Wie kann die Versicherungsbranche im billionenstarken KI-Infrastruktur-Sektor vorausschauend Positionen beziehen?

Künstliche Intelligenz (KI) tritt in einen neuen Zyklus der Kapitalausgaben. In seinem neuesten Bericht weist Goldman Sachs darauf hin, dass der Schwerpunkt der Investitionen in künstliche Intelligenz sich allmählich von der Modellentwicklung auf die breitere Realwirtschaft verlagert. Während Rechenleistung, Stromversorgung und Rechenzentren weiterhin mit hoher Geschwindigkeit ausgebaut werden, dringt KI zunehmend in reale Anwendungsbereiche wie Fertigung, Energie, Logistik, Verteidigung, Biowissenschaften und Robotik ein. Goldman Sachs schätzt, dass die globalen KI-Kapitalausgaben im Zusammenhang mit Berechnung, Rechenzentren und Stromversorgung zwischen 2026 und 2031 etwa 7,6 Billionen US-Dollar erreichen werden. 

Auch China tritt rasch in diesen Zyklus des Aufbaus der KI-Infrastruktur ein. Anfang 2026 hat die tägliche durchschnittliche Aufrufmenge von Tokens der großen KI-Modelle in China 140 Billionen überschritten, was einem Anstieg von etwa dem 1000-fachen im Vergleich zu vor zwei Jahren entspricht; die Zahl der im Betrieb, im Bau und in der Planung befindlichen intelligenten Rechenzentrums-Projekte im ganzen Land übersteigt 500, und die Skala der intelligenten Rechenleistung erreicht 1,882 Millionen P (P steht für Billiarden Gleitkommaoperationen pro Sekunde) (FP16), was den zweiten Platz weltweit belegt; während des Zeitraums des 15. Fünfjahresplans wird das Investitionsvolumen in die Infrastruktur für Rechenleistung in China voraussichtlich etwa 2 Billionen Yuan betragen, und ein neues digitales Infrastruktursystem, das intelligente Rechenzentren, GPU-Cluster (Grafikprozessoren) und Rechenleistungsnetze abdeckt, wird beschleunigt aufgebaut. 

Mit dem Eintritt der künstlichen Intelligenz in das Zeitalter der Kapitalausgaben bildet sich auch ein KI-Infrastruktur-Vermögenspool, der früher nicht existierte, rasch aus. Die Billionen Yuan an Investitionen in die Infrastruktur bringen nicht nur neue industrielle Chancen, sondern bedeuten auch, dass eine große Menge hochwertiger Vermögenswerte nachhaltig akkumuliert wird. Für die Versicherungsbranche bildet sich ein neuer Risikopool heraus, und das dazu passende Risikoschutzsystem muss noch vervollständigt werden. 

KI tritt in das Zeitalter der Kapitalausgaben, ein neuer Vermögenspool bildet sich heraus

Bildet sich in China derzeit ein ausreichend großer Vermögenspool für KI-Infrastruktur aus? Reicht dieser Vermögenspool aus, um die langfristig gebildete Risikostruktur der Versicherungsbranche zu verändern? 

Die Antwort zeigt sich allmählich. 

Mit der stetigen Erweiterung des Anwendungsbereichs großer Modelle wächst das Aufrufvolumen von KI-Modellen rasch an. Daten zeigen, dass die tägliche durchschnittliche Aufrufmenge von Tokens großer KI-Modelle in China innerhalb von zwei Jahren um etwa das 1000-fache gestiegen ist, von 140 Milliarden Anfang 2024 auf 140 Billionen im März 2026. Künstliche Intelligenz entwickelt sich von technischen Experimenten einiger weniger Technologieunternehmen zu einer Phase groß angelegter kommerzieller Anwendungen in Branchen wie Finanzen, Fertigung, Energie und Medizin. 

Jede Technologie, die von der Experimentierphase zur Industrialisierung übergeht, geht mit dem Beginn eines Zyklus von Infrastrukturinvestitionen einher. 

In den vergangenen Jahren konzentrierte sich der Wettbewerb in der KI-Industrie hauptsächlich auf die Fähigkeiten der Modelle. Die Parametergrößen großer Modelle wurden stetig erweitert, und die Algorithmenfähigkeiten durchbrachen kontinuierlich neue Grenzen. Aber mit dem Eintritt der generativen künstlichen Intelligenz in die Phase der groß angelegten Anwendung verändert sich der industrielle Wettbewerb: Künstliche Intelligenz entwickelt sich von dem „Wettbewerb um Modelle“ zu dem „Wettbewerb um Infrastruktur“. 

