Dell-Führungskraft: „Agenten-KI“ ist diesmal anders – Schlüsselkomponenten (hauptsächlich Speicher und HDD) könnten über fünf Jahre knapp bleiben.

Agenten-AI verändert die grundlegende Logik traditioneller Hardware-Zyklen und könnte dazu führen, dass Engpässe in der Infrastrukturversorgung von kurzfristigen Schwankungen zu langanhaltenden, strukturellen Beschränkungen über mehrere Jahre werden.

Jeff Clarke, Chief Operating Officer von Dell Technologies, erklärte im jüngsten Gespräch mit Morgan Stanley, dass Agenten-AI sich deutlich von bisherigen Hardware-Zyklen unterscheidet. Sollte das Wachstum der entsprechenden AI-Workloads anhalten, könnte die Versorgung mit Schlüsselkomponenten über fünf Jahre lang knapp bleiben, wobei Speicher und HDD aktuell seine größten Sorgenpunkte darstellen. Im Gegensatz zu den bislang oft nur einige Quartale andauernden Engpässen im Hardwarebereich könnte diese Nachfragesteigerung eine langfristige Angebotslücke verursachen.

Morgan Stanley hat nach dem Gespräch den aktuellen AI-Infrastrukturzyklus neu bewertet. Analysten betonten, dass die acht Boom-und-Bust-Zyklen der Hardware der vergangenen 40 Jahre vor allem von Geräteaktualisierungen und Schwankungen bei den Investitionen geprägt waren, während sich die wesentlichen Variablen diesen Zyklus darauf konzentrieren, ob AI-Workloads weiterhin exponentiell wachsen können. Anders gesagt, Dell-Führungskräfte betonen, dass dies nicht nur ein gewöhnlicher Zyklus zur Lagerauffüllung von Hardware ist, sondern langfristige Infrastruktur-Erweiterungen durch das Wachstum der Agenten-AI-Nachfrage stattfinden könnten.

Agenten-AI verändert die Logik der Infrastrukturnachfrage

Der Bericht stellt heraus, dass Clarke der Meinung ist, es gebe einen grundlegenden Unterschied zwischen diesem AI-Zyklus und den Hardware-Zyklen der vergangenen Jahrzehnte. Die vergangenen acht Hardwarezyklen – einschließlich der Bereiche Server, Speicher, PC – wurden in erster Linie durch Veränderungen in der Geräte-Durchdringung und von Erneuerungszyklen getrieben; die Nachfrage bewegte sich entsprechend dem Aktualisierungstempo, aber die Marktgröße selbst hat sich nie wesentlich vergrößert.

Ein Beispiel dafür sind die PC-Nachfrage während der Pandemie: Das Verhältnis Mensch zu Maschine stieg vorübergehend, doch mit der Rückkehr zur Normalität nach dem Neustart der Gesellschaft sank die PC-Nachfrage wieder; die Gesamtgröße des Marktes hat sich vor und nach der Pandemie nicht wesentlich verändert. Die Logik der Agenten-AI ist aber eine andere. Clarke sieht Agenten-AI als Entkopplung des kognitiven Outputs vom Personaleinsatz – Unternehmen können ohne Personalaufstockung deutlich mehr Arbeit erledigen, mit einer bis zu 10- oder 100-fachen Produktivitätssteigerung.

Dabei ist AI nicht mehr nur Werkzeug zur Unterstützung des Menschen, sondern wird als „Produktivitätswerkzeug“ selbst zum permanenten Verbraucher von Rechenressourcen. Wird die Produktivität erhöht, werden immer mehr Unternehmen – unabhängig von ihrer Größe – eine AI-Transformation anstreben und so den TAM der Infrastruktur weiter ausbauen.

Dell erwartet, dass bis 2030 die Rechenleistung von Rechenzentren um 200 GW steigt, die ZettaFLOPS-Leistung um das Fünffache auf 830 zunimmt und die Wachstumsrate der Inferenz-Token exponentiell ist. Für jede Arbeitseinheit benötigt die Agenten-AI mehr Token als ein einfacher Chatbot; Clarke erwartet, dass die Menge der zu generierenden Inferenz-Token bis 2030 um das 87-fache wächst.

Cloud und lokale Implementierung sind kein Nullsummenspiel

Eine Kernfrage zum aktuellen AI-Infrastrukturzyklus lautet: Fließt die rapide steigende Token-Nachfrage letztlich hauptsächlich in Cloud-Computing-Plattformen und nicht in lokale Infrastruktur?

Clarke sieht es so, dass Agenten-AI-Workloads in einer hybriden Form eingesetzt werden. Unternehmen werden den Standort der Inferenz-Workloads dauerhaft je nach Sicherheits- und Kosteneffizienz zwischen Public Cloud und lokaler Umgebung anpassen.

Clarke nennt Dell als Beispiel: Inhaltsbezogene Workloads werden in der Public Cloud betrieben, proprietärer Quellcode oder Telemetriedaten verbleiben aber im eigenen Rechenzentrum. Das bedeutet, AI-Workloads haben keinen einheitlichen Weg der Implementierung; lokale Infrastruktur bleibt für einen Teil des wachsenden Bedarfs an Rechenkapazität relevant.

