Elon Musk hat letztes Jahr in Memphis, Tennessee, etwas Beispielloses geschafft.
Er baute eines der mächtigsten der Welt KI-Supercomputer (100.000 hochmoderne GPUs) in wenigen Monaten.
Aber hier ist der Clou: Er hat nicht darauf gewartet, dass der örtliche Energieversorger es an das Stromnetz anschließt. Stattdessen parkte er einen eine Flotte mobiler Generatoren vor Ort und startete diese sofort.
Das war kein Backup-Plan. Das war Die planen.
Und es wird in der gesamten KI-Branche zur neuen Normalität.
Warum Geschwindigkeit wertvoller wurde als Effizienz
Hier ist eine Zahl, die erklärt, warum Musk und jeder andere Technologieriese, der sich um den Aufbau einer KI-Infrastruktur bemüht, bereit ist, alles zu tun, um sofort an die Macht zu kommen: 12 Millionen US-Dollar pro Megawatt und Jahr.
Das ist das geschätzter Jahresumsatz ein einziges Megawatt KI-Rechenkapazität kann erzeugen.
Die Rede ist von einem 100-Megawatt-Rechenzentrumscampus 1,2 $ Milliarde im jährlichen Umsatzpotenzial.
Bedenken Sie nun Folgendes: Die durchschnittliche Wartezeit für den Anschluss eines neuen Rechenzentrums an das Stromnetz in den Vereinigten Staaten beträgt 8+ Jahre.
Rechnen Sie nach. Eine einjährige Verzögerung bei dieser 100-MW-Anlage? Das ist ungefähr 1 Milliarde US-Dollar Umsatzverlust.
Eine Verzögerung von fünf Jahren? Sie haben gerade miterlebt, wie 5 Milliarden US-Dollar verpufften, während Sie darauf warten, dass die Bürokraten der Versorgungsunternehmen den Papierkram bearbeiten.
Plötzlich erscheint es nicht mehr so verrückt, einen Aufpreis für teure, kraftstoffhungrige Generatoren zu zahlen, die innerhalb von Wochen statt Jahren betriebsbereit sein können.
Die „Ineffizienzstrafe“ könnte Sie teuer zu stehen kommen 500.000 $ pro Megawatt jährlich an zusätzlichen Treibstoffkosten, aber Sie verdienen 12 Millionen Dollar. Der Unterschied ist absurd.
Aus diesem Grund wurden traditionelle Kennzahlen wie „Kosten pro Kilowattstunde“ und „Wärmeeffizienz“ über Bord geworfen. Im KI-Zeitalter gibt es nur eine Kennzahl, die zählt: Zeit an die Macht.
Zeit zur Macht dauert es, bis ein neues Rechenzentrum den nötigen Strom aus dem Netz erhält. Dieser Prozess kann Jahre dauern und zu Verzögerungen und erhöhten Kosten für Unternehmen führen, die darauf warten, den Betrieb vollständig aufzunehmen.
Warum das Netz nicht mithalten kann
Das US-amerikanische Stromnetz war bereits überlastet. Die KI-Nachfrage hat gerade gezeigt, wie unvorbereitet sie wirklich war.
Die Nachfrageseite explodiert. Ein herkömmliches Server-Rack in einem Rechenzentrum verbraucht etwa 5–10 Kilowatt Strom. Ein KI-Rack voller NVIDIAs neuester Chips? Versuchen Sie es mit 60–132 Kilowatt oder mehr. Wir sprechen von einer 10- bis 20-fachen Leistungsdichte bei gleicher Stellfläche!
Die Angebotsseite bricht zusammen. Alte Kohlekraftwerke werden schneller stillgelegt, als neue Kraftwerke ans Netz gehen. Die Stromübertragungsleitungen, die Kraftwerke mit Städten verbinden, sind bereits ausgelastet. Und der behördliche Genehmigungsprozess für neue Infrastruktur schreitet rasend schnell voran … gemessen in JAHREN, nicht in Monaten.
Das Ergebnis? Ein massiver, mehrjähriger Engpass.
Versorgungsunternehmen haben „Verbindungswarteschlangen“ mit Wartelisten, die einen DMV in Verlegenheit bringen würden. Projekte, die im Jahr 2018 Anträge eingereicht haben, warten noch auf die Genehmigung im Jahr 2026!
Für einen Hyperscaler wie Amazon, Google oder Microsoft, der sich in einem existenziellen Kampf um die KI-Dominanz befindet, ist dieser Zeitplan völlig inakzeptabel.
Fünf Jahre auf Strom warten, während Ihr Konkurrent seine KI-Infrastruktur hochfährt Heute ist ein Todesurteil.
Die unkonventionelle Lösung
Was tun Sie also, wenn Sie keinen Strom aus dem Netz beziehen können? Einfach: Du bringst das Kraftwerk zu dir.
Dies hat einen der faszinierendsten Wendepunkte in der Lieferkette in der modernen Industriegeschichte ausgelöst. Technologieunternehmen beziehen Stromerzeugungsausrüstung von den unwahrscheinlichsten Orten.
Hier ist ein Beispiel: Strahltriebwerke.
