Tomasz Tunguz: Engpässe in der KI-Infrastruktur treiben die Kosten in die Höhe

Der Risikokapitalgeber Tomasz Tunguz weist darauf hin, dass die KI-Infrastruktur mit einem Long-Tail-Effekt konfrontiert ist, wobei Engpässe von GPUs schrittweise auf Speicher, CPUs und Speicher übertragen werden. Dies führt dazu, dass jeder Schritt die Lieferkette des nächsten Schrittes für Jahre einfriert und höhere Basispreise festlegt. Anfang 2023 führte der Druck auf GPUs dazu, dass die Miete für H100 über 9 USD pro Stunde stieg und die Serverauslieferungen um 22 % zurückgingen. Die Hersteller verlagerten daraufhin ihre Kapazitäten auf HBM, was zu einem Anstieg der Preise für Unternehmens-SSDs um 80 % im Quartal und einem Anstieg der DRAM-Preise um über 60 % führte. Bis Ende 2025 wird das Verhältnis von CPU zu GPU bei intelligenten Arbeitslasten auf etwa 1:1 steigen, während der durchschnittliche Preis für Server-CPUs im Jahresvergleich um 27 % steigen wird; 2026 wird die gesamte Produktionskapazität von Nearline-HDDs ausverkauft sein. Die Baukosten für Rechenzentren steigen auf etwa 20 Milliarden USD pro Gigawatt, und Bestellungen für langfristige Geräte wie Transformatoren und Turbinen sind bis 2029 bis 2031 ausgebucht. Tunguz bezeichnet dies als den Long-Tail-Effekt im Hardwarebereich, bei dem die Herstellungsverzögerung dazu führt, dass die Auswirkungen der Nachfrage im downstream durch den upstream verstärkt werden. Der Druck wird nach der Entspannung eines Engpasses verzögert an die nächste Stufe weitergegeben, und die Erweiterung der Transformatorenproduktion, der NAND-Waferfabriken und der Turbinenproduktionslinien, die 2027 bis 2028 geliefert werden, könnte mit dem Risiko einer Überproduktion konfrontiert sein.

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