 % gestiegen ist, während KI-fokussierte Einrichtungen noch schneller gewachsen sind. Ihr aktuelles Basisszenario geht davon aus, dass der weltweite Stromverbrauch von Rechenzentren sich ungefähr verdoppelt – von 485 TWh im Jahr 2025 auf 950 TWh bis 2030.
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Der Engpass ist nicht zwangsläufig eine weitere GPU-Bestellung. Es könnten auch Transformatoren sein, Netzanschlüsse, Kühlung, die Stromerzeugung und die Unternehmen, die diese bereitstellen.
Es gibt einen fairen Gegenpunkt: Die Effizienz verbessert sich schnell, und die IEA sagt, dass der Stromverbrauch pro KI-Aufgabe sinkt.
Aber wenn die KI-Nachfrage weiter schneller skaliert als die Infrastruktur aufgebaut werden kann, unterschätzen Investoren dann den Wert, der eine Ebene unter der KI-Schlagzeile steckt?
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