Innerhalb dieses Frameworks bedeutet das exponentielle Wachstum beim Token-Verbrauch nicht, dass Cloud und lokale Infrastruktur zwangsläufig gegeneinander laufen. Clarke meint, dass die Popularität von Open-Source-Gewichtsmodellen die Investitionen in lokale Infrastruktur weiter fördert, da Unternehmen Modelle vor Ort kostenoptimieren können.

Serverauslieferungen sinken, ändern aber nicht die langfristige Wachstumslogik der Nachfrage

Momentan ist die Auslieferungszahl traditioneller Server im Jahresvergleich weiter fallend, was scheinbar im Widerspruch zur explosionsartigen Zunahme der Inferenz-Token steht. Clarke erklärt dies damit, dass die Leistungsdichte der Server massiv gesteigert wurde und somit die Stückzahlen sinken.

Dell-Server der 17./18. Generation können bis zu 13 Server der Generation 14 ersetzen, sodass kurzfristig trotz sinkender Serverauslieferungen der Wert und die Leistungsfähigkeit pro Gerät steigen.

Mit der sukzessiven Neugestaltung der Rechenzentrumsarchitektur, bei der beschleunigtes Rechnen im Fokus steht, und der breiteren Einführung von Agenten-AI, die die Nachfrage nach CPU-Servern weiter steigert, dürfte die Serverauslieferung langfristig wieder wachsen. Clarke sagt sogar, falls die Inferenz-Token in fünf Jahren tatsächlich um das 87-fache zunehmen, könnte die Lieferung traditioneller Server exponentiell zunehmen.

Auch Speicher wird durch Agenten-AI weiter angetrieben. Jeder Vorgang der Agenten-AI – sei es Erinnerung, Artefakterstellung etc. – verursacht einen permanenten Speicherbedarf; mit der großflächigen Anwendung von KV Cache wird die Nachfrage nach Speicherkapazität weiter steigen.

Versorgungsengpässe könnten mehr als fünf Jahre strukturelle Begrenzung werden

Im Vergleich zu Makroökonomie, geopolitischen Konflikten, übermäßiger Rechenzentrumserweiterung oder Strommangel sieht Clarke die Versorgung als das aktuell größte Risiko und beschreibt die aktuelle Versorgungssituation als „Wir sind im Niemandsland (We're in neverland)“.

Morgan Stanley merkt an, dass historisch die Angebotszyklen bei Rohstoffen meist zwei bis vier Quartale dauern und im Wesentlichen vom Boom-und-Bust-Zyklus der Hardwareaktualisierungen und von Entscheidungen auf der Angebotsseite getrieben werden. Clarke jedoch meint, dass wenn man das Wachstum von GW und Inferenz-Token anerkennt, Speicher, HDD etc. nicht nur in einem gewöhnlichen kurzfristigen Zyklus verharren.

Dell arbeitet daher auf Grundlage einer mehrjährigen Knappheit bei Schlüsselkomponenten, insbesondere Speicher und HDD. Anders gesagt: Das Hauptrisiko der aktuellen Versorgungsknappheit ist nicht kurzfristige Unterversorgung, sondern dass nach anhaltender Expansion der AI-Nachfrage die Angebotsseite jahrelang hinterherhinken könnte.

Clarke betont außerdem, dass Dell im Supply Management besser abschneidet als die Konkurrenz und diesen Vorteil in Form von Marktanteilsgewinnen in mehreren Segmenten wie Server, Speicher und PC nutzt.

Margen-Expansion ist Folge von Veränderungen in Angebot und Nachfrage

Auch die langanhaltende Knappheit bei Schlüsselkomponenten verändert das Preisumfeld in der Infrastrukturbranche.

Morgan Stanley hat die Margen-Expansion im Server- und Speicherbereich bisher teilweise als „Profit Stack“ erklärt – also dass Hersteller zu steigenden Kosten für Speicherkomponenten weitere Profitschichten hinzufügen. Clarke gibt dafür eine andere Erklärung.

Er gesteht ein, dass die Margen in vergleichbaren Server- und Speicherprodukten tatsächlich expandiert sind, sieht aber zwei strukturelle Faktoren dahinter: Erstens werden bei begrenztem Angebot knappe Ressourcen bevorzugt den margenstärksten Produkten zugeteilt; zweitens nimmt der Druck auf Unternehmen, Kunden durch Preissenkung zu gewinnen, mit dem Wachstum des Infrastrukturmarktes ab.

Daher ist die Margensteigerung nicht bloß Ergebnis kurzfristiger Missverhältnisse, sondern auch Zeichen einer sich ausweitenden Nachfrage mit veränderten Preisstandards in der Branche.

Kann die mit Agenten-AI verbundene Expansion der Workloads anhalten, wird sich der Fokus des AI-Infrastrukturzyklus vom „Geräteupdate“ zum „Neubedarf“ verschieben – das heißt, die Nachfrage nach Rechenleistung, Servern und Speicher könnte deutlich länger anhalten, während die Versorgung mit Speicher, HDD und anderen Schlüsselkomponenten von kurzfristigen Zyklen zu strukturellen Problemen über mehrere Jahre werden kann.