[English]Analysen von Goldman Sachs warnen vor einer möglichen Blase im Bereich der künstlichen Intelligenz. Diese könnte den Boom bei Rechenzentren zum Platzen bringen. Die Investmentbanker von Goldman Sachs prognostizieren zwar einen Kapazitätsanstieg bis 2027, zeigen sich aber ob der Marktschwäche weiterhin in höchster Alarmbereitschaft.
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Der AI-Hype befeuert ja auch die Pläne zum Bau von Rechenzentren, um Cloud-Speicherplatz und KI-Leistungen bereitstellen zu können. Ständig liest man von neuen Plänen, großen Rechenzentren auf der grünen Wiese aufzubauen. Goldman Sachs prognostiziert einen Kapazitätsanstieg auf 92 GW (Gigawatt) bis 2027.
In den USA werden Kernkraftwerke reaktiviert, um den gigantischen Energiehunger dieser Rechenzentren zu befriedigen. Wer aber die Entwicklung genau verfolgt, trifft auf Informationen, dass die Platzhirsche hinter den Kulissen bereits auf der Bremse stehen.
Goldman Sachs schaut genauer hin
Ende Juli 2025 ist mir bereits obiger Post untergekommen, der sich mit Microsofts Plänen zum Rechenzentrumsausbau befasst. Microsoft hat den Ausbau seiner selbst errichteten Kapazitäten um mehr als 1,5 GW Anfang 2025 ausgesetzt. Zusätzlich wurde im Dezember 2025 bekannt, dass auch Mietverträge durch Microsoft eingefroren wurden. Die Zahl der geplanten Rechenzentrumsbauprojekte ist 2025 im Vergleich zum Jahr 2024 zurückgegangen. In den letzten 12 Monaten (Juli 2025 – Juli 2025) wurden fast keine neuen Mietverträge abgeschlossen, und die Grundstückskäufe durch Microsoft sind im Vergleich zum Geschäftsjahr 24 stark zurückgegangen, schreibt der Urheber des obigen Tweets.
The Register berichtete vor einigen Tagen in diesem Artikel von einer Warnung der Investmentbanker von Goldman Sachs. Laut der neuesten Studie von Goldman Sachs wird die Kapazität von Rechenzentren bis 2027, aufgrund der Nachfrage nach KI ,um 50 Prozent steigen. Der Energieverbrauch des Sektors soll sich bis 2030 verdoppeln.
Hoher Energiebedarf
Goldman Sachs geht davon aus, dass erneuerbare Energien 40 Prozent des zusätzlichen Strombedarfs für Rechenzentren decken werden, wobei eine moderate Ausweitung der Kernenergie auf KI-Workloads abzielt. Die restlichen 60 Prozent werden jedoch von Erdgasgeneratoren geliefert, wodurch bis 2030 zwischen 215 und 220 Millionen Tonnen Treibhausgasemissionen hinzukommen werden – das entspricht einem zusätzlichen Anteil von 0,6 Prozent der weltweiten Energieemissionen.
Analyse des Workloads und des Anstiegs
Laut der von Goldman Sachs veröffentlichten Studie liegt die weltweite Rechenzentrumskapazität derzeit bei etwa 62 Gigawatt. Der Cloud-Workload liegt dabei bei 58 Prozent, traditionelle Workloads erreichen 29 Prozent und KI frisst nur 13 Prozent der Auslastung (2023 machte KI noch null Prozent aus).
Bis 2027 werden KI-Workloads voraussichtlich 28 Prozent der gesamten Kapazität ausmachen, während der relative Anteil der Cloud auf 50 Prozent und der traditioneller Workloads auf 21 Prozent sinken wird. Das bedeutet laut den Analysten nicht, dass Cloud- oder traditionelle Workloads zurückgehen, sondern nur, dass KI schneller wächst und einen immer größeren Teil eines insgesamt größeren Marktes einnimmt.
