Dieser Artikel wurde von BlockWeeks zusammengestellt und übersetzt.
Der Ausbruch der künstlichen Intelligenz treibt Rechenzentren in einen beispiellosen Kampf um Strom und Kapital. Hyperscale-Cloud-Anbieter erhöhen kontinuierlich ihre Investitionen für zusätzliche Rechenleistung, aber traditionelle Rechenzentren sind durch begrenzte Stromkapazitäten und 2-4-jährige Neubauzyklen eingeschränkt und können mit dem Tempo nicht mehr mithalten. Bitcoin-Mining-Unternehmen, die über große Landflächen, Kühlwasser, Dark Fiber, zuverlässige Stromversorgung, Stromgenehmigungen und Schlüsselgeräte mit langen Lieferzeiten verfügen, befinden sich in einer Position, in der sie den Wert ihrer Vermögenswerte vervielfachen können.
KI-Rechenzentrum – Wie groß ist der Kuchen wirklich?
Die Verbreitung generativer KI im Jahr 2024 hat die gesamte Industriekette entzündet. Daten von Pitchbook zeigen, dass seit 2016 kumulativ über 680 Milliarden US-Dollar in KI- und Machine-Learning-Startups investiert wurden, mit über 100.000 Transaktionen, wovon allein im Jahr 2024 120 Milliarden US-Dollar investiert wurden.
Der Stromverbrauch von KI und Hochleistungsrechnen (HPC) übersteigt den traditioneller Internetdienste bei weitem. Daten der Internationalen Energieagentur zeigen, dass eine ChatGPT-Abfrage etwa 2,9 Wattstunden Strom verbraucht, während eine Google-Suche nur etwa 0,3 Wattstunden benötigt. Diese energieintensive Geschäftsform treibt die Nachfrage nach Rechenzentren direkt in die Höhe.
Goldman Sachs Research schätzt, dass die US-Rechenzentrumsnachfrage im Jahr 2024 21 GW erreichen wird, ein Anstieg von 31 % im Jahresvergleich; zwischen 2022 und 2033 wird die US-Rechenzentrumsnachfrage voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 15,8 % steigen. Basierend auf dem starken jährlichen Wachstum im Jahr 2024 prognostiziert die Institution, dass die US-Rechenzentrumsnachfrage bis 2030 auf 45 GW steigen wird und dann bis zu 8 % der gesamten US-Stromkapazität verbrauchen wird.
Hinter der Nachfrage stehen enorme Kapitalausgaben der Hyperscaler. Hyperscale-Rechenzentrumsunternehmen wie Google Cloud und AWS positionieren sich, indem sie versprechen, in den nächsten 10 Jahren über 100 Milliarden US-Dollar in den Bau von KI-orientierten Rechenzentren zu investieren. JP Morgan Asset Management schätzt, dass bis Ende 2024 163 Milliarden US-Dollar in die Geschäftserweiterung von Hyperscalern fließen werden, ein Anstieg von 28 % im Jahresvergleich. Bis 2038 werden die KI-Kapitalausgaben der Hyperscaler voraussichtlich 370 Milliarden US-Dollar erreichen, ein Anstieg von 127 % gegenüber dem Schätzniveau von 2024.
Die anhaltende Expansion von KI und HPC rekonstruiert die Form von Rechenzentren: von traditionellen Allzweck-Computing-Einrichtungen hin zu fortschrittlichen KI-Infrastruktur-Hubs, die die Basis für autonomes Fahren, Spitzenforschung in der Medizin und KI-Anwendungen der nächsten Generation bilden. Die Zukunft der digitalen Innovation hängt weitgehend von der kontinuierlichen Weiterentwicklung und Expansion dieser Einrichtungen ab.
Warum traditionelle Rechenzentren diese Nachfragewelle nicht auffangen können
Der direkteste Engpass ist Strom. Der starke Anstieg von Anschlussanträgen für 300 MW oder sogar über 1000 MW hat die lokalen Stromnetze in einem so schnellen Tempo überlastet, und die Interconnection- und Bauzyklen haben sich allgemein auf 2-4 Jahre verlängert.
