Drei Verdopplungszeiten sind im Umlauf

Am 1. August aktualisierte Epoch AI seine Datenbank der KI-Rechenzentren weltweit. Sie erfasst nun 12,8 Millionen H100-Äquivalente an 75 Standorten, zusammengetragen aus hochauflösenden Satellitenbildern, Baugenehmigungen und Unternehmensangaben, und die Organisation schätzt das auf etwa 27 Prozent der weltweit ausgelieferten KI-Rechenleistung. Zwei Tage zuvor hatte die New York Times auf Epochs Arbeit eine lange Reportage gebaut, die eine hereinbrechende Flut an Rechenleistung beschreibt: heute rund 20 Millionen KI-Chips in Rechenzentren, Verdopplung etwa alle neun Monate, bis Ende 2028 rund 200 Millionen.

Der Ausbau ist real, und die Berichterstattung ist sorgfältig. Die Schwierigkeit liegt in der Konstanten. Epoch veröffentlicht mindestens drei verschiedene Verdopplungszeiten für KI-Rechenleistung, sie messen verschiedene Objekte, und diejenige, die in den allgemeinen Umlauf geraten ist, beschreibt keine weltweite Zahl von Chips.

Die Neun-Monats-Zahl handelt von 57 Maschinen

Die neun Monate stammen aus Trends in AI Supercomputers, einer Arbeit von Konstantin Pilz, James Sanders, Robi Rahman und Lennart Heim, eingereicht im April 2025. Sie baut einen Datensatz von 500 KI-Supercomputern der Jahre 2019 bis 2025 auf und findet, dass sich die Rechenleistung alle neun Monate verdoppelte, während sich Anschaffungskosten und Strombedarf der Hardware jeweils jährlich verdoppelten. Epochs kürzere Auswertung verengt die Stichprobe auf 57 führende Systeme, also jene, die bei Inbetriebnahme unter den zehn stärksten rangierten, und stellt klar fest, dass diese Cluster nach Leistung etwa 10 bis 20 Prozent aller bis Januar 2025 gefertigten KI-Chips ausmachen. Die neun Monate zerlegen sich in jährlich 1,6-mal mehr Chips multipliziert mit 1,6-mal mehr Leistung je Chip.

Die Zahl beschreibt also den Spitzendurchsatz der größten Maschinen, gemessen bis zu einem Stichtag Anfang 2025 und veröffentlicht, bevor der laufende Bauzyklus begann. Epochs Kapazitätsreihe vom 9. Januar 2026 beantwortet eine andere Frage und nennt eine andere Zahl: Die weltweite Rechenkapazität wächst seit 2022 um das 3,3-Fache pro Jahr, mit einem 90-Prozent-Intervall von 2,7 bis 4,1, also eine Verdopplung alle sieben Monate. Diese Reihe trägt ihren Vorbehalt im Klartext: Die Daten erfassen Chipverkäufe, nicht Inbetriebnahmen, und sie sind in H100-Äquivalenten ausgedrückt, nicht in reinen Stückzahlen. Keine der Reihen zählt Chips im Betrieb. Epoch veröffentlicht keine, die das tut.

Dieselbe Hochrechnung, dreimal gerechnet

Von August 2026 bis Ende 2028 sind es etwa 29 Monate. Nimmt man die berichteten 20 Millionen als Ausgangswert und wendet der Reihe nach jede veröffentlichte Konstante an, ergibt sich Folgendes. Bei einer Verdopplung alle neun Monate beträgt der Faktor 9,3, was bei rund 186 Millionen landet und erklärt, woher die berichteten etwa 200 Millionen, also das Zehnfache des heutigen Bestands, kommen. Bei der Sieben-Monats-Rate beträgt der Faktor 17,7, also rund 354 Millionen. Und es gibt einen dritten Weg: Wächst die Gesamtkapazität jährlich um das 3,3-Fache, während jeder neue Chip etwa 1,6-mal schneller ist als der vorige, was Epochs eigener Zerlegung entspricht, dann wächst die Zahl der Chips um etwa das 2,1-Fache pro Jahr, eine Verdopplung in rund zwölf Monaten, Faktor 5,3, also etwa 107 Millionen.

