Chinesische Zentren für künstliche Intelligenz stehen leer, bis zu 80 % der neuen Kapazität bleiben ungenutzt
In den vergangenen zwei Jahren hat China massiv in die Infrastruktur für künstliche Intelligenz investiert, um in diesem Bereich weltweit führend zu werden. Trotz der ambitionierten Pläne steht das Land nun jedoch vor einem unerwarteten Problem – nach neuesten Angaben bleiben bis zu 80 % der neu errichteten Rechenzentren für KI ungenutzt. Diese Situation offenbart das komplizierte Verhältnis zwischen einer staatlich gelenkten Technologiepolitik und den sich schnell verändernden Anforderungen des Marktes.
Überstürzter, durch staatliche Anreize vorangetriebener Ausbau
Die chinesische Regierung ermutigte lokale Vertreter in den Jahren 2023–2024 aktiv dazu, den Bau von Rechenzentren zu beschleunigen, als Teil ihrer Strategie, zu einer Weltmacht im Bereich der künstlichen Intelligenz zu werden. Infolgedessen wurden im ganzen Land mehr als 500 Projekte angekündigt, von denen bis Ende 2024 mindestens 150 fertiggestellt waren. Milliardeninvestitionen flossen sowohl aus staatlichen als auch aus privaten Quellen. Alle erwarteten, dass die Nachfrage nach der Vermietung von GPUs (Grafikprozessoren, die für KI-Berechnungen unerlässlich sind) weiter steigen würde. Diese Nachfrage zeigte sich jedoch nicht im erwarteten Umfang, was zur derzeitigen Situation eines Überangebots an Kapazitäten führte. Einer der Schlüsselfaktoren, die zu diesem Problem führten, ist die grundlegende Diskrepanz zwischen dem, was gebaut wurde, und dem, was der Markt tatsächlich benötigt:
- Viele neue Anlagen wurden primär für das Training umfangreicher KI-Modelle konzipiert, während sich die aktuelle Nachfrage in Richtung Echtzeit-Inferenz verlagert.
- Rechenzentren, die eine niedrige Latenz erfordern, müssen in der Nähe von Technologiezentren angesiedelt sein, während viele neue Anlagen in abgelegenen oder ländlichen Gebieten errichtet wurden.
- Einige Standorte boten zwar günstigen Strom, konnten jedoch die für moderne KI-Aufgaben erforderlichen Latenzanforderungen nicht erfüllen.
Der „DeepSeek-Effekt“ beeinflusste den Markt erheblich
Die Veröffentlichung des Modells R1 des Unternehmens DeepSeek hatte einen erheblichen Einfluss auf den Rückgang der Nachfrage nach herkömmlichen Rechenkapazitäten. Dieses Open-Source-Modell bietet eine Leistung auf dem Niveau von ChatGPT, jedoch zu deutlich niedrigeren Kosten. Dies führte dazu, dass viele kleinere Unternehmen ihre Pläne für ein eigenes umfangreiches Vortraining von Modellen aufgaben, wodurch die Nachfrage nach herkömmlicher, auf das Training ausgerichteter Infrastruktur weiter sank – und das gerade zu dem Zeitpunkt, als neue Kapazitäten auf den Markt kamen. Viele Anlagen leiden unter den Folgen einer schlechten Planung. Sie wurden ohne angemessene Berücksichtigung des tatsächlichen Marktbedarfs oder der Einhaltung technischer Standards errichtet. Die Situation wurde durch den Mangel an qualifizierten Ingenieuren verschärft, was einige Betreiber zu kostspieligen Fehlern oder dazu veranlasste, sich auf Vermittler zu verlassen, die die künftige Nachfrage überschätzten. Und die wirtschaftlichen Auswirkungen dieser Situation sind erheblich:
- Sinkende Gewinne und einbrechende Preise für die GPU-Vermietung haben viele Betreiber in eine schwierige finanzielle Lage gebracht.
- Einige Betreiber verschenken sogar Gutscheine für kostenlose Rechenleistung, um Nutzer anzulocken.
- Erste Investoren sehen sich nun mit enttäuschten Erwartungen konfrontiert, während ihre Infrastruktur ungenutzt bleibt.
Staatliche Reaktion und zukünftige Aussichten
Trotz dieser Hindernisse bleiben die zentralen Behörden entschlossen, den Ausbau der nationalen Kapazitäten im Bereich der künstlichen Intelligenz fortzusetzen. Große Unternehmen wie Alibaba und ByteDance haben weitere Investitionen in Höhe von mehreren zehn Milliarden Dollar pro Jahr angekündigt. Es wird erwartet, dass die Regierung durch die Übernahme der Kontrolle über problematische Zentren und deren mögliche Umverteilung eingreifen wird. Dennoch ist sich die Branche bewusst, dass die ursprüngliche Blase bereits geplatzt ist, und es finden erhebliche Anpassungen der Investitionsstrategien und Erwartungen statt. Rechenzentren in abgelegenen Gebieten, die aufgrund niedriger Energiepreise und staatlicher Anreize errichtet wurden, können nicht mit strategisch günstig gelegenen Anlagen in der Nähe von Technologiezentren konkurrieren. Diese abgelegenen Standorte können nicht die niedrige Latenz bieten, die moderne KI-Anwendungen erfordern, wodurch sie für potenzielle Kunden weniger attraktiv sind. Insgesamt lässt sich sagen, dass Chinas aggressive Politik zum Aufbau von Rechenzentren für KI nicht nur zu einer massiven Unterauslastung geführt, sondern auch kritische Diskrepanzen zwischen dem politisch gesteuerten Angebotswachstum und den sich wandelnden technologischen Realitäten auf den globalen Märkten für künstliche Intelligenz offengelegt hat. Während China seine Bemühungen fortsetzt, eine führende Position im Bereich der KI zu erlangen, wird es diese strukturellen Probleme lösen müssen, um seine Ambitionen effektiver mit den praktischen Marktanforderungen in Einklang zu bringen.
