Zukunft der KI

Die nahe Zukunft ist ungewöhnlich gut abschätzbar, weil sie vertraglich gesichert ist. Öffentliche Roadmaps sehen NVIDIAs Rubin und AMDs MI400 für 2026 in Racks vor, mit ~600-kW-Rubin-Ultra-Racks als Ziel für 2027. HBM4 ist vor der Produktion bereits verkauft. Angekündigte Campusse – Hyperion mit bis zu 5 GW, die Stargate-Standorte, Fairwaters Replikation – haben gestaffelte Termine bis 2028. Die Kapitalplanung der Hyperscaler finanziert all dies bis mindestens 2026.

Skalierung hält an (das Argument der Labs). Ein H100-Rack nahm etwa 40 kW auf und wurde mit Lüftern gekühlt. GB200-Racks nehmen ~120 kW auf und werden ausschließlich flüssigkeitsgekühlt geliefert – und ~600-kW-Racks sind für 2027 angekündigt. Jede neue Halle wird für Cold Plates umgerüstet.

Die Erträge flachen ab (das Argument der Skeptiker). LeCun argumentiert, dass aktuelle Architekturen keine menschliche Intelligenz erreichen können; Wirtschaftskritiker verweisen auf Abschreibungspläne und Kreislauffinanzierung. In diesem Szenario korrigieren sich die Investitionsausgaben wie im Telekommunikationssektor 2001 – und hinterlassen, wie damals die Glasfaser, günstige und reichlich vorhandene Rechenkapazität für das, was als nächstes kommt. Zu beobachtende Indikatoren: Kürzungen bei Capex-Prognosen, GPU-Leasingpreise, Veröffentlichungsrhythmus.

Effizienzumkehr (die DeepSeek-Lektion). Die Leistungsfähigkeit pro Dollar verbessert sich so schnell, dass Intelligenz zur Ware wird; der Wert verlagert sich zu Vertrieb und Integration; die Stromnachfrage bleibt hinter den Prognosen zurück. Indikator: offene Modelle wenige Monate nach dem Frontier, Token-Preise fallen schneller als die Volumina steigen.