DAS ARCHIV
Jede Zahl, die wir veröffentlichen, mit der Stelle, die sie erzeugt hat, und dem Datum, an dem sie galt. Die Stufe auf jeder Karte sagt, wie stark der Beleg ist — direkt von der Quelle, aus zweiter Hand berichtet oder die Schätzung eines genannten Analysten. Nichts hier ist unbelegt. Wie wir das belegen.
Applied Digital hatte bis zum 31. Mai 2026 langfristige Leasingverträge mit Hyperscalern über 1.410 Megawatt KI-Rechenzentrumskapazität auf fünf Campus-Standorten unterzeichnet, mit einem Vertragswert von rund 36 Milliarden Dollar über die anfänglichen 15-jährigen Laufzeiten 1,41 Gigawatt KI-Rechenzentrumskapazität für 36 Milliarden Dollar verleast
Fakt öffnen →Die gesamte Rechenleistung des Bestands an KI-Chips wächst jährlich auf etwa das 3,4-Fache des Vorjahres
Fakt öffnen →Core Scientific hat rund 1,1 Gigawatt an verpachteter Rechenzentrums-Stromkapazität an KI- und HPC-Kunden wie CoreWeave und AMD vertraglich gebunden – das entspricht einem potenziellen Umsatz von über 24 Milliarden Dollar, wie das Unternehmen in seinen Ergebnissen zum zweiten Quartal 2026 mitteilte Core Scientifics verpachtete KI-Rechenzentrumskapazität: 1,1 Gigawatt, über 24 Milliarden Dollar an Verträgen
Fakt öffnen →Rechenzentrumsbetreiber müssen schneller bauen, um mit der KI- und Cloud-Nachfrage Schritt zu halten. Digital Realtys Finanzbericht für das zweite Quartal 2026 zeigte Investoren eine weltweite Bau-Pipeline von Digital Realtys 1.402 Megawatt IT-Kapazität im Bau, davon 54 % bereits vorvermietet
Fakt öffnen →Die 84 von Epoch AI erfassten KI-Rechenzentren kommen zusammen auf eine reale Leistungsaufnahme von 16,9 Gigawatt (Stand August 2026) — mehr als der Spitzenbedarf von New York City mit 11 Gigawatt 16,9 Gigawatt
Fakt öffnen →Epoch AI hat die Kostenstruktur von drei KI-Unternehmen — Anthropic, MiniMax und Z.ai — aus Börsenprospekten und Berichten rekonstruiert. Das Personal kostet trotz der Rekordgehälter der Branche weniger als ein Viertel. Rechenleistung für Forschung und Inferenz zusammen kostet 54% bis 62% der Kosten eines KI-Unternehmens
Fakt öffnen →Epoch AI schätzt, dass der weltweit größte Besitzer von KI-Rechenleistung weder ein Chiphersteller noch ein Cloud-Wiederverkäufer ist, sondern Google, das – gemessen in H100-Äquivalenten zum vierten Quartal 2025 – rund ein Viertel der weltweiten KI-Rechenleistung hält, größtenteils aus eigenen TPU-Chips statt Nvidia-GPUs
Fakt öffnen →Klassische Rechenmächte wie Deutschland, Japan und Frankreich spielen bei der KI-Infrastruktur nur noch eine Nebenrolle. Epoch AIs Erfassung der weltweiten GPU-Cluster-Leistung sah China im Mai 2025 mit 15 % auf Platz zwei — hinter den USA, die rund drei Viertel der weltweiten GPU-Cluster-Leistung beherbergen
Fakt öffnen →Amazon, Google, Meta, Microsoft und Oracle hielten zusammen, gemessen in H100-Äquivalenten im vierten Quartal 2025, geschätzte 71 % der weltweiten KI-Rechenleistung
Fakt öffnen →Epoch AI modelliert die weltweite KI-Inferenzkapazität bei fester Modellgröße und Kontextlänge als jährlich auf das 3,4-Fache des Vorjahres wachsend — das Wachstum der Token-Nachfrage beziffert es dagegen auf jährlich rund das Zehnfache des Vorjahres, dreimal so schnell wie das Angebot
Fakt öffnen →IREN, ein vom Bitcoin-Mining zum KI-Cloud-Betreiber gewandeltes Unternehmen, teilte Investoren im Quartal zum 31. März 2026 mit, dass es inzwischen an sieben Rechenzentrumsstandorten in Texas, Oklahoma und British Columbia unterzeichnete Netzanschlussvereinbarungen über insgesamt 4.510 Megawatt KI-Rechenzentrumsleistung
Fakt öffnen →Epoch AI verfolgt das nach Rechenkapazität größte KI-Rechenzentrum der Welt, und der Rekord hat seit August 2024 mehrfach gewechselt — Colossus, New Carlisle von Anthropic und Amazon, Microsofts Fairwater Atlanta, Metas Prometheus. Jedes Mal stieg die Messlatte im gleichen Tempo: eine Verdopplung alle sieben Monate
Fakt öffnen →Das größte KI-Rechenzentrum in Epoch AIs Verzeichnis, Colossus 2 in Memphis, Tennessee, verfügt über eine Rechenkapazität von 1.112.000 H100-äquivalenten KI-Chips
Fakt öffnen →SpaceX ging im Juni 2026 an die Nasdaq, und der erste Quartalsbericht als börsennotiertes Unternehmen weist eine Kennzahl aus, die kein Raketenbauer früher veröffentlichte: installierte GPUs multipliziert mit ihrer vollen Leistungsaufnahme, vor Kühlung und Gebäudetechnik. Zum 30. Juni 2026 waren das 1,4 Gigawatt installierte GPU-Leistungsaufnahme, das 3,5-Fache des Vorjahres
Fakt öffnen →Tesla weist seine KI-Rechenleistung fürs Training so aus wie Fabrikkapazität — in installierten Megawatt. Zum Ende des zweiten Quartals 2026 waren beide Texas-Cluster, Cortex 1 und Cortex 2, in Betrieb; die dort installierte Leistung hatte sich in sechs Monaten mehr als verdoppelt, auf über 205 MW KI-Trainingsleistung
Fakt öffnen →Die Rechenleistung für das Training führender Sprachmodelle steigt seit 2020 jedes Jahr auf rund das Fünffache des Vorjahres
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