Musk hat es erneut auf die KI-Infrastruktur abgesehen: Tesla will jetzt "Rechenleistungs-Bausteine" verkaufen

Tesla hat auch das Geschäft mit Künstlicher-Intelligenz-Infrastruktur im Visier.

Gerade hat Tesla beim US-Patent- und Markenamt (USPTO) einen Markenanmeldung namens „Megapod“ eingereicht und plant, modulare Hardware für KI-Datenzentren zu verkaufen.

Nach der Markenbeschreibung handelt es sich um ein modulares Hardware-System für KI-Berechnungen in Datenzentren, das Computer-Server, Hardware zur KI-Datenverarbeitung, Netzwerkequipment, Stromverteilungen und Kühlsysteme umfasst.

Allerdings hat Tesla vor weniger als einem Jahr gerade das Dojo-Team aufgelöst und damit seine einzige eigenentwickelte Supercomputer-Infrastruktur für KI-Training abgeschafft.

Kaum hat man Dojo losgeschickt, und jetzt meldet man eine neue Marke für ein KI-Datenzentrum an.

Hm? Will Tesla in anderer Form weiter an Rechenleistung arbeiten?

Was ist Megapod?

Die derzeit feststellbaren Informationen stammen aus der Markenanmeldung.

Der von Tesla eingereichte Markenname ist MEGAPOD, die Anmeldenummer lautet 99893717, und das Anmelde Datum ist der 18. Juni 2026.

Typisch ist es eine Standard-Zeichenmarke, das heißt, man reserviert zunächst den Namen „MEGAPOD“. Die Anmeldungsgrundlage ist „intent-to-use“, was „Bereitschaft zur Nutzung“ bedeutet, aber das Produkt ist noch nicht offiziell auf den Markt gekommen.

Die Beschreibung in der Markenanmeldung ist ziemlich detailliert. In der Datei steht, dass Megapod abdeckt:

Modulares Hardware-System für Künstliche-Intelligenz-Berechnungen in Datenzentren, einschließlich Computer-Server, Computer-Hardware zur KI-Datenverarbeitung, Netzwerkequipment, Stromverteilungen und Kühlsysteme.

Es umfasst auch ein „selbstständiges, modulares KI-Berechnungshardware-System“ sowie „herunterladbare Software zur Überwachung, Verwaltung und Optimierung der oben genannten Systeme“.

Einfach ausgedrückt, ist Megapod wie ein plug-and-play-Modul für KI-Datenzentren.

In einem Schrank werden Server, Netzwerkequipment, Stromversorgung und Kühlsysteme zusammengepackt. Man bringt es auf die Baustelle, schließt es an und kann sofort mit KI-Training und -Inferenz beginnen.

Dies ist auch der Punkt, an dem es mit Teslas bestehenden Megapack und Megablock in einer Linie steht.

Megapack verkauft große Energiespeicherbatterien, und Megablock ist ein größeres, modulareres Energiespeichersystem.

Megapod klingt dagegen so, als würde man das Konzept der „Modularität“ von der Stromversorgung auf das KI-Rechenleistungssystem übertragen.

Deshalb haben einige Internetnutzer direkt gerufen: Tesla hat stillschweigend ein umfangreiches KI-Infrastruktur-Layout gezeigt.

Andere haben weiter spekuliert, dass dies möglicherweise mit Musks früherer Aussage über die „Nutzung von ungenutztem Strom für KI“ zusammenhängt. Man vermutet sogar, ob Tesla in Zukunft das Superladesystem, die Batteriespeicher und die KI-Rechenknoten verbinden und ein verteiltes KI-Infrastruktursystem bilden könnte.

Auf den ersten Blick ist Megapod aber nur eine Markenanmeldung. Es gibt noch keine Prototypen, keine Parameter, keine Preise und auch keine Liefertermine.

Es ist also noch ein langer Weg, bis Megapod tatsächlich ein Produkt wird.

Doch die Marke an sich zeigt, dass Tesla ernsthaft darüber nachdenkt, KI-Infrastruktur zu einer verkaufbaren Hardware-Kategorie zu machen.

Will Tesla Nvidia's Geschäft stehlen?

Auf den ersten Blick lässt Megapod schnell an Nvidia denken.

