Medien berichten: Selbst Amazon Cloud leidet unter Strommangel, Milliarden von Nvidia-Chips verstauben in den Lagern

Interne Unterlagen des weltweit größten Cloud-Dienstleisters enthüllen eine peinliche Szene im KI-Rüstungswettlauf: Milliarden Dollar teure, neueste Nvidia-Chips lagern in den Amazon-Lagern, weil sie keinen Stromanschluss finden.

Laut internen Amazon-Dokumenten und einer Mitschrift eines Mitarbeitermeetings, die Business Insider vorliegen, lagert die Cloud-Abteilung AWS die Nvidia GB300-Racks derzeit in einem "Zwischenlager", der Grund ist, dass das Ziel-Rechenzentrum "zwar Platz für weitere Racks hat, aber nicht genug verfügbare Stromkapazität, um sie in Betrieb zu nehmen".

Interne E-Mails zeigen, dass Amazon allein im August mit der Anlieferung von etwa 5 Milliarden Dollar an GB300-Racks rechnet, danach monatlich weiter etwa 3 Milliarden Dollar – dieses Tempo soll "auf absehbare Zeit" beibehalten werden.

AWS-Finanzchef John Felton witzelte beim internen Mitarbeitertreffen im September gegenüber dem für den Aufbau der KI-Infrastruktur zuständigen Manager Prasad Kalyanaraman: "Du hast unseren freien Cashflow ins Negative gedreht, Glückwunsch."Kalyanaraman widersprach nicht und sagte, der freie Cashflow des Unternehmens werde voraussichtlich "für die nächsten Jahre" negativ bleiben.

Bereits im Juli, als Amazon die Ergebnisse für das zweite Quartal veröffentlichte, war der laufende freie Cashflow deutlich negativ – minus 7,6 Milliarden Dollar, das erste Mal seit Jahren.

Diese Situation hat bereits Auswirkungen auf den Markt. Die ungenutzten Chips im Lager erzeugen keine Rechenleistung, wodurch Online-Kapazitäten knapp bleiben und GPU-Mietpreise hoch sind – ein typischer inflationärer Engpass entsteht: viel Kapital, Arbeitskraft und Energie werden vorab verbraucht, das Ergebnis aber um Monate oder Jahre verschoben.

„Vorab-Annahme“: Der Chip-Kampf treibt die Vorab-Zahlung

Bisher handhabte Amazon Zahlungen so, dass erst nach Installation im Rechenzentrum bezahlt wurde – die Lieferanten trugen die Finanzierungskosten der Geräte auf dem Weg. Nun zeigt ein internes Dokument, dass Amazon das neue Verfahren „Early Rack Receipt“ eingeführt hat – das Eigentum an den Racks wird bereits vor Eintreffen im Rechenzentrum übernommen.

Medien analysieren, dass der Kampf um Nvidia-GPUs so intensiv ist, dass Amazon Hardware kaufen muss, bevor klar ist, ob es überhaupt einen Installationsort gibt, um sich nicht von der Konkurrenz überholen zu lassen.Das bedeutet: Amazon zahlt zuerst und schaltet später ein, jede Verzögerung verzögert den Zeitpunkt, ab dem die Geräte Erträge erzielen können – das Geld ist aber bereits ausgegeben.

Die Berichte betonen auch, dass zumindest ein AWS-Supply-Chain-Team "keinen klaren Plan" für die Rack-Integration ins Rechenzentrum hat. Ein Amazon-Sprecher entgegnet, dass das übliche Verfahren sei, Hardware in Nähe des Installationsortes zu lagern und auf die Strombereitstellung zu warten, und nennt dies "Best Practice".

Das Forschungsinstitut Bernstein kommentiert: Stromgenehmigungen, Kühlsysteme, elektrische Anlagen, Bauarbeiten und Hardware laufen nach verschiedenen Rhythmen ab, "das Timing passt selten perfekt".

Strom-Engpass: Der zentrale Flaschenhals im Rechenzentrum-Bau

Das Kernproblem der Chip-Überlagerung ist der massive Rückstand bei Strominfrastruktur. Kalyanaraman erklärte im internen Meeting, dass Amazon in West-Texas wegen Mangel an Rohrleitungs- und Elektroarbeitern Wohnanlagen für Bauarbeiter finanzieren musste, damit diese während der Projektlaufzeit – teils zwei bis drei Jahre – vor Ort bleiben können.

Cleanview Research zufolge baut Amazon in 16 US-Bundesstaaten an insgesamt 44 GW Rechenzentrumskapazität, mehr als das Dreifache der derzeitigen 13,9 GW Betriebsgröße. Diese 13,9 GW sind bereits die größte Branchekapazität – 69% mehr als Microsoft, etwa doppelt so viel wie Google und Meta.

AWS hat sogar ein eigenes Dashboard namens "Secured Power at Risk", das Stromengpässe, Strombegrenzungen sowie "use or lose"-Klauseln verfolgt – wird ein Meilenstein verfehlt, kann Amazon die erlangte Stromnetzkapazität verlieren.

Kalyanaraman verriet zudem, dass Amazon 2023 CEO Andy Jassy zusagte, die Engpass-Situation bei AWS bis 2027 zu beenden. Nun geht Amazon davon aus, dass 2027 die Nachfrage weiterhin das Angebot übersteigen wird.

Chips stapeln sich im Lager, GPU-Mieten steigen trotzdem

Normalerweise sollten Lagerbestände von Chips das Preisniveau für Rechenleistung senken. Doch das Gegenteil ist der Fall.

