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Brookfield hat kürzlich eine massive Zahl für künstliche Intelligenz genannt : 7 Billionen Dollar. So viel Geld wird nach Ansicht der Investmentfirma in den nächsten zehn Jahren in die KI-Infrastruktur fließen. Die Zahl umfasst alles von Computerchips über Rechenzentren bis hin zu Stromnetzen. Es ist eine kühne Schätzung, die eine interessante Frage aufwirft , was genau benötigt so viel Finanzierung, und kann die Branche tatsächlich solch enorme Ausgaben aufnehmen, ohne mehr zu bauen, als sie benötigt ?
Die 7 Billionen Dollar Investitionsaufschlüsselung : Chips, Rechenzentren und Energie
In den nächsten zehn Jahren wird die Welt laut Brookfield Asset Management 7 Billionen Dollar in den Aufbau des Rückgrats der künstlichen Intelligenz investieren. Das ist eine enorme Summe, die sich auf vier Hauptbereiche aufteilt.
Der größte Anteil , 4 Billionen Dollar , fließt in KI-Chips. Diese spezialisierten Halbleiter treiben alles an, von maschinellem Lernen bis hin zu alltäglichen KI-Aufgaben. Weitere 2 Billionen Dollar werden für den Bau und die Modernisierung von Rechenzentren aufgewendet, den Einrichtungen, die all diese Rechenleistung beherbergen.
Strom- und Übertragungsnetze erhalten 500 Milliarden Dollar. KI-Systeme verbrauchen enorme Mengen an Elektrizität, daher ist eine zuverlässige Energieinfrastruktur unerlässlich. Die letzten 500 Milliarden Dollar unterstützen Kühlsysteme, fortschrittliche Netzwerktechnologien und andere Technologien, die dafür sorgen, dass alles reibungslos läuft. Die 500-Milliarden-Dollar-Zuweisung umfasst auch Glasfaseranbindung, um den Datenübertragungsbedarf der KI-Infrastruktur zu unterstützen.
Diese Investition spiegelt großes Vertrauen wider, dass die KI-Nachfrage ohne das Risiko einer Überkapazität weiter wachsen wird.
KI-Rechenzentrumskapazität wird von 15 GW auf 82 GW ansteigen
Die Kapazität von KI-Rechenzentren liegt heute bei etwa 15 Gigawatt, aber diese Zahl wird nicht lange klein bleiben. Bis 2030 wird erwartet, dass die Kapazität auf etwa 82 Gigawatt ansteigt , mehr als fünfmal so groß wie heute. Dieses rasche Wachstum bedeutet, dass 2025 den Beginn einer dramatischen Expansion markieren wird, die sich bis 2034 fortsetzt. Die USA beherbergen derzeit 51% der weltweiten Hyperscale-KI-Rechenzentren, mit erheblicher Konzentration in Nord-Virginia und einer wachsenden Präsenz in sekundären Märkten wie Columbus, Ohio.
2025 verdoppelt sich die Kapazität schnell
Die Zahlen erzählen eine bemerkenswerte Geschichte darüber, wie schnell sich die Dinge verändern. Die globale Stromkapazität für KI-Rechenzentren liegt heute bei 15 Gigawatt. Diese Zahl soll bald auf 82 Gigawatt steigen , mehr als fünfmal so groß. Dies geschieht auch nicht langsam. Allein in den Vereinigten Staaten könnte die Nachfrage nach KI-Rechenzentren von 4 Gigawatt im Jahr 2024 auf 123 Gigawatt bis 2035 in die Höhe schnellen. Das ist eine erstaunliche Verdreißigfachung in etwas mehr als einem Jahrzehnt.
Die weltweite Rechenzentrumskapazität ist seit 2015 bereits um über 200% gewachsen und stieg von 26 Gigawatt auf 81 Gigawatt bis 2024. Experten prognostizieren, dass sie bis 2030 222 Gigawatt erreichen wird. Die jährlichen Wachstumsraten beschleunigen sich, wobei 2025 voraussichtlich eines der Jahre mit der höchsten Expansion sein wird und 17,7% erreicht. Die IT-Kapazität allein stieg um über 300% und erhöhte sich von 12 Gigawatt im Jahr 2015 auf 49 Gigawatt im Jahr 2024.
Globale Expansion bis 2034
Wenn man über die nächsten ein oder zwei Jahre hinausblickt, zeigt sich ein noch größeres Bild des bevorstehenden Wandels. Die globale KI-Rechenzentrumskapazität soll von etwa 15 Gigawatt im Jahr 2024 auf 82 Gigawatt bis 2034 steigen. Das ist mehr als das Fünffache der Leistung in nur zehn Jahren.
Betrachten Sie es so : Das Training fortschrittlicher KI-Modelle wie GPT‑4 benötigt etwa 30 Megawatt im Dauerbetrieb. Da immer mehr Unternehmen KI für Gesundheitswesen, Finanzen und Einzelhandel einsetzen, steigt die Nachfrage weiter. Allein in den USA könnte der Strombedarf bis 2035 123 Gigawatt erreichen , dreißigmal höher als heute.
