Bericht: OpenAI erwartet bis 2030 einen Ausgabenaufwand von 750 Milliarden US-Dollar für Rechenleistung! Das Unternehmen betont weiterhin, dass die Rechenkapazität extrem unzureichend ist.
OpenAI hat seine Prognose für die Ausgaben im Bereich Rechenleistung bis 2030 auf 750 Milliarden US-Dollar angehoben, was einer Steigerung von über 25 % gegenüber der vorherigen Schätzung von etwa 600 Milliarden US-Dollar entspricht. Gleichzeitig bestehen weiterhin Angebotsengpässe bei Chips, Strom und Land. Ob die enormen Aufträge rechtzeitig in nutzbare Rechenleistung umgewandelt werden können, stellt die zentrale Herausforderung für den Bereich der KI-Infrastruktur dar.
OpenAI erhöht die Ausgaben für Rechenleistung auf 750 Milliarden US-Dollar, das Angebotsdefizit bringt das Segment der KI-Infrastruktur an die Grenze des Stress-Tests.
Am 9. September berichtete das New York Times DealBook unter Berufung auf eine mit den betreffenden Daten vertraute, nicht namentlich genannte Person, dass OpenAI derzeit das Gefühl hat, dass die Rechenleistung „extrem unzureichend“ ist.
OpenAI erwartet, dass die Ausgaben für Rechenleistung bis 2030 etwa 750 Milliarden US-Dollar erreichen werden, was eine Steigerung von über 25 % gegenüber der früheren Prognose von etwa 600 Milliarden US-Dollar bedeutet.
Diese Aussage bedeutet, dass die tatsächliche Versorgung mit Chips, Rechenzentren, Strom und Netzwerkressourcen noch nicht mit dem Wachstum der Nachfrage bei der Entwicklung und Bereitstellung führender Modelle Schritt hält.
Für Unternehmen wie Oracle und CoreWeave, die ihre massive Infrastruktur-Erweiterung auf die KI-Nachfrage gesetzt haben, ist dies sowohl ein Nachfragesignal als auch eine direkte Quelle von Druck auf die Bilanz.
750-Milliarden-Dollar-Plan reflektiert Upgrade des Beschaffungsvolumens
Wallstreet Nachrichten erwähnte, dass bereits am 22. Juli das Wall Street Journal berichtete, OpenAI habe angesichts des weiterhin steigenden Bedarfs an KI-Rechenleistung die Prognose für zukünftige Cloud-Infrastrukturausgaben auf 750 Milliarden US-Dollar angehoben und damit demonstriert, dass das Unternehmen weiterhin die langfristigen Investitionen erhöht.
OpenAI hat bereits Kapazitätsvereinbarungen mit mehreren Partnern unterzeichnet. So hat das Unternehmen mit Oracle einen Vertrag für Rechenzentrumskapazität in Höhe von insgesamt 6 Gigawatt abgeschlossen, von denen ein Großteil noch in der Entwicklungsphase ist.
OpenAI wird zudem seinen mehrjährigen Cloud-Computing-Vertrag mit Amazon Web Services auf acht Jahre und 138 Milliarden US-Dollar ausweiten, einschließlich 2 Gigawatt an Rechenleistung auf Basis von Trainium-Chips.
Darüber hinaus hat OpenAI bereits zugesagt, die Cloud-Ausgaben bei Microsoft Azure um 250 Milliarden US-Dollar zu erhöhen, jedoch wurde der konkrete Zeitplan für diese Ausgaben nicht bekannt gegeben. Mehrere große Verträge zeigen, dass OpenAI durch ein Multi-Vendor-Modell langfristige Rechenressourcen sichert.
Allerdings bedeutet die Ausweitung der Rechenleistungs-Beschaffungszusagen auch, dass OpenAI in den kommenden Jahren kontinuierlich das Wachstum der Nachfrage, den Ausbau der Infrastruktur und die Finanzierung koordinieren muss.
Auftragswachstum und Finanzdruck bestehen gleichzeitig
Der Bedarf von OpenAI an Rechenleistung schafft für Cloud-Dienstleister und Infrastruktur-Lieferketten langfristige Unterstützung durch Aufträge, doch die Expansionskosten belasten zugleich auch die Bilanz der Unternehmen.
Am Beispiel von Oracle: Die verbleibenden Erfüllungsverpflichtungen des Unternehmens betragen 638 Milliarden US-Dollar, ein Anstieg von 363 % gegenüber dem Vorjahr. Davon stehen 75 Milliarden US-Dollar im Zusammenhang mit Vorauszahlungen oder Vereinbarungen, bei denen Kunden GPUs bereitstellen. Oracle Cloud Infrastructure erzielte einen Umsatz von 5,79 Milliarden US-Dollar, ein Wachstum von 93 % gegenüber dem Vorjahr.
Aber die Auftragsansammlung ist mit hohen Kapitalausgaben verbunden. Im vierten Quartal hatte Oracle einen freien Cashflow von minus 23,69 Milliarden US-Dollar, die Investitionsausgaben beliefen sich auf 55,66 Milliarden US-Dollar, und für das Geschäftsjahr 2027 wird ein Netto-Cash-Outflow für Investitionsausgaben von etwa 70 Milliarden US-Dollar erwartet. Das Unternehmen plant, etwa 40 Milliarden US-Dollar durch Fremd- und Eigenkapitalfinanzierung zu beschaffen, darunter gibt es einen Aktienplan zur Ausgabe von Aktien zum aktuellen Marktpreis in Höhe von 20 Milliarden US-Dollar.
Ähnlich sieht es bei CoreWeave aus. Das Unternehmen hatte im zweiten Quartal einen freien Cashflow von minus 5,743 Milliarden US-Dollar, der Auftragsbestand zum 30. Juni lag bei etwa 104 Milliarden US-Dollar, und es wurde das Ziel formuliert, bis 2030 eine aktive Stromkapazität von über 8 Gigawatt zu erreichen. Die Expansion wird vor allem durch Schulden, Vorauszahlungen und Eigenkapitalfinanzierung getragen.
Versorgungsengpässe konzentrieren sich weiterhin auf Chips, Strom und Rechenzentren
Auf der Chip-Versorgungsseite erklärte der aktuelle CEO von Nvidia, Jensen Huang, dass die Lieferkette angespannt sei und die aktuelle Versorgung nur etwa 70 % der Nachfrage decken könne.
Broadcom treibt die Bereitstellung von OpenAIs erstem kundenspezifischen Accelerator Jalapeno voran und plant, im Geschäftsjahr 2027 1,3 Gigawatt zu liefern. Gleichzeitig wies das Unternehmen darauf hin, dass Grundstücke, Strom und Gebäudeschalen von Rechenzentren den tatsächlichen Zeitpunkt der Kapazitätsbereitstellung bestimmen werden.
Das bedeutet, dass die Engpässe der KI-Infrastruktur nicht auf GPU-Versorgung beschränkt sind. Wafer, High-Bandwidth-Speicher, Substrate, Strom, Grundstücke und die Baukapazität von Rechenzentren können alle die finale Bereitstellung der Rechenleistung beeinflussen.
Die jüngste Aussage von OpenAI, dass die Rechenleistung weiterhin nicht ausreicht, verstärkt das Nachfragesignal für KI-Infrastruktur und stellt den Markt vor einen realistischeren Prüfstein: ob die enormen Aufträge wie geplant in nutzbare Gigawatt-Rechenleistung umgewandelt werden können und ob die betreffenden Unternehmen im Zeitraum hoher Kapitalausgaben einen Gleichgewichtszustand bei Finanzierung und Cashflow erreichen können.
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