Der Grund ist einfach: Die GPU in der Kiste produzieren null GPU-Stunden. Das wirklich Knapp ist die „in Betrieb befindliche Rechenleistung“, deren Preis steigt weiter.

Rich Privorotsky, Leiter des Delta-One-Handelsteams bei Goldman Sachs, schrieb in seinem internen Report vom 16. Oktober:

„Gemessen am verfügbaren Angebot aktivierter Rechenleistung gibt es zu viel Kapital auf der Suche nach einem Einsatzort. Die Neubewertung wird der Markt weiterhin durchlaufen, mal allmählich, mal abrupt – möglicherweise auch mit systemischem Risiko. Die interessante Paradox ist, dass die Spotpreise für Rechenleistung weiterhin außerordentlich hoch sind. B200, H200, H100, selbst die ältere A100, erzielen respektable Mieten. Rechenleistung, die theoretisch schnell abschreiben sollte, bleibt wertstabil. Die Knappheit nutzbarer Rechenleistung ist unbestreitbar und begünstigt strukturell diejenigen, die bereits welche besitzen.“

Der von Goldman Sachs beobachtete Silicon Data B200 Spot-Mietpreis (nicht hyperskalierte Cloud) liegt bei 6,01 US-Dollar pro GPU-Stunde, fast so hoch wie der historische Rekord von 6,11 US-Dollar im März und etwa 40% über dem Tiefpunkt von 4,29 US-Dollar im Januar.

8 Milliarden Dollar Chip-Verkauf: Entlastung der Bilanz oder verborgene Motive?

Vor diesem Hintergrund gewinnt eine von Amazon jüngst aufsehenerregende Transaktion neue Bedeutung. Laut Financial Times vom 2. Oktober sucht Amazon mittels eines Special Purpose Vehicle (SPV) externe Investoren, um etwa 8 Milliarden Dollar an Nvidia Grace Blackwell-Chips zu verkaufen und die Chips anschließend zurückzumieten. Das SPV soll über Fremdfinanzierung arbeiten und bis zu 10% der Anteile verkaufen, Amazon selbst wird kein Anteilseigner, das offizielle Ziel ist eine „asset-light“ Bilanz.

Vergleicht man diese Transaktion mit den internen Dokumenten, ergibt sich eine durchaus interessante Timeline: Im August startete Amazon das „Early Rack Receipt“-Verfahren, nahm ca. 5 Milliarden Dollar an GB300-Racks entgegen, danach monatlich etwa 3 Milliarden Dollar; im September stellte der AWS-Finanzchef intern fest, dass der freie Cashflow negativ wurde; am 2. Oktober sucht Amazon externen Partner für 8 Milliarden Dollar Chips. Die August- und September-Lieferungen entsprechen exakt dem Volumen des SPV.

Laut Financial Times wurden die vom SPV erfassten Chips bereits in über zehn Rechenzentren in fünf US-Bundesstaaten installiert, der Bericht nennt allerdings nicht ausdrücklich GB300. Wie auch immer: Die Investoren kaufen mit dem SPV de facto einen weiter abnehmenden Vermögenswert – Grace Blackwell wird bald vom neuen Nvidia Vera Rubin-Design abgelöst, und jeder Monat, in dem die Chips ungenutzt im Lager liegen, bedeutet einen verlorenen Monat der vorgesehenen Fünf-Jahres-Nutzungsdauer ohne Ertrag.

Wer zahlt die Zinsen für die verstaubten Chips?

Microsoft-CEO Satya Nadella räumte dieses Problem bereits im November letzten Jahres fast offen ein: „Unser größtes Problem ist nicht Überangebot der Rechenleistung, sondern Strom“, und gab zu, dass bei Microsoft „wohl eine Menge Chips im Lager liegt, ohne Anschluss“.

Bis April dieses Jahres waren etwa die Hälfte der eigentlich für 2026 geplanten US-Rechenzentren storniert oder verschoben; von geplanten 16 GW waren nur etwa 5 GW bereits im Bau.

Laut Medien besteht Kalyanaraman darauf: „Je später wir Kapital ausgeben müssen, desto besser für uns.“ Der KI-Rüstungswettlauf hat diese Logik umgedreht: Amazon gibt jetzt möglichst früh Geld aus, kauft Chips, die es nicht einsetzen kann – einfach, um Wettbewerber nicht zuvor zu kommen – und die Wettbewerber stehen dann häufig vor demselben Problem.

Hochgerechnet auf alle hyperskalierenden Cloud-Anbieter und neue Anbieter, die um die gleichen Nvidia-Kontingente konkurrieren, ergibt sich ein Problem ungenutzter Lagerbestände im Wert von mehreren Dutzend Milliarden Dollar. Diese Bestände werden meist unter "Bau in Arbeit" verbucht und tauchen vor Betrieb kaum in den Abschreibungen auf, erscheinen somit nicht in der Bilanz...

Aus makroökonomischer Sicht basiert der KI-Infrastrukturboom zunehmend auf Fremdfinanzierung. Jeder Monat ohne Aktivierung der Chips bedeutet einen Monat Zinsen für eine Null-Ertrags-Anlage.Währenddessen steigen die Mietpreise für Rechenleistung weiter – die Kosten werden letztlich an jedes AI-Labor, jedes Unternehmen und jede Startup weitergegeben, das GPU-Rechenleistung mietet.