Diejenigen, die dazu aufrufen, die Entwicklung der künstlichen Intelligenz zu bremsen, haben die Strompreise in den USA durch ihren massiven Stromverbrauch stark verteuert.
Jeder, der sich für KI interessiert, kann deutlich spüren, dass die Veröffentlichung von GPT6 ein riesiger Erfolg ist. Sowohl die offizielle Darstellung als auch die praktischen Tests verschiedener Uploader lassen vermuten, dass der Moment der AGI wirklich kurz bevorsteht. Vollautomatischer Schnitt im gesamten Prozess, reine Sprachinteraktion ohne Tastatur und Maus – es scheint, dass GPT6 jede Software erlernen kann, die von Menschen verwendet wird. Das einzige verbleibende Problem scheint die hohen Kosten zu sein. Als Pro-Nutzer bin ich sowohl glücklich als auch besorgt: Die verfügbaren KI-Funktionen wurden erneut verbessert, aber das monatliche Kontingent reicht noch weniger aus.
Nur wenige Tage später begannen die führenden Vertreter der globalen KI-Branche, kollektiv dazu aufzurufen, die Entwicklung von KI zu verlangsamen. Zuerst schlug Dario Amodei, CEO von Anthropic, öffentlich vor, die Entwicklung fortschrittlicher KI zu verlangsamen, anschließend äußerten sich Sam Altman von OpenAI, Elon Musk, der die Entwicklung von Grok leitet, und andere nacheinander, um dies zu unterstützen.
Haben diese Branchengrößen etwas gegen das Geld? Stimmen die Investoren dem zu? Wollen sie noch an die Börse gehen? Gao Zhikai, Experte für internationale Beziehungen und gleichzeitig ein beliebter Influencer auf Bilibili, sagte: In etwa zehn Monaten wird die KI-Blase in den USA wahrscheinlich platzen.
Ist das ernst gemeint?
Da ich von Natur aus misstrauisch bin, wusste ich schon lange, dass diese KI-Größen alle möglichen Geschichten erfinden, um an Finanzmittel zu kommen. Ich zweifle stark daran, wie viel von dem, was sie diesmal sagen, zu glauben ist. Also habe ich den Quellen im Internet nachgespürt, um herauszufinden, was wirklich los ist: Ist die "aktive Verlangsamung der KI-Entwicklung" eine gewohnte Täuschung, oder haben wirklich einige angefangen, auf die Bremse zu treten?
Die Bremse wurde getreten, aber nicht ganz durchgedrückt
OpenAI hat das Training mit verstärktem Lernen für das neueste Modell, das für den Einsatz vorgesehen ist, etwa zwei Wochen lang unterbrochen. Im August wurde die "Ausbreitungsgeschwindigkeit vorübergehend verlangsamt", um neue Sicherheitsanforderungen zu erfüllen.
Nach der Umsetzung der neuen Sicherheitsanforderungen am 28. August wurde das zuvor unterbrochene groß angelegte Training mit fortschrittlichem verstärktem Lernen wieder aufgenommen. Bis zum 1. September blieben jedoch einige kleinere experimentelle Trainings unterbrochen. OpenAI bestätigte außerdem, dass in den vergangenen Wochen Teile der Entwicklung und Veröffentlichung des damaligen fortschrittlichen Modells Astra verschoben wurden, um Schutzmaßnahmen zu stärken und zu testen.
Während der Einschränkung sank die GPU-Zuweisung für Modelle der Astra-Klasse um 59,2 %, während die GPU-Zuweisung für andere Modellkategorien um 17,2 % stieg. Bei den analysierten Aufgaben des verstärkten Lernens übernahmen andere Modelle etwa 85 % dieses Rückgangs, wobei die gesamte zugewiesene GPU-Menge im Großen und Ganzen unverändert blieb.
