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Bernstein: Falls sich die Entwicklung von KI-Modellen verlangsamt, könnte CoreWeave (CRWV.US) am stärksten betroffen sein

Bernstein: Falls sich die Entwicklung von KI-Modellen verlangsamt, könnte CoreWeave (CRWV.US) am stärksten betroffen sein

智通财经智通财经2026/09/15 07:11
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Bernstein erklärte, dass die von Branchenriesen geforderte Verlangsamung des Trainings von Künstlicher Intelligenz (AI)-Modellen negative Auswirkungen auf Entwickler von Rechenzentren und neue Cloud-Service-Anbieter haben könnte, wobei CoreWeave eines der am stärksten betroffenen Unternehmen sein dürfte.

Laut der APP von Zhihu Finance erklärte die Investmentbank Bernstein, dass der von Branchenriesen geforderte verlangsamte Ausbau künstlicher Intelligenz (KI) bei der Modell-Entwicklung negative Auswirkungen auf Rechenzentrumsentwickler und neue Cloud-Service-Anbieter haben könnte. CoreWeave (CRWV.US) könnte eines der am stärksten betroffenen Unternehmen sein.

Dario Amodei, CEO von Anthropic, forderte am 12. September in einem warnenden Artikel dazu auf, die Geschwindigkeit der Entwicklung fortschrittlicher KI-Modelle zu drosseln. Er betonte, dass die durch KI entstehenden Risiken „ernst“ seien und Zeit benötigt werde, um diese zu adressieren. Diese Forderung fand schnell Gehör bei zwei Schlüsselfiguren. Musk teilte Amodeis Beitrag auf der Social-Media-Plattform X und kommentierte: „Dario hat Recht“. OpenAI-Chef Altman schrieb auf X: „Ich stimme Dario zu, wir müssen das Tempo der Entwicklung an der KI-Spitze kontrollieren.“

Bernstein-Analyst Maidson Rezaei erklärte am Montag in einem Bericht für Investoren, dass eine Verlangsamung des Tempos oder ein Rückgang des Trainingsumfangs bei KI-Modellen vor allem Rechenzentren in ländlichen Regionen betreffen würde. Die Analysten schrieben: „Aus Sicht der Infrastruktur und der neuen Cloud-Anbieter würde ein Abnehmen oder Verlangsamen der Trainingsnachfrage dazu führen, dass die Nachfrage bei der Standortwahl aus ländlichen Rechenzentren abwandert, von denen viele explizit auf diese weniger latenzempfindlichen Trainingsbedarfe ausgelegt sind.“

Die Analysten fügten hinzu: „In den USA verfügen wir über eine gesamte ausgewiesene Rechenzentrum-Pipeline (nameplate capacity) von 488 GW, von denen wir 170 GW als glaubwürdig ansehen. Innerhalb dieser 488 GW befinden sich 36 % in ländlichen Regionen, weitere 34 % entfielen auf Tier-3-Märkte (wie Westtexas). Das bedeutet, dass 70 % der Projekt-Pipeline rund um Trainingsbedarfe (oder latenzunempfindliche Inferenzbedarfe) aufgebaut wurden.“

Laut dieser Analyse ist das Risiko bei CoreWeave besonders ausgeprägt. Die Analysten erklärten: „Wir schätzen, dass 25 % der von CoreWeave derzeit betriebenen Stromkapazität in den USA in Tier-3- und Tier-4-Märkten liegt. Darüber hinaus befinden sich rund 74 % der bereits vertraglich gebundenen Stromkapazitäten ebenfalls in diesen Märkten.“ „Das Backlog besteht größtenteils aus sogenannten 'take-or-pay'-Verträgen, weshalb wir erwarten, dass dieser Teil nicht gefährdet ist. Dennoch könnten wir bei verlangsamtem Trainingsausbau einen Nachfragerückgang nach unterzeichneten, aber noch nicht verkauften ländlichen Stromkapazitäten beobachten.“

Im Gegensatz dazu scheinen Rechenzentren in Großstadt- oder Kleinstadtbereichen am widerstandsfähigsten gegenüber der Verlangsamung der Trainingsnachfrage zu sein. Dazu zählen Equinix (EQIX.US), Digital Realty Trust (DLR.US) und Csquare (CSQR.US). Bei diesen Unternehmen befinden sich 95 %, 92 % bzw. 94 % der Rechenzentrumskapazitäten in großen oder kleinen städtischen Gebieten.

Bernstein stuft CoreWeave mit „Underperform“ ein und gibt ein Kursziel von 74 US-Dollar an. Gleichzeitig bewertet die Investmentgesellschaft Csquare, Digital Realty und Equinix mit „Outperform“ und setzt die Kursziele auf 27 US-Dollar, 226 US-Dollar bzw. 1.270 US-Dollar.

Bernstein betont, dass selbst wenn Rechenzentren von Training auf Inferenz umgestellt würden – ein notwendiger Schritt zur Ermöglichung agentischer (agentic) Arbeitsabläufe –, Rechenzentren auf Basis städtischer Standorte weiterhin „die sichersten und wertvollsten“ blieben.

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