KI Investitionen 2026: Der Boom der Rechenzentren

KI Investitionen 2026: Ein umfassendes Dossier über die globale KI-Infrastruktur-Expansion 2024–2030

Die Ära des Hyper-Capex: Eine makroökonomische Einordnung

Die globale Wirtschaft steht an der Schwelle zu einer Transformation, die in ihrer physischen und finanziellen Intensität mit der industriellen Revolution des 19. Jahrhunderts und den Ausbau des Eisenbahnnetzes vergleichbar ist. Das Jahr 2026 markiert dabei den Kulminationspunkt eines beispiellosen Investitionszyklus, der als “Hyper-Capex”-Ära in die Geschichte eingehen dürfte.¹ Führende Technologieunternehmen, die sogenannten Hyperscaler, haben ihre Investitionsausgaben (Capital Expenditures, Capex) in Regionen gesteigert, die bisher nur für staatliche Verteidigungshaushalte oder globale Infrastrukturprogramme reserviert waren. Allein die vier Giganten Alphabet, Amazon, Meta und Microsoft planen für das Jahr 2026 kumulierte Investitionen in Höhe von etwa 650 bis 700 Milliarden USD.²

Dieser Investitionsschub ist kein bloßer Trend, sondern eine fundamentale Neuausrichtung der globalen Kapitalallokation. Um die Größenordnung zu verstehen, muss man sich vor Augen führen, dass diese 650 Milliarden USD die kombinierten Investitionsausgaben von 21 der größten US-Industriezweige übertreffen – darunter die Automobilindustrie, der Energiesektor (Öl und Gas) sowie der gesamte Einzelhandel.³ Während noch vor einem Jahrzehnt ähnliche Ausgaben bei lediglich 31 Milliarden USD lagen, erleben wir heute eine Steigerung um mehr als das Zwanzigfache.³ Diese Kapitalströme fließen fast ausschließlich in die Errichtung von KI-Rechenzentren, die Anschaffung von Grafikprozessoren (GPUs) und die Sicherung stabiler Energieinfrastrukturen.²

Der historische Pfad: Von der Cloud zur KI-Fabrik

Die Wurzeln dieses Booms liegen in der rapiden Kommerzialisierung generativer KI-Modelle ab Ende 2022. Im Jahr 2023 investierten die vier führenden Hyperscaler kollektiv etwa 155 Milliarden USD.¹ Bereits 2024 stieg diese Summe auf über 251 Milliarden USD an, was einem Wachstum von 62 % entspricht.¹ Für das Jahr 2025 prognostizieren Analysten eine weitere Steigerung auf rund 410 Milliarden USD, bevor im Jahr 2026 der Sprung auf über 600 Milliarden USD vollzogen wird.⁴

Die Dynamik hinter diesen Zahlen wird durch eine “Versorgungsknappheit” getrieben: Die Unternehmen berichten übereinstimmend, dass sie nicht schnell genug Kapazitäten aufbauen können, um die vorhandene Kundennachfrage zu decken.⁴ Es handelt sich um ein klassisches Wettrüsten, bei dem derjenige gewinnt, der zuerst über die physische Rechenleistung verfügt, um die nächste Generation von “Frontier-Modellen” zu trainieren und auszuführen.⁷

Profile der Hauptakteure: Strategien und Milliarden-Wetten

Amazon: Der Vorstoß in die 200-Milliarden-Dimension

Amazon hat mit der Ankündigung eines Investitionsplans von 200 Milliarden USD für das Jahr 2026 die gesamte Branche erschüttert.² Diese Summe allein übersteigt das gesamte jährliche Investitionsbudget des US-Energiesektors.³ Der Großteil dieser Mittel fließt in die Cloud-Sparte Amazon Web Services (AWS), die im Jahr 2024 bereits 64 % des gesamten Konzern-Capex beanspruchte.¹