Dieses Wachstum spiegelt wider, wie schnell KI Teil des Alltags wird. Jede Suche, jede Empfehlung und jeder smarte Assistent benötigt Energie. Die Infrastruktur, die diese Tools unterstützt, muss dramatisch expandieren, um Schritt zu halten. Bis 2030 werden KI-Workloads voraussichtlich 70 % der gesamten Nachfrage nach Rechenzentrumskapazität ausmachen.
GPU-Markterweiterung : Von 7 Millionen auf 45 Millionen Einheiten bis 2034
Die Explosion der Rechenzentrumskapazität erfordert eine ebenso dramatische Steigerung der Computing-Hardware, um diese Einrichtungen zu betreiben. Branchenprognosen zeigen, dass GPU-Installationen von heute 7 Millionen Einheiten auf erstaunliche 45 Millionen Einheiten bis 2034 steigen werden. Diese Versechsfachung spiegelt nicht nur die wachsende Nachfrage wider, sondern auch das Aufkommen von GPU-as-a-Service-Plattformen, die leistungsstarke Rechenleistung für Unternehmen jeder Größe zugänglich machen. Der Cloud-Computing-Sektor wird voraussichtlich bis 2033 10,3 Milliarden US-Dollar erreichen, angetrieben von Unternehmen, die skalierbare KI-Infrastruktur ohne die Last des direkten Hardware-Besitzes suchen.
Massives GPU-Bereitstellungswachstum
Leistungsstarke Computerchips namens GPUs werden in nie dagewesenen Mengen auf den Markt kommen. Die derzeitige Verbreitung liegt bei etwa 7 Millionen Einheiten weltweit. Bis 2034 wird diese Zahl auf etwa 45 Millionen Einheiten ansteigen , mehr als das Sechsfache des heutigen Niveaus.
Dieses explosive Wachstum resultiert aus dem Bedarf künstlicher Intelligenz. Das Training von KI-Modellen erfordert enorme Rechenleistung, die nur GPUs effizient liefern können. Rechenzentren und Cloud-Anbieter wetteifern darum, größere GPU-Cluster zu bauen, um die Nachfrage zu decken.
Gaming treibt weiterhin erhebliche GPU-Verkäufe an, die voraussichtlich von 78 Milliarden Dollar im Jahr 2024 auf 219 Milliarden Dollar bis 2035 steigen werden. Doch KI-Anwendungen befeuern nun die schnellste Expansion. Gesundheitswesen, Automobilforschung und virtuelle Realität benötigen alle diese Prozessoren. Der Gaming-GPU-Markt profitiert von DirectX’s Marktdominanz, die 2023 einen Marktanteil von 32,14 Milliarden Dollar hielt.
Der gesamte GPU-Markt wird bis 2034 von 76 Milliarden Dollar auf 1,4 Billionen Dollar ansteigen, was widerspiegelt, wie unverzichtbar diese Chips geworden sind.
GPU-as-a-Service-Markt-Boom
Da Unternehmen feststellen, dass sie keine teure Hardware direkt kaufen müssen, verändert eine Mietrevolution die Art und Weise, wie Firmen auf GPU-Leistung zugreifen. Der GPU-as-a-Service-Markt explodiert und gibt allen, von kleinen Start-ups bis zu großen Konzernen, die Freiheit, auf modernste Rechenleistung zuzugreifen, ohne die Bank zu sprengen.
Drei Kräfte treiben diesen Aufschwung voran :
- KI- und Machine-Learning-Workloads, die mehr Rechenleistung als je zuvor erfordern
- Pay-as-you-go-Preisgestaltung, die Vorabkosten drastisch senkt und Unternehmen ermöglicht, nach ihren eigenen Bedingungen zu skalieren
- Cloud-Anbieter, die fortschrittliche Tools für jeden mit Internetverbindung zugänglich machen
Marktexperten prognostizieren, dass dieser Sektor von 5,6 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf zwischen 14 Milliarden und 32 Milliarden US-Dollar bis 2034 anwachsen wird. Das ist ein ernsthaftes Wachstum, das durch Einzelpersonen angetrieben wird, die Flexibilität über Eigentum wählen. Der Markt expandiert mit einer CAGR von 17,6%, was die beschleunigte Verlagerung hin zu cloudbasierten Computing-Lösungen widerspiegelt.
Energieinfrastruktur : Die 500-Milliarden-Dollar-Energieherausforderung
Trotz des wachsenden Hypes um künstliche Intelligenz steht Amerikas Stromnetz vor einer ernüchternden Realität : Es benötigt etwa 500 Milliarden Dollar an Modernisierungen, um die Lichter am Leuchten zu halten.
Elektrizitätsversorger planen bis Jahresende Ausgaben von 174 Milliarden Dollar, wobei fast die Hälfte für Übertragungsleitungen und Verteilnetze vorgesehen ist. Das ist ein guter Anfang, aber es wird nicht ausreichen. Rechenzentren allein werden bis 2030 bis zu 15% des landesweiten Stroms verbrauchen, gegenüber nur 6–8% heute.
