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KI-Rechenzentrumsausbau ist zugleich zu langsam und zu schnell
Der Ausbau großer KI-Rechenzentren in den USA beschleunigt sich, bleibt nach einer Jefferies-Analyse aber hinter vielen angekündigten Projekten zurück. Gleichzeitig könnte die Produktion fertig verpackter KI-Beschleuniger nicht schnell genug wachsen, um alle neuen Anlagen auszulasten. Damit treffen zwei Engpässe aufeinander, deren Gewicht sich von Jahr zu Jahr verschieben kann.
Houston (U.S.A.). Der KI-Boom verlangt nach immer mehr Rechenleistung, doch neue Rechenzentren entstehen nicht allein durch Investitionsankündigungen. Grundstücke müssen erschlossen, Stromanschlüsse bereitgestellt und Gebäude errichtet werden, bevor Server eingebaut werden können, während die Hardware selbst eine komplexe Lieferkette benötigt, in der besonders die fortgeschrittene Chip-Verpackung zum Engpass werden kann.
Genau diese beiden Seiten hat die Investmentbank Jefferies für den US-Markt gegenübergestellt. Grundlage sind unter anderem Satellitendaten von SynMax, die nicht nur angekündigte Projekte, sondern sichtbare Baufortschritte anhand von Flächenfreimachung, ersten Gebäudestrukturen und Bauabschluss verfolgen. Das Verfahren ist kein amtliches Register und misst Baufortschritt zunächst getrennt von der tatsächlichen Inbetriebnahme.
Laut der Analyse dürfte der jährliche Zubau in den USA von rund elf Gigawatt im Jahr 2025 auf 16 bis 18 Gigawatt im Jahr 2026 steigen. Für 2027 liegt die praktische Obergrenze demnach im niedrigen 20-Gigawatt-Bereich, während manche Projektpipelines und Bedarfsmodelle für 2028 mehr als 80 Gigawatt implizieren. Zwischen angekündigten und tatsächlich entstehenden Kapazitäten bleibt damit eine große Lücke.
Die Prognosen selbst bewegen sich mit neuen Daten, denn SynMax hatte im Juli für 2026 noch 14 bis 16 Gigawatt erwartet und erhöhte die Spanne später auf 16 bis 18 Gigawatt. Ende September meldete das Unternehmen zugleich, dass neue Flächenfreimachungen zuletzt gebremst wurden, während Projekte auf bereits vorbereiteten Flächen schneller vorankamen. Baukapazitäten können sich damit auf fortgeschrittene Projekte verlagern, ohne dass die langfristige Pipeline im gleichen Tempo wächst.
Für moderne KI-Beschleuniger reicht es nicht, nur die eigentlichen Rechendies zu fertigen, denn beim Advanced Packaging werden Recheneinheiten, Speicher und Verbindungen zu einem leistungsfähigen Gesamtpaket zusammengefügt. TSMC beschreibt seine CoWoS-Technik beispielsweise als Verfahren, das mehrere Logikbausteine mit High Bandwidth Memory verbindet, und baut diese Kapazitäten aus, weil die Nachfrage durch generative KI stark gestiegen ist.
Nach der Jefferies-Analyse entspricht die derzeit verfügbare Packaging-Kapazität ungefähr Beschleunigern mit einer Leistungsaufnahme von 13 Gigawatt, während neue Werke diesen Wert 2027 auf rund 19 Gigawatt erhöhen könnten. Die Rechnung nimmt zugleich an, dass KI-Beschleuniger etwa 65 Prozent der installierten Leistung eines Rechenzentrums ausmachen. Damit könnte die jährliche Produktion fertig verpackter Hardware bereits durch den US-Zubau weitgehend beansprucht werden.
Diese Größen lassen sich nicht eins zu eins gleichsetzen, weil Rechenzentren neben Beschleunigern auch Prozessoren, Speicher, Kühlung und weitere elektrische Infrastruktur benötigen. Advanced Packaging wird zudem weltweit für neue Systeme gebraucht, während bestehende Rechenzentren ihre Hardware erneuern. Deshalb beschreibt die Rechnung keinen festen Kapazitätsdeckel, sondern einen möglichen Engpass entlang einer Lieferkette, deren einzelne Stufen unterschiedlich schnell wachsen.
Damit kann der Ausbau gleichzeitig zu langsam und zu schnell erscheinen. Zu langsam ist er im Vergleich mit sehr großen Projektankündigungen und langfristigen Bedarfsmodellen, weil Genehmigungen, Stromanschlüsse und Baufortschritt viele Vorhaben bremsen. Zu schnell wäre er, wenn mehr nutzbare Rechenzentrumsfläche entsteht, als sich kurzfristig mit ausreichend verpackten KI-Beschleunigern bestücken lässt.
Welcher Engpass tatsächlich dominiert, kann si