Amazons Strategie ist geprägt von vertikaler Integration und dem Aufbau proprietärer Hardware-Stacks. Das Unternehmen hat erfolgreich eigene Chips wie Trainium (für Training) und Graviton (für allgemeine Cloud-Workloads) entwickelt, die bereits eine jährliche Umsatzrate von über 10 Milliarden USD erzielen.⁴ Die Investitionen im Jahr 2026 zielen darauf ab, diese Dominanz durch den Bau massiver Rechenzentrums-Cluster weltweit abzusichern, wobei ein besonderer Fokus auf KI, Robotik und dem Satellitensystem Project Kuiper liegt.⁶

Microsoft und die OpenAI-Symbiose

Microsoft befindet sich in einer einzigartigen Position, da ein signifikanter Teil seiner Infrastrukturausgaben – geschätzt zwischen 25 % und 40 % – direkt an die Anforderungen von OpenAI gekoppelt ist.² Das Unternehmen steuert im Geschäftsjahr 2026 auf Investitionen von 120 Milliarden USD oder mehr zu.⁷ In den USA treibt Microsoft gemeinsam mit Partnern die “Stargate”-Initiative voran, ein auf 500 Milliarden USD angelegtes Projekt, das den Bau des weltweit größten KI-Infrastrukturnetzwerks bis 2029 vorsieht.⁷

Ein kritisches Hindernis für Microsoft ist jedoch die Stromverfügbarkeit. Trotz massiver finanzieller Ressourcen hat das Unternehmen einen ungelösten Backlog an Cloud-Kapazitäten im Wert von 80 Milliarden USD, die nur deshalb nicht online gehen können, weil die notwendigen Stromanschlüsse fehlen.⁷ Um dieses Problem zu lösen, investiert Microsoft massiv in kohlenstofffreie Energiequellen und unterzeichnete wegweisende Verträge für die Nutzung von Kernenergie.⁴

Alphabet (Google): Die Neudefinition der Effizienz

Google plant für 2026 Investitionen in einer Spanne von 175 bis 185 Milliarden USD.² Ein wesentlicher Vorteil von Google ist die jahrzehntelange Erfahrung in der Entwicklung eigener KI-Beschleuniger, der Tensor Processing Units (TPUs). Diese erlauben es dem Unternehmen, KI-Modelle kosteneffizienter zu trainieren als Wettbewerber, die ausschließlich auf Drittanbieter-GPUs angewiesen sind.¹⁰

Google verfolgt zudem eine aggressive Energie-Strategie. Mit dem Erwerb von Intersect Power für 4,75 Milliarden USD sicherte sich der Konzern direkten Zugriff auf erneuerbare Energiequellen, um sein Ziel zu erreichen, bis 2030 rund um die Uhr CO2-freie Energie zu nutzen.³ Die Investitionen fließen global in neue Standorte, darunter ein 40-Milliarden-Dollar-Projekt in Texas.¹²

Meta Platforms: KI als Motor des Kerngeschäfts

Obwohl Meta keine Cloud-Dienste für Externe anbietet, sind seine Investitionen von 115 bis 135 Milliarden USD für 2026 von zentraler Bedeutung.² Meta nutzt diese Kapazitäten primär für sein internes Ad-Ranking und die Entwicklung von Open-Source-Modellen wie Llama 4.³ Das Unternehmen plant, Ende 2025 über 1,3 Millionen GPUs in Betrieb zu haben.⁹ Ein Beispiel für Metas Ambitionen ist der Bau eines massiven 1GW-Rechenzentrums, das theoretisch genug Energie für eine Großstadt wie Manhattan liefern könnte.⁹

Oracle: Der spezialisierte Infrastruktur-Partner

Oracle hat sich erfolgreich als agiler Partner für KI-Unternehmen wie OpenAI positioniert. Für 2026 plant Oracle Investitionen von etwa 50 Milliarden USD.⁷ Das Unternehmen stellt spezialisierte Rechencluster bereit, darunter ein Rechenzentrum in Texas, das mit 400.000 Nvidia GB200 GPUs bestückt wird – ein Projekt mit einem Auftragsvolumen von 40 Milliarden USD.¹³

KI-Modellbauer und Startups: Souveränität und Spezialisierung

Hinter den Hyperscalern stehen die Entwickler der KI-Modelle, die zwar weniger in physische Gebäude investieren, aber durch ihre Anforderungen die Milliardeninvestitionen der Cloud-Anbieter erst auslösen.