Nach alledem ist das teuerste und wichtigste Element in heutigen KI-Datenzentren Nvidias Rechenleistungssystem in einem Schrank.

Zum Beispiel das GB200 NVL72 ist bereits ein faktischer Standard in hochwertigen KI-Datenzentren.

In einem Schrank sind GPU, CPU, Hochgeschwindigkeitsverbindungen, Flüssigkeitskühlung und Netzwerke integriert. Kunden können es kaufen und direkt für die Training und Inferenz von großen Modellen einsetzen. Derzeit drehen sich fast alle Cloud-Anbieter, KI-Unternehmen und staatlichen KI-Projekte um dieses System.

Das heißt, in der Branche der „modularen KI-Rechenleistung“ ist Nvidia bereits ein absoluter Schlüsselspieler.

Will also Teslas Megapod Nvidias Geschäft übernehmen?

Abgesehen von der kurzfristigen Perspektive ist das nicht unbedingt der Fall.

Weil Tesla selbst auch ein Kunde von Nvidia ist. Tesla benötigt für das Training von FSD-, Roboter- und Fahrzeug-KI-Modellen eine große Anzahl von GPUs. Auch xAI, das von Musk gegründet wurde, kauft in großem Maßstab Nvidia-Chips, um Trainingscluster aufzubauen.

Darüber hinaus war Teslas Geschichte der Eigenentwicklung von KI-Chips ziemlich holprig.

Tesla hat einst hochkarätig auf den Dojo-Supercomputer gesetzt und gehofft, die FSD-Modell-Trainings mit dem eigenentwickelten D1-Training-Chip zu unterstützen.

Anlässlich des AI Day 2021 hat Tesla offiziell Dojo und den D1-Chip vorgestellt. Das Konzept war, die Iteration von Autonomie-Modellen durch das eigenentwickelte Trainingssystem zu beschleunigen.

Aber 2025 wurde das Dojo-Team aufgelöst, der Leiter wechselte, einige Teammitglieder gingen zu KI-Chip-Start-ups, und die verbleibenden Mitarbeiter wurden in andere Datenzentrum- und Rechenprojekte bei Tesla verschoben.

Anschließend hat Musk auch erklärt, dass das Unternehmen nicht seine Ressourcen auf die Entwicklung von zwei verschiedenen KI-Chip-Designs verteilen sollte. Künftig werde man sich auf AI5/AI6 konzentrieren und stärker auf externe Rechenleistungsekosysteme wie Nvidia und AMD setzen.

Daraus lässt sich schließen, dass Teslas neue Maßnahmen nicht unbedingt darauf abzielen, Nvidias GPU-Geschäft zu stehlen. Wahrscheinlicher ist es, dass es sich um ein anderes Geschäftsfeld in KI-Datenzentren handelt: Stromversorgung, Energiespeicherung, Kühlung, Stromverteilung und modulare Installation.

Dies sind auch die derzeitigen Schwachstellen in KI-Datenzentren. Das Training und die Inferenz von großen Modellen verbrauchen enorm viel Strom. Neue KI-Datenzentren fehlen nicht nur an GPUs, sondern auch an Netzanschlüssen, Transformatorleistung, Kühlsystemen und schnell installierbarer Infrastruktur.

Viele Projekte können nicht starten, auch wenn die Chips da sind, weil es oft an der Stromversorgung, der Kühlung, der Bauzeit und der Netzgenehmigung hakt.

Und diese Probleme liegen näher an Teslas Energiegeschäft.

Teslas wirklich lukratives KI-Geschäft könnte die Batterie sein

In den letzten Jahren hat Tesla Geschichten über KI erzählt. Die Öffentlichkeit hat am meisten auf FSD, Optimus und Dojo geachtet.

Aber vom Geschäftsgesichtspunkt aus könnte die direkteste Verbindung zwischen Tesla und KI-Datenzentren Megapack sein.

Megapack ist Teslas Produkt für große Energiespeicherbatterien, das für Stromnetze, Kraftwerke, Industrieunternehmen und große Infrastrukturprojekte bestimmt ist.

