Silicon Valley entdeckt, dass der Bau von KI-Rechenzentren im Wesentlichen ein Stahlwerk ist – abzüglich der Gewerkschaftsvorteile

Der KI-Boom hat einige Unternehmen unglaublich wertvoll gemacht. OpenAI und Anthropic sind jetzt die beiden wertvollsten privaten Unternehmen der Welt. Google, Microsoft und Nvidia sind größer denn je. Aber zu den größten Gewinnern gehört Caterpillar, ein Anbieter von gelben Lastwagen und Kränen. Der Aktienkurs von Caterpillar hat sich im letzten Jahr mehr als verdoppelt, was das Unternehmen sechsmal so wertvoll macht wie Nike. Dieser Aufstieg hat wenig mit den Baufahrzeugen (echt und Spielzeug) zu tun, für die es bekannt ist. Stattdessen verdankt Caterpillar seinen Erfolg seinen riesigen gasbetriebenen Motoren, die dazu beitragen, den landesweiten Ausbau von Rechenzentren zu befeuern.

Bei aller Aufmerksamkeit für die Verbesserung der Modellfähigkeiten sind die wichtigsten Inputs für KI nicht Bits, sondern Atome und Elektronen. Um ihre Modelle zu trainieren und zu betreiben, muss die KI-Industrie bauen. Rechenzentren sind unglaublich komplexe technologische und industrielle Operationen – sie erfordern, dass Technologieunternehmen Kraftwerke errichten, Abwasseranlagen bauen und alle Arten von elektrischen Geräten, Stromleitungen und fortschrittlicher Kühlausrüstung installieren. Das erfordert Beton, Stahl, Silizium, Glas, Kupfer und verflüssigtes Erdgas.

Dieser Bau von Rechenzentren war schon immer hektisch, aber jetzt nähert er sich schnell einem Wendepunkt, der sowohl beeindruckend als auch alarmierend ist. Die großen Player – Amazon, Google, Microsoft, Meta und Oracle – sind auf dem besten Weg, bis Ende des Jahres mehr für Rechenzentren auszugeben, als sie aus ihrem operativen Geschäft einnehmen. Das bedeutet, dass Technologiegiganten, deren Nicht-Chatbot-Geschäfte jedes Jahr zig Milliarden Dollar einbringen, wahrscheinlich Schulden aufnehmen müssen, um ihre KI-Ambitionen weiter zu finanzieren. Vom Start von ChatGPT Ende 2022 bis Ende letzten Jahres überstiegen die Investitionsausgaben dieser Firmen – die größtenteils in Rechenzentren fließen – eine halbe Billion Dollar. Die Unternehmen beabsichtigen, allein im Jahr 2026 einen ähnlichen Betrag auszugeben. Und nächstes Jahr werden ihre KI-Investitionen laut einem aktuellen Bericht von J.P. Morgan wahrscheinlich 1,1 Billionen Dollar übersteigen.

Silicon Valley hat lange von einem klaren Vorteil profitiert: Seine Produkte und Dienstleistungen sind relativ günstig herzustellen, generieren aber enorme Einnahmen. Aber der Betrieb eines Rechenzentrums ähnelt in vielerlei Hinsicht eher dem Betrieb eines Stahlwerks als einer Smartphone-App. Insbesondere benötigen Rechenzentren enorme Mengen an Strom, vor allem da KI-Modelle leistungsfähiger geworden sind. Vor fünf Jahren benötigte ein Standard-Rechenzentrum vielleicht 10 oder 50 Megawatt Strom, genug für Zehntausende von Haushalten. Vor einem Jahr galten Rechenzentren, die ein oder zwei Gigawatt Leistung benötigten, als gigantisch. Diese Woche gab Meta bekannt, dass es sein Flaggschiff-KI-Rechenzentrum mehr als verdoppelt, was seinen Spitzenstrombedarf auf fünf Gigawatt erhöhen wird. Ein in Utah vorgeschlagenes Rechenzentrum würde, wenn es fertiggestellt wird, neun Gigawatt Strom benötigen. Das ist die Energie mehrerer großer Städte, die durch ein paar große Lagerhäuser pulsiert, die alle Bots gewidmet sind.

Stromnetze haben normalerweise nicht genug Energie, um diese Megaprojekte zu versorgen, und so ist der schnellste Weg, ein Rechenzentrum ans Netz zu bringen, der Bau eines eigenen Kraftwerks. Hier kommt Caterpillar ins Spiel: Das Unternehmen hat eine enorme Anzahl von Rückständen für seine Stromausrüstung, ebenso wie jeder große Hersteller von Gasturbinen der Welt. Im Mai gab Elon Musk Berichten zufolge mindestens eine Milliarde Dollar aus, um ein Energieunternehmen mit einer Flotte von Verbrennungsturbinen zu kaufen, wahrscheinlich um sein KI-Modell Grok zu betreiben.

Strom ist nur ein Teil der Herausforderung. Ein Rechenzentrum erfordert die Verkabelung von Dutzenden hochmoderner KI-Chips auf einem kühlschrankgroßen Rack und dann die Verbindung von Tausenden dieser Racks in einem Gebäude. Diese Chips werden heiß, bis zu 200 Grad Fahrenheit, und werden typischerweise durch eine Kombination aus Wasser und Industrieventilatoren gekühlt; kommt man einem der Racks zu nahe, kann man ins Schwitzen kommen.

OpenAIs selbsternanntes Ziel, „Intelligenz im Laufe der Zeit billiger, besser und reichhaltiger zu machen“, läuft im Wesentlichen darauf hinaus, Rechenzentren effizient zu betreiben und zu kühlen.