Zweitens die Leistungsdichte. Traditionelle Rechenzentren verfügen nicht über die Fähigkeit zur Stromversorgung mit hoher Kapazität und können auch keine hochdichte Berechnung unterstützen. Früher lag die Leistungsobergrenze pro Rack bei etwa 40 kW, während heute modernste Systeme wie GB200 NVL72 pro Rack über 132 kW unterstützen müssen. Das bedeutet, dass traditionelle Einrichtungen auf physischer Ebene bereits ausgeschieden sind.
Das Ergebnis ist, dass Hyperscaler, die ihre Kapazität bedarfsgerecht und termingerecht erweitern wollen, nur sehr begrenzte Optionen haben.
Mining-Farmen in KI-Rechenzentren umbauen – wo liegen die Hürden?
Nicht alle Mining-Farmen können in KI-Rechenzentren umgebaut werden. KI/HPC-Workloads haben spezifische Anforderungen an Kühlung, Netzwerk und Redundanz, und nur Mining-Unternehmen mit geeigneten Vermögenswerten und Engineering-Fähigkeiten können wirklich von dieser Welle profitieren. Die zentralen Umbauherausforderungen konzentrieren sich auf vier Bereiche:
1. Kühlsystem. Die Wärmeableitung von Mining-Farmen konzentriert sich hauptsächlich auf die Maschinen selbst, mit wenig Aufmerksamkeit für die begleitende Infrastruktur; KI-Rechenzentren benötigen fortschrittlichere Kühllösungen, wie direkte Chip-Flüssigkeitskühlung (direct-to-chip liquid cooling) für die neueste Generation von NVIDIA-Servern mit hoher Leistungsdichte, kombiniert mit Luftkühlsystemen zur Unterstützung von Netzwerk- und mechanischer Infrastruktur.
2. Redundanzniveau. Die Redundanzanforderungen von KI-Rechenzentren sind weitaus strenger als beim Mining. Mining-Workloads sind von Natur aus elastisch und benötigen keine starke Backup-Stromversorgung; KI-Rechenzentren erfordern in der Regel mindestens N+1-Redundanz im gesamten Prozess, und kritische Komponenten wie Kernnetzwerk und Speicher benötigen noch höhere Redundanzstufen, um einen unterbrechungsfreien Betrieb zu gewährleisten oder zumindest bei Geräteausfällen eine angemessene Pufferung und Checkpoint-Speicherung zu ermöglichen. Das bedeutet, dass jede kritische Infrastruktur (z. B. Kühlgeräte) ein Backup haben muss: Bei der Wartung eines Kühlaggregats muss ein weiteres online sein, um den kontinuierlichen Betrieb aufrechtzuerhalten. Diese Art von Redundanz ist in Mining-Farmen äußerst selten.
3. Formrekonstruktion. KI-Rechenzentren verwenden Rack-Server, die sich stark von der „Schuhkarton“-Form der ASICs unterscheiden, die beim Bitcoin-Mining verwendet werden. Um KI-Hardware aufzunehmen, muss die physische Infrastruktur im Inneren der Einrichtung vollständig neu gestaltet werden, um Rack-Systeme und deren spezifische Kühlungs-, Netzwerk- und Stromanforderungen zu unterstützen.
Zusammengenommen ist die Umwandlung von Mining-Farmen in KI/HPC-Rechenzentren im Wesentlichen eine Ingenieurs- und Designherausforderung, und die erhöhten Infrastrukturanforderungen machen die Kapitalausgaben für KI/HPC-Rechenzentren deutlich höher als für Bitcoin-Mining-Einrichtungen.