Die Schlüsselressourcen zur Unterstützung der KI-Entwicklung verlagern sich von Softwarefähigkeiten zu einem anlageintensiveren Infrastruktursystem. Für das Training großer Modelle, Inferenzdienste und intelligente Anwendungen von Unternehmen müssen kontinuierlich eine große Menge an Rechenressourcen investiert werden. Rechenleistung wird zu einer neuen Infrastruktur im Zeitalter der künstlichen Intelligenz, die vergleichbar ist mit Stromversorgung, Kommunikation und Verkehr. Nach relevanten Daten erreichte die Skala der intelligenten Rechenleistung in China im März 2026 1,882 Millionen P (FP16), was einem Anstieg des 2,5-fachen im Vergleich zum Vorjahreszeitraum entspricht; die Größe des chinesischen Rechenleistungsmarktes wird 2025 voraussichtlich 835,1 Milliarden Yuan erreichen und voraussichtlich 2026 die Marke von 1 Billion Yuan übersteigen. Gleichzeitig übersteigt die Zahl der im Betrieb, im Bau und in der Planung befindlichen intelligenten Rechenzentrums-Projekte im ganzen Land bereits 500, und die Anzahl intelligenter Rechencluster mit zehntausend GPUs nimmt stetig zu. 

Im Gegensatz zu der raschen Expansion der Internetindustrie in der Vergangenheit, die auf Software, Plattformen und Datenverkehr beruhte, weist die Entwicklung der künstlichen Intelligenz deutlichere kapitalintensive Merkmale auf. Ein großes intelligentes Rechenzentrum besteht nicht einfach aus gestapelten Servern, sondern ist ein komplexes Infrastruktursystem, das gemeinsam aus Gebäuden, Stromversorgungssystemen, Hochleistungs-GPU-Servern, Kühlsystemen, Netzwerkgeräten und Sicherheitseinrichtungen besteht. 

Auf globaler Ebene erreicht das Investitionsvolumen in die KI-Infrastruktur ein nie dagewesenes Niveau. Relevante Studien von Swiss Re weisen darauf hin, dass die Entwicklung der künstlichen Intelligenz einen neuen Zyklus der Kapitalausgaben vorantreibt und eine große Menge versicherbarer Vermögenswerte schafft, die früher nicht existierten. Die Baukosten einiger großer Rechenzentren haben bereits ein Volumen von mehreren Milliarden US-Dollar erreicht. Nach der Bereitstellung hochwertiger GPU-Geräte kann das gesamte Investitionsvolumen weiter steigen, und übergroße Projekte können sogar 20 Milliarden US-Dollar übersteigen. 

Das bedeutet, dass die KI-Infrastruktur einen neuen hochwertigen Vermögenspool bildet. Aus der Perspektive der Versicherungsbranche ist diese Veränderung von großer Bedeutung. 

In den vergangenen Jahrzehnten konzentrierte sich die Sachversicherung hauptsächlich auf die Risikovermögenswerte, die im Zeitalter der Industrialisierung entstanden sind, einschließlich Fabrikgebäuden, Produktionsanlagen, Gewerbegebäuden sowie Energie- und Verkehrseinrichtungen. Das Zeitalter der künstlichen Intelligenz schafft neue Risikoexpositionsobjekte, einschließlich intelligenter Rechenzentren, GPU-Cluster, Rechenleistungsnetze sowie das digitale Infrastruktursystem, das um den Betrieb der künstlichen Intelligenz herum gebildet wird. 

Mit der zunehmenden Anzahl neuer Infrastrukturen, deren einzelnes Investitionsvolumen mehrere Milliarden US-Dollar oder sogar 10 Milliarden US-Dollar erreicht, bringt dies nicht nur Chancen für die Technologieindustrie, sondern bedeutet auch, dass sich ein neuer Markt für Risikoschutz herausbildet. 

Super-Rechenleistungsvermögen schafft Super-Risiken

Der groß angelegte Aufbau der KI-Infrastruktur bildet einen neuen hochwertigen Vermögenspool heraus. Für die Versicherungsbranche ist jedoch nicht nur das rasche Wachstum des Vermögensvolumens besonders beachtenswert, sondern auch die tiefgreifende Veränderung der Risikomerkmale hinter diesen Vermögenswerten. 

Denn es gibt einen grundlegenden Unterschied zwischen KI-Infrastruktur und traditionellen industriellen Vermögenswerten: Ihr Wert zeigt sich nicht nur in den Geräten selbst, sondern in der Fähigkeit, kontinuierlich Rechenleistung bereitzustellen. 

