[Energieanalyse] Der nächste Engpass der KI ist nicht die GPU... das 'Stromnetz' wird blockiert

Künstliche Intelligenz (KI) hat begonnen, nicht nur die Halbleiter der Welt aufzusaugen, sondern jetzt auch das Stromnetz.

In den letzten Jahren war die Frage im Wettbewerb um KI-Infrastruktur einfach: "Wer wird die meisten GPUs sichern?

Aber nur weil man Hunderttausende von GPUs hat, bedeutet das nicht, dass sofort ein KI-Datenzentrum entsteht. Es muss genügend Strom vorhanden sein, um die Chips zu betreiben, der in den Kraftwerken erzeugte Strom muss zu den Datenzentren transportiert werden, und es sind Transformatoren und Schaltanlagen erforderlich, um die Hochspannung in eine für die Server nutzbare Spannung umzuwandeln.

An genau diesem Punkt taucht ein neuer Engpass auf.

Laut dem am 28. August veröffentlichten Bericht von Goldman Sachs über die koreanische Elektrogeräteindustrie wird erwartet, dass die Stromnachfrage in den USA von 2025 bis 2030 jährlich um 3,5 % steigen wird, wobei etwa 70 % des Anstiegs auf KI-Datenzentren entfallen werden. Goldman Sachs prognostiziert, dass der Mangel an Elektrogeräten in den USA mindestens bis 2029 anhalten wird, was bedeutet, dass die Auftragslage der koreanischen Elektrogerätehersteller bis 2028 stabil bleiben wird.

Der nächste Engpass in der Ära der KI befindet sich nicht mehr nur in den Halbleiterfabriken.

Er liegt zwischen Kraftwerken und Datenzentren.

■ Die seit 20 Jahren schlummernde Stromnachfrage in den USA ist erwacht

Die amerikanische Stromindustrie hat sich in den letzten 20 Jahren an eine völlig andere Umgebung gewöhnt.

Aufgrund effizienter Haushaltsgeräte, der Verbreitung von LEDs und der Verlagerung von Fertigungsindustrien ins Ausland stagnierte die Stromnachfrage über einen langen Zeitraum. Goldman Sachs hat in früheren Analysen auch darauf hingewiesen, dass die Wachstumsrate der Stromnachfrage in den USA über einen langen Zeitraum praktisch bei null lag.

Die KI hat diesen Trend durchbrochen.

Goldman Sachs prognostiziert, dass die Stromnachfrage von Datenzentren in den USA von 31 GW im Jahr 2025 auf 41 GW im Jahr 2026 und auf 66 GW im Jahr 2027 innerhalb von nur zwei Jahren mehr als verdoppelt wird.

Der Anteil der Datenzentren an der maximalen Stromnachfrage in den USA wird voraussichtlich von 4,1 % im Jahr 2025 auf 8,5 % im Jahr 2027 steigen.

Langfristig gesehen wird das Volumen noch größer.

Eine aktuelle Analyse, die Prognosen von BloombergNEF zitiert, legt nahe, dass die globale Stromnachfrage, die durch KI-Chips entsteht, bis 2033 auf etwa 315 GW ansteigen könnte. Dies entspricht einer mehr als elfmaligen Steigerung im Vergleich zu 2025, wobei geschätzt wird, dass etwa 64 % der neuen Nachfrage in den USA entstehen werden.

Das bedeutet, dass der Wettbewerb in der KI über den Wettbewerb in der Rechenleistung hinausgeht und sich in einen Energiewettbewerb verwandelt.

■ Nur Kraftwerke zu bauen reicht nicht aus? Das Problem ist der 'Transportweg' des Stroms

Das Problem ist, dass es nicht ausreicht, nur die Stromproduktion zu erhöhen.

Selbst wenn neue Kernkraftwerke, Gaskraftwerke oder Solarparks gebaut werden, nützt es nichts, wenn es kein Übertragungsnetz gibt, um den Strom zu den Datenzentren zu transportieren.

Strom muss produziert, übertragen, transformiert und dann verteilt werden.

