AI Factories: Wie NVIDIA, Micron, Vertiv und Bloom Energy die KI-Revolution antreiben

Eine AI Factory ist ein spezialisiertes Rechenzentrum, das grosse Datenmengen verarbeitet, KI-Modelle trainiert und künstliche Intelligenz in industriellem Massstab bereitstellt.

Der Begriff orientiert sich an der klassischen Fabrik. Während eine traditionelle Produktionsstätte Rohstoffe in physische Produkte verwandelt, verarbeitet eine AI Factory Daten und erzeugt daraus digitale Ergebnisse. Dazu gehören KI-Modelle, Prognosen, Simulationen, automatisierte Entscheidungen, Softwarefunktionen und digitale Inhalte.

NVIDIA beschreibt AI Factories als eine neue Klasse von Infrastruktur, die Energie in digitale Intelligenz beziehungsweise sogenannte Tokens umwandelt. Dabei werden Energie, Chips, Infrastruktur, Modelle und Anwendungen als ein zusammenhängendes System betrachtet.

Eine AI Factory benötigt daher deutlich mehr als einzelne Grafikprozessoren. Zu ihrer technischen Grundlage gehören:

• Hochleistungsprozessoren und KI-Beschleuniger
• High-Bandwidth Memory
• schnelle Datenspeicher
• Hochgeschwindigkeitsnetzwerke
• Stromverteilung und Notstromsysteme
• Luft- und Flüssigkeitskühlung
• Software zur Steuerung der Infrastruktur
• Cybersecurity und Überwachungssysteme

Die Leistungsfähigkeit einer AI Factory hängt vom Zusammenspiel all dieser Komponenten ab. Der schnellste Prozessor bringt nur begrenzten Nutzen, wenn Daten zu langsam bereitgestellt werden, das Netzwerk überlastet ist oder die notwendige Energie und Kühlung fehlen.

Die KI-Revolution wird damit zunehmend zu einer Infrastrukturrevolution.

NVIDIA bildet eine zentrale Ebene moderner AI Factories.

Die Grafikprozessoren und KI-Beschleuniger des Unternehmens übernehmen rechenintensive Aufgaben beim Training und bei der Anwendung grosser KI-Modelle. NVIDIA entwickelt sich dabei zunehmend von einem reinen Chiphersteller zu einem Anbieter vollständiger KI-Infrastruktursysteme.

Prozessoren, Netzwerktechnologien, Software, Speicherarchitekturen und Rechenzentrumsdesigns werden als integrierte Plattform geplant. Bei aktuellen AI-Factory-Konzepten werden selbst Stromversorgung, Kühlung und Gebäudetechnik bereits in die Systemarchitektur einbezogen.

Damit verändert sich auch die wirtschaftliche Betrachtung von KI-Infrastruktur.

Entscheidend ist nicht mehr allein, wie schnell ein einzelner Chip arbeitet. Zunehmend relevant sind Kennzahlen wie:

• Rechenleistung pro Megawatt
• erzeugte Tokens pro Sekunde
• Tokens pro Watt
• Kosten pro Token
• Auslastung der Systeme
• Verfügbarkeit und Betriebszeit

Die Verbindung zwischen Rechenleistung und Energieeffizienz wird damit immer enger. NVIDIA bezeichnet die verfügbare Energie inzwischen ausdrücklich als einen begrenzenden Faktor beim Betrieb grosser AI Factories.

Moderne KI-Systeme müssen enorme Datenmengen in sehr kurzer Zeit verarbeiten.

Dafür reicht ein leistungsfähiger Prozessor allein nicht aus. Die benötigten Informationen müssen schnell genug aus dem Speicher abgerufen und an die KI-Beschleuniger übertragen werden.

Hier übernimmt Micron Technology eine wichtige Rolle.

