Google’s KI-Hunger: Alle 6 Monate doppelte Power nötig

Google muss seine KI-Infrastruktur alle sechs Monate verdoppeln, um mit der explodierenden Nachfrage Schritt zu halten. Der Tech-Gigant plant eine 1000-fache Leistungssteigerung in nur 4-5 Jahren.

Der KI-Wettlauf verschlingt Milliarden. Google steht vor einer monumentalen Herausforderung: Alle sechs Monate muss der Konzern seine KI-Rechenkapazität verdoppeln, um mit der rasant steigenden Nachfrage mitzuhalten. In den nächsten vier bis fünf Jahren soll die Leistungsfähigkeit sogar um das 1000-fache steigen, wie „CNBC“ berichtet.

Der Infrastruktur-Marathon

Jetzt müssen wir uns alle 6 Monate verdoppeln. Die nächsten 1000x erreichen wir in 4–5 Jahren., lautete die klare Ansage auf einer internen Präsentation von Amin Vahdat, Vizepräsident bei Google Cloud, laut „CNBC“.

Bei einem Mitarbeitertreffen am 6. November machte der KI-Infrastruktur-Chef deutlich, dass der Wettbewerb um die beste KI-Infrastruktur „der kritischste und teuerste Teil des KI-Rennens“ sei.

Milliardeninvestitionen im Tech-Quartett

Die finanziellen Dimensionen sind gewaltig. Alphabet, Googles Mutterkonzern, hat seine Investitionsprognose für 2024 bereits zum zweiten Mal angehoben – auf 91 bis 93 Milliarden Dollar.

Für 2026 wird ein „signifikanter Anstieg“ erwartet, wie „CNBC“ meldet. Die vier Tech-Giganten Google, Microsoft, Amazon und Meta werden dieses Jahr gemeinsam über 380 Milliarden Dollar investieren.

Smarter statt teurer

Doch es geht nicht nur ums Geld. „AI Infrastructure,“ so der Titel von Vahdats Präsentation, umfasst mehr als bloßes Überbieten der Konkurrenz.

Vahdat betont, dass es Google nicht darum gehe, Wettbewerber finanziell zu überbieten. „Unser Job ist natürlich, diese Infrastruktur aufzubauen, aber nicht zwingend, die Konkurrenz zu überteuern“, erklärt er. Das eigentliche Ziel sei es, eine Infrastruktur zu schaffen, die „zuverlässiger, leistungsstärker und skalierbarer ist als alles, was es sonst irgendwo gibt“.

Effizienz als Trumpf

Google setzt auf mehrere Strategien, um die Herausforderung zu meistern. Neben dem Infrastrukturausbau optimiert das Unternehmen seine KI-Modelle und entwickelt eigene Chips.

Wie „Gizmodo“ berichtet, hat Google kürzlich seine siebte Generation der Tensor Processing Units namens Ironwood vorgestellt – fast 30-mal energieeffizienter als die erste Cloud-TPU von 2018. Zudem verschafft DeepMind dem Unternehmen einen Forschungsvorsprung bei der Entwicklung zukünftiger KI-Modelle.

Business Punk Check

Die 1000-fache Leistungssteigerung klingt beeindruckend, aber die Realität ist komplexer. Der wahre Engpass ist nicht die Hardware, sondern Energie und Kühlung. Während Google, Microsoft & Co. Milliarden in Rechenzentren pumpen, explodieren die Stromkosten.

Wassermangel begrenzt bereits Kühlkapazitäten in Schlüsselregionen. Zudem: Die Effizienzgewinne durch bessere Chips können den exponentiellen Bedarfsanstieg nicht ausgleichen. Unternehmen, die auf KI-Integration setzen, müssen mit drastisch steigenden Cloud-Kosten rechnen. Die Gewinner werden nicht die sein, die blind auf jeden KI-Trend aufspringen, sondern jene, die präzise kalkulieren, wo KI echten ROI bringt und wo sie nur ein teures Prestigeprojekt ist.

Häufig gestellte Fragen

• Werden die steigenden KI-Infrastrukturkosten an Kunden weitergegeben?
  Ja, aber differenziert. Cloud-Anbieter werden KI-Features in Premium-Tarifen bündeln. Unternehmen sollten KI-Projekte nach ROI priorisieren und für rechenintensive Anwendungen langfristige Verträge mit Preisgarantien aushandeln.
• Welche Alternativen gibt es zu den großen Cloud-Anbietern für KI-Infrastruktur?
  Spezialisierte KI-Infrastrukturanbieter wie CoreWeave oder Lambda bieten für bestimmte Anwendungen bessere Preis-Leistungs-Verhältnisse. Für mittelgroße Unternehmen kann eine hybride Strategie sinnvoll sein: eigene Hardware für Basislasten, Cloud für Spitzenbedarfe.
• Wie können Unternehmen ihre KI-Anwendungen energieeffizienter gestalten?
  Setzen Sie auf Model Distillation – kleinere, spezialisierte Modelle statt überdimensionierter Alleskönner. Implementieren Sie intelligentes Caching häufiger Anfragen und optimieren Sie Prompts. Jedes eingesparte Token reduziert Rechenleistung und Kosten.
• Welche Regionen werden für KI-Infrastruktur künftig attraktiver?
  Standorte mit erneuerbarer Energie und natürlichen Kühlungsmöglichkeiten werden zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor. Nordeuropa, Kanada und zunehmend Regionen mit Zugang zu Geothermie gewinnen an Bedeutung. Achten Sie bei der Cloud-Anbieterauswahl auf deren Rechenzentrumsstandorte.

Quellen: „CNBC“, „Gizmodo“