Die KI-bezogenen Investitionen laufen weiterhin wie ein galoppierendes Nashorn
Anthropic bereitet weiterhin den Börsengang im Jahr 2026 vor. Der diskutierte Kapitalbeschaffungsbetrag beträgt maximal etwa 1000 Milliarden US-Dollar, die potenzielle Bewertung maximal etwa 2 Billionen US-Dollar. Die zugehörigen Rechenverträge wurden bereits für die nächsten zehn Jahre abgeschlossen. In der im April angekündigten Zusammenarbeit mit AWS verpflichtete sich Anthropic, in den nächsten zehn Jahren mehr als 1000 Milliarden US-Dollar zu investieren, um maximal etwa 5 GW an Rechenleistung für das Training und den Betrieb von Claude zu erhalten.
OpenAI legte gleichzeitig einen anderen Börsenplan vor: Sam Altman erklärte, dass OpenAI im Jahr 2026 nicht an die Börse gehen wird, unter anderem weil die derzeit erforderlichen Arbeiten zur KI-Sicherheit abgeschlossen werden müssen.
Die Investitionen anderer großer Unternehmen sind ebenfalls unterschiedlich. Alphabet hat in der ersten Hälfte dieses Jahres etwa 80,6 Milliarden US-Dollar an Kapitalausgaben getätigt, verglichen mit etwa 39,6 Milliarden US-Dollar im gleichen Zeitraum des Vorjahres. Bei der Vorstellung der Ergebnisse für das zweite Quartal im Juli hob das Unternehmen den Jahresplan auf 195 bis 205 Milliarden US-Dollar an, um weiterhin KI-Infrastruktur und Rechenzentren zu bauen.
Amazon legte einen Plan für bare Kapitalausgaben im laufenden Jahr von etwa 220 Milliarden US-Dollar vor, der hauptsächlich in KI, aber auch in Bereiche wie Robotik und Satelliten fließt. Andy Jassy sagte damals, dass selbst bei Ausgaben in dieser Höhe die Kapazitäten in diesem Jahr nicht ausreichen würden, um den gesamten Bedarf zu decken.
Bei Meta beliefen sich die bis Ende Juni noch nicht in Betrieb genommenen Mietverträge für Rechenzentren, Serverraumvermietung und Teile der Netzinfrastruktur auf insgesamt etwa 279 Milliarden US-Dollar, wobei einige Mietverträge eine Laufzeit von bis zu 30 Jahren haben.
Diese Kapitalpläne und langfristigen Verträge wurden größtenteils vor der Diskussion über die Verlangsamung im September geschlossen. Ob der nächste Investitionsplan angepasst wird, muss auf neue offizielle Mitteilungen warten.
Nvidia, das fleißigste Unternehmen der Branche, spielt mehrere Rollen
Die oben genannten großen Unternehmen können Investitionen in Höhe von Hunderten von Milliarden US-Dollar tätigen, aber einige KI-Cloud-Unternehmen und Modellentwickler verfügen nicht über die Finanzmittel, die Kreditwürdigkeit und die Fähigkeit von Microsoft und Google, auf Infrastruktur zuzugreifen. Nach dem Kauf von GPUs müssen sie zudem langfristige Verträge über Grundstücke, Strom und Serverräume abschließen, um Mittel für den Bau zu beschaffen. Nvidia gab in regulatorischen Dokumenten bekannt, dass es einigen Kunden bereits geholfen hat, diese Ressourcen zu sichern und Garantien zu stellen. Wenn man sich ansieht, wie diese Kunden die Rechenleistung aufbauen, erkennt man, an welchen Transaktionen Nvidia neben dem Verkauf von Chips noch beteiligt ist.
CoreWeave ist ein Unternehmen, das KI-Clouds baut und Rechenleistungsdienste für Kunden anbietet. CoreWeave ist ein Großkunde von Nvidia, der Nvidias GPUs kauft, um KI-Clouds zu bauen. Gleichzeitig ist Nvidia auch Aktionär und Kunde von Rechenleistung bei CoreWeave. Am 9. September 2025 unterzeichneten die beiden Seiten eine Bestellung mit einem anfänglichen Wert von etwa 6,3 Milliarden US-Dollar: Wenn die durch den Vertrag abgedeckte Rechenleistung nach Erfüllung von Bedingungen wie Lieferung und Dienstverfügbarkeit nicht an andere Kunden verkauft wird, ist Nvidia verpflichtet, sie zu übernehmen. Diese Vereinbarung läuft bis zum 13. April 2032.
