KI löst einen Hype um Bagger aus – sind die leidenden Bauingenieure endlich gerettet?

Da Technologieunternehmen ihre Investitionen in die KI-Infrastruktur stetig ausweiten, fließen die durch KI generierten Aufträge an ein Unternehmen, das auf den ersten Blick nichts mit großen Modellen zu tun hat – ein Industriekonzern, der Bagger, Bulldozer und Stromerzeugungsanlagen herstellt.

Am 4. August veröffentlichte der weltweite Baumaschinenriese Caterpillar (kurz CAT) einen Geschäftsbericht mit starkem Wachstum.

Im zweiten Quartal erreichte der Umsatz des Unternehmens 20,54 Milliarden US-Dollar, was einem Anstieg von 24 % gegenüber dem Vorjahr entspricht; die neuen Aufträge beliefen sich auf 9,4 Milliarden US-Dollar, und der Auftragsbestand stieg auf einen Rekordwert von 72,1 Milliarden US-Dollar. Gleichzeitig hob das Unternehmen die Prognose für das jährliche Umsatzwachstum an.

Hinter diesem Ergebnis stehen die KI-Rechenzentren, die sich weltweit ausbreiten.

Der KI-Goldrausch erreicht nun die Realwirtschaft.

Die daraus resultierende Nachfrage zeigt sich nicht nur bei GPUs, Servern und Cloud-Computing-Plattformen, sondern dringt entlang der Infrastrukturkette auch in den Tiefbau, die Stromversorgung, die Geräteherstellung und Ingenieurdienstleistungen vor.

KI-Rechenzentren lösen zuerst eine Welle des Infrastrukturbaus aus

Wenn Sie wissen wollen, ob die Investitionen in die KI-Infrastruktur tatsächlich umgesetzt werden, könnte der Geschäftsbericht von Caterpillar ein direkteres Beobachtungsfenster sein als die Visionsreden von Technologieunternehmen.

Als einer der weltweit größten Hersteller von Baumaschinen gilt Caterpillar seit langem als „Thermometer“ der globalen Industriewirtschaft. Die Bagger, Bulldozer, Dieselmotoren und Stromerzeugungsanlagen des Unternehmens werden in großem Umfang in Bau-, Bergbau-, Energie- und Infrastrukturprojekten eingesetzt. Die Veränderungen seiner Auftragslage spiegeln oft die Veränderungen der Unternehmensinvestitionen und Infrastrukturaktivitäten wider.

Am 4. August veröffentlichte Caterpillar seinen Geschäftsbericht für das zweite Quartal.

Der Quartalsumsatz des Unternehmens erreichte 20,54 Milliarden US-Dollar, was einem Anstieg von 24 % gegenüber dem Vorjahr entspricht; die neuen Aufträge beliefen sich auf 9,4 Milliarden US-Dollar, und der Auftragsbestand (backlog) stieg auf einen Rekordwert von 72,1 Milliarden US-Dollar.

Angetrieben von der starken Nachfrage hob das Unternehmen gleichzeitig die Prognose für das jährliche Umsatzwachstum an.

Dabei stieg der Umsatz des Segments Baumaschinen im zweiten Quartal um 35 % gegenüber dem Vorjahr auf 8,35 Milliarden US-Dollar; der Umsatz des Segments Energie und Antriebe stieg um 17 % gegenüber dem Vorjahr auf 8,24 Milliarden US-Dollar.

Caterpillar erklärte, dass der Bau von Rechenzentren zu einem wichtigen Faktor für das Wachstum der Nachfrage wird.

Da Technologieunternehmen wie Microsoft, Google und Amazon ihre Investitionen in die KI-Infrastruktur stetig ausweiten, werden weltweit große Rechenzentren gebaut. Bevor GPUs und Server jedoch in die Serverräume gelangen, müssen diese Projekte zunächst grundlegendere Ingenieurarbeiten abschließen: Landebene, Gebäudebau, Stromanschluss, Notstromversorgung und Aufbau des Energiesystems.

Die beiden Segmente mit dem deutlichsten Wachstum bei Caterpillar entsprechen genau zwei Schlüsselbereichen im Bau von KI-Rechenzentren.

Einerseits ist ein großes Rechenzentrum ein groß angelegtes Infrastrukturprojekt und keine einfache Installation von Servern. Von der Landentwicklung und der Geländegängigkeit bis zum Bau von Fabrikhallen und dem Einsatz von Baugeräten sind zahlreiche Baumaschinen erforderlich. Dies begünstigt die Entwicklung des Segments Baumaschinen.