Diese Rechnung ist unsere, angewandt auf Epochs veröffentlichte Konstanten; sie ist nicht Epochs Prognose, und das Institut hat sie nicht bestätigt. Doch die Spanne ist der Befund. Drei Raten einer Forschungsgruppe, angewandt auf einen Ausgangswert über ein Zeitfenster, liefern Antworten, die um mehr als drei zu eins auseinanderliegen. Keine der Raten ist falsch. Sie beantworten verschiedene Fragen, und der Unterschied ist unsichtbar, sobald eine Zahl auf einer Folie steht. Jede Kapazitätsannahme, die in eine Dreijahresplanung wandert, erbt still die Konstante, die die Quelle zufällig aufgriff.

Europa zählt Chips, Epoch zählt Äquivalente

Ein europäisches Beispiel für dieses Einheitenproblem liegt gerade offen. Am 30. Juli eröffnete das Gemeinsame Unternehmen EuroHPC seine Ausschreibung für KI-Gigafabriken, bis zu 10 Milliarden Euro öffentliches Geld gegen ein Ziel von mindestens 20 Milliarden weiterer privater Mittel. Vier kleinere Anlagen müssen je mindestens 75.000 KI-Chips fassen und können bis zu 500 Millionen Euro abrufen; drei größere müssen je mindestens 100.000 Chips fassen und können bis zu 1 Milliarde abrufen. Die Frist endet am 12. November, Zuschläge werden Anfang 2027 erwartet.

Nun stelle man diese Schwellen neben Epochs Messung des derzeitigen Rekordhalters, einer einzelnen Anlage mit etwa 1,1 Millionen H100-Äquivalenten. Die beiden Angaben sind nicht vergleichbar, und genau darum geht es. Die europäische Ausschreibung ist in Chips spezifiziert. Epochs Maßstab lautet auf H100-Äquivalente, eine normierte Einheit, in der ein moderner Beschleuniger für mehrere zählt. Ein in Chips geschriebenes Programm und ein in Äquivalenten geschriebener Maßstab driften mit jedem Jahr steigender Chipleistung weiter auseinander, und das ist derselbe Effekt, der die Sieben-Monats-Kurve von der Neun-Monats-Kurve trennt. Wer Kapazität dimensioniert, für den ist die Einheit keine Fußnote.

Die Kurve, die Ihre Rechnung erreicht

Epoch veröffentlicht auch die Zahl, die Ihre Rechnung tatsächlich bestimmt, und sie findet fast keine Beachtung. Die Rechenleistung pro Dollar verbessert sich um das 1,37-Fache pro Jahr, eine Verdopplung alle 2,2 Jahre, also rund 26 Monate. Dem steht eine Kapazitätsverdopplung alle sieben Monate gegenüber. Das Angebot wächst also drei- bis viermal schneller als das Preis-Leistungs-Verhältnis. Überfluss am oberen Ende kommt unten nicht als Billigkeit an. Er kommt als sehr viel mehr Kapazität zu einem Stückpreis an, der langsam fällt, und in der Lücke zwischen diesen Kurven laufen Rechenbudgets aus dem Ruder.

Die Angaben der Käufer beschreiben dieselbe Lücke von der anderen Seite. Amazon stellt für dieses Jahr rund 200 Milliarden Dollar Investitionen in Aussicht, Microsoft etwa 190 Milliarden, Alphabet zwischen 175 und 185 Milliarden und Meta bis zu 145 Milliarden, unter Verweis auf gestiegene Bauteilkosten. Microsoft teilte Investoren mit, dass rund 25 der 190 Milliarden Dollar Bauteilpreisinflation sind und keine zusätzliche Hardware. Als Alphabet sein Investitionsbudget 2026 zusammen mit den Quartalszahlen anhob, fiel die Aktie um 7 Prozent. Epoch beziffert den Anteil von fünf Hyperscalern an der weltweiten KI-Rechenleistung auf 71 Prozent. Die Flut wird von wenigen Käufern finanziert, die selbst steigende Stückkosten beobachten, und sie landet zuerst in deren eigenen Flotten.

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