Nachdem ein KI-Datenzentrum an das Stromnetz angeschlossen ist, verursacht es sehr starke Stromverbrauchsschwankungen. Insbesondere beim Training von großen GPU-Clustern kann die Last schnell ansteigen oder sinken, was hohe Anforderungen an die Netzstabilität stellt.

Hier kann ein Energiespeichersystem als Puffer fungieren.

Es lädt sich, wenn das Netz über Strom verfügt, und entlädt sich, wenn die Last des KI-Clusters steigt. Wenn Trainingsaufgaben Stromschwankungen verursachen, kann das Energiespeichersystem auch helfen, die Stöße abzufedern.

Dies ist der echte Einstiegspunkt für Teslas Energiegeschäft in KI-Datenzentren.

Bereits veröffentlichte Dokumente zeigen, dass xAI zwischen 2024 und April 2026 insgesamt etwa 1 Milliarde US-Dollar an Teslas Megapack gekauft hat. Im April 2026 allein belief sich der Kaufbetrag auf 269 Millionen US-Dollar.

Dies zeigt, dass die Hauptausgaben für KI-Infrastruktur nicht nur für Chips und Server gehen. Die Stromversorgung selbst wird auch zum Teil des KI-Wettbewerbs.

Von der Namensgebung her gibt es eine deutliche Kontinuität von Megapack über Megablock bis hin zu Megapod.

Es ist eindeutig eine „Mega-Trilogie“.

Megapack löst das Problem der Energiespeicherung. Megablock löst das Problem größerer, schnellerer installierbarer Strommodule.

Wenn Megapod Realität wird, könnte es Server, Netzwerke, Stromversorgung, Kühlung und Softwareverwaltung weiter zusammenpacken und ein integriertes Infrastrukturprodukt für KI-Kunden werden.

Aber der Markt für KI-Datenzentrum-Hardware ist äußerst komplex. Es gibt bereits etablierte Spieler wie Nvidia, Dell, Supermicro, Vertiv, Schneider und Eaton.

Von GPU-Schränken über Server-Integration bis hin zu Flüssigkeitskühlsystemen, Stromverteilung und UPS hat jede Ebene hohe technische Hürden und lange Zertifizierungszeiten für Kunden.

Teslas Stärken liegen in der modularen Herstellung, der Batteriespeicherung, der Stromkontrolle und dem KI-Bedarf im Musk-System.

Aber seine Schwächen sind auch offensichtlich: Es hat wenig Erfahrung in der Lieferung von Unternehmens-Datenzentren, die Eigenentwicklung von KI-Chips ist instabil, und es ist noch unklar, ob Kunden Tesla mit ihrer kritischen KI-Infrastruktur vertrauen werden.

Aber Musk hat bereits von den großen Rechenleistungskontrakten von SpaceX profitiert.

Berichten zufolge wird Google SpaceX monatlich 920 Millionen US-Dollar zahlen, um etwa 110.000 Nvidia-GPUs und die dazugehörigen CPUs, Arbeitsspeicher und andere Komponenten für drei Jahre zu mieten.

Davor hatte Anthropic bereits einen Vertrag unterzeichnet und sich die gesamte Rechenleistung des Colossus-Datenzentrums von SpaceX für 1,25 Milliarden US-Dollar pro Monat reserviert.

Zusammen bringe SpaceX monatlich etwa 2,17 Milliarden US-Dollar nur durch die „Vermietung von Rechenleistung“ ein.

Was? Soll heißen, dass ein Raketenbauunternehmen monatlich über 2 Milliarden US-Dollar nur durch die Miete von ungenutzten GPUs verdient?

So gut kann man als Vermieter sein, nur Musk.

Dies lässt Megapod noch mehr Raum für Fantasie:

Einerseits macht SpaceX KI-Rechenleistung zu vermietbaren Vermögenswerten, andererseits setzt Tesla mit seiner „Mega-Trilogie“ in Stromversorgung, Energiespeicherung, Kühlung und modulare Installation ein.

Es ist denkbar, dass Megapod nicht zu einer „Tesla-Version von Nvidia“ wird.

Aber wenn alle KI-Unternehmen an Strom, Kühlung und Installationsgeschwindigkeit fehlen, könnte dieses Geschäft vielleicht praktischer sein als die Geschichten über Autonomie~

Referenz