Das Unternehmen entwickelt unter anderem:

• High-Bandwidth Memory
• DRAM-Speicher
• Datacenter-SSDs
• Speicherlösungen für KI- und HPC-Systeme

Besonders High-Bandwidth Memory, kurz HBM, ist für moderne KI-Systeme entscheidend. Der Speicher wird in unmittelbarer Nähe des KI-Prozessors eingesetzt und ermöglicht eine wesentlich höhere Datenübertragung als konventionelle Speicherarchitekturen.

Micron teilte im März 2026 mit, mit der grossvolumigen Produktion von HBM4 begonnen zu haben, das für NVIDIAs Vera-Rubin-Plattform entwickelt wurde. Das Unternehmen produziert zudem PCIe-Gen6-SSDs und weitere Speicherlösungen für KI-Rechenzentren.

Diese Entwicklung zeigt, dass Speicher nicht mehr lediglich eine austauschbare Komponente ist.

Je grösser KI-Modelle werden und je mehr Informationen sie gleichzeitig verarbeiten, desto stärker hängt die Systemleistung von Speicherbandbreite, Kapazität und Energieeffizienz ab.

Micron repräsentiert damit eine zentrale Ebene der AI Factory Infrastructure: die schnelle und effiziente Bereitstellung von Daten.

In einer grossen AI Factory arbeiten nicht nur einzelne Prozessoren. Tausende oder sogar Hunderttausende Recheneinheiten müssen gleichzeitig miteinander kommunizieren.

Dabei entstehen enorme Datenströme.

Wenn Netzwerkverbindungen zu langsam sind oder Verzögerungen verursachen, müssen die Prozessoren auf Daten warten. Wertvolle Rechenkapazität bleibt ungenutzt und die Kosten pro KI-Anwendung steigen.

Unternehmen wie Broadcom, Arista Networks und Credo Technology entwickeln die Technologien, die diese Datenübertragung ermöglichen.

Broadcom

Broadcom entwickelt Netzwerkchips, Switch-Technologien und kundenspezifische Halbleiter für grosse Rechenzentren.

Ein wichtiger Wachstumsbereich sind sogenannte Custom Accelerators. Dabei handelt es sich um spezialisierte Chips, die für bestimmte KI-Anwendungen oder Cloud-Plattformen entwickelt werden.

Arista Networks

Arista Networks bietet Hochgeschwindigkeitsnetzwerke für Cloud- und KI-Rechenzentren.

Die Systeme des Unternehmens verbinden Server, Speicher und KI-Cluster miteinander. Sie helfen dabei, grosse Datenmengen möglichst schnell und mit niedriger Verzögerung zu übertragen.

Credo Technology

Credo Technology entwickelt energieeffiziente Verbindungstechnologien für Rechenzentren.

Dazu gehören Lösungen für die Kommunikation zwischen Servern, Switches, Prozessoren und Beschleunigern. Gerade bei sehr grossen KI-Clustern gewinnt die Energieeffizienz der Datenübertragung an Bedeutung.

Diese Unternehmen bilden gemeinsam die Datenautobahnen moderner AI Factories.

NVIDIA nennt leistungsfähige Netzwerke, skalierbare Speichersysteme sowie Verbindungen mit hoher Bandbreite und niedriger Latenz als wesentliche Voraussetzungen einer AI Factory.

Je leistungsfähiger KI-Chips werden, desto höher wird die Leistungsdichte innerhalb eines Rechenzentrums.

Viele Prozessoren werden auf engem Raum in einzelnen Racks gebündelt. Dadurch steigen sowohl der Stromverbrauch als auch die entstehende Wärme.

Mehr Rechenleistung bedeutet:

• höhere Anforderungen an die Stromverteilung
• stärkere Wärmeentwicklung
• grössere Anforderungen an die Ausfallsicherheit
• steigenden Bedarf an leistungsfähiger Kühlung
• komplexere Überwachung der Gebäudetechnik

Vertiv entwickelt Infrastruktur für Stromversorgung, Energiemanagement und Kühlung in Rechenzentren.

Dazu gehören unter anderem:

• unterbrechungsfreie Stromversorgung
• Stromverteilungssysteme
• Batteriesysteme
• Flüssigkeitskühlung
• Wärmemanagement
• Überwachungs- und Kontrollsysteme

Besonders Flüssigkeitskühlung wird für moderne AI Factories immer wichtiger.