Die Schlüsselkomponenten dieses Prozesses sind große Transformatoren, Schaltanlagen, Leistungsschalter und Stromregelgeräte.

Doch genau in dem Moment, als der KI-Investitionsboom begann, befand sich die USA in einer Situation, in der diese Geräte knapp waren.

Laut dem US-Energieministerium (DOE) hat sich die Beschaffungszeit für Standard-Verteilungstransformatoren von 3-6 Monaten im Jahr 2019 auf zuletzt über 1-2 Jahre verlängert. Bei großen Leistungstransformatoren, die in Kraftwerken und Umspannwerken eingesetzt werden, ist die Situation noch ernster, da man bis zu 3-4 Jahre warten muss.

Einige Hochspannungs-Großtransformatoren benötigen bis zu 5 Jahre. Die USA sind auch in hohem Maße von Importen von Rohstoffen wie elektrischen Siliziumblechen und raffiniertem Kupfer abhängig, die für große Transformatoren benötigt werden.

GPUs können relativ schnell beschafft werden, wenn man mehr Geld bietet.

Transformatoren hingegen nicht.

Die Spezifikationen variieren je nach Kunde, der Herstellungsprozess und die Qualitätszertifizierung sind anspruchsvoll, und große Produkte benötigen von der Bestellung bis zur Installation mehrere Jahre.

Es dauert auch Jahre, um neue Fabriken zu bauen und die Produktion zu steigern.

Die Geschwindigkeit, mit der KI-Datenzentren gebaut werden, und die Geschwindigkeit, mit der das Stromnetz gebaut wird, sind völlig unterschiedlich.

■ "Ein größeres Problem als KI"... Das veraltete Stromnetz muss gleichzeitig umgebaut werden

Wichtiger ist, dass der Mangel an Transformatoren nicht nur ein Problem der KI ist.

KI-Datenzentren schaffen neue Nachfrage, aber gleichzeitig muss die USA ihr jahrzehntealtes Stromnetz ersetzen.

Es müssen auch mehr erneuerbare Energieanlagen gebaut werden, neue Kraftwerke müssen an das Übertragungsnetz angeschlossen werden, und es muss auf die Rückverlagerung der Fertigung und die Verbreitung von Elektrofahrzeugen reagiert werden.

Das US-Energieministerium hat kürzlich darauf hingewiesen, dass der Mangel an Transformatoren, Schaltanlagen, Umspannstationen und Leistungselektronikgeräten nicht nur die Verbindung von Datenzentren, sondern auch die Erweiterung des amerikanischen Stromnetzes selbst verzögert. Der Preis einiger Transformatoren ist in den letzten fünf Jahren um das 4- bis 9-fache gestiegen.

Daher ist es schwer zu glauben, dass die Nachfrage nach Elektrogeräten zusammen mit einer möglichen Verlangsamung der KI-Investitionen verschwindet.

Das veraltete Stromnetz muss ohnehin ersetzt werden.

Das ist der Unterschied, warum dieser Zyklus der Elektrogeräte von früheren einfachen Investitionsbooms abweicht.

KI schafft Nachfrage, aber der Zyklus wird nicht nur von KI aufrechterhalten.

■ Die Schwäche der USA wird zur Chance für Korea

An diesem Punkt tritt Korea auf den Plan.

Während die USA und Europa in den letzten Jahrzehnten ihre Produktionskapazitäten für Elektrogeräte aufgrund stagnierender Stromnachfrage reduziert oder Investitionen eingeschränkt haben, hat Korea kontinuierlich das Stromnetz ausgebaut.

Dies liegt daran, dass die inländische Stromnachfrage aufgrund von Industrialisierung, Urbanisierung und dem Wachstum energieintensiver Branchen wie Halbleiter und Displays kontinuierlich gestiegen ist.

Infolgedessen verfügt Korea über Produktionsanlagen, qualifizierte Arbeitskräfte und Lieferketten, um Hochspannungs-Transformatoren, Schaltanlagen und Übertragungs- und Verteilungsausrüstungen herzustellen.

KI hat nicht die Wettbewerbsfähigkeit koreanischer Elektrogeräte neu geschaffen.