Andererseits steigt der Strombedarf der Rechenzentren mit der wachsenden Nachfrage nach KI-Modelltraining und Inferenz stetig. In Gebieten, in denen die Stromversorgung durch das Netz unzureichend ist oder die Bauzyklen lang sind, werden Notstromanlagen zu wichtigen Einrichtungen, die den stabilen Betrieb von Rechenzentren gewährleisten. Dadurch wird das Segment Energie und Antriebe gefördert.

Die Investitionen in die KI-Infrastruktur breiten sich entlang eines bisher wenig beachteten Pfades aus:

Die GPUs von Nvidia sind die auffälligsten „Schaufeln“ im KI-Zeitalter.

Aber um ein Rechenzentrum tatsächlich fertigzustellen, braucht es eine andere, traditionellere Art von „Schaufeln“ – Bagger, Bulldozer und Stromerzeugungsanlagen.

Mit dem Übergang des Baus von KI-Infrastruktur in die Umsetzungsphase breiten sich die Investitionen von Chips und Servern entlang der Kette von Bau, Stromversorgung und Industriegeräten weiter aus.

In den letzten zwölf Monaten übertraf der Aktienkurs von Caterpillar den S&P 500-Index deutlich. Anleger setzen darauf, dass der Bau von KI-Infrastruktur traditionellen Industrieunternehmen einen neuen Wachstumszyklus bescheren wird.

Nach der Veröffentlichung des Geschäftsberichts reagierte der Markt direkt. Der Aktienkurs von Caterpillar stieg um rund 12 %, was dem größten täglichen Anstieg seit 17 Jahren entspricht.

Vom Verkauf von Baggern zur Umgestaltung von Baggern durch KI

Die durch KI verursachten Auswirkungen beschränken sich nicht darauf, traditionellen Industrieunternehmen neue Aufträge zu verschaffen. Für diese Hersteller verändert KI auch ihre eigenen Produktionsmethoden und Produktformen.

In den letzten Jahrzehnten konkurrierten Baumaschinenunternehmen vor allem in den Bereichen Maschinendesign, Fertigungskapazitäten und globale Lieferketten: Bagger, Kräne und Bergbaufahrzeuge sind im Grunde genommen allesamt große Maschinen.

Aber mit der Entwicklung von KI, Sensoren und industriellen Daten verwandeln sich Geräte von reiner Hardware in intelligente Systeme, die die Umgebung wahrnehmen, Daten analysieren und Entscheidungen unterstützen können.

Auch die Baumaschinenbranche steht an einem solchen Wendepunkt.

Caterpillar hat bereits damit begonnen, die Integration von KI-Funktionen in Baumaschinen zu erforschen.

Im Jahr 2026 führte das Unternehmen einen KI-gestützten Geräteassistenten (AI Assistant) ein, der Bedienern dabei hilft, Geräteinformationen abzurufen, Wartungsempfehlungen zu erhalten und die Hürden für die Nutzung der Geräte zu senken.

Gleichzeitig treibt Caterpillar auch die Entwicklung automatisierter Geräte voran und erweitert die autonome Fahrtechnologie, die zuvor im Bergbau eingesetzt wurde, auf mehr Baustellen.

In China treibt auch die Sany Group eine ähnliche Transformation voran.

Bei der Umsetzung von KI wählte Sany den Einstieg über interne Geschäftsszenarien des Unternehmens und kombiniert Branchenwissen, Produktionsabläufe und Geschäftsdaten mit KI.

Im Juni 2026 gab Xu Guoqiang, CIO der Sany Group, bekannt, dass das Unternehmen insgesamt mehr als 1,3 Millionen Branchenkenntnisse angesammelt, über 10 branchenspezifische Modelle iterativ trainiert hat, KI-Anwendungen mehr als 700 Geschäftsszenarien in der gesamten Gruppe abdecken und jährlich einen wirtschaftlichen Nutzen von über 200 Millionen Yuan erzielen.

Diese Anwendungen decken Bereiche wie Forschung und Entwicklung, Fertigung, Lieferkette und Kundendienst ab.

Beispielsweise hat Sany im Kundendienst die über viele Jahre gesammelten Reparaturerfahrungen zahlreicher Ingenieure zu einem unternehmensweiten Wissensbestand zusammengefasst und unterstützt die Fehlerdiagnose von Geräten mithilfe von KI.

Früher hing die Gerätereparatur stark von der Erfahrungsbeurteilung erfahrener Ingenieure ab. Mithilfe von KI kann Sany Gerätedaten, historische Fälle und Reparaturwissen kombinieren, um Ingenieuren dabei zu helfen, Probleme schneller zu lokalisieren.

