Derzeit investieren Unternehmen massiv in KI-Infrastruktur, um den steigenden Anforderungen an maschinelles Lernen, Datenverarbeitung und KI-gesteuerte Anwendungen gerecht zu werden. Diese Ausgaben konzentrieren sich vor allem auf den Bau von Rechenzentren, die Anschaffung spezialisierter Hardware und die Optimierung der Cloud-Infrastruktur. Laut einem Bericht von McKinsey könnten die weltweiten Ausgaben für KI-Infrastruktur bis 2027 auf bis zu 500 Milliarden US-Dollar ansteigen.
Ein Großteil dieser Investitionen fließt in hardwarebasierte Lösungen wie Grafikprozessoren (GPUs) und anwendungsspezifische integrierte Schaltkreise (ASICs). Diese Komponenten sind entscheidend für das Training und die Bereitstellung von KI-Modellen. NVIDIA, ein dominanter Akteur im Bereich der KI-Chips, verzeichnete eine sprunghafte Nachfrage nach seinen GPUs. Jensen Huang, CEO von NVIDIA, betonte, dass der KI-Boom von enormen Infrastrukturbedarfen gestützt wird und der Markt gerade erst am Anfang dieser Wachstumsphase steht.
Rechenzentren stehen ebenfalls im Fokus der KI-Infrastrukturinvestitionen. Die Arbeitslasten von KI sind extrem anspruchsvoll und erfordern spezialisierte Einrichtungen, die hochdichte Rechenumgebungen unterstützen können. Ein markantes Beispiel ist Blackstones 16-Milliarden-Dollar-Übernahme von AirTrunk, einem führenden Anbieter von KI-basierten Rechenzentren. Diese Akquisition wird die Kapazität von AirTrunk um 800 MW erweitern, mit Projektionen über 1 GW hinaus. Dies verdeutlicht die steigende Nachfrage nach Infrastruktur, die KI-gesteuerte Anwendungen unterstützt.
Auch die Cloud-Infrastruktur ist von großem Interesse, und große Cloud-Anbieter intensivieren ihre Investitionen in KI-optimierte Cloud-Dienste. Gartner prognostiziert, dass die Ausgaben für KI-Cloud-Infrastruktur bis 2026 über 200 Milliarden US-Dollar steigen werden, da Unternehmen zunehmend von On-Premise-KI-Lösungen auf skalierbare, cloudbasierte Lösungen umsteigen.
Thomas Kurian, CEO von Google Cloud, äußerte kürzlich, dass KI völlig neue Einnahmequellen für Unternehmen erschließt und Cloud-Infrastrukturen das Rückgrat dieser Transformation bilden. Über Hardware hinaus investieren Unternehmen massiv in Datenmanagement-Plattformen und Speicherlösungen, um die enormen Datenmengen, die KI-Systeme benötigen, zu bewältigen. Schätzungen zufolge wird der globale Markt für KI-Dateninfrastruktur mit einer jährlichen Wachstumsrate von 18% zunehmen.
Arista Networks, bekannt für die Entwicklung und den Vertrieb datengestützter Netzwerk-Lösungen, hat seine CloudVision-Plattform mit neuen Funktionen ausgestattet. Diese Plattform ermöglicht ein modernes Netzwerk-Betriebsmodell, das Automatisierung, Überwachbarkeit und Zero-Trust-Sicherheitsfunktionen bietet. Jüngsten Berichten zufolge wurde Arista von Meta ausgewählt, Netzwerkdienste für eine riesige KI-Modell-Trainingsumgebung bereitzustellen, die von über 100.000 GPUs angetrieben wird.
Obwohl Arista Networks auf unserer Liste der KI-Aktien, die Investoren nicht verpassen sollten, den 22. Rang belegt, gibt es andere, die höhere Renditen in kürzerer Zeit versprechen. Für Investoren, die nach KI-Aktien suchen, die unter dem Fünffachen ihres Gewinns gehandelt werden, bieten unsere Berichte wertvolle Einblicke.