Warnung vor toxischer Atmosphäre
Das hat aber u.U. so etwas wie eine "toxische Atmosphäre" geschaffen. Wenn der KI-Boom schwächelt, bricht das Kartenhaus zusammen. Goldman Sachs gibt in seiner Studie an, dass man auf Anzeichen dafür achtet, dass die Einführung von KI hinter den aktuellen Erwartungen zurückbleiben könnte.
Der KI-Boom habe laut Eric Sheridan, Managing Director bei Goldman Sachs, eine "aufgeregte Atmosphäre" geschaffen, in der große Technologieunternehmen "in Angst vor Disruption leben und Kapital einsetzen, um sowohl offensiv als auch defensiv zu agieren".
Das Ausmaß der Investitionen für Rechenzentren bewegt sich mittlerweile im Bereich der Ausgaben mittelgroßer Volkswirtschaften. Alleine Amazon investiert jährlich über 100 Milliarden US-Dollar – was in etwa dem gesamten BIP Costa Ricas entspricht.
Die Analysten des Finanzdienstleisters Goldman Sachs schreiben zwar optimistische Prognosen in ihre Studie, sind aber gleichzeitig in erhöhter Alarmbereitschaft hinsichtlich jeglicher Anzeichen einer Marktschwäche, die diese Prognosen zunichte machen könnte. Zu den Risiken zählen das Scheitern der Monetarisierung von KI oder Innovationen, die den Bau und die Kommerzialisierung der Modelle verbilligen.
Ich finde es spannend, dass diese Bedenken eigentlich zunehmen. Sam Altman, CEO von OpenAI, räumte kürzlich ein, dass die Branche eine KI-Blase erlebt. McKinsey warnte Anfang 2025, dass niemand wirklich weiß, wie die zukünftige Nachfrage nach KI-Dienstleistungen aussehen wird. Interessant ist auch dieser Kommentar von The Register. Tenor: Die Tech-Giganten werden wegen KI berechtigt nervös. Der Ballon könnte platzen. Vielleicht erleben wir in nächster Zeit den "großen Rums", wenn die riskante Wette auf KI nicht aufgeht.
MVP: 2013 – 2016
GB: Kommentarthread ab hier gelöscht, da wenig zielführend
Eine reflexartige unreflektierte Antwort. Lochkarten wurde vor über fünfzig Jahren verwendet. Melden Sie sich wieder, wenn Sie den Unterschied zwischen zehn und fünfzig Jahren herausgefunden haben.
Betr. "Zu den Risiken zählen das Scheitern der Monetarisierung von KI oder Innovationen, die den Bau und die Kommerzialisierung der Modelle verbilligen.":
Verstehe ich nicht. Was genau wird erwartet und/oder befürchtet, falls sich der Bau der Modelle verbilligt? Grössere Nachfrage nach Rechenzentren oder geringere?
Vermutlich, das die heutigen großen Spieler ihre enormen Investitionen nicht zurückverdienen können und ihre Gewinne und damit die Aktienkurse stark einbrechen werden, wenn Mitbewerber die gleiche Leistung deutlich günstiger anbieten können.
es wird definitiv Branchen geben, wo KI intensiver genutzt werden wird und auch zum Arbeitsplatzabbau führen wird.
Werbung, Texten, Werbegrafiken vor allem, aber auch Softwareentwicklung. Bei Anwälten, Steuerberatern und Standardprozessen im Handel.
Das Potential ist schon enorm und es wird viele einfache bis mittel anspruchsvolle Bürojobs treffen.
Bei kognitiv höheren Anforderungen hat KI schlichtweg keine Chance derzeit, die Frage ist, wie lange wird das dauern?
Weiteres großes Potential wäre bei manuellen Tätigkeiten zu finden, Gastronomie, Bau, Produktion. Aber hier wird die Entwicklung aus einem Grund massiv gebremst, dem gleichen, wieso E-Autos floppen: es hapert an der Energieversorgung. Mit Laufzeiten von rund einer Stunde sind KI Roboter, die unabhängig agieren sollen, nahezu nutzlos.
Das wird auch lange so bleiben, denn die Zahl der Transistoren auf Halbleitern mag sich zwar alle 2 Jahre verdoppeln, die Physik aber ist nicht zu überlisten.