Die Wettbewerbsfähigkeit, die der Westen 20 Jahre lang nicht benötigt hat, wurde durch die KI wieder sichtbar gemacht.

Hyosung Heavy Industries, HD Hyundai Electric und LS Electric profitieren bereits direkt von dieser strukturellen Veränderung.

Im ersten Quartal dieses Jahres überstiegen die neuen Aufträge dieser drei Unternehmen 7 Billionen Won, und der Auftragsbestand überstieg 30 Billionen Won deutlich. Dies ist das Ergebnis der gleichzeitigen Wirkung von KI-Datenzentren und dem Austausch des veralteten Stromnetzes in den USA.

Hyosung Heavy Industries erhielt im Februar einen Liefervertrag über Hochspannungs-Transformatoren und Reaktoren im Wert von 787 Milliarden Won von einem US-Übertragungsnetzbetreiber. Dies ist das größte Einzelprojekt, das ein koreanischer Elektrogerätehersteller in den USA gewonnen hat.

HD Hyundai Electric hat ebenfalls kürzlich einen langfristigen Liefervertrag über Verteilungs- und Elektrogeräte für Datenzentren im Wert von bis zu 1,121 Billionen Won mit einem globalen Big-Tech-Unternehmen abgeschlossen.

■ Bestellungen sind eingegangen, aber noch nicht als Umsatz erfasst

Der Markt ist bereits besorgt über den 'Zyklusgipfel', da die Aktienkurse von Elektrogeräten stark gestiegen sind.

Goldman Sachs hat jedoch eine andere Einschätzung.

Goldman Sachs prognostiziert, dass der neue Auftragsmomentum der koreanischen Elektrogerätehersteller bis 2028 anhalten wird und dass das EPS der gesamten Branche von 2026 bis 2030 jährlich um etwa 28 % wachsen wird.

Für Hyosung Heavy Industries wird eine durchschnittliche EPS-Wachstumsrate von etwa 34 % für denselben Zeitraum geschätzt. HD Hyundai Electric wird auf 19 % und LS Electric auf 31 % geschätzt.

Wichtig ist die Struktur der Umsatzrealisierung in der Elektrogeräteindustrie.

Ein heute bestellter Hochspannungs-Transformator wird nicht sofort als Umsatz erfasst.

Die Herstellung, Prüfung, der Transport und die Installation dauern mehrere Jahre.

Daher wird, selbst wenn die Wachstumsrate neuer Aufträge zu einem bestimmten Zeitpunkt zurückgeht, der bereits gesicherte Auftragsbestand über mehrere Jahre schrittweise in Umsatz und Gewinn umgewandelt.

Wenn der Markt über den 'Gipfel' der Aufträge diskutiert, hat die Gewinn- und Verlustrechnung der Unternehmen diese Bestellungen noch nicht vollständig erfasst.

■ Warum 'Übertragung' statt 'Verteilung'?

Goldman Sachs hat besonders auf die Übertragung (Transmission) geachtet.

Die Verteilungsanlagen, die direkt vor den KI-Datenzentren installiert werden, sind stark von den Zeitplänen einzelner Datenzentrumprojekte betroffen.

Tatsächlich geht Goldman Sachs davon aus, dass ein erheblicher Teil der für dieses Jahr geplanten Datenzentrumskapazitäten aufgrund von Strombeschaffung, Genehmigungen und Bauverzögerungen nicht wie ursprünglich geplant in Betrieb genommen werden kann.

Im Gegensatz dazu ist das Übertragungsnetz anders.

Wenn ein Datenzentrum verschoben wird, stoppt der Austausch des nationalen Stromnetzes nicht.

KI-Datenzentren, erneuerbare Energieanlagen, der Austausch des veralteten Stromnetzes und der Stromtransport zwischen Regionen nutzen alle dasselbe Übertragungsnetz.

Daher sind Übertragungsanlagen relativ weniger den Risiken einzelner KI-Projekte ausgesetzt und können von der Erweiterung der gesamten Investitionen in die Strominfrastruktur profitieren.

