In den letzten Monaten kam es, angetrieben durch die Branche der künstlichen Intelligenz (KI), zu einer neuen Welle des Baus von Rechenzentren. Viele Technologieriesen haben Ankündigungen gemacht. Neben dem Aufbau von Partnerschaften bauen sie eine neue KI-Infrastruktur auf und setzen neue Rechenleistung ein, wobei sich die Investitionssummen auf Hunderte Milliarden Dollar belaufen.
Laut TomsHardware nahm IBM-CEO Arvind Krishna kürzlich ein Interview mit den Medien entgegen und stellte die Frage, ob die derzeit für AGI aufgewendeten Investitionen die Kosten decken können. Nach den heutigen Baukosten für Rechenzentren erfordert jedes Gigawatt Rechenleistung etwa 8 Milliarden US-Dollar an Baukosten, und die relevante weltweit gebundene Rechenleistung liegt derzeit bei nahezu 100 Gigawatt, was bedeutet, dass die Investitionssumme unglaubliche 8 Billionen US-Dollar erreicht hat. Eine Investition dieser Größenordnung würde einen Gewinn von etwa 800 Milliarden US-Dollar erfordern, um die Zinszahlungen zu decken, was ein nahezu unmögliches Ziel ist.
Die Behauptungen von Arvind Krishna beziehen sich direkt auf aktuelle Hardware-, Abschreibungs- und Energieannahmen und verlassen sich nicht auf langfristige Prognosen. Arvind Krishna wies darauf hin, dass der Wertverlust der Hardware der von Investoren am meisten unterschätzte Teil der Datenverarbeitung sei. Im Allgemeinen beträgt der allgemeine Erneuerungszyklus dieser Rechenzentren fünf Jahre, wobei der Großteil der Hardware ausgetauscht werden muss, was sich zusätzlich auf den langfristigen Investitionsbedarf auswirkt.
Nicht nur Arvind Krishna, sondern auch Investmentinstitute haben kürzlich ähnliche Bedenken geäußert: Wenn Leistungsverbesserungen und die Ausweitung der KI-Modellskala die beschleunigte Ausmusterung älterer GPUs erzwingen, gehe man davon aus, dass Unternehmen deren Lebensdauer weiter verlängern können. Die Geschwindigkeit des Hardware-Austauschs bedeutet, dass diese eher ersetzt als erweitert werden muss, was sehr hohe Kosten für den Support erfordert.
Arvind Krishna sagte, man erwarte, dass die aktuelle Form generativer KI-Tools letztendlich die Unternehmensproduktivität erheblich verbessern werde, das Problem liege jedoch in der Beziehung zwischen der physischen Größe der neuen Generation der KI-Infrastruktur und der Wirtschaftlichkeit der Unterstützung ihres Betriebs. Unternehmen, die viel in den Bau von Rechenzentren im Gigawatt-Maßstab investieren und sich dafür entscheiden, Aktualisierungszyklen zu verkürzen, müssen nachweisen, dass ihre Erträge ausreichen, um die beispiellosen Investitionsausgaben auszugleichen.