In den vergangenen Jahrzehnten konzentrierte sich die Sachversicherung hauptsächlich auf den „Verlust physischer Vermögenswerte“. Wenn ein Brand in einem Fabrikgebäude ausbricht, befasst sich die Versicherung mit dem Verlust von Gebäuden, Produktionsanlagen und Lagerbeständen; wenn ein Unfall in einer Energieeinrichtung eintritt, befasst sich die Versicherung mit der Beschädigung von Geräten und den Kosten für die Reparatur von Anlagen. Die Risikologik der traditionellen Sachversicherung basiert im Wesentlichen auf dem Wert von Anlagevermögen. 

Aber für die KI-Infrastruktur verändern sich die Risiken. Das wichtigste Vermögenswert eines intelligenten Rechenzentrums sind nicht nur die darin bereitgestellten GPU-Server, sondern die von diesen Geräten gemeinsam gebildete Produktionskapazität für Rechenleistung. Sobald ein kritisches System ausfällt, kann dies sogar ohne schwere physische Beschädigung zu enormen wirtschaftlichen Verlusten führen. 

Das bedeutet, dass sich die Probleme, mit denen die Versicherung im KI-Zeitalter konfrontiert ist, von „Was tun, wenn Geräte beschädigt werden?“ zu „Was tun, wenn das Produktionssystem für Rechenleistung den Betrieb einstellt?“ verlagern. 

Die KI-Infrastruktur kann gleichzeitig mehreren Risiken ausgesetzt sein, darunter Vermögensverlust, Betriebsunterbrechung sowie die Verschmelzung von physischen Risiken und digitalen Risiken. Ein intelligentes Rechenzentrum besteht aus mehreren komplexen Systemen wie hochwertigen GPU-Servern, Stromversorgungssystemen, Kühlgeräten und Netzwerkeinrichtungen. Ein Ausfall in jedem kritischen Glied kann den gesamten Betrieb beeinträchtigen. 

Im Vergleich zu traditionellen industriellen Vermögenswerten weist die KI-Infrastruktur eine höhere technische Komplexität und Systemzusammenhang auf. Das Risiko besteht nicht nur in der Beschädigung eines einzelnen Geräts, sondern kann das gesamte Infrastruktursystem betreffen. Gleichzeitig sind die tatsächlichen Verluste für Unternehmen, die auf Rechenleistungsdienste angewiesen sind, nicht nur die Reparaturkosten von Geräten, sondern auch die geschäftlichen Auswirkungen wie Verzögerungen beim Modellentraining, Unterbrechungen von KI-Anwendungen, Unterbrechungen von Kundendiensten und Risiken bei der Vertragserfüllung, die durch die Unterbrechung von Rechenleistungsdiensten verursacht werden. 

Darüber hinaus tragen die intelligenten Rechenzentren im Zeitalter der künstlichen Intelligenz nicht nur Server und Daten, sondern auch die Kern-KI-Anwendungen von Unternehmen, Modellentrainingsaufgaben und eine große Menge an kommerziellen Diensten. Cybersicherheitsangriffe, Datenlecks, Ransomware und Risiken der Lieferketten-Sicherheit werden ebenfalls zu wichtigen Faktoren, die den Betrieb der Rechenleistungsinfrastruktur beeinträchtigen. 

Besonders bei großen intelligenten Rechenzentren können die Auswirkungen von Cyberrisiken die von traditionellen Cybersicherheitsvorfällen in Unternehmen weit übersteigen. Ein Cyberangriff kann zu einer Unterbrechung von Rechenleistungsdiensten führen, den Fortschritt des Modellentrainings beeinträchtigen und sogar die Geschäftstätigkeit einer großen Anzahl von Unternehmenskunden unterbrechen. Daher wird der Versicherungsbedarf, der sich künftig um die KI-Infrastruktur herum bildet, nicht mehr zu einer einzelnen Versicherungsart gehören, sondern mehrere Dimensionen wie Sachschaden, Betriebsunterbrechung, Cybersicherheit, Haftung gegenüber Dritten und Lieferkettenrisiken integrieren müssen. 

Gleichzeitig stellt die rasche Entwicklung der KI-Infrastruktur auch die seit langem gebildeten Fähigkeiten der Versicherungsbranche zur Übernahme von Versicherungsrisiken und Preisgestaltung auf die Probe. Wenn das Investitionsvolumen eines einzelnen intelligenten Rechenzentrums mehrere Milliarden US-Dollar oder sogar 10 Milliarden US-Dollar erreicht, steht der Risikostreuungsmechanismus im traditionellen Versicherungsmodell vor neuen Herausforderungen. 