In der Lieferkette hilft KI der Sany Group auch bei der Materialerkennung, Einkaufsanalyse und Prozessoptimierung, um wiederholte Arbeiten zu reduzieren und die Betriebseffizienz zu steigern.

Ähnliche Veränderungen vollziehen sich in immer mehr traditionellen Fertigungsunternehmen.

Der amerikanische Landmaschinenhersteller John Deere nutzt Computer Vision und KI-Modelle, um landwirtschaftliche Geräte umzugestalten.

Sein intelligentes Sprühsystem See & Spray kann Unkräuter auf Feldern über Kameras erkennen und Pestizide nur auf die Zielbereiche sprühen, wodurch der Pestizideinsatz reduziert wird. Autonome Traktoren nutzen KI, um die Umgebung wahrzunehmen und einen höheren Grad an automatisierter Arbeit zu erreichen.

Das japanische Fertigungsunternehmen Komatsu treibt ebenfalls intelligente Bergwerke voran, um die Effizienz der Bergbauarbeiten durch fahrerlose Bergbaufahrzeuge, automatische Transportsysteme und Plattformen für Baudaten zu steigern.

Für diese Fertigungsunternehmen wird KI zu einem wichtigen Werkzeug, das die nächste Stufe der industriellen Intelligenz vorantreibt.

Der KI-Goldrausch erweitert die industrielle Infrastruktur

Die direktesten Nutznießer von Investitionen in die KI-Infrastruktur sind in der Regel die Unternehmen, die den Modellen am nächsten stehen.

Nvidia liefert GPU-Rechenplattformen; SK Hynix und Micron liefern die für KI benötigten HBM- und Speicherprodukte; TSMC übernimmt die fortschrittlichen Fertigungsverfahren und das fortschrittliche Packaging; Broadcom liefert Netzwerkchips und Verbindungslösungen für Rechenzentren. Inländische Speicherhersteller wie ChangXin Memory erweitern ebenfalls ihre Produktionskapazitäten im Zuge der durch KI verursachten Speichernachfrage.

Aber die KI-Infrastruktur umfasst nicht nur GPUs, Server und Cloud-Computing. Sie umfasst auch die für den Bau von Rechenzentren erforderlichen Ingenieurgeräte, die Stromsysteme, die den Betrieb von Rechenzentren gewährleisten, sowie die industrielle Kapazität, die die gesamte Lieferkette stützt.

Mit der wachsenden Größe der KI-Rechenzentren breitet sich der Nutzen entlang der Infrastrukturkette weiter aus.

Unternehmen wie Vertiv, Schneider Electric, Eaton und Delta Electronics profitieren von der Nachfrage nach Stromversorgung, Strommanagement und Wärmeabfuhr in Rechenzentren; Energiegerätehersteller wie GE Vernova profitieren von der durch KI verursachten zusätzlichen Nachfrage nach Investitionen in Stromerzeugung und Stromnetze.

Der Geschäftsbericht von Caterpillar zeigt, dass diese Kette sich weiter in traditionellere Bereiche der industriellen Fertigung erstreckt.

Was der Bau von KI-Infrastruktur letztendlich benötigt, sind nicht nur Chips und Server, sondern auch Landentwicklung, Gebäudebau, Stromversorgungssicherheit und zahlreiche Industriegeräte.

Der Markt bewertet den Wert dieser Unternehmen daher neu.

Mit dem Anstieg des Aktienkurses von Caterpillar blicken die Anleger nicht nur auf die Verkaufszahlen der Geräte, sondern prüfen auch, ob die Ausweitung der KI-Infrastruktur zu einer neuen Nachfragequelle in der Zukunft werden kann.

Gleichzeitig verändert KI auch diese Industrieunternehmen selbst.

Große Modelle bieten allgemeine Fähigkeiten, aber um tatsächlich in industriellen Umgebungen eingesetzt zu werden, müssen spezifische Geräte, spezifische Abläufe und spezifische Umgebungen verstanden werden. Im KI-Zeitalter werden die langjährig angesammelten Daten, Branchenkenntnisse und realen Anwendungsszenarien dieser Unternehmen ebenfalls zu wichtigen Ressourcen für die Umsetzung von KI.

Unternehmen wie Nvidia liefern die Rechenkapazität für das KI-Zeitalter.

Aber die Nutznießer des KI-Goldrauschs sind nicht nur die Unternehmen, die Chips herstellen. Mit der stetigen Ausweitung der KI-Infrastruktur treten auch Energie-, Geräte- und industrielle Fertigungsunternehmen in diese neue Lieferkette ein.

Dieser Artikel stammt aus dem WeChat-Offiziellen Konto „Letter AI“, Autor: Yuan Xinyue, veröffentlicht mit Genehmigung von 36Kr.