Nvidia hat ähnliche Vereinbarungen mit einigen KI-Cloud-Partnern: Cloud-Unternehmen kaufen Rechenzentrums-Produkte von Nvidia, und Nvidia verpflichtet sich, einen Teil dieser Cloud-Rechenleistung zu erwerben. Sobald Drittkunden die entsprechende Kapazität erwerben, verringert sich Nvidias eigene Verpflichtung zum Kauf. Bis zum 26. Juli 2026 beliefen sich die aus solchen Vereinbarungen resultierenden Verpflichtungen auf etwa 36 Milliarden US-Dollar, mit einer Laufzeit von in der Regel sechs Jahren.
Nvidia hat dies in seinen regulatorischen Dokumenten klar formuliert: Kunden könnten den Kauf neuer Hardware aufgrund fehlender Finanzmittel verschieben, und Engpässe bei Grundstücken, Strom und Serverräumen könnten den Einsatz verzögern. Nach Nvidias eigener Einschätzung haben einige KI-Cloud- und Modellentwickler einen Bedarf an Training und Inferenz, können aber kaum langfristige Infrastrukturverträge abschließen und verfügen nicht über die Fähigkeit, zu kreditwürdigen Bedingungen zu finanzieren – Unternehmen mit schwächerer Kapitalkraft sind davon besonders betroffen.
Nvidia hat einigen Kunden bereits geholfen, Grundstücke, Strom, Serverräume und Rechenzentrumskapazitäten zu sichern und Garantien zu stellen. Große Cloud-Anbieter und Unternehmen mit Investment-Grade-Kreditwürdigkeit werden voraussichtlich diese Ressourcen weiterhin selbst sichern.
Der PORTS-Campus in Ohio wird von SB Energy gebaut, besessen und betrieben. OpenAI ist der langfristige Nutzer des Campus, die zugehörigen Mietverträge haben eine Laufzeit von etwa 20 Jahren. Nvidia stellt KI-Infrastruktur und bietet unter vereinbarten Bedingungen auch Kreditunterstützung an. Die erste Kreditunterstützung von Nvidia entspricht einer IT-Last von etwa 4,25 GW, wobei die Obergrenze der gesamten Zahlungsverpflichtung 105 Milliarden US-Dollar erreicht.
Diese Verpflichtung deckt die Grundstücke, Stromversorgung und Serverräume im vereinbarten Bereich ab. 105 Milliarden US-Dollar ist eine bedingte Obergrenze der gesamten Zahlungen, kein bereits ausgezahltes Bargeld, kein Darlehen an OpenAI und nicht die Gesamtkosten des gesamten Projekts. Als eine der zugehörigen Bedingungen wird auf dem Campus grundsätzlich nur Nvidias KI-Infrastruktur eingesetzt, mit begrenzten Ausnahmen. Das Projekt soll ab 2028 schrittweise in Betrieb genommen werden.
Diese GPU-Käufe, langfristigen Mietverträge und Kreditunterstützungen beziehen sich alle auf Rechenzentren, die gebaut und in Betrieb genommen werden sollen. Für Serverräume braucht man Grundstücke, man muss an das Stromnetz angeschlossen werden und die Wasserversorgung sicherstellen. An der Baustelle stellt sich neben Geld und Rechenleistung auch die Frage: Gibt es genug Grundstücke, kann man an das Stromnetz anschließen, woher kommt das Wasser, und wer baut die neuen Nebenanlagen und bezahlt sie?
