KI-Labore setzen nun auf kleinere Rechenzentren für Inferenz

Anthropic und OpenAI, zwei der führenden KI-Labore der Welt, suchen zunehmend nach kleineren Rechenzentrumsprojekten. Wie mit den Verhandlungen vertraute Personen gegenüber CNBC mitteilten, geht es um Kapazitäten im Bereich von 20 bis 30 Megawatt (MW). Bislang hatten die Unternehmen vor allem auf riesige Einrichtungen mit mehreren hundert Megawatt bis hin zu Gigawatt-Kapazität gesetzt.

Der Wettlauf um den Zugang zur notwendigen Infrastruktur für KI-Workloads hat damit eine neue Dimension erreicht. Anthropic habe innerhalb dieses Rahmens in Großbritannien und den nordischen Ländern Gespräche über entsprechende Vereinbarungen geführt, berichteten vier mit den Verhandlungen vertraute Personen. OpenAI habe ebenfalls Möglichkeiten für solche Bereitstellungen mit geringerer Kapazität in den nordischen Ländern erkundet, so zwei der Informanten. Eine Quelle gab zudem an, dass ihr Gespräche zwischen Anthropic und OpenAI über Kapazitätsbereitstellungen in den USA in diesem Umfang bekannt seien.

Hintergrund: Vom Training zur Inferenz

Der Wandel hin zu kleineren Einheiten hat einen strategischen Hintergrund. Das Training von KI-Modellen erfordert enorme Mengen an Rechenleistung, um riesige Datenmengen zu verarbeiten. Die tägliche Bereitstellung dieser Systeme – ein Prozess, der als Inferenz bekannt ist – kann jedoch mit kleineren Clustern von Chips erfolgen. Da mehr KI-Rechenleistung vom Trainieren von Modellen hin zum Einsatz in der Produktion verlagert wird, steigt die Nachfrage nach kleineren, flexibleren Kapazitäten.

Kleinere Kapazitätsvereinbarungen sind oft attraktiv wegen der „Schnelligkeit bis zur nutzbaren Kapazität“, sagte Jabez Tan, Leiter der Forschung bei Structure Research, gegenüber CNBC. Verträge zur Sicherung kleinerer Allokationen von Rechenkapazität ermöglichen es Unternehmen, Workloads im Zuge des KI-Booms schneller bereitzustellen.

Prognosen: Inferenz überholt Training

Laut einem Bericht der Immobilienfirma JLL wird der Anteil der gesamten Rechenzentrumskapazität, der für Inferenz-Workloads genutzt wird, die Trainings-Workloads im Jahr 2027 übertreffen. Im Jahr 2025 machten Inferenz-Workloads lediglich 9 Prozent der globalen Workloads in Rechenzentren aus, im Vergleich zu 14 Prozent für das Training. Bis 2030 wird prognostiziert, dass Inferenz 37 Prozent dieser Kapazität nutzen wird, im Vergleich zu nur 13 Prozent für das Training.

Diese Entwicklung zeigt, dass sich der KI-Markt zunehmend von der reinen Entwicklungsphase hin zur praktischen Anwendung verschiebt. Die Nachfrage nach Rechenleistung für den produktiven Einsatz von KI-Systemen wird in den kommenden Jahren massiv steigen.

Riesige Deals und neue Strategien

Trotz des neuen Fokus auf kleinere Einheiten bleiben die großen Deals ein zentraler Bestandteil der Strategie beider Unternehmen. Anthropic schloss im August einen Cloud-Deal im Wert von rund 45 Milliarden Dollar mit Nscale ab. Dabei wird das KI-Labor etwa 460 MW Rechenkapazität in einem Rechenzentrum in West Virginia anmieten. OpenAI hatte im April erklärt, die ursprüngliche Verpflichtung von 10 GW für sein Stargate-KI-Infrastrukturprojekt übertroffen zu haben. Seither hat sich das Unternehmen verpflichtet, weitere 3 GW in Georgia und 8 GW in Ohio zu entwickeln.

Riesige Rechenzentrumsprojekte in den USA und darüber hinaus stoßen jedoch zunehmend auf Widerstand seitens der lokalen Gemeinden. Auch in weiten Teilen Europas steht der Sektor unter Druck, da verfügbares Land und Strom knapp sind. Kleinere Projekte könnten hier eine Lösung bieten.

Nvidia und Crusoe setzen ebenfalls auf kleinere Einheiten

Im Februar wurde bekannt gegeben, dass Nvidia mit mehreren Stakeholdern aus dem Rechenzentrumsbereich zusammenarbeiten wird, um kleinere Rechenzentren zu untersuchen, die für verteilte Inferenz konzipiert sind. Das US-Unternehmen Crusoe, das einen großen Rechenzentrumskomplex in Texas gebaut hat, der von OpenAI genutzt wird, investiert nun ebenfalls in kleinere Rechenzentren. Diese Einrichtungen seien schneller und günstiger als größere Bauprojekte, die in den gesamten USA mit Verzögerungen konfrontiert sind.

Crusoe gab am Donnerstag zudem bekannt, eine Finanzierungsrunde über 3,9 Milliarden Dollar zu einer Post-Money-Bewertung von 30,9 Milliarden Dollar abgeschlossen zu haben. Das Unternehmen ist eines der zahlreichen Neoclouds, deren Geschäft im Zuge des KI-Ausbaus boomt. Anthropic kommentierte die Anfrage von CNBC nicht. Typischerweise mieten beide KI-Labore Rechenkapazität von Rechenzentrumsbetreibern und Neoclouds und streben groß angelegte, langfristige Vereinbarungen an.