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- BlackRock und Microsoft lancieren einen Fonds in Höhe von 30 Milliarden Dollar, um die für den enormen Energiebedarf der KI-Technologie benötigte Energieinfrastruktur aufzubauen.
- Nvidia bringt seine Expertise ein, um die zunehmenden Engpässe in der KI-Infrastruktur zu beheben, die durch energiehungrige Rechenzentren verursacht werden.
- Der weltweite Stromverbrauch für KI steigt rasant an, und Rechenzentren könnten ihren Verbrauch bis 2026 verdoppeln, was zu einer Belastung der Energiesysteme führen wird.
BlackRock investiert verstärkt in die Infrastruktur für künstliche Intelligenz (KI). Der weltgrößte Vermögensverwalter arbeitet mit Microsoft zusammen, um einen 30 Milliarden Dollar schweren KI-Investitionsfonds aufzulegen.
Das Ziel? Der Bau von Rechenzentren und Energieprojekten, um die explosionsartig steigende Nachfrage nach KI-Produkten zu decken. Insidern zufolge wird dieser Fonds einer der größten an der Wall Street sein.
Der Chiphersteller Nvidia und MGX, ein von Abu Dhabi unterstütztes Unternehmen, sind ebenfalls Partner des Fonds.
Hohe Nachfrage, Angebot erfüllt
Der Energiebedarf von KI steigt rasant. KI-Produkte benötigen deutlich mehr Energie als ältere Technologien. Dieser wachsende Bedarf setzt die bestehenden Energiesysteme unter Druck.
Der neue Fonds soll genau dieses Problem angehen und eine Infrastruktur aufbauen, um Engpässe zu vermeiden, die den Fortschritt im Bereich der KI verlangsamen könnten.
Die neue Infrastruktur-Investitionseinheit von BlackRock, Global Infrastructure Partners (GIP), übernimmt die Führung.
Dies wird der erste große Fonds von GIP sein, seit BlackRock vor einigen Monaten zugestimmt hat, sie für über 12 Milliarden Dollar zu kaufen, obwohl der Deal noch nicht einmal endgültig abgeschlossen ist.
Larry Fink, Gründer und CEO von BlackRock, sagte Investoren dieses Jahr, dass er in seinen 50 Jahren im Finanzwesen noch nie eine so hohe Nachfrage nach KI erlebt habe.
Der KI-Investitionsfonds ist ein wichtiger Bestandteil der Strategie von BlackRock, von diesem Aufschwung zu profitieren. KI-Systeme benötigen enorme Mengen an Strom, und die derzeitige Energieinfrastruktur ist dafür einfach nicht ausgelegt.
Anfang dieses Jahres hat Microsoft über Brookfield Asset Management 10 Milliarden Dollar für Projekte im Bereich erneuerbare Energien in Kanada zugesagt.
Sie haben sich außerdem zum Ziel gesetzt, bis 2030 ihren gesamten Energieverbrauch mit CO2-freier Energie zu decken.
Brad Smith, derdentdes Unternehmens, sagte, dass die Welt viel mehr Kapitalinvestitionen benötigen werde, um die notwendige KI-Infrastruktur aufzubauen.
Der Energiebedarf ist enorm
Doch KI treibt auch einen wahnsinnigen Anstieg des Energieverbrauchs voran.
Die Internationale Energieagentur (IEA) schätzt, dass der weltweite Stromverbrauch von Rechenzentren bis 2026 über 1.000 Terawattstunden erreichen könnte. Das ist doppelt so viel wie im Jahr 2022.
Laut einem Bericht von Grid Strategies wird sich das Wachstum der Stromnachfrage in den USA in den nächsten fünf Jahren voraussichtlich fast verdoppeln und von 2,6 % auf 4,7 % steigen.
Weder Microsoft noch BlackRock reagierten auf die Anfragen von Cryptopolitannach einer Stellungnahme.
Es ist aber ziemlich klar, dass es bei diesem Fonds vor allem darum geht, sich auf die Zukunft der KI vorzubereiten. Technologieunternehmen wetteifern darum, Rechenzentren zu bauen, die mit Grafikprozessoren (GPUs) von Nvidia ausgestattet sind.
Diese GPUs sind buchstäblich unerlässlich für die Ausführung von KI-Modellen wie ChatGPT von OpenAI.
Aber sie verbrauchen viel Energie, und der Ansturm auf die Einrichtung neuer Rechenzentren hat zu einem Infrastrukturengpass geführt.
Microsoft spürt den Druck. Im Juli meldete das Unternehmen, dass seine Investitionsausgaben im vierten Geschäftsquartal 19 Milliarden Dollar erreichten.
Dies umfasst auch Vermögenswerte, die im Rahmen von Finanzierungsleasingverträgen erworben wurden und größtenteils dem Ausbau der Infrastruktur für Azure, ihren öffentlichen Cloud-Dienst, dienen.
Azure ist der Ort, an dem Unternehmen wie OpenAI die Rechenleistung erhalten, die sie benötigen, um ihre KI-Modelle auszuführen.
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