ByteDance übernimmt still und leise einen großen Teil der chinesischen KI-Infrastruktur

Künstliche Intelligenz erfordert jedoch nicht nur fortschrittliche Modelle. KI benötigt enorme Mengen an Energie sowie Server und Rechenzentren. ByteDance nutzt mittlerweile einen recht großen Teil solcher Einrichtungen in China.

Wie SemiAnalysis berichtet, gibt es in China mehr als 24 Gigawatt Kapazität in betriebsbereiten Rechenzentren. ByteDance beansprucht etwa ein Fünftel dieser Kapazität. Das Unternehmen mietet fast die gesamte Kapazität an und baut selbst nur wenig auf.

Damit ist ByteDance einer der bedeutendsten Kunden chinesischer Rechenzentren. Zu den immer zahlreicher werdenden KI-Lösungen von ByteDance gehören Doubao, ein häufig genutzter KI-Assistent, und Seedance, eine Plattform zur Erstellung von Videos.

Der Bau boomt in China, aber KI-Chips reichen nicht aus

In China befinden sich noch 20 GW Rechenzentrumskapazität in der Entwicklung. Weitere 30 GW wurden bereits angekündigt. Der Bau zusätzlicher Rechenzentren bedeutet jedoch nicht zwangsläufig, dass das Problem der KI-Chips gelöst ist.

Viele der bestehenden chinesischen Rechenzentren wurden für herkömmliche Telekommunikationszwecke errichtet. Diese Rechenzentren sind nicht für die hohe Leistungsdichte ausgelegt, die aktuelle KI-Chips erfordern. Rechenzentren, die für die Bewältigung von Workloads mit KI-Chips entwickelt wurden, sind deutlich schneller ausgelastet.

Das eigentliche Problem könnte derzeit die Verfügbarkeit von Chips sein. In der ersten Hälfte des Jahres 2026 steigerte China seine KI-Chip-Kapazität um 595 Exaflops. Diese Zahl liegt unter den 802 Exaflops aus der zweiten Hälfte des Jahres 2025. Analysten führen dies auf Engpässe bei im Inland hergestellten und importierten KI-Chips zurück.

Was das bedeutet

Dies ist nur eine Möglichkeit, wie sich der KI-Wettbewerb unserer Meinung nach in den kommenden Jahren weiterentwickeln wird. Beim KI-Wettbewerb geht es nicht nur darum, wer über die besseren Algorithmen verfügt, sondern auch um Strom, Chips und Infrastruktur.

Für Sie bedeutet dies, dass KI-Dienste in Zukunft noch effizienter und leistungsfähiger sein werden als je zuvor. Es bedeutet aber auch einen steigenden Energiebedarf und höhere Rechenkosten.

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