Unternehmen weltweit investieren massiv in KI-Infrastruktur, um den wachsenden Anforderungen an maschinelles Lernen, Datenverarbeitung und KI-Anwendungen gerecht zu werden. Laut einem Bericht von McKinsey könnte das globale Investitionsvolumen in KI-Infrastruktur bis 2027 auf bis zu 500 Milliarden US-Dollar ansteigen. Besonders gefragt sind dabei Datenzentren, spezialisierte Hardware wie Grafikprozessoren (GPUs) und anwendungsspezifische integrierte Schaltkreise (ASICs), die für das Training und den Einsatz von KI-Modellen unverzichtbar sind.
NVIDIA, ein führender Anbieter von KI-Chips, verzeichnet eine stark steigende Nachfrage nach seinen GPUs, die essenziell für Deep-Learning-Aufgaben sind. Jensen Huang, CEO von NVIDIA, betont, dass der KI-Boom massive Infrastrukturbedarfe nach sich zieht und der Markt erst am Anfang dieser Wachstumsphase steht.
Datenzentren rücken zunehmend in den Mittelpunkt der Investitionen. Blackstones 16 Milliarden Dollar schwere Übernahme von AirTrunk, einem Vorreiter von KI-gesteuerten Datenzentren, unterstreicht die wachsende Bedeutung dieser Infrastruktur. Der Deal wird 800 MW Datenzentrumskapazität hinzufügen und könnte über 1 GW hinauswachsen. Damit reagiert man auf die steigende Nachfrage nach Infrastrukturen, die KI-Anwendungen unterstützen.
Auch die Cloud-Infrastruktur wird erheblich ausgebaut. Branchengrößen investieren in KI-optimierte Cloud-Services, um Unternehmen zu bedienen, die auf KI umstellen. Gartner prognostiziert, dass die Ausgaben für Cloud-KI-Infrastruktur bis 2026 über 200 Milliarden US-Dollar hinausgehen werden, da Unternehmen zunehmend von On-Premise-AI-Implementierungen zu skalierbaren, cloudbasierten Lösungen wechseln.
Thomas Kurian, CEO von Google Cloud, beschreibt AI als Schlüssel zur Erschließung neuer Einnahmequellen für Unternehmen, wobei die Cloud-Infrastruktur das Rückgrat dieser Transformation bildet. Neben der Hardware investieren Organisationen auch in Datenmanagementplattformen und Speicherlösungen, um die großen Datenmengen zu bewältigen, die KI-Systeme benötigen. Schätzungen zufolge wird der globale Markt für KI-Dateninfrastruktur mit einer jährlichen Wachstumsrate von 18 % zulegen, angetrieben durch steigende Datenvolumina und den Bedarf an Echtzeit-Datenverarbeitungsfähigkeiten.
NRG Energy, bekannt für seine Tätigkeit in den Bereichen Energie und Heimdienste in den USA und Kanada, hat kürzlich seine Prognose für den bereinigten EBITDA des Gesamtjahres auf eine Spanne von 3,52 Milliarden bis 3,67 Milliarden US-Dollar angehoben. Das Unternehmen sieht sich gut positioniert, um von der steigenden Nachfrage seitens generativer KI und Datenzentren zu profitieren. CEO Larry Coben zeigt sich zuversichtlich, dass NRG in der Lage ist, wachstumsstarke Chancen zu nutzen und sich den veränderten Marktbedingungen erfolgreich anzupassen.