In der Gastronomie reicht ein halb flexibler "Oktopus" am Tresen. Wenn der zapfen / einschenken, Dinge aus Schubläden entnehmen und eine Siebträgermaschine bedienen kann, braucht man nur noch eine Lösung die die Produkte an den Platz bringt. Wieso die Energieversorgung hier ein Thema sein soll, erschließt sich mir gerade nicht, weil mobile Geräte machen jetzt nicht unendlich viele Meter, können ja innerhalb der Schließzeiten nachladen (aus Gründen der Redundanz ist es eh gut zwei zu haben) und im schlimmsten Fall kann man auch eine Lösung mit Tauschakku umsetzen.
So fahrende Roboter die schmutziges Geschirr von der Abräumstation in die Spülküche bringen oder teils sogar das warme Essen zum Platz, gibt es ja schon ein paar Jahre.
Die Frage ist ob die Kunden so etwas akzeptieren.
Es ist kein Freifahrtschein, aber doch irgendwie nachvollziehbar. Ich bin gerade mal wieder in einem großen Land jenseits des Atlantiks. Wenn man sieht, welche Berge von Müll hier jeder einzelne täglich generiert… und bei uns beschäftigt man sich mit ein paar Strohhalmen oder Flaschendeckeln… sorry, das ist tatsächlich einfach nur lächerlich und hat global keinerlei Auswirkungen.
"95% of enterprise generative AI pilots are failing, delivering zero measurable return on investment."
Deutsch in etwa: 95% der KI Projekte in Firmen fahren derzeit finanziell an die Wand.
https://www.forbes.com/sites/jasonsnyder/2025/08/26/mit-finds-95-of-genai-pilots-fail-because-companies-avoid-friction/
(mit Link zum PDF der gesamten MIT Studie)
Wirklich spannend, alle schreien dass AI alles platt macht… und dann sowas…
Ich weiß nicht, wie es ausgeht. Schaue ich auf die Randbedingungen, bauen wir gerade eine riesige technische Hypothek (Sicherheit, Ressourcenverbrauch, Kosten, Abhängigkeiten, etc.) mit der AI-Welle auf. Schaut man sich die Projekte an, gibt es viele Flops, aber auch wieder Ansätze, wo KI große Erfolge zeigt. Die Frage ist, ob die benennbaren Vorteile die Nachteile aufwiegen. Für die Firmen ist es eine riesige Wette auf die Zukunft – wenn es floppt, wird es Erschütterungen geben.
Der gigantische Energieaufwand für die aktuellen KI Ansätze torpediert v.a. total die ganze CO2 Sparen Agenda, verwunderlich, dass aus dieser Ecke dazu noch kaum Kritik kommt.
Betr. "… riesige technische Hypothek (Sicherheit, Ressourcenverbrauch, Kosten, Abhängigkeiten, etc.) mit der AI-Welle auf. ":
Ich meine das gar nicht persönlich: Ist das nicht ein bisschen selbstgerecht? Als die heutigen Senioren von dem mit Aufkommen lokaler Netzwerke und Arbeitsplatzrechnern einsetzenden, jähen EDV-Wachstum beruflich profitierten, waren ökologische, gesamtwirtschaftliche, sozial- und bildungspolitische Perspektiven die Ausnahme – wie etwa (1).
Jetzt erleben wir mit KI halt die nächste technische Umwälzung und plötzlich ist Technik des Teufels. Etwas mehr 'Generationgerechtigkeit' wäre angezeigt. Auch die Jungen wollen, müssen und sollen ihre Erfahrungen mit moderner Technik und ihren Tücken machen.
Das Zähneklappern, das unter Älteren angesichts Cloud und KI vielfach zu vernehmen ist, hat etwas von Endzeitbewegung an sich. Kopf hoch, mehr "Et is noch immer jot jejange" wagen!
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(1) https://www.suhrkamp.de/buch/joseph-weizenbaum-die-macht-der-computer-und-die-ohnmacht-der-vernunft-t-9783518278741