Das ist auch der Grund, warum Goldman Sachs Hyosung Heavy Industries unter den koreanischen Unternehmen am meisten bevorzugt und eine neue Kaufempfehlung ausgesprochen hat. Für HD Hyundai Electric und LS Electric wurden jeweils neutrale Empfehlungen ausgesprochen.

■ [Analyse] Die Einheit des KI-Wettbewerbs wechselt von 'GPU' zu 'MW'

Hier beginnt die Analyse von Tokenpost.

Die wichtigste Veränderung im aktuellen Zyklus der Stromgeräte ist, dass sich die Wettbewerbsparameter der AI-Industrie ändern.

Die erste Wettbewerbsdimension der AI-Infrastruktur war die GPU.

Wer die meisten NVIDIA H100 und Blackwell hatte, war im Vorteil.

In der zweiten Phase ging es um Rechenzentren.

Es wurde wichtig, wie viele Racks und Kühlsysteme aufgebaut werden konnten.

Jetzt treten wir in die dritte Phase ein.

Die Wettbewerbsdimension verschiebt sich von der GPU zur MW (Megawatt).

Selbst wenn man Geld für GPUs hat, kann man die AI-Computing-Kapazität nicht erhöhen, wenn man keine Energie sichern kann.

Selbst wenn man Energie hat, kann man das Rechenzentrum nicht betreiben, wenn man keinen Netzanschluss erhält.

Letztendlich wird die knappe Ressource der AI-Infrastruktur nicht nur die GPU sein, sondern auch Stromverträge, Umspannwerke, Übertragungsleitungen, Netzanschlussrechte und Flächen, die mit Kraftwerken verbunden sind.

Die Wettbewerbsfähigkeit von AI-Unternehmen geht über Software und Halbleiter hinaus in den Energiemarkt.

■ Die Bitcoin-Mining-Industrie war sich dieses Problems bereits bewusst

Das ist in der digitalen Vermögensbranche keine unbekannte Geschichte.

Bitcoin-Mining-Unternehmen haben dieses Problem schon lange erlebt.

Die Leistung der Miner ist wichtig, aber die entscheidenden Wettbewerbsfaktoren sind die Strompreise und die Stabilität der Stromversorgung.

Deshalb haben Mining-Unternehmen in Regionen mit günstiger Energie gewechselt, langfristige Stromabnahmeverträge (PPA) mit Energieversorgern abgeschlossen und große Flächen mit gesichertem Netzanschluss besetzt.

AI geht jetzt denselben Weg.

Deshalb ist der Trend, dass nordamerikanische Bitcoin-Mining-Unternehmen bestehende Flächen und Stromverträge nutzen, um in das Geschäft mit AI- und HPC (High Performance Computing)-Rechenzentren zu wechseln, nicht einfach eine Diversifizierung.

Das wertvollste Asset, das sie besitzen, sind nicht die Miner, sondern die bereits gesicherten Hunderte von MW an Energie und Netzanschlussrechten.

GPUs können neu gekauft werden.

Aber der Anschluss an das Stromnetz kann oft nicht nur mit Geld erworben werden.

Das ist der Grund, warum AI und Bitcoin-Mining, obwohl sie wie völlig unterschiedliche Industrien erscheinen, in der physischen Infrastruktur-Ebene zusammenlaufen.

■ Die "Pick-and-Shovel"-Industrie der AI-Ära ist nicht nur Halbleiter

Nicht nur die Menschen, die Gold gefunden haben, haben während des Goldrausches im 19. Jahrhundert Geld verdient.

Es gab auch Unternehmen, die Hacken und Schaufeln verkauft haben.

Das erste "Pick-and-Shovel"-Produkt der AI-Ära war die GPU.

Das zweite waren Rechenzentren und Kühlsysteme.

Und jetzt tritt das dritte "Pick-and-Shovel"-Produkt, die Stromgeräte, auf.

Transformatoren, Schalter, HVDC, Kabel und ESS sind weit entfernt von den glänzenden AI-Modellen.

Aber ohne diese Geräte können selbst GPUs im Wert von Milliarden nicht betrieben werden.