Texas – nicht das in Shandong – achtet sehr auf die Strom- und Wasserkosten
Bis August 2026 überstieg die gesamte Kapazität der großen neuen Anträge auf Anschluss an das Stromnetz, die von ERCOT, der Betreiberin des texanischen Stromnetzes, verfolgt werden, 474 GW, wobei etwa 90 % davon auf Rechenzentren entfallen. Als Referenz lag der damalige tatsächliche Spitzenwert von ERCOT bei etwa 91,1 GW – die beantragte Kapazität übersteigt diesen Wert bereits um das Fünffache. Die 474 GW sind jedoch nur Anträge, man kann nicht davon ausgehen, dass alle Projekte gebaut werden und den Strom auch wirklich verbrauchen.
Der im Bau befindliche Abilene-Campus ist eines der ersten wichtigen Projekte von Stargate, das realisiert wird. Er ist für eine Stromkapazität von etwa 1,2 GW geplant, die 8 Gebäude umfassen insgesamt etwa 4 Millionen Quadratfuß, was etwa 370.000 Quadratmetern entspricht. Google kündigte außerdem an, bis 2027 etwa 40 Milliarden US-Dollar an zusätzlichen Investitionen in Texas zu tätigen, einschließlich des Baus neuer Rechenzentrumscampus in den Countys Armstrong und Haskell.
Wie viele der 474 GW an Projekten letztendlich realisiert werden, lässt sich derzeit nicht anhand der Antragsmenge abschätzen. Aber selbst wenn nur ein Teil gebaut wird, muss das Stromnetz im Voraus die Kapazitäten für Erzeugung, Übertragung und Netzanbindung bewerten und prüfen, welche Nebenanlagen erweitert werden müssen. Wer diese Anlagen baut und die Kosten trägt, muss ebenfalls vor dem Anschluss des Projekts an das Netz geregelt werden. Die Landesregierung verlangt von den Rechenzentren, die Kosten für die zusätzliche Strominfrastruktur zu übernehmen, die durch sie verursacht werden – damit wird genau diese Kostenverteilung geregelt.
Im August verlangte die Landesregierung zudem, dass die betroffenen Rechenzentren zusätzliche Prüfungen akzeptieren. Die Entwickler müssen angeben, wie viel Strom sie voraussichtlich verbrauchen werden, wie hoch die Spitzenlast ist, wie viel Strom sie selbst erzeugen wollen, woher das Wasser kommt, wie viel Wasser sie verbrauchen und welche Technologie für das Kühlsystem verwendet wird.
Wenn man all diese Punkte zusammennimmt, laufen mehrere Dinge gleichzeitig ab. OpenAI hat tatsächlich bestimmte Trainings unterbrochen und die Entwicklung sowie Veröffentlichung verzögert, nach Erfüllung der neuen Sicherheitsanforderungen wurden diese wieder aufgenommen, und ein Teil der Rechenleistung wurde anderen Modellen zugewiesen. Die derzeit bekanntgegebenen Maßnahmen zur Verlangsamung haben konkrete Ziele und Bedingungen für die Wiederaufnahme.
Anthropic treibt weiterhin den Börsengang und langfristige Rechenleistungsvereinbarungen voran. Die riesigen Investitionspläne von Alphabet, Amazon und Meta wurden größtenteils vor dieser Diskussion festgelegt, ob der nächste Plan angepasst wird, fehlen noch neue offizielle Mitteilungen. Zwischen GPU-Anbietern, KI-Cloud-Unternehmen und Modellentwicklern überschneiden sich die Rollen als Aktionär, Lieferant, Kunde von Rechenleistung und Anbieter von Kreditunterstützung. Für die Realisierung von Rechenzentren müssen zudem Grundstücke, Stromnetz, Wasserversorgung und die Kosten für neue Anlagen sichergestellt werden – Texas prüft diese Punkte bereits einzeln.
In der Folge kann man die tatsächlichen Maßnahmen weiter beobachten: Ob die fortschrittlichen Trainingspläne angepasst werden, wie der Börsengang von Anthropic bewertet wird, ob sich die Kapitalausgaben der großen Unternehmen im nächsten Zyklus ändern und ob die angekündigten Rechenzentrums-Projekte verzögert, verkleinert oder weiter ausgebaut werden.
Dieser Artikel stammt von "Feng Dabai" und wird von 36Kr mit Genehmigung veröffentlicht.