Neue Infrastruktur wird geladen 2 – Rechenkapazität: Die strategische Ressource der KI

„Jede Kommunikationsrevolution ist zugleich eine neue Infrastrukturrevolution.“

Im ersten Teil habe ich die These aufgestellt, dass das Zeitalter der Künstlichen Intelligenz (KI) nicht nur aus der Entwicklung neuer Software oder fortschrittlicherer Algorithmen besteht, sondern einen neuen infrastrukturellen Wandel darstellt, der auf Rechenzentren, Energiesystemen, Halbleitern und digitalen Netzwerken aufbaut. Wenn dieser Wandel tatsächlich das Fundament eines neuen Kapitalakkumulationsregimes bildet, dann müssen wir uns die Frage stellen: Was ist der grundlegende Produktionsfaktor dieser neuen Infrastruktur?

Über viele Jahre hinweg war eine der gängigsten Aussagen zur Erklärung der digitalen Wirtschaft der Satz: „Daten sind das neue Öl“. Mit dem Aufstieg digitaler Plattformen wurde argumentiert, dass wirtschaftliche Macht von der Fähigkeit abhängt, Daten zu sammeln und zu verarbeiten. Doch der Aufstieg der generativen KI zeigt, dass dieses Narrativ allein nicht ausreicht. Denn Daten können ohne die Rechenkapazität, die sie verarbeiten kann, nicht in wirtschaftlichen Wert umgewandelt werden. Was heute in der KI-Wirtschaft entscheidend ist, ist der Aufbau der Recheninfrastruktur, die Daten trainieren, verarbeiten und kontinuierlich betreiben kann.

Hier ist „Rechenkapazität“ nicht nur ein technischer Begriff, der die Rechenleistung von Computern beschreibt. Rechenkapazität ist eine integrierte Produktionskapazität, die fortschrittliche Halbleiter, Grafikprozessoren (GPUs), Rechenzentren, Hochgeschwindigkeitsnetzwerke, Energieinfrastruktur, Kühlsysteme und das Kapital, das diese finanziert, umfasst. Daher ist das Element, das in der KI-Wirtschaft Wert schafft, die materielle Infrastruktur, auf der diese Algorithmen laufen.

An dieser Stelle lohnt es sich, eine wichtige Mahnung neu zu überdenken, die in der Kommunikations- und Medienwissenschaft seit langem betont wird. Kommunikationstechnologien werden oft über Inhalte, Plattformen und Nutzererfahrungen diskutiert. Doch wie Medieninfrastrukturforscher wie Lisa Parks, Nicole Starosielski und Shannon Mattern gezeigt haben, findet der eigentliche Wandel der Kommunikation oft in den Infrastrukturen statt, die unsichtbar bleiben. Ohne Untersee-Glasfaserkabel, Rechenzentren, Satellitensysteme, Basisstationen und Netzwerkarchitekturen ist digitale Kommunikation nicht möglich. Inhalte sind sichtbar; die Infrastrukturen, die sie ermöglichen, sind jedoch meist unsichtbar.

Im KI-Zeitalter stehen wir vor einer ähnlichen Situation. Die Diskussionen in der Öffentlichkeit drehen sich weitgehend darum, wie intelligent die Modelle sind, welches Unternehmen die fortschrittlichere KI entwickelt oder welche gesellschaftlichen Auswirkungen neue Anwendungen haben. Doch hinter dieser sichtbaren Ebene findet ein weitaus umfassenderer infrastruktureller Wandel statt. Rechenzentren wachsen, der Stromverbrauch steigt rapide an, die Halbleiterproduktion gewinnt an strategischer Bedeutung und globale Kommunikationsnetzwerke transportieren heute nicht mehr nur Informationen, sondern auch groß angelegte Rechenprozesse.

