Chinas DeepSeekdefiden Rechenzentrumsmarkt neu

CNBC prognostizierte, dass das Aufkommen günstigerer KI-Modelle aus China die Nachfrage nach Rechenzentren erhöhen könnte. Analysten passten ihre Prognosen nach dem Start von DeepSeek an und erwarteten unmittelbare Auswirkungen auf die Branche. 

Einem Bericht von CNBC zufolge könnten kostengünstigere KI-Modelle mit weniger leistungsstarken Chips den Markt für Rechenzentren ankurbeln. Der Bericht merkte an, dass einige Analysten nach dem Start von DeepSeek ihre Prognosen überarbeitet hätten. 

Chinas kostengünstigere KI-Modelle wie DeepSeek könnten die Nachfrage nach Rechenzentren verändern 

Analysten prognostizierten für die kommenden Jahre ein Wachstum der Rechenzentren, insbesondere nach dem Start von OpenAIs ChatGPT. Newmark schätzte, dass sich der Datenbedarf in den USA bis 2030 verdoppeln wird, um den Anforderungen von Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI) gerecht zu werden.

Wie Chinas DeepSeek den ohnehin schon boomenden Rechenzentrumsmarkt weiter ankurbeln könnte https://t.co/x9kuk5cCTu

— CNBC (@CNBC) 14. Februar 2025

Das chinesische Startup DeepSeek ging letzten Monat an den Start und präsentierte ein kostenloses Open-Source-Sprachmodell für große Sprachsysteme. Laut eigenen Angaben kostete die Entwicklung weniger als sechs Millionen US-Dollar. Investoren reagierten auf den Launch mit Fragen zu den hohen Summen, die institutionelle Anleger in künstliche Intelligenz und Rechenzentren investieren.

Berichten zufolge haben einige Analysten ihre Prognosen zur Nachfrage nach Rechenzentren geändert, was die Frage aufwirft, ob die in die KI-Branche gepumpten Gelder fehlgeleitet waren. 

Der Bericht hob hervor, dass der Bau von Rechenzentren etwa zwei Jahre dauert und bereits Bestellungen für 2025 eingegangen sind. Er fügte hinzu, dass die Einführung eines RI-Modells wie DeepSeek wahrscheinlich keine unmittelbaren Auswirkungen haben werde. 

In einer Ende Januar veröffentlichten Analyse kommentierte auch eine Gruppe von Analysten unter der Leitung von Brenda Lynch den Start von DeepSeek. Sie betonten, dass eine Bestätigung der Effizienzversprechen von DeepSeek zeigen würde, dass die für die KI-Entwicklung bereitgestellten Gelder fehlgeleitet waren.

Die Analysten kamen zu dem Schluss, dass ein solches Ereignis Technologieunternehmen dazu zwingen würde, ihre Investitionspläne zu überdenken. Sie fügten hinzu, dass ein geringerer Bedarf an Infrastruktur für den Einsatz von KI zu minderwertigen, energieeffizienten Anlagen führen würde, die einer schwächeren Nachfrage ausgesetzt wären. 

Analysten gehen davon aus, dass die Markteinführung des R1-Modells die Marktnachfrage nicht verändern wird 

unterdessen Die Analysten von UBS an, dass ein Drittel der aktuellen optimistischen Prognosen für den Rechenzentrumsmarkt auf der Entwicklung generativer KI beruht. Sie fügten hinzu, dass diese optimistischen Prognosen Effizienzsteigerungen wie die von DeepSeek hervorgehobene nicht berücksichtigten.

Im April prognostizierte UBS ein weltweites Wachstum des Marktes für Rechenzentrumsausrüstung von rund 15 % innerhalb von drei Jahren. Die Analysten überprüften diese Woche ihre Prognosen und ergänzten, dass neue Daten und Expertenmeinungen zu höheren Markterwartungen geführt hätten. Das Unternehmen gab bekannt, dass es für die KI-Branche und den Rechenzentrumssektor in diesem Jahr ein Wachstum von 20 % erwartet. UBS hält an seiner Prognose von 10 % bis 15 % für den Zeitraum 2026–2028 fest.

Andre Kukhin, Aktienanalyst bei UBS, erklärte, dass DeepSeek zwar pro Token effizienter sei, aber mehr Token pro Frage benötige. Er merkte an, dass es sich um ein Schlussfolgerungsmodell und nicht um einen „Sprachfluss“ handle. Kukhin äußerte die Vermutung, dass das Modell den Rechenaufwand für Schlussfolgerungen nicht reduzieren werde.

Die Forschungsabteilung von Goldman Sachs prognostizierte, dass sich Angebot und Nachfrage von Rechenzentren in den kommenden Jahren verändern könnten. Laut der Abteilung könnte die Nachfrage Ende 2026 ihren Höhepunkt erreichen und sich dann 2027 abschwächen.  

James Schneider, Senior Equity Research Analyst bei Goldman Sachs, erklärte, dass geringere Investitionsausgaben großer Investoren aufgrund von Effizienzsteigerungen das Risiko eines langfristigen Marktüberangebots ab 2027 mindern könnten. Er fügte hinzu, dies sei ein wichtiger Faktor, der die Stabilität des Rechenzentrumsmarktes erhöhen könne. 

Andrew McMillan, Partner der Anwaltskanzlei RPC, merkte an, dass die Auswirkungen der Deepseek-Technologie angesichts ihres noch jungen Entwicklungsstadiums noch weitgehend ungewiss seien. Er betonte, dass R1 das Angebots- und Nachfragegleichgewicht der KI-Branche nicht verändern könne.

McMillan prognostizierte, dass das Interesse der Investoren nachlassen würde, wenn sich die Technologie als replizierbar erweisen könnte, was in Zukunft zu einer geringeren Nachfrage nach Datenverarbeitung führen würde als heute.