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Siemens hat am Donnerstag seinen Gewinnausblick zum zweiten Mal in diesem Jahr angehoben. Das Quartal profitierte von den Ausgaben für künstliche Intelligenz, doch die Prognose blieb hinter den Erwartungen der Anleger zurück und die Aktie fiel.

Wie andere Industrieunternehmen, darunter Schneider Electric und ABB, profitiert Siemens von der Nachfrage nach Rechenzentren. Der Anbieter elektrischer Ausrüstung erwartet nun für das Gesamtjahr ein Ergebnis je Aktie von 11,20 bis 11,50 Euro, gegenüber 10,70 bis 11,10 Euro im Februar.

Vorstandschef Roland Busch sagte, das Rechenzentrumsgeschäft sei besonders dynamisch. Der schnelle Ausbau der Cloud- und KI-Infrastruktur treibe die Nachfrage an. Die Siemens-Aktie verlor im frühen Frankfurter Handel sechs Prozent. Analysten verwiesen auf höhere Gewinnerwartungen und die Sorge, dass neue KI-Tools das Softwaregeschäft von Siemens beeinträchtigen könnten.

Der Nettogewinn stieg in den drei Monaten bis Ende Juni um 15 Prozent auf 2,6 Milliarden Euro, der Umsatz um acht Prozent auf 20,8 Milliarden Euro. Das Wachstum konzentrierte sich auf Smart Infrastructure, das unter anderem Rechenzentren beliefert, und Digital Industries mit Software zur Prozessautomatisierung.

Der Auftragseingang, ein Indikator für künftige Umsätze, erreichte mit 27,9 Milliarden Euro einen Rekord und lag 14 Prozent über dem Vorjahreszeitraum. Der Auftragsbestand belief sich auf 132 Milliarden Euro; bei Smart Infrastructure stiegen die Aufträge um 42 Prozent.

Busch erwartet, dass KI auch die Nachfrage nach Siemens-Software weiter antreiben wird. Siemens stellt unter anderem Züge, Industriesoftware sowie medizinische und industrielle Maschinen und elektrische Ausrüstung her.

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(Bloomberg) -- Der enorme Stromhunger künstlicher Intelligenz ist bereits weithin bekannt. Weniger bekannt ist, dass die schnellen Schwankungen des Strombedarfs in Rechenzentren wichtige Anlagen in diesen Einrichtungen beschädigen können.

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Batterien, Generatoren, Kühleinheiten und andere kritische Systeme werden in KI-Rechenzentren so stark belastet, dass sie ausfallen oder vorzeitig das Ende ihrer Lebensdauer erreichen.

Während der KI-Boom an Fahrt gewinnt, deuten diese technischen Probleme auf zusätzliche Kosten und unvorhergesehene Zuverlässigkeitsprobleme hin, wobei bereits wenige Minuten Ausfallzeit die Einnahmen von Rechenzentrumsentwicklern beeinträchtigen können. Sie treten zu einem Zeitpunkt auf, an dem Investoren und Kreditgeber angesichts der Ausgaben der Hyperscaler in Höhe von Hunderten Milliarden Dollar bereits nervös sind und zunehmend befürchten, dass diese Einrichtungen deutlich schneller abgeschrieben werden könnten als geschätzt.

Die Probleme stellen auch eine potenzielle Quelle für eine größere Instabilität der Stromnetze dar, die bereits Schwierigkeiten haben, die Stromversorgung aufrechtzuerhalten.

„KI erzeugt einen sehr ungewöhnlichen Strombedarf“, sagte Amber Villegas-Williamson, leitende Beraterin am Uptime Institute im Vereinigten Königreich, das Stromversorger und Rechenzentren zu Standards und Zuverlässigkeit berät. „Wenn man sein Auto ständig überdreht, verschleißt der Motor schneller, als wenn man mit konstanter Geschwindigkeit fährt.“

Rechenzentren gibt es seit Jahrzehnten. Sie verbrauchen große Mengen Strom und sorgen dafür, dass alles von der Lieblingssendung beim Streaming bis zur Online-Bestellung von Lebensmitteln reibungslos funktioniert. Für KI-Berechnungen ausgelegte Einrichtungen unterscheiden sich jedoch, weil ihr Bedarf sehr groß ist und viel stärker schwankt.

Strommengen, die dem Verbrauch von Fabriken, Städten oder sogar ganzen Ballungsräumen entsprechen, können innerhalb von Sekunden auftauchen und wieder verschwinden, wodurch wiederholte Belastungen entstehen, die angeschlossene Anlagen nur schwer verkraften.

