Tech-Giganten pumpen 700 Milliarden Euro in KI-Infrastruktur

Die größten Tech-Konzerne verdoppeln ihre Infrastrukturausgaben für KI, was zu schweren Engpässen in globalen Lieferketten und steigenden Preisen führt.

Eine historische Kapitalflut überschwemmt die Infrastruktur für Künstliche Intelligenz. Die weltgrößten Tech-Konzerne planen für 2026 Investitionen von fast 700 Milliarden Euro. Dieser beispiellose Ausgabenschub löst schwere Engpässe in globalen Lieferketten aus – von Halbleitern bis zu Bauteilen für Rechenzentren. Die Dimensionen verdeutlichte diese Woche Meta mit dem ersten Spatenstich für einen neuen Campus in den USA im Wert von zehn Milliarden Euro.

Big Tech im KI-Wettrennen: Zahlen, die alles sprengen

Die Dimensionen des Investitionswettlaufs sind historisch. Angeführt von Amazon mit geplanten 200 Milliarden Euro, folgen Alphabet (bis zu 185 Mrd.), Meta (bis zu 135 Mrd.) und Microsoft (rund 120 Mrd.). Zusammengenommen könnten die fünf größten US-Cloud- und KI-Anbieter 2026 zwischen 660 und 690 Milliarden Euro in Infrastruktur pumpen. Das wäre fast eine Verdoppelung gegenüber 2025.

Allein die Ausgaben dieser vier Konzerne übertreffen die kombinierten Investitionen von 21 anderen großen US-Industrieunternehmen – inklusive Autoherstellern und Energieriesen. Das Geld fließt in den Bau riesiger, stromhungriger Rechenzentren und die Beschaffung leistungsfähigster Hardware. Doch die aggressiven Pläne sorgen auch für Verunsicherung an den Märkten: Investoren fragen sich, wann sich diese gewaltigen Summen amortisieren sollen.

Lieferketten am Limit: Engpässe auf allen Ebenen

Die direkte Folge ist eine überlastete Lieferkette. Halbleiterhersteller wie Intel und AMD melden massive Verzögerungen; Wartezeiten für Server-CPUs betragen bis zu sechs Monate. Der explosive Bedarf an KI-Rechenleistung führt zu einem erbitterten Kampf um Produktionskapazitäten in den Chipfabriken.

Die Krise erfasst auch den Speichermarkt. Die unersättliche Nachfrage nach Hochleistungsspeichern (HBM) für KI-Beschleuniger lässt die Preise für DRAM und NAND-Flash in die Höhe schnellen. Analysten prognostizieren für das erste Quartal 2026 NAND-Preisanstiege von bis zu 38 Prozent. Selbst für Bauteile wie Industriekühlanlagen betragen die Lieferzeiten mittlerweile 16 Wochen. Das „Just-in-Time“-Modell ist obsolet; Unternehmen setzen auf Vorratshaltung.

Industrie reagiert mit Innovation und Expansion

Als Antwort auf die Nachfrage beschleunigen die Hersteller Innovation und Expansion. Der Anlagenbauer Applied Materials erwartet für sein Halbleitergeschäft 2026 ein Wachstum von über 20 Prozent. Das Unternehmen stellte zudem neue Systeme für die Produktion von 2-Nanometer-Chips mit GAA-Transistoren vor – eine Schlüsseltechnologie für leistungsfähigere KI-Chips.

Netzwerkspezialist Cisco brachte den neuen Switching-Chip „Silicon One G300“ auf den Markt, der Datenübertragungen in KI-Rechenzentren beschleunigen und Job-Abschlusszeiten um bis zu 28 Prozent verbessern soll. Gleichzeitig diversifizieren KI-Entwickler ihre Hardware-Quellen, um Risiken zu streuen. OpenAI kündigte an, ein neues KI-Modell auf Chips des Start-ups Cerebras Systems laufen zu lassen – ein Signal, sich unabhängiger vom Marktführer Nvidia zu machen.

Analyse: Ein neuer Markt mit weitreichenden Folgen

Die aktuelle Lage hat ein reines Verkäufermarkt für Halbleiter etabliert. Die aggressiven Einkäufe der Hyperscaler verdrängen kleinere Unternehmen und den Konsumentenmarkt, die mit knappen Lagerbeständen und höheren Preisen für Komponenten wie SSDs kämpfen.

Jenseits der Hardware wird der immense Energiebedarf zum kritischen Faktor. Neue KI-Rechenzentren benötigen Gigawatt an Leistung und belasten lokale Stromnetze. Unternehmen wie Anthropic verpflichten sich daher öffentlich, die Kosten für Netzausbauten zu übernehmen, um sie nicht auf Verbraucher abzuwälzen. Die langfristigen KI-Potenziale sind unbestritten, doch die Kluft zwischen Infrastrukturausgaben und KI-Einnahmen bleibt eine offene Frage.

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Ausblick: Ein bis 2030 geprägtes Technologiezeitalter

Branchenkenner rechnen damit, dass der extreme Druck auf die IT-Hardware-Lieferketten bis weit in das Jahr 2027 anhalten wird. Einige Prognosen sehen Engpässe sogar bis 2030. Der Wettlauf um leistungsfähigere Hardware ist gnadenlos: Nvidias nächste GPU-Architektur „Blackwell“ soll bereits bis Mitte 2026 ausverkauft sein, Vorbestellungen für den Nachfolger laufen bereits.

Angetrieben von der KI-Nachfrage steuert der globale Halbleitermarkt auf einen Jahresumsatz von über einer Billion Euro zu. Der aktuelle Investitionsrausch und die daraus resultierenden Engpässe sind keine vorübergehende Marktstörung, sondern formen die globale Technologielandschaft fundamental neu. Die in dieser Phase getroffenen Entscheidungen und gebauten Infrastrukturen werden die Architektur des Computing – und die Kräfteverhältnisse darin – für das kommende Jahrzehnt definieren.

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