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Ein hektischer Ausverkauf von Energie- und Infrastrukturaktien in dieser Woche nach Fortschritten bei künstlicher Intelligenz des chinesischen Start-ups DeepSeek zeigt, wie wenig über den Energiebedarf von KI verstanden wird, warnte die Internationale Energieagentur.
Investoren haben Aktien von Unternehmen stark abgewertet, die von europäischen Gasturbinenherstellern über US-Stromerzeuger bis hin zu Infrastrukturanbietern reichen, da der überraschende Durchbruch von DeepSeek darauf hindeutet, dass die Entwicklung und Nutzung von KI weniger Energie erfordern könnte als bisher angenommen.
Betroffene Unternehmen waren Siemens Energy, GE Vernova, Mitsubishi Heavy Industries, Constellation Energy, Vistra Energy, Schneider Electric, ABB und Legrand.
Schneider, das im vergangenen September die Bewertung von TotalEnergies überholt hatte, als Anleger Unternehmen kauften, die vom scheinbar unersättlichen Energiebedarf von KI profitieren würden, ist nun wieder hinter dem französischen Ölmajor in der Marktkapitalisierung zurückgefallen.
„Diese abrupte Reaktion zeigt, dass der Markt derzeit noch nicht über ausreichende Instrumente und Informationen verfügt, um den Ausblick für die durch KI getriebene Stromnachfrage zu bewerten“, sagte Thomas Spencer, einer der Analysten der IEA, die im Bereich Energie und KI tätig sind.
Er fügte hinzu, dass angesichts der derzeitigen Undurchsichtigkeit über die betriebliche und energetische Leistung von Rechenzentren weitere Volatilität im Energiesektor ein „unvermeidliches Risiko“ darstelle.
Das Modell von DeepSeek scheint mit wesentlich weniger Strom trainiert worden zu sein als seine westlichen Pendants und benötigt laut Nature weniger als 10 Prozent der Rechenressourcen des Llama-Modells von Meta.
„Der Stromverbrauch von Rechenzentren ist proportional zu ihrer Rechenleistung“, sagten Analysten von Rystad, einer Energieberatungsfirma. „Wenn das, was sie behaupten, wahr ist, könnte der Gesamtenergieverbrauch erheblich niedriger sein.“
Analysten von Citi sagten, dass sich bei Bestätigung der Zahlen dies erheblich auf Unternehmen auswirken würde, die Energieinfrastruktur bereitstellen. Unternehmen, die Rechenzentren beliefern, haben von robusten Wachstumserwartungen profitiert. „Effizientere KI-Berechnungen könnten diese Trends in Frage stellen“, schrieben sie.
Der Ausverkauf löste Alarm im Energiesektor aus, wobei ein leitender Angestellter von Siemens Energy ausrief, dass der 21-prozentige Rückgang des Aktienkurses des Unternehmens am Montag einfach „nicht vernünftig“ sei.
Der Aktienkurs des deutschen Unternehmens, einer vier Jahre alten Ausgliederung der ehemaligen Gas- und Kraftwerkssparte von Siemens, war im vergangenen Jahr vor dem Absturz um 336 Prozent gestiegen. Es hat einen prall gefüllten Auftragsbestand für seine Gasturbinen von Versorgungsunternehmen, die gasbetriebene Kraftwerke zur Versorgung von KI-Rechenzentren bauen.
Nach Handelsschluss am Montag gab das Unternehmen bekannt, dass es im ersten Quartal 9 Milliarden Euro Umsatz erzielt habe, weit über den Erwartungen, und organisch um 18 Prozent gegenüber dem Vorjahr wachse. Das Unternehmen sagte, dass der Ausverkauf übertrieben war, da Rechenzentren nur einen kleinen Teil seines zukünftigen Wachstums ausmachen würden.
Der CEO, der CFO und der Leiter der Investor Relations eines Strominfrastrukturunternehmens hielten am Montag ein Gespräch, um die Auswirkungen der DeepSeek-Nachrichten zu verstehen. Sie kamen zu dem Schluss, dass sich die Situation „nach und nach stabilisieren“ werde, wenn die finanziellen Ergebnisse positiv seien.
Andere bestanden darauf, dass, obwohl das Modell von DeepSeek möglicherweise effizienter sei, der Durchbruch die Adoption von KI beschleunigen würde, insgesamt mehr Energiebedarf schaffend.
Dieser Effekt wird als Jevons-Paradoxon bezeichnet, nach dem englischen Ökonomen William Jevons, der 1865 beobachtete, dass technologische Durchbrüche, die zu einer effizienteren Kohlenutzung führten, den Kohleverbrauch erhöhten.
„Das Jevons-Paradoxon schlägt erneut zu!“ schrieb Satya Nadella, CEO von Microsoft, auf LinkedIn. „Wenn KI effizienter und zugänglicher wird, werden wir ihren Einsatz explodieren sehen und sie zu einem Gut machen, von dem wir einfach nicht genug bekommen können.“
Rystad wies darauf hin, dass der breitere Übergang zur Energie beeinflusst werden könnte durch eine weniger energieintensive KI, da einige der größten Käufer von grüner Energie Big-Tech-Unternehmen waren.
Amazon ist zum Beispiel der größte Unternehmenskäufer von erneuerbarer Energie weltweit und hat mehr als 500 Strombezugsvereinbarungen in 27 Ländern unterzeichnet, für insgesamt 77 Terawattstunden Strom pro Jahr, was dem gesamten Strombedarf Belgiens entspricht.
Mit weniger erneuerbarer Energie für KI könnte sie für andere Sektoren verfügbar werden, „was dazu beiträgt, den Einsatz von fossilen Brennstoffen schneller zu verdrängen“, sagte Rystad.
Video: Der Energiebedarf von KI könnte das Wachstum der Branche ersticken | FT Energy Source „