Ein Rechenzentrum mit einer Leistung von einem Gigawatt entspricht einer Stadt von der Größe Bostons, wobei sich die Hälfte davon alle paar Sekunden ein- und ausschalten kann, sagte Shannon Miller, Gründer und Präsident von Mainspring Energy Inc., das an Mikronetzprojekten für Industrie- und Rechenzentrumskunden arbeitet. Einige geplante KI-Campusse in Texas und im US-amerikanischen Mittleren Westen sind mehr als fünfmal so groß und verbrauchen im Durchschnitt fast so viel Strom wie New York City.

Die KI-Rechenzentren belasten ihre Stromversorgung besonders beim Training neuer Modelle – einem Prozess, bei dem alle Grafikprozessoren gleichzeitig aktiviert werden. Wie das digitale Gegenstück zu einem Bienenschwarm oder einem Fischschwarm, der die Richtung wechselt, können Hunderttausende GPUs im Millisekundenrhythmus hoch- und heruntergefahren werden.

Die Stromnutzung von KI kann zeitweise um bis zu 50 % über die Auslegungskapazität steigen, „sodass eine Anlage mit einer Leistung von 1 Gigawatt für den Bruchteil einer Sekunde 1,5 Gigawatt verbrauchen kann“, sagte Drew Baglino, ein ehemaliger Manager von Tesla Inc., der Heron Power Electronics Co. gegründet hat. Das Unternehmen entwickelt Anlagen zur Steuerung von Stromschwankungen für die noch energieintensiveren Server der nächsten Generation von Nvidia Corp., die 2027 auf den Markt kommen sollen.

Die meisten Anlagen sind nicht für derart große Schwankungen des Stromverbrauchs ausgelegt. Jon Parrella, Vorstandsvorsitzender des Energiespeicherentwicklers Terraflow Energy, vergleicht dies mit dem Fahren eines Ferrari, bei dem man direkt vom sechsten in den ersten Gang schaltet. „So schnell kann man nicht schalten“, sagte er.

Dieser Bericht basiert auf Interviews mit mehr als drei Dutzend Stromexperten in den USA und Europa, darunter Generatoren- und andere Stromanbieter, Rechenzentrumsentwickler, Netzbetreiber, Versorgungsunternehmen, Investoren, Standardentwickler, Versicherer und Regulierungsbehörden. Fast alle sagten, dass die physischen Belastungen der Anlagen erkennbar seien.

Kurbeln an kleinen Verbrennungsmotoren, die in Rechenzentren zur Stromerzeugung eingesetzt werden, seien abgebrochen, sagten mehrere dieser Personen. In der Colossus-Rechenanlage von xAI in Memphis, Tennessee, hätten gasbetriebene Turbinen Risse entwickelt, sagte eine der Personen. Batterien seien innerhalb des Systems installiert worden, um Stromschwankungen auszugleichen und die Belastung der laufenden Turbinen zu verringern, sagte die Person.

SpaceX, die Muttergesellschaft von xAI, reagierte nicht auf Bitten um eine Stellungnahme.

Auch in deutlich kleineren Rechenzentren im Vereinigten Königreich seien Turbinen gerissen, sagte Andrew Cunningham, Vorstandsvorsitzender von GeoPura Ltd., das Wasserstoff für den Einsatz in Brennstoffzellen liefert, die an einigen Standorten den Stromfluss glätten.

Risse oder Verschleiß an Geräten können Lichtbogenüberschläge verursachen – wenn ein Strom zwischen Leitern überspringt – und dadurch möglicherweise KI-Chips beschädigen, sagte Jennifer Scanlon, Vorstandsvorsitzende von UL Solutions Inc., das neue Technologien prüft und zertifiziert.

Es gibt eine Reihe von Anlagen wie Batterien, Kondensatoren, Transformatoren und Schwungrädern, die zur Stabilisierung von Stromflüssen beitragen können. Im Bestreben, KI-Rechenkapazität schnell aufzubauen, würden in neuen Rechenzentren jedoch nicht genügend dieser Technologien eingesetzt, sagten mehrere der Befragten. Batterien, die zu diesem Zweck installiert wurden, mussten nach Angaben des Uptime Institute und anderer Personen, die mit Betreibern arbeiten, aufgrund der hohen Belastung manchmal innerhalb von Monaten oder sogar Wochen ersetzt werden.

Dieses Problem sei in Rechenzentren auf der ganzen Welt zu beobachten, vom Nahen Osten und Afrika über Europa bis in die USA, sagte Villegas-Williamson vom Uptime Institute.

Zuverlässigkeitsprobleme

Diese Probleme verursachen bereits Verzögerungen oder schränken den Betrieb einiger KI-Rechenzentren ein – und damit auch deren Einnahmen.