Unterdessen steigen die Großhandelsstromkosten bis 2028 um 19%. Projekte für saubere Energie sehen sich politischer Unsicherheit gegenüber. Die Erdgasversorgung wird knapper, da sich die Exporte verdoppeln. Die Rechnung ist einfach : Die Nachfrage steigt weiter, während neue Stromerzeugung Schwierigkeiten hat, Schritt zu halten.
Ohne größere Infrastrukturinvestitionen riskieren Amerikaner höhere Rechnungen und weniger zuverlässigen Service , genau das, was freie Märkte verhindern sollten. Nach zwei Jahrzehnten stagnierender Nachfrage stieg der Stromverbrauch im September 2024 um 1,8%, was eine grundlegende Verschiebung in der Energielandschaft signalisiert.
Brookfields globale Strategie und Frankreichs KI-Fabrik im Wert von 10 Milliarden Euro
Brookfield sieht etwas Großes am Horizont , eine Chance von 7 Billionen Dollar für KI-Infrastruktur in den nächsten zehn Jahren. Das Unternehmen denkt global und macht mutige Schritte in mehreren Ländern, um die Grundlage zu schaffen, die KI zum Gedeihen braucht.
Frankreich sticht als Paradebeispiel hervor. Brookfield verpflichtete sich zu 10 Milliarden Euro, um dort eine massive KI-Fabrik zu errichten, als Teil einer größeren Verpflichtung von 23,5 Milliarden Dollar. Warum Frankreich ? Günstige Geschäftsbedingungen und starkes wirtschaftliches Potenzial machen es zu einem idealen Standort.
Die Strategie verbindet drei wesentliche Komponenten :
- Stromerzeugung, um Rechenzentren am Laufen zu halten
- Datenspeichereinrichtungen, um massive Informationsmengen zu bewältigen
- Halbleiter-Lieferketten, um den Hardwarebedarf zu unterstützen
Brookfield verpflichtete sich auch zu 10,1 Milliarden Dollar in Schweden und zeigt damit seine Entschlossenheit, KI-Infrastruktur überall dort aufzubauen, wo sich Chancen bieten. Die Infrastructure Debt-Plattform des Unternehmens investierte über 4 Milliarden Dollar im Jahr 2024 in erneuerbare Energien und Dateninfrastruktur und demonstriert damit aktive Fortschritte bei seinen Verpflichtungen.
Warum ein geringes Risiko der Überkapazität eine anhaltende KI-Nachfrage signalisiert
Die Dynamik im KI-Sektor zeigt keine Anzeichen einer Verlangsamung, dennoch bleiben die Bedenken hinsichtlich eines Überangebots überraschend gering. Der Markt soll von 638 Milliarden Dollar im Jahr 2025 auf 3,68 Billionen Dollar bis 2034 wachsen , ein stetiger Anstieg von etwa 19% jährlich. Was unterscheidet dies von früheren Tech-Blasen ? Die Nachfrage verteilt sich auf Gesundheitswesen, Bankwesen, Automobilbranche und Einzelhandel, nicht nur auf einen Bereich. Über 60% der Unternehmenssoftware enthält mittlerweile KI-Funktionen, was eine echte Nutzung über verschiedene Branchen hinweg zeigt. Der Aufbau von KI-Infrastruktur erfordert Zeit und Geld, was eine überstürzte Expansion auf natürliche Weise verlangsamt. Unternehmen teilen Ressourcen und bauen schrittweise auf, anstatt riesige, verschwenderische Einrichtungen zu schaffen. Allein die Deep-Learning-Technologie ist auf 233,69 Milliarden Dollar im Jahr 2024 angewachsen, was eine erhebliche kommerzielle Akzeptanz jenseits experimenteller Anwendungen zeigt. Mit 97 Millionen erwarteten KI-Jobs bis Jahresende entspricht das Wachstum dem tatsächlichen Bedarf. Dieser ausgewogene Ansatz deutet auf eine dauerhafte Expansion hin, nicht auf vorübergehenden Hype.
Quellenangabe
- https://www.rcrwireless.com/20250811/ai-infrastructure/brookfield-ai‑2
- https://www.brookfieldoaktree.com/insight/building-backbone-ai
- https://www.datacenterdynamics.com/en/news/brookfield-next-decade-will-see-75gw-of-ai-data-centers-built-total-ai-infrastructure-spend-to-pass-7-trillion/
- https://www.brookfield.com/sites/default/files/documents/Brookfield_Building_the_Backbone_of_AI.pdf
- https://thenetworkinstallers.com/blog/ai-data-center-statistics/
- https://brightlio.com/data-center-stats/
- https://www.deloitte.com/us/en/insights/industry/power-and-utilities/data-center-infrastructure-artificial-intelligence.html
- https://www.mckinsey.com/industries/public-sector/our-insights/the-data-center-balance-how-us-states-can-navigate-the-opportunities-and-challenges
- https://www.brownadvisory.com/us/insights/data-center-balancing-act-powering-sustainable-ai-growth
- https://www.mckinsey.com/featured-insights/themes/whos-funding-the-ai-data-center-boom