Nur wenige Mining-Unternehmen erhalten Eintrittskarten
Traditionelle Rechenzentren können durch die Umrüstung bestehender Einrichtungen den Leistungsbedarf moderner KI-Workloads nicht decken. Diese Marktlücke schafft genau Chancen für Bitcoin-Mining-Unternehmen – sie halten genau das, was KI/HPC-Unternehmen dringend benötigen: großflächige Standorte mit beschleunigten Stromanschlusszeitplänen. Hyperscaler, die kurzfristig schnell expandieren wollen, um mit der explosionsartigen Nachfrage nach KI/HPC-Geschäften Schritt zu halten, haben sehr begrenzte Optionen, wodurch Bitcoin-Mining-Unternehmen zu einer logischen und machbaren Wahl werden.
Aber dies ist eine hochselektive Generationenchance. Nur ein kleiner Teil der Mining-Unternehmen verfügt über die seltene Infrastruktur und Fähigkeiten, die zur Unterstützung moderner KI/HPC-Workloads erforderlich sind. Mining-Unternehmen, die tatsächlich diese seltenen Vermögenswerte besitzen und deren Wert maximieren wollen, werden sich KI/HPC-Rechenzentren zuwenden.
Der Schlüssel zur Wertfreisetzung liegt in der Bewertungsarbitrage: Mining-Unternehmen werden derzeit mit etwa 6-12x EV/EBITDA bewertet, während führende Rechenzentrumsbetreiber allgemein bei 20-25x liegen. Angesichts der vorhersehbaren Cashflows aus dem KI/HPC-Geschäft, des aktiven Finanzierungsmarktes und des erheblichen Bewertungspotenzials nach oben ist dieser Wandel für Mining-Unternehmen mit geeigneten Vermögenswerten äußerst attraktiv und hat einen deutlichen verwässernden Effekt.
Kettenreaktionen auf das Mining selbst
Einige Kritiker argumentieren, dass die Abzweigung von Bitcoin-Mining-Unternehmen in das KI/HPC-Geschäft die für die Blockproduktion verwendete Rechenleistung verringern und dadurch die Netzwerksicherheit schwächen würde. Aber dieser Wandel könnte dem gesamten Mining-Ökosystem sogar zugutekommen: Mining-Unternehmen, die die Anforderungen an KI/HPC-Standorte nicht erfüllen können, könnten aufgrund verbesserter Hashpreise (hashprice) ihre Rentabilität steigern. Da mehr Miner offline gehen und der Bitcoin-Preis steigt, wird der Anstieg des Hashpreises die Gewinnmargen aller Bitcoin-Mining-Unternehmen erheblich verbessern. Bitcoin verzeichnete im Jahresverlauf einen Höchststand von 143 %, und mit einem bitcoin-freundlichen Präsidenten im Weißen Haus tritt das US-Bitcoin-Mining in seine stärkste Ära ein.
Der klarste Umsetzungsweg in Krypto × KI
Die Kombination von Krypto und KI ist wohl eine der heißesten Krypto-Tracks im Jahr 2024. Bis Dezember 2024 betrug die Gesamtmarktkapitalisierung von Krypto-Projekten mit bereits im Umlauf befindlichen Token, die KI-Projekte aufbauen, etwa 33 Milliarden US-Dollar; Galaxy Research schätzt, dass im Jahr 2024 über 382 Millionen US-Dollar an Risikokapital in frühe Krypto-KI-Startups flossen.
Obwohl die meisten Krypto-KI-Projekte noch keinen Product-Market-Fit gefunden haben, ist die Schnittmenge zwischen Bitcoin-Mining und dem Wachstum des KI/HPC-Geschäfts deutlich sichtbar. Der Einstieg des Bitcoin-Minings in den KI-Bereich sticht unter den vielen „Krypto × KI“-Narrativen besonders hervor, weil es das Potenzial hat, das Kernelement von KI/HPC-Unternehmen – Energie – in großem Maßstab bereitzustellen. Daher könnten Bitcoin-Mining-Unternehmen, die über in KI/HPC-Vermögenswerte umwandelbare Bestände verfügen, derzeit eine der wenigen Krypto-×-KI-Investitionsmöglichkeiten in der Branche sein, die sowohl Reinheit als auch Skalierungspotenzial bieten.
