Die KI-Nachfrage übersteigt das Angebot – selbst Google kommt nicht hinterher

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Künstliche Intelligenz hat die Phase der Beweisführung hinter sich gelassen. Die Herausforderung heute besteht darin, genügend Rechenleistung bereitzustellen, um die Nachfrage zu befriedigen. Big Tech gibt Hunderte von Milliarden Dollar für den Aufbau von KI-Infrastruktur aus, und dennoch stoßen Unternehmen immer noch an Kapazitätsgrenzen. Das zeigt, dass die KI-Akzeptanz schneller zunimmt, als die Branche in der Lage ist, sie zu unterstützen. 

Der jüngste Beweis kommt aus einer unerwarteten Quelle: Google soll einem der größten Technologieunternehmen der Welt mitgeteilt haben, dass es schlicht nicht alle gewünschten KI-Rechenkapazitäten liefern konnte.

Selbst Google ist an seine Grenzen gestoßen

Die Financial Times berichtet, dass Google Meta Platforms (NASDAQ:META) um März herum darüber informiert hat, dass es nicht alle gewünschten Gemini-Inferenzkapazitäten liefern konnte. Der Engpass soll einige interne KI-Projekte von Meta gestört und das Unternehmen dazu gezwungen haben, Prioritäten beim Einsatz von Googles Modellen zu setzen.

Das ist nicht das, was Investoren von einem der größten Cloud-Anbieter der Welt zu hören erwartet haben. Google hat 2025 über 90 Milliarden Dollar investiert und plant, diesen Betrag in diesem Jahr zu verdoppeln, um seine KI-Infrastruktur auszubauen – darunter kundenspezifische Tensor Processing Units (TPUs) und neue Rechenzentren. Dennoch ist die Nachfrage nach Gemini so schnell gewachsen, dass Kapazität zu einer knappen Ressource geworden ist.

Meta war laut Financial Times nicht der einzige betroffene Kunde, obwohl seine enorme Nachfrage es zum sichtbarsten Beispiel machte. Der Bericht besagt, dass Google den Zugang einiger Kunden weiterhin einschränkt, während es daran arbeitet, die Kapazitäten auszubauen.

Der Engpass der KI hat sich verschoben

In den vergangenen zwei Jahren konzentrierten sich Investoren auf Unternehmen, die immer größere KI-Modelle trainierten. Nun hat sich die Engpassstelle hin zur Inferenz verschoben – der Rechenleistung, die jedes Mal benötigt wird, wenn jemand einem KI-Modell eine Frage stellt oder es zur Erledigung einer Aufgabe nutzt.

Das Training eines Modells findet einmalig statt. Inferenz hingegen findet täglich Millionen oder sogar Milliarden Mal statt. Das zeigt, dass die KI-Akzeptanz in Unternehmen in den Bereichen Softwareentwicklung, Kundenservice, Werbung, Forschung und Produktivitätswerkzeuge zunimmt. Jede neue KI-gestützte Anwendung erhöht die Nachfrage nach Inferenz-Rechenleistung.

Laut dem jüngsten Quartalsbericht von Alphabet (NASDAQ:GOOG) schloss Google Cloud das Quartal mit verbleibenden Leistungsverpflichtungen von mehr als 460 Milliarden Dollar ab – ein Auftragsbestand, der langfristige Kundenverträge umfasst. CEO Sundar Pichai sagte außerdem, dass die Cloud-Einnahmen höher gewesen wären, wenn Google mehr verfügbare Kapazität gehabt hätte.

Mit anderen Worten: Die Nachfrage ist nicht das Problem. Das Angebot ist es.

Warum Investoren aufmerksam sein sollten

Überraschenderweise sind diese Engpässe gute Nachrichten für einen Großteil der KI-Lieferkette. Wenn Google die Nachfrage trotz des Betriebs einer der weltweit größten KI-Infrastrukturen nicht vollständig befriedigen kann, deutet das darauf hin, dass der Markt noch weit von einer Sättigung entfernt ist. Unternehmen, die die Hardware hinter KI liefern – darunter GPUs, Hochbandbreitenarbeitsspeicher, Netzwerkausrüstung, optische Komponenten und Energiesysteme – haben noch Jahre der Nachfrage vor sich.

Zugegeben, Google, Microsoft (NASDAQ:MSFT), Amazon (NASDAQ:AMZN) und Meta investieren aggressiv, um die Lücke zu schließen. Gemeinsam sollen diese Unternehmen allein in diesem Jahr weit mehr als 700 Milliarden Dollar für KI-Infrastruktur ausgeben.

Dennoch braucht die Erweiterung von KI-Kapazitäten Zeit. Neue Chips müssen hergestellt, Server zusammengebaut, Rechenzentren fertiggestellt und Netzwerkausrüstung installiert werden, bevor zusätzliche Inferenzkapazitäten verfügbar werden. 

Und es gibt zahlreiche Engpässe, auf die sie dabei stoßen: Energie, Grundstücke und Arbeitsspeicher, um nur einige zu nennen. Nvidia (NASDAQ:NVDA) CEO Jensen Huang sagt, dass der für agentische KI erforderliche Rechenaufwand in nur zwei Jahren im Vergleich zu generativer KI um mindestens 1.000 % steigen wird.

Fazit

Kurz gesagt: KI stößt nicht auf ein Nachfrageproblem. Es stößt auf ein Angebotsproblem. Der Bericht der Financial Times, dass Google Meta nicht alle gewünschten Gemini-Kapazitäten bereitstellen konnte, verdeutlicht, wie schnell die KI-Akzeptanz in Unternehmen zunimmt. Selbst Unternehmen, die Hunderte von Milliarden Dollar in Infrastruktur investieren, können Rechenleistung nicht schnell genug aufbauen, um die Kunden zufriedenzustellen.

Für Investoren ist das ein ermutigendes Signal. Der KI-Boom wird nicht mehr durch das Interesse an der Technologie begrenzt. Er wird durch die Fähigkeit der Branche begrenzt, genügend Rechenleistung bereitzustellen, um ihn zu bedienen. Solange dieses Ungleichgewicht nicht abnimmt, sollten Unternehmen, die das KI-Ökosystem beliefern, weiterhin von einem der stärksten Infrastrukturausgabenzyklen profitieren, die der Technologiesektor je erlebt hat.

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