Ja, die gleiche Turbinentechnologie, die eine Boeing 767 über den Atlantik antreibt, wird modifiziert, um Strom für KI-Trainingscluster zu erzeugen.
Diese aus der Luft- und Raumfahrt stammenden Generatoren können in einem Bruchteil der Zeit installiert und in Betrieb genommen werden, die für die Genehmigung eines Netzanschlusses erforderlich ist.
Aber das ist erst der Anfang. Auch Rechenzentren greifen auf Geräte zurück, die ursprünglich für Ölfelder, Seeschiffe und Industrieanlagen entwickelt wurden.
Technologien, die nie für diesen Zweck gedacht waren, aber die eine Eigenschaft haben, die am wichtigsten ist: Geschwindigkeit.
Das sind keine eleganten Lösungen. Sie sind nicht billig. Sie verbrauchen oft mehr Kraftstoff und stoßen mehr Kohlenstoff aus als herkömmlicher Netzstrom. Aber sie haben einen überwältigenden Vorteil: Sie können in MONATEN und nicht in Jahren bereitgestellt werden.
Und in einer Branche, in der jeder Monat Verzögerung Dutzende oder Hunderte Millionen Dollar kostet, ist diese Geschwindigkeit fast jeden Preis wert.
Der KI-Handel, den Sie vermissen
Während alle in NVIDIA, AMD, TSM, ASML, Sandisk, Micron und andere Halbleiteraktien investieren, findet im Hintergrund ein stiller Industrieboom statt.
Unternehmen, die Verbrennungsmotoren und andere Industrieanlagen herstellen, verzeichnen eine beispiellose Nachfrage.
Wir sprechen hier nicht von trendigen Start-ups oder spekulativen Technologieunternehmen. Das sind Industriehersteller der alten Schule.
Viele von ihnen werden zu angemessenen Bewertungen gehandelt, da der Markt diesen Strukturwandel noch nicht vollständig eingepreist hat.
Das macht diese Gelegenheit besonders attraktiv:
Es handelt sich nicht um einen kurzfristigen Trend. Die Zeitpläne für die Netzzusammenschaltung werden nicht besser, sondern schlechter. Der Rückstand wird voraussichtlich bis 2030 und darüber hinaus anhalten. Das bedeutet, dass die „vorübergehenden“ Lösungen, die heute eingesetzt werden, keine Chance mehr haben Jahrewodurch wiederkehrende Einnahmen durch Wartungsverträge, Kraftstofflieferverträge und Ausrüstungs-Upgrades generiert werden.
Die Wirtschaft ist festgefahren. Solange KI-Computing jährlich 10 bis 12 Millionen US-Dollar pro Megawatt generiert, werden Rechenzentren fast jeden Preis für sofortigen Strom zahlen. Dies verleiht den Ausrüstungslieferanten eine außergewöhnliche Preismacht.
Der adressierbare Markt ist riesig. KI-Workloads könnten bis 2030 die Hälfte aller Rechenzentrumsoperationen ausmachen. Wir sprechen von Infrastrukturinvestitionen in Höhe von Hunderten Milliarden Dollar. Und ein bedeutender Teil davon fließt in die Energieerzeugungsausrüstung.
Die Unternehmen, die den Power Rush vor Ort gewinnen
Es gibt mehrere börsennotierte US-Unternehmen, die diesem Trend in erheblichem Maße ausgesetzt sind.
Sie reichen von riesigen Industriekonglomeraten, die sich auf die Stromversorgung von Rechenzentren spezialisiert haben, bis hin zu reinen Spezialisten, die im Wesentlichen zu „Spitzhacken und Schaufeln“ für den KI-Goldrausch geworden sind.
Der rote Faden? Sie alle haben die Fähigkeit, Kraft zu liefern schnellund sie nutzen die Netzkrise auf unterschiedliche Weise aus.
Das ist nicht spekulativ. Große Verträge im Wert von mehreren Milliarden Dollar wurden bereits unterzeichnet.
Schauen wir uns zum Beispiel an GE Verona (GEV):
GE Vernova verkauft Minikraftwerke, die Rechenzentren vor Ort betreiben können, um den gesamten benötigten Strom zu beziehen, ohne auf das örtliche Stromnetz warten zu müssen.
GEV ist von der Konsolidierung in eine erneute Trendexpansion übergegangen.
Der jüngste starke Anstieg deutet darauf hin institutionelle Käufer greifen ein. Der Preis bewegt sich jetzt stärker als in der früheren Seitwärtsphase, was oft auf eine erhöhte Beteiligung und Überzeugung hinweist.
Solange sich weiterhin höhere Tiefs bilden über Bei früheren Ausbruchsniveaus ist eine Schwäche eine Gelegenheit, bei einem Rückgang zu kaufen. Sie könnten versuchen, GEV bei einem Rückzug auf das vorherige Ausbruchsniveau zu kaufen und sich für eine Fortsetzung des Trends zu positionieren.
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Bei der KI-Revolution geht es nicht nur um Software und Chips. Es geht um die unscheinbare, kapitalintensive Infrastruktur, die das alles möglich macht.
Und gerade jetzt wird diese Infrastruktur mit Geräten aus den unerwartetsten Branchen aufgebaut.
