SK Group: 140 Milliarden Euro für KI-Datenzentren bis 2029
03.07.2026 - 15:18:43 | boerse-global.de
Präsident Lee Jae Myung und die Führung der größten südkoreanischen Konzerne haben am heutigen Freitag ein Investitionspaket von 312 Billionen Won (rund 204 Milliarden Euro) vorgestellt. Ziel ist die Umwandlung der Yeongnam-Region in ein strategisches Zentrum für künstliche Intelligenz, Luft- und Raumfahrt sowie moderne Fertigungstechnologien.
SK Group plant riesigen KI-Datenzentrum-Cluster
Den größten Brocken übernimmt die SK Group: Der Konzern will 140 Billionen Won in einen massiven KI-Datenzentrum-Cluster (AIDC) stecken. SK Telecom-CEO Jung Jae-heon gab die Details bei einer Pressekonferenz in Jinju bekannt. Das Projekt startet in Ulsan, wo bereits eine 100-Megawatt-Anlage in Zusammenarbeit mit Amazon Web Services entsteht. Die Fertigstellung ist für das vierte Quartal 2027 geplant.
Die langfristige Roadmap der SK Group sieht ehrgeizige Ziele vor: In Phase 1 sollen bis 2029 insgesamt fünf Gigawatt Kapazität erreicht werden – ein Projekt, das rund 350 Billionen Won und drei Millionen Grafikprozessoren (GPUs) erfordert. Bis 2035 peilt das Unternehmen sogar eine landesweite Kapazität von 15 Gigawatt an. Um diese Infrastruktur zu unterstützen, beschleunigt SK Hynix die Fertigstellung seines Yongin-Chip-Clusters auf das Jahr 2033.
Auch andere Schwergewichte beteiligen sich an dem Investitionspaket. Samsung stellt 60 Billionen Won für humanoide Roboter, Batterien und KI-Datenzentren bereit. Hanwha investiert 55 Billionen Won in Weltraum- und Verteidigungs-KI, während Hyundai 42 Billionen Won in autonomes Fahren und Fertigungstechnologien steckt.
NVIDIA setzt auf Umsatzbeteiligung und US-Produktion
Während die globale Nachfrage nach KI-Rechenleistung ungebrochen hoch bleibt, bringt NVIDIA ein neues Geschäftsmodell an den Start. Seit gestern bietet der Chip-Riese ein Programm zur Umsatzbeteiligung und Kreditunterstützung für KI-Cloud-Anbieter an. Das Modell funktioniert so: NVIDIA kassiert weiterhin die Standard-Hardware-Erlöse, erhält aber zusätzlich einen Anteil an den laufenden Cloud-Umsätzen der Infrastruktur.
Zu den ersten Partnern zählen Sharon AI, das bis zu 40.000 GB300-GPUs einsetzt, und Firmus, das in Batam, Indonesien, einen 360-Megawatt-Campus für bis zu 170.000 GPUs errichtet.
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Parallel dazu treibt NVIDIA die Produktion in den USA voran. Der Konzern plant, bis zu 500 Milliarden Dollar an KI-Infrastruktur im Inland zu produzieren – in Partnerschaft mit TSMC, Foxconn und Corning. TSMCs Fabrik in Phoenix fertigt bereits Blackwell-Wafer, während Foxconn und Wistron ihre Werkskapazitäten in Texas ausbauen, um KI-Systeme zu montieren.
Marktprognosen: KI-Investitionen bleiben auf Rekordkurs
Branchenanalysten erwarten, dass die aggressiven Ausgaben für KI-Infrastruktur bis Ende des Jahrzehnts anhalten werden. Ein JPMorgan-Bericht vom 1. Juli 2026 hob die Prognose für globale KI-Investitionen auf 5,5 Billionen Dollar bis 2030 an. Die Experten rechnen damit, dass die Ausgaben der Hyperscaler 2026 bei 650 Milliarden Dollar liegen und 2027 die Marke von 1,1 Billionen Dollar überschreiten werden.
Die Zahlen der Hardware-Riesen untermauern diesen Trend. NVIDIA meldete für das erste Quartal des Geschäftsjahres 2027 einen Umsatz von 81,61 Milliarden Dollar – ein Plus von 85,2 Prozent im Jahresvergleich. Allein die Datenzentrumssparte trug 75,25 Milliarden Dollar bei. Auch Nomura-Forscher haben ihre Server-Marktprognosen angehoben: Sie erwarten ein globales Server-Wachstum von 74 Prozent im Jahr 2026 und 65 Prozent im Jahr 2027, angetrieben durch den steigenden Bedarf an KI-Datenzentrumskapazitäten.
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Lieferengpässe und Profitabilitätsschwellen bremsen den Boom
Doch der Investitionsrausch hat auch seine Schattenseiten. Ein Nomura-Bericht vom gestrigen Donnerstag warnt vor zunehmenden Lieferengpässen. Diese beschränken sich nicht mehr nur auf hochmoderne Chips, sondern erfassen inzwischen auch grundlegende Komponenten wie Leiterplatten, Kondensatoren und optische Bauteile. Die Versorgungsengpässe dürften sich bis 2027 weiter verschärfen.
Auch die Wirtschaftlichkeit der riesigen Datenzentren steht auf dem Prüfstand. Aktuelle Analysen zeigen: GPU-basierte Rechenzentren benötigen hohe Auslastungsraten, um profitabel zu bleiben. Bei Basiskosten von rund 24.000 Dollar pro Beschleuniger und steigenden Strompreisen müssen die Anlagen bei 50-prozentiger Auslastung etwa 1,34 Dollar pro GPU-Stunde erwirtschaften, um die jährlichen Kosten zu decken. Branchenexperten weisen darauf hin, dass eine Verkürzung der Abschreibungszyklen für GPUs – derzeit bei fünf bis sechs Jahren – die kurzfristigen Betriebsergebnisse großer Cloud-Anbieter erheblich belasten könnte.