OpenAI: Das Kraftzentrum der Nachfrage

OpenAI ist der primäre Katalysator des Infrastruktur-Rennens. Das Unternehmen hat finanzielle Verpflichtungen in Höhe von Hunderten von Milliarden Dollar gegenüber Partnern wie Microsoft, Oracle und Nvidia.² Die Partnerschaft mit Nvidia umfasst die Bereitstellung von 10 Gigawatt (GW) Rechenleistung, wobei Nvidia plant, bis zu 100 Milliarden USD in diese Kooperation zu investieren.¹⁴ OpenAI erzielt zwar bereits einen beeindruckenden Umsatz von 20 Milliarden USD (Stand Ende 2025), was jedoch im Vergleich zu den Infrastrukturausgaben von fast 700 Milliarden USD im Jahr 2026 nur ein Bruchteil ist.⁷

Anthropic: Infrastruktur mit sozialer Verantwortung

Anthropic verfolgt einen strategisch anderen Ansatz. Gemeinsam mit dem Partner Fluidstack investiert das Unternehmen 50 Milliarden USD in US-KI-Infrastruktur, unter anderem in Texas und New York.¹² Bemerkenswert ist die Verpflichtung von Anthropic, 100 % der Netzausbaukosten für seine Rechenzentren zu übernehmen, um sicherzustellen, dass die Strompreise für private Haushalte nicht steigen.¹⁵ Mit einer Umsatzrate von 9 Milliarden USD im Januar 2026 zeigt Anthropic, dass auch unabhängige Modellbauer signifikantes kommerzielles Potenzial besitzen.⁷

Mistral AI: Der europäische Champion der Datensouveränität

Mistral AI repräsentiert die europäische Vision einer souveränen KI. Mit einer Bewertung von 11,7 Milliarden USD und einer massiven Finanzspritze durch ASML in Höhe von 1,3 Milliarden USD positioniert sich Mistral als Gegenpol zu den US-Giganten.¹⁷ Mistral investiert direkt in europäische Kapazitäten, wie ein 23MW-Rechenzentrum in Schweden, das auf Nvidia Vera Rubin GPUs basiert.¹⁷ Ein Kernaspekt von Mistrals Strategie ist die Bereitstellung von Modellen für On-Premise-Umgebungen, was besonders für europäische Unternehmen in regulierten Sektoren attraktiv ist.¹⁷

Die Energie-Gleichung: Gigawatt als neue Währung

Die Verfügbarkeit von Strom ist zum ultimativen limitierenden Faktor für die Expansion der KI geworden. Rechenzentren sind heute keine reinen IT-Anlagen mehr, sondern schwere Industriestandorte mit Energiebedarfen, die die Netze ganzer Regionen belasten.⁸

Globaler Strombedarf und Prognosen

Im Jahr 2024 verbrauchten Rechenzentren weltweit etwa 415 bis 460 TWh Strom, was etwa 1,5 % des globalen Bedarfs entspricht.¹⁰ Bis 2030 wird eine Verdopplung auf fast 1.000 TWh prognostiziert, was etwa 3 % des weltweiten Verbrauchs ausmachen würde.¹⁰

In den USA wird erwartet, dass Rechenzentren bis 2028 bis zu 12 % des gesamten Energiemixes beanspruchen könnten.²¹ In Bundesstaaten wie Virginia machen Rechenzentren bereits heute über 25 % des lokalen Stromverbrauchs aus.²¹

