Die ganze Welt setzt gerade auf künstliche Intelligenz. Unternehmen bauen Rechenzentren, Staaten fördern Chips, und die vier großen Tech-Konzerne investieren dieses Jahr zusammen rund 725 Milliarden Dollar in KI-Infrastruktur. Wer heute über KI entscheidet, sollte wissen, was davon trägt und was Hype ist. Der Report KI-Wirtschaft von Maxwel Consulting geht dieser Frage in drei Teilen nach: der physischen Seite, den Modellen und der Anwendung im Betrieb. Teil 1 fragt, woran der Boom physisch hängt, und folgt dafür der Kette von der Nachfrage über die Chips und die Rohstoffe bis zur Energie.

Die Kette beginnt bei der Nachfrage, und die wird in Tokens gemessen, den Wortbausteinen, in denen Sprachmodelle lesen und schreiben. Googles Token-Volumen liegt heute beim 330-fachen von vor zwei Jahren, ChatGPT hat über eine Milliarde Nutzer pro Woche. Billigere KI führt dabei nicht zu weniger Rechenarbeit, sondern zu mehr. Als DeepSeek seine Preise um neunzig Prozent senkte, stieg das Volumen am ersten Tag um fast dreihundert Prozent. Dazu kommt, dass die Modelle selbst hungriger werden. Nachdenkende Modelle, die vor der Antwort Zwischenschritte durchrechnen, brauchen etwa achtmal so viele Tokens wie ein einfacher Chat, Agenten, die eine Aufgabe über viele Schritte selbstständig erledigen, bis zu tausendmal. Ein Ende der Nachfrage ist nicht in Sicht.

Die Chips kommen aus einer Kette von Quasi-Monopolen. ASML in den Niederlanden baut die einzigen Belichtungsmaschinen für die feinsten Chipstrukturen, die Optik dafür kommt von Zeiss, der Laser von Trumpf, gefertigt werden die Chips bei TSMC in Taiwan. Die USA haben viele Chips und wenig Strom, China viel Strom und wenige Chips. Europa hält drei Spitzenpositionen dieser Kette und kommt beim eigentlichen KI-Rechnen trotzdem nur auf 4,8 Prozent. Knapp sind dabei nicht die Rechenchips selbst, sondern der schnelle Speicher direkt am Chip, das Zusammenfügen beider und die Fertigungsplätze.

In einem Chip stecken über sechzig Rohstoffe. Das hochreine Silizium kommt zu drei Vierteln von zwei Herstellern, Weltmarktführer ist Wacker in Deutschland. Seltene Erden verarbeitet China zu neunzig Prozent, und beim Kupfer droht bis 2035 ein Defizit von sechs Millionen Tonnen. Das ist teuer und politisch heikel, aber kein Flaschenhals.

Der Flaschenhals liegt bei der Energie, und er verschiebt sich gerade vom Training zum Betrieb. Das Training der Modelle war der große Aufbau, den Strom verbraucht jetzt der laufende Betrieb, also das Beantworten der Anfragen. Bis 2030 braucht der Betrieb nach den Schätzungen des Reports 93 Gigawatt Leistung, das Training weitere 62, zusammen etwa 150 große Kraftwerke. Eine einzelne Anfrage braucht heute 33-mal weniger Strom als vor einem Jahr, der Gesamtverbrauch steigt trotzdem. Gasturbinen sind bis etwa 2031 ausverkauft, große Transformatoren haben über fünf Jahre Lieferzeit, und in Irland gehen bereits 22 Prozent des Stroms an Rechenzentren. Die Branche weicht dem Netz aus, mit eigenen Turbinen, mit Atomkraft-Verträgen und mit Solarfeldern plus Batterie, für die es keine Warteschlange am Netzanschluss gibt.

Die Lösung sucht die Industrie inzwischen außerhalb der Erde. Auf der passenden Bahn steht ein Satellit fast immer in der Sonne, ein Solarmodul liefert dort achtmal so viel Energie wie am Boden, und gekühlt wird durch Abstrahlung ins All. Die erste Hochleistungs-GPU kreist seit November 2025 und hat dort ein Sprachmodell trainiert, SpaceX hat im Juni 2026 einen Rechenzentrums-Satelliten vorgestellt, Google und Nvidia planen Prototypen für 2027. China ist mit Hardware im Orbit dabei, die ersten zwölf Rechen-Satelliten der Three-Body-Konstellation fliegen seit Mai 2025, eine Konstellation aus 2.800 Rechen-Satelliten ist geplant. Noch kostet der Betrieb im Orbit das Vierfache, die Chips sind nicht gegen Strahlung gehärtet, und im großen Maßstab wird das erst in den 2030er-Jahren tragen. Die Richtung ist mit diesen Projekten und dem Geld dahinter aber gesetzt, die KI-Wirtschaft meint es ernst, bis in den Orbit, und ihre Grenze ist der Strom.

Teil 2 über die Modelle folgt in Kürze.