Diese Infrastruktur ist jedoch auch die Geschichte unsichtbarer Arbeit. Wie der Kommunikationswissenschaftler Christian Fuchs mit seinem Ansatz der „digitalen Arbeit“ aufzeigt, basieren digitale Technologien nicht nur auf der Arbeit von Softwareentwicklern; sie gründen auf einer globalen Arbeitskette, die von Minen bis zu Chipfabriken, von Datenkennzeichnungsprozessen bis zum Betrieb von Rechenzentren reicht. Obwohl KI oft als Symbol der Automatisierung dargestellt wird, verbirgt sich dahinter ein digitales Arbeitsökosystem, das so umfangreich und komplex ist wie nie zuvor. Der Arbeiter, der im Kongo Kobalt abbaut, der Bergarbeiter, der in Chile Kupfer fördert, der Techniker, der in Taiwan Chips herstellt, der Arbeiter, der in Malaysia Chips verpackt, die Arbeitskraft, die in Kenia Daten kennzeichnet, der Inhaltsmoderator in Dublin, der Rechenzentrumstechniker in Virginia und der KI-Forscher im Silicon Valley bilden verschiedene Glieder derselben digitalen Arbeitskette. So digital KI auch erscheinen mag, dahinter verbirgt sich eine äußerst materielle Geografie der Produktion und Arbeit, die global organisiert ist.

Daher ist der Unterschied zwischen dem Internet und KI nicht nur technologischer Natur. Das Internet war in erster Linie eine Kommunikationsinfrastruktur, die den Informationsfluss beschleunigte. KI hingegen bildet eine neue Rechenschicht, die auf dieser Kommunikationsinfrastruktur aufbaut. Dank Cloud-Computing-Systemen, verteilten Rechenzentren und Hochleistungs-Rechenclustern werden digitale Netzwerke zu globalen Produktionsinfrastrukturen, die Berechnungen durchführen. Mit anderen Worten: Die Kommunikationsinfrastruktur wandelt sich zunehmend in eine Recheninfrastruktur.

Der Wandel, der mit dem Technologie-Unternehmertum begann, verändert auch die Organisationsform des Kapitalismus. Die Arbeiten von Carlota Perez über technologische Revolutionen zeigen, dass jede große technologische Transformation einen neuen Infrastruktur- und Investitionszyklus hervorbringt. So wie Eisenbahnen, Stromnetze und das Internet die grundlegenden Infrastrukturen ihrer Zeit waren, nimmt die Rechenkapazität heute eine ähnliche Rolle ein. Wenn man dies mit David Harveys Ansatz der „räumlichen Fixierung“ betrachtet, hilft dies zu erklären, warum globales Kapital in Rechenzentren, Energieinfrastruktur und Halbleiterproduktion fließt. Indem Kapital in neue Technologien investiert, baut es gleichzeitig die Infrastruktur auf, die die Produktionskapazität der Zukunft ermöglichen wird. Daher wäre es unvollständig, den Wettbewerb im Bereich der KI nur über die Modelle zu lesen, die von Unternehmen wie OpenAI, Anthropic, Google oder xAI entwickelt werden. Der eigentliche Wettbewerb konzentriert sich auf die Frage, wer über die Rechenkapazität verfügt, um diese Modelle zu trainieren. Die Azure-Investitionen von Microsoft, die Rechenzentrumserweiterungen von Amazon Web Services, die Energieverträge von Alphabet oder die strategische Position von NVIDIA sind allesamt verschiedene Teile desselben infrastrukturellen Wandels. In der KI-Wirtschaft konzentriert sich die Macht bei denjenigen, die die Infrastruktur kontrollieren, welche den Betrieb der Algorithmen ermöglicht. Deshalb erscheint es zunehmend unzureichend, Rechenkapazität mit der Öl-Metapher zu erklären. Öl ist ein strategischer Rohstoff, der in bestimmten Sektoren verwendet wird; Rechenkapazität hingegen ähnelt immer mehr dem Strom. Strom ist eine Infrastruktur für allgemeine Zwecke, die in fast jeden Sektor der modernen Wirtschaft eindringt. Während KI zu einer Technologie für allgemeine Zwecke wird, die sich auf so unterschiedliche Bereiche wie Gesundheitswesen, Finanzen, Verteidigung und Bildung ausbreitet, erweist sich die Rechenkapazität als der grundlegende Input dieses Wandels.

Vielleicht müssen wir die Frage „Wer wird das KI-Rennen gewinnen?“ mittlerweile anders stellen. Noch vor der Frage, wer das fortschrittlichere Modell entwickeln wird, stellt sich die Frage: Wer wird die Rechenkapazität aufbauen, um diese Modelle zu betreiben? Denn im KI-Zeitalter konzentriert sich wirtschaftliche und geopolitische Macht zunehmend auf die Infrastruktur, die die Software erst ermöglicht. Daher werde ich im nächsten Teil dieser Serie die Rechenzentren, eines der sichtbarsten, aber am wenigsten diskutierten Elemente dieser Infrastruktur, als die neuen Fabriken des digitalen Kapitalismus behandeln.