Klassische Luftkühlung kann bei sehr hohen Leistungsdichten an technische und wirtschaftliche Grenzen stossen. Bei der Direct-to-Chip-Kühlung wird Flüssigkeit direkt zu den besonders heissen Komponenten geführt. Dadurch kann die entstehende Wärme effizienter abgeführt werden.

Advanced Cooling und hohe Rack-Leistungsdichten zählen laut NVIDIAs eigener Designübersicht zu den entscheidenden Unterschieden zwischen klassischen Rechenzentren und AI Factories.

Vertiv steht damit für eine häufig übersehene Seite des KI-Booms: die physische Betriebsfähigkeit der Rechenzentren.

Die Energieversorgung entwickelt sich zu einem der grössten Engpässe beim Ausbau neuer Rechenzentren.

Neue Netzanschlüsse können mehrere Jahre in Anspruch nehmen. In zahlreichen Regionen fehlen ausreichende Übertragungskapazitäten, Transformatoren oder lokale Stromreserven.

Für Betreiber von AI Factories wird deshalb nicht nur der Preis der Energie wichtig. Entscheidend ist auch, wie schnell eine verlässliche Stromversorgung verfügbar gemacht werden kann.

Bloom Energy entwickelt Festoxid-Brennstoffzellensysteme, die Elektrizität direkt am Standort erzeugen.

Die Systeme sind modular aufgebaut und können als dezentrale Energiequelle eingesetzt werden. Dadurch können sie für Standorte interessant sein, an denen das öffentliche Stromnetz den zusätzlichen Energiebedarf nicht kurzfristig abdecken kann.

Bloom Energy verbindet damit mehrere strukturelle Themen:

• Ausbau künstlicher Intelligenz
• dezentrale Energieversorgung
• Brennstoffzellentechnologie
• Versorgungssicherheit
• kritische Infrastruktur
• langfristige Wasserstoffperspektiven

Für unsere Portfoliolandschaft ist diese Verbindung besonders relevant. Sie zeigt, wie sich das Wachstum digitaler Infrastruktur auf den Energie- und Wasserstoffsektor ausweiten kann.

AI Factories sind nicht nur Kunden von Halbleiterunternehmen. Sie werden zunehmend auch zu wichtigen Abnehmern von Energie-, Netz- und Infrastrukturlösungen.

Der steigende Strombedarf von AI Factories muss nicht zwingend bedeuten, dass Rechenzentren ausschliesslich eine Belastung für das Stromnetz darstellen.

Neue Konzepte sehen vor, Rechenzentren flexibler in das Energiesystem zu integrieren. Bestimmte Rechenaufgaben könnten zeitlich verschoben oder kurzfristig reduziert werden, wenn das Netz stark ausgelastet ist.

NVIDIA arbeitet mit Energieunternehmen an Konzepten, bei denen AI Factories auf Netzsignale reagieren und ihre Last flexibel steuern können. Die Systeme sollen Strom aus dem Netz, lokaler Erzeugung, erneuerbaren Energien und Speichern koordinieren.

Dadurch könnten AI Factories langfristig von statischen Grossverbrauchern zu steuerbaren Bestandteilen moderner Energiesysteme werden.

Für Investoren entsteht damit eine zusätzliche Verbindung zwischen künstlicher Intelligenz und Green Tech:

• intelligente Stromnetze
• Energiespeicher
• Netzsteuerung
• dezentrale Erzeugung
• Energieeffizienz
• digitale Zwillinge
• flexible Nachfrage

Die genannten Unternehmen erfüllen unterschiedliche Funktionen. Gemeinsam bilden sie jedoch eine zusammenhängende Infrastrukturkette.

1. Rechenleistung

NVIDIA stellt Prozessoren, Software und Systemarchitekturen bereit, mit denen KI-Modelle trainiert und betrieben werden.