Damit ein geplantes 2,67-Gigawatt-KI-Campus in West-Texas die von Microsoft Corp. geforderte Zuverlässigkeit von 99,999 % erreichen kann, wurde zusätzliche Zeit für die technische Planung in den Zeitplan aufgenommen, sagte Chris James, Vorstandsvorsitzender von Joulent Inc., das die Anlage gemeinsam mit dem Energiekonzern Chevron Corp. entwickelt. Das bedeutet, dass die Stromversorgung 2028 statt 2027 beginnen wird, sagte er.

Wenn wichtige Anlagen vorzeitig ausfallen, „besteht die finanzielle Folge nicht in erster Linie im Ersatz einer Pumpe, eines Leistungsschalters oder eines anderen Strombauteils – es geht um den Wert der teuren Rechenkapazität, die keine Einnahmen generiert, weil sie außer Betrieb ist“, sagte Jason Hoffman, Leiter der Strategie beim Rechenzentrumsbauer und -betreiber Switch.

Die Kosten von Ausfallzeiten in Form entgangener Einnahmen schwanken stark. Die Schätzungen reichen je nach Art der Anlage und ihrer Arbeitslast von Tausenden bis zu Hunderttausenden Dollar pro Minute.

Rechenzentren werden unter der Annahme gebaut, dass sie nach ihrer Inbetriebnahme rund um die Uhr an 365 Tagen im Jahr betrieben werden, sagte eine an der Finanzierung solcher Einrichtungen beteiligte Person. Tatsächlich verzeichneten einige eine Betriebszeit von nur etwa 80 %, und sofern dieses Problem nicht gelöst werde, könne es Investoren bestimmter Projekte in den nächsten 12 bis 24 Monaten treffen, sagte die Person.

Alle Zuverlässigkeitsprobleme verstärken die allgemeinen Bedenken hinsichtlich der Renditen, die durch geplante KI-Investitionen in Höhe von Hunderten Milliarden Dollar erzielt werden. Die Abschreibungsrate eines weiteren wichtigen Bestandteils von Rechenzentren, der GPU-Racks selbst, hat Fragen aufgeworfen, ob die Branche so profitabel sein kann, wie sie verspricht.

Diese Zuverlässigkeitsprobleme bergen auch das Potenzial, das übergreifende Stromnetz zu destabilisieren. Dieses weitläufige Netz aus Hochspannungsleitungen, Transformatoren und Kraftwerken erfordert eine ständige Kalibrierung, was aufgrund alternder Anlagen, steigender Nachfrage und extremer Wetterbedingungen von Jahr zu Jahr schwieriger geworden ist.

Die Ausweitung der intermittierenden Wind- und Solarstromerzeugung, die oft zu großen Schwankungen des Angebots von einer Stunde zur nächsten führt, ist bereits eine destabilisierende Kraft. KI-Rechenzentren können diese Volatilität extrem verstärken.

„Diese Lasten sind äußerst dynamisch oder schwankend, was Netzinstabilität verursacht und, wenn sie nicht korrigiert wird, zu potenziellen Blackouts oder Stromausfällen führen kann“, sagte Sreemant Roy, Experte für Stromqualität und globaler Angebotsmanager bei Schneider Electric in Nashville, Tennessee. Besonders besorgniserregend sei die Fähigkeit eines Rechenzentrums, subsynchrone Schwingungen im Stromfluss zu verursachen, die an anderen Teilen des Netzes angeschlossene Anlagen beschädigen könnten, sagte er.

„Das hat Versorgungsunternehmen weltweit sehr beunruhigt“, sagte Roy.

Innerhalb der vergangenen zwei Jahre hat die North American Electric Reliability Corp. – die oberste US-Regulierungsbehörde zur Festlegung von Standards, die darauf abzielen, die Stromversorgung aufrechtzuerhalten – wiederholt gewarnt und Warnmeldungen herausgegeben, dass Rechenzentren zu den größten Risiken für die Netzstabilität gehören.

NERC bewertete mehr als 33 Gigawatt an in den USA betriebenen Rechenzentren und stellte laut einem Bericht vom September fest, dass etwa drei Viertel ihrer Lastmodelle „nicht ausreichen, um das dynamische Verhalten von Rechenzentren darzustellen“. Anfang dieses Jahres gab die Behörde eine seltene Warnung der Stufe drei heraus, die große Rechenzentren dazu verpflichtete, diese unmittelbaren Risiken zu behandeln und ihre Antworten bis zum 3. August einzureichen.

Die KI-Branche ist sich dieser Probleme von oben bis unten bewusst und arbeitet aktiv an Lösungen.