Für Versicherungsunternehmen müssen in Zukunft nicht nur die Frage „Sollen wir das Risiko übernehmen?“ beantwortet werden, sondern vor allem, wie Risiken genau bewertet werden können: Wie lassen sich die Risiken großer Rechenzentren quantifizieren? Wie lassen sich physische Risiken, Cyberrisiken und Risiken von Betriebsunterbrechungen kombiniert preisgeben? Wie lässt sich die gesamte Exposition der Branche steuern, wenn mehrere große Projekte gleichzeitig Risiken aufweisen? 

Diese Probleme bedeuten, dass die Versicherung für KI-Infrastrukturen nicht einfach das traditionelle Sachversicherungsmodell kopieren kann, sondern ein neues System zur Risikobewertung aufbauen muss. Versicherungsunternehmen müssen Fähigkeiten im Ingenieur-Risikomanagement, Cybersicherheitskompetenz, Datenanalysemodelle und Rückversicherungsmechanismen kombinieren, um die Fähigkeit zur Erkennung und Bewältigung von Risiken komplexer digitaler Infrastrukturen zu verbessern. 

Vom Risikoschutz zum Risikomanagement: Rechenleistungsversicherung gestaltet ein neues Ökosystem um

Die KI-Infrastruktur schafft einen neuen hochwertigen Vermögenspool. Für die Versicherungsbranche besteht die eigentliche Herausforderung jedoch nicht nur im Auftreten der Marktnachfrage, sondern darin, eine neue Art von Risiko zu verstehen und zu bewältigen, die früher nicht existierte. 

Das traditionelle Versicherungssystem basiert auf der langfristigen Akkumulierung von Risikodaten. Durch historische Verlustdaten werden die Wahrscheinlichkeit des Risikoeintritts, das Ausmaß des Verlusts und der angemessene Preis beurteilt. Für intelligente Rechenzentren, GPU-Cluster und Rechenleistungsnetze befinden sich viele Risiken jedoch noch in einem frühen Stadium. Die Versicherungsbranche steht einem neuen Risikobereich mit „hohem Wert und wenigen historischen Daten“ gegenüber. 

Dadurch steht die Rechenleistungsversicherung zunächst vor Herausforderungen bei der Risikoerkennung und der Fähigkeit zur Preisgestaltung. Obwohl große intelligente Rechenzentren ähnliche Vermögensmerkmale wie traditionelle Infrastrukturen aufweisen, ist ihre Risikostruktur komplexer: Einerseits stehen physische Risiken wie Geräteausfälle, Stromversorgung und Kühlsysteme in Wechselwirkung miteinander; andererseits verschmelzen digitale Risiken wie Cyberangriffe, Datensicherheit und Betriebsunterbrechungen weiter mit traditionellen Sachrisiken. Daher kann das traditionelle, auf dem Verlust einzelner Vermögenswerte basierende Risikobewertungsmodell den komplexen Risiken der KI-Infrastruktur kaum mehr gerecht werden. 

Für Versicherungsunternehmen besteht die Entwicklungsrichtung der Rechenleistungsversicherung nicht einfach darin, ein neues Versicherungsprodukt hinzuzufügen, sondern das Risikomanagementmodell zu verändern. In der Vergangenheit übernahm die Versicherung hauptsächlich die Funktion der wirtschaftlichen Entschädigung nach einem Unfall. Für intelligente Rechenzentren mit einem Investitionsvolumen von mehreren Milliarden US-Dollar benötigen Unternehmen jedoch eher die Fähigkeit zum Risikomanagement während des gesamten Prozesses von Bau, Betrieb und Dienstleistung. Versicherungsunternehmen müssen durch Risikobewertung, kontinuierliche Überwachung, Unfallreaktion und Verlustkontrolle das Risikomanagement schrittweise von der nachträglichen Entschädigung nach vorne verlagern. 

Dieser Trend zeigt sich bereits im Bereich der Cybersicherheitsversicherung. Am Beispiel des von Yuanbao Technology erforschten integrierten Modells „Prävention + Versicherung“: Angesichts der Risiken digitaler Infrastrukturen wie intelligente Städte, Cloud Computing und Big Data kann die traditionelle Informationssicherheitsgewährleistung nicht mehr den gesamten Bedarf abdecken. Versicherungsinstitute müssen professionelle technische Fähigkeiten kombinieren, Risiken vor der Übernahme von Versicherungsrisiken erkennen, Risiken während des Betriebs kontinuierlich überwachen und nach Eintritt eines Unfalls Untersuchungen zum Vorfall, Verlustbewertung und Unterstützung bei der Wiederherstellung bereitstellen, um die gesamte Fähigkeit zur Risikosteuerung zu verbessern. 

Im Zeitalter der künstlichen Intelligenz steht die Versicherung nicht nur vor einer neuen Geschäftschance, sondern vor einer neuen Kategorie von Risikovermögenswerten. Künftig wird sich das um