2. Speicher

Micron liefert High-Bandwidth Memory, DRAM und SSD-Technologie, damit die benötigten Daten schnell verfügbar sind.

3. Datenübertragung

Broadcom, Arista Networks und Credo Technology ermöglichen den schnellen Austausch von Daten zwischen Servern, Prozessoren und Speichersystemen.

4. Stromversorgung und Kühlung

Vertiv stellt sicher, dass die technische Infrastruktur zuverlässig mit Energie versorgt und gekühlt wird.

5. Energieerzeugung

Bloom Energy bietet eine Möglichkeit, zusätzliche Energie direkt am Standort bereitzustellen.

Aus Investorensicht liegt der strukturelle Trend daher nicht bei einem einzelnen Unternehmen oder einer einzelnen Produktkategorie.

AI Factory Infrastructure umfasst ein gesamtes industrielles Ökosystem.

Das Thema AI Factories zeigt besonders deutlich, wie mehrere unserer Portfolios miteinander verbunden sind.

AI Infrastructure Portfolio

Das AI Infrastructure Portfolio konzentriert sich auf die technologische Basis künstlicher Intelligenz.

Dazu gehören Halbleiter, Speicher, Rechenzentren, Cloud Computing, Netzwerktechnologien, Stromversorgung und Kühlsysteme.

Unternehmen wie NVIDIA, Micron, Broadcom, Arista Networks, Credo Technology und Vertiv bilden unterschiedliche Ebenen dieser Infrastruktur ab.

NextGenTec Portfolio

Das NextGenTec Portfolio fokussiert auf wachstumsstarke Technologieunternehmen mit hoher Skalierbarkeit und einer starken Position in strukturellen Zukunftsmärkten.

AI Factories passen direkt zu dieser Strategie. Sie werden von Unternehmen ermöglicht, die zentrale Technologien für die nächste Generation der digitalen Wirtschaft bereitstellen.

Dazu gehören nicht nur Prozessoren, sondern auch Speicher, Netzwerke, optische Verbindungen und energieeffiziente Rechenzentrumsinfrastruktur.

Hydrogen Portfolio

Das Hydrogen Portfolio deckt unterschiedliche Bereiche der Wasserstoff- und Brennstoffzellen-Wertschöpfungskette ab.

Bloom Energy zeigt, wie Brennstoffzellentechnologie mit dem steigenden Energiebedarf digitaler Infrastruktur verbunden werden kann.

Dezentrale Stromerzeugung kann insbesondere dort relevant werden, wo der Ausbau des öffentlichen Netzes nicht mit dem schnellen Wachstum neuer AI Factories Schritt halten kann.

Green Tech Portfolio

Green Tech spielt beim Ausbau von AI Factories ebenfalls eine wichtige Rolle.

Je stärker der Strombedarf wächst, desto wichtiger werden:

• Energieeffizienz
• intelligente Stromverteilung
• Netzausbau
• erneuerbare Energien
• Speichertechnologien
• Flüssigkeitskühlung
• Energiemanagement
• widerstandsfähige Infrastruktur

Der KI-Boom kann damit zusätzliche Nachfrage in Bereichen auslösen, die traditionell eher der Energie-, Industrie- und Umwelttechnologie zugerechnet werden.

Die erste Phase der KI-Revolution wurde vor allem durch neue Modelle, Chatbots und Softwareanwendungen sichtbar.

Die nächste Phase wird stärker von der physischen Infrastruktur geprägt.

Neue KI-Anwendungen benötigen:

• grössere Rechenzentren
• leistungsfähigere Prozessoren
• mehr Hochleistungsspeicher
• schnellere Netzwerke
• fortschrittliche Kühlsysteme
• zusätzliche Energieerzeugung
• stärkere Stromnetze

Damit verschiebt sich der Blick von der einzelnen KI-Anwendung auf das industrielle System dahinter.

Diese Entwicklung erinnert an frühere Infrastrukturzyklen.