Nvidia begann bei der Entwicklung der Blackwell-GPUs, die erstmals 2024 veröffentlicht wurden und in Rechenzentren weit verbreitet sind, enger mit Stromexperten zusammenzuarbeiten, sagte Dion Harris, Senior Director für Hyperscale-Infrastrukturlösungen beim Chiphersteller.

„Wir bauen die Chips und Prozessoren“, sagte Harris, „setzen sie aber auch in unseren eigenen Rechenzentren ein.“ Nvidia arbeite daran, seine Bereitstellungen deutlich reibungsloser zu gestalten, „sowohl in der Bau-, Design- und Engineering-Phase des Rechenzentrums als auch bei der Stromversorgung“.

Betreiber von Rechenzentren haben Techniken eingesetzt, um die Stromschwankungen von KI-Arbeitslasten zu glätten, indem sie Nebenberechnungen ausführen – im Wesentlichen Dummy-Mathematik, die nicht Teil des Trainingsprozesses ist –, damit die GPUs gleichmäßig arbeiten. Dieser Ansatz wurde jedoch dafür kritisiert, Strom zu verschwenden, während die Stromnachfrage steigt.

Im vergangenen Jahr richtete das National Laboratory of the Rockies in der Nähe von Denver, Colorado, im Auftrag des US-Energieministeriums ein Testfeld ein, um herauszufinden, wie KI sicher in das Stromnetz integriert werden kann, sagte Martha Symko-Davies, die Programmmanagerin des NLR für das Strombüro des Energieministeriums.

An dem Standort gibt es GPUs und Stromerzeugung vor Ort, die Entwickler nutzen können, um herauszufinden, ob ihr Aufbau mit der Variabilität von KI umgehen kann. Ein Stromanbieter sagte, dass er die Einrichtung nutzen werde, um Batterien, Software und andere Anlagen zu testen, die dazu bestimmt sind, die Schwingungen zwischen Rechenzentrum und Stromnetz zu glätten, die auf beiden Seiten Schäden verursachen können.

„Wir haben jetzt die Möglichkeit, es richtig zu machen“, sagte Symko-Davies.

--Mit Unterstützung von Dina Bass.

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Die größte Aktienmarktchance in der Gegenwart liegt im klaren Blickfeld: Nvidia (NVDA).

In einem Interview mit CNBC sagte Tom Hancock, Portfolio-Manager des GMO U.S. Quality ETF, dass trotz seiner Dominanz in AI-Semikondensatoren Nvidia von Investoren überraschenderweise vernachlässigt wurde, da sein Aktienkurs das Jahr bis dato nur knapp über dem Markt liegt.

"Nvidia (NVDA) ist wie ein Elefant im Raum und es ist seltsam, wie sehr sie vernachlässigt wurde", sagte Hancock.

Er fügte hinzu, dass Retail-Hot-Money auf andere Trades wie Memory-Stocks umgesprungen sei, wodurch Nvidia "gerade so sitzt, als wäre sie für die Aufnahme bereit".

Hancock sagte, GMO habe kürzlich Nvidia (NVDA) gekauft, nachdem sie historisch andere Teile des AI-Ekosystems bevorzugt hätten, einschließlich Halbleiterkapitalanlageunternehmen und Broadcom (AVGO). Der Aktienkurs von Nvidia liegt unter 20-facher Vorjahresrendite, was Hancock als attraktiv ansieht, da Nvidia weiterhin der de facto-Standard in der Branche ist.

"Um eine Firma zu erhalten, die sich von langfristigen Trends profitieren kann, bei einem solchen Multiplikator, denken wir, dass es sehr attraktiv ist", sagte er.

Hancock betonte, dass industrielle Unternehmen, die sich von AI-Datenbankausbauprojekten profitieren, als überzeugende Investitionen gelten. Er verwies auf Power-Infrastruktur-Spieler wie Schneider Electric (SBGSF) und HVAC-Firmen wie Trane (TT) als neue Positionen in GMOs ETF (QLTY), (GMOI), (GMOV)-Strategien, wobei die Firma auch einen dedizierten Power-Infrastruktur-ETF (KWH) mit diesen Chancen lanciert hat.

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Der Datenzentren-Direkt-zu-Chip-Kühlungsmarkt wird sich von 3,33 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 auf 17,31 Milliarden US-Dollar bis 2032 erweitern, getrieben durch einen CAGR-Wachstum von 26,5%. Dieses Wachstum wird durch die Notwendigkeit für verbesserte thermische Präzision und Wärme-Management in modernen Computern angetrieben. Direkt-zu-Chip-Kühlung bietet Effizienz, indem sie Wärme erzeugende Komponenten direkt kühlt, um kontinuierliche Servicekontinuität zu unterstützen.

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