Daher muss auch die Sichtweise auf Investitionen und Industriepolitik in der AI-Industrie von Halbleitern auf eine Stufe darunter verschoben werden.

Man sollte nicht nur die Unternehmen betrachten, die Chips herstellen, sondern auch die, die die Chips betreiben.

■ Kann RWA bis zum Stromnetz heruntergehen?

Im digitalen Vermögensmarkt entsteht ein weiterer Verbindungspunkt.

Der Aufbau von AI-Rechenzentren und Stromnetzen erfordert enorme langfristige Kapitalinvestitionen.

Umspannwerke, Übertragungsleitungen, Kraftwerksanlagen und Rechenzentren sind typische Infrastrukturvermögenswerte. Sie erzeugen einen stabilen Cashflow, erfordern aber hohe Anfangsinvestitionen.

Wenn der RWA (Real-World Asset)-Markt, der die Finanzstruktur und Ertragsrechte solcher Infrastrukturen tokenisiert, wächst, könnten Rechenzentren und Energieinfrastrukturen natürliche Basisvermögenswerte werden.

Allerdings ist es noch zu früh, um zu sagen, dass die Tokenisierung des Stromnetzes sich als fester Bestandteil des Finanzmarktes etabliert hat.

Derzeit ist die Richtung entscheidend.

Je mehr AI die digitale Wirtschaft erweitert, desto mehr Kapital wird paradoxerweise für die physischen Vermögenswerte benötigt, die sie unterstützen.

AI in der Cloud verlangt letztendlich nach Land, Kupferleitungen, Transformatoren und Kraftwerken.

■ Die zweite Chance, die Südkorea nicht verpassen sollte

Für Südkorea hat diese Veränderung zwei Bedeutungen.

Erstens den Export.

Nach Halbleitern steigen Unternehmen wie Hyosung Heavy Industries, HD Hyundai Electric und LS Electric zu neuen Exportindustrien im AI-Infrastrukturzyklus auf.

Insbesondere die Engpässe in der US-Lieferkette werden kurzfristig schwer zu beheben sein.

Transformatorenfabriken sind keine Industrien, in denen man einfach Kapital investieren kann, um sofort die Produktionsmenge zu erhöhen, wie bei Halbleiterfabriken. Produktionskenntnisse, Zertifizierungen und qualifizierte Arbeitskräfte sind ebenfalls erforderlich.

Das ist der Grund, warum der Wert der bereits vorhandenen Fertigungsbasis in Südkorea steigt.

Zweitens die heimische AI-Industrie.

Auch Südkorea muss die gleichen Hürden überwinden, um die AI-Rechenzentren zu erweitern.

Ein noch schwierigeres Problem als die Sicherstellung von GPUs könnte die Energieinfrastruktur, der Netzanschluss, die Konzentration der Energieversorgung in der Hauptstadtregion und die Standortproblematik der Rechenzentren sein.

Es könnte durchaus zu einem Widerspruch kommen, dass südkoreanische Unternehmen von der Energieknappheit in den USA profitieren, während das Wachstum der heimischen AI-Industrie aufgrund der Energieknappheit in Südkorea verzögert wird.

Letztendlich kann die AI-Industriepolitik nicht mehr nur mit Halbleiterpolitik abgeschlossen werden.

Halbleiter, Energieerzeugung, Übertragungsnetze, Transformatoren, ESS, Rechenzentren und Kühlung müssen als ein System betrachtet werden.

Der erste Krieg der AI war der Wettlauf um die Sicherstellung von GPUs.

Der zweite Krieg war der Bau von Rechenzentren.

Jetzt beginnt der dritte Krieg.

Wer sichert sich die Energie und wer kann diese Energie dorthin bringen, wo sie benötigt wird?

Je mehr AI wie eine Technologie der virtuellen Welt erscheint, desto paradox wertvoller wird das Vermögen der realen Welt.

Es sind Kupferleitungen, Transformatoren, Kraftwerke und Übertragungsnetze.

Der nächste Engpass der AI sind nicht die Chips, sondern das Stromnetz, das die Chips betreibt.

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