Das Wachstum des Internets erzeugte Nachfrage nach Glasfasernetzen, Servern, Rechenzentren und Mobilfunkinfrastruktur. Die Elektrifizierung führte zu Investitionen in Kraftwerke, Stromnetze, Transformatoren und industrielle Anlagen.

Die Verbreitung künstlicher Intelligenz könnte einen vergleichbaren Investitionszyklus auslösen.

AI Factories werden zu Produktionsstätten der digitalen Wirtschaft.

Trotz des hohen Wachstumspotenzials sollten Investoren die Risiken nicht unterschätzen.

Der Aufbau von AI Factories ist kapitalintensiv. Unternehmen investieren grosse Summen, bevor eindeutig feststeht, wie schnell die neu geschaffenen Kapazitäten wirtschaftlich ausgelastet werden.

Zu den wichtigsten Risiken gehören:

• hohe Unternehmensbewertungen
• technologische Veränderungen
• Abhängigkeit von wenigen Grosskunden
• Überkapazitäten bei zu optimistischen Ausbauplänen
• Energie- und Wasserknappheit
• verzögerte Netzanschlüsse
• regulatorische Anforderungen
• geopolitische Risiken
• Abhängigkeit von komplexen Lieferketten

Auch innerhalb der Wertschöpfungskette können sich Engpässe schnell verschieben.

Heute kann die Verfügbarkeit von GPUs der limitierende Faktor sein. Morgen könnten Speicher, Netzwerkkomponenten, Stromanschlüsse oder Kühlsysteme den Ausbau begrenzen.

Ein breiter Infrastrukturansatz kann deshalb helfen, den KI-Trend nicht auf einen einzelnen Technologiebereich zu reduzieren.

AI Factory Infrastructure zeigt, dass die KI-Revolution weit über Software und Prozessoren hinausgeht.

NVIDIA liefert Rechenleistung und Systemarchitektur. Micron stellt Hochleistungsspeicher bereit. Broadcom, Arista Networks und Credo Technology ermöglichen die Datenübertragung. Vertiv sorgt für Stromversorgung und Kühlung. Bloom Energy kann zusätzliche dezentrale Energie bereitstellen.

Diese Unternehmen bilden unterschiedliche Ebenen eines zusammenhängenden Ökosystems.

Für Investoren liegt die langfristige Chance deshalb nicht nur beim sichtbarsten Anbieter. Sie liegt entlang der gesamten physischen Infrastruktur, die künstliche Intelligenz überhaupt erst ermöglicht.

Genau an dieser Schnittstelle treffen unsere Portfolios aufeinander:

• AI Infrastructure für die digitale Basis
• NextGenTec für wachstumsstarke Technologieanbieter
• Hydrogen für dezentrale und zukünftige Energielösungen
• Green Tech für Elektrifizierung, Effizienz und nachhaltige Infrastruktur

Der nächste KI-Boom wird nicht allein durch bessere Modelle entschieden.

Er wird auch durch die Unternehmen geprägt, die genügend Rechenleistung, Speicher, Netzwerkkapazität, Kühlung und Energie zur richtigen Zeit am richtigen Ort bereitstellen können.

NVIDIA – AI Factories
Ein Überblick über Aufbau, Funktionsweise und die fünf zentralen Ebenen einer AI Factory.
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NVIDIA – The New Infrastructure of Intelligence
Ein ausführlicher Beitrag über AI Factories, Tokens als digitale Produktionseinheit und die Bedeutung von Energieeffizienz.
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NVIDIA – Enterprise AI Factory Design Guide
Technischer Überblick über Rechenleistung, Netzwerke, Speicher, Stromdichte und Kühlsysteme moderner AI Factories.
Design Guide öffnen

Micron – HBM4 für NVIDIA Vera Rubin
Informationen zur grossvolumigen Produktion von HBM4 und neuen Speicherlösungen für KI-Rechenzentren.
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NVIDIA – AI Factories und flexible Stromnetze
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Bloom Energy – Energieversorgung für Rechenzentren
Informationen über dezentrale Stromerzeugung und Brennstoffzellensysteme für energieintensive Rechenzentren.
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