Effizienz und thermische Herausforderungen

Die Effizienz eines Rechenzentrums wird über die Power Usage Effectiveness (PUE) gemessen. Ein Wert von 1,0 wäre ideal, wobei jede Komponente oberhalb von 1,0 für Infrastruktur wie Kühlung und Stromverteilung verbraucht wird. Während ältere Anlagen oft PUE-Werte von 2,0 oder höher aufweisen, erreichen moderne Hyperscale-Anlagen Spitzenwerte von 1,08 bis 1,09.²²

Die größte technologische Herausforderung liegt in der Leistungsdichte. Während traditionelle Server-Racks etwa 5-10 kW verbrauchen, benötigen moderne KI-Racks mit Nvidia Blackwell GPUs über 100 kW.²³ Dies erzwingt den Übergang von klassischer Luftkühlung zu hochkomplexen Flüssigkeitskühlsystemen, die Wärme wesentlich effizienter abführen können.²³

Der nukleare Pivot: SMRs und Kernenergie

Um die Grundlastversorgung sicherzustellen und gleichzeitig Klimaziele einzuhalten, wenden sich die Hyperscaler massiv der Kernkraft zu. Microsoft, Google und Amazon investieren Milliarden in die Entwicklung von Small Modular Reactors (SMRs), die ab 2030 in Betrieb gehen sollen.²⁵ Bis dahin bleibt Erdgas die wichtigste Brückentechnologie, um die Versorgungssicherheit zu gewährleisten.²⁰

Profiteure des Infrastruktur-Booms: Wer verdient am KI-Wettrüsten?

Der immense Capex-Schub von über 650 Milliarden USD im Jahr 2026 verteilt sich auf eine Kette von spezialisierten Zulieferern.

Halbleiter und Vernetzung

• Nvidia (NVDA): Unangefochtener Marktführer bei KI-Beschleunigern. Nvidia profitiert nicht nur vom Chip-Verkauf, sondern agiert zunehmend als System-Architekt für “AI Factories”.¹³
• Broadcom (AVGO): Dominant im Bereich kundenspezifischer ASICs (wie Googles TPUs) und Hochgeschwindigkeits-Netzwerkchips, die notwendig sind, um Zehntausende GPUs miteinander zu verbinden.⁴
• Arista Networks (ANET): Profitiert massiv vom Ausbau der Ethernet-Netzwerke in Rechenzentren, die als offener Standard gegen Nvidias proprietäres InfiniBand-System antreten.²⁹
• Marvell Technology (MRVL): Ein Schlüsselspieler für optische Verbindungskomponenten und kundenspezifische Chip-Designs für AWS und Microsoft.²⁹

Kühlung und elektrische Infrastruktur

• Vertiv Holdings (VRT): Einer der größten Gewinner im Bereich der physischen Infrastruktur. Das Unternehmen meldete für 2026 einen Rekord-Auftragsbestand von 15 Milliarden USD, getrieben durch die Umstellung auf Flüssigkeitskühlung.³⁰
• Eaton (ETN), Siemens Energy & Schneider Electric: Diese Firmen liefern die kritischen Schaltanlagen und Stromverteilungssysteme, ohne die der Betrieb eines Gigawatt-Rechenzentrums unmöglich wäre.³¹
• Vistra (VST): Als Stromerzeuger mit Fokus auf Kernkraft ist Vistra ein direkter Nutzniesser des Energiehungers von Meta und anderen Tech-Giganten.⁴

Immobilien und Cloud-REITs

• Equinix (EQIX) & Digital Realty (DLR): Diese Real Estate Investment Trusts besitzen die physischen Standorte. Bei einer globalen Auslastung von fast 97 % verfügen sie über eine enorme Preissetzungsmacht bei Neuvermietungen für KI-Workloads.²⁴

KI Investitionen 2026: Makroökonomische Implikationen und Risiken

Der Umfang der Investitionen birgt signifikante wirtschaftliche Risiken. Gegenwärtig generieren KI-Dienste erst etwa 25 Milliarden USD an direktem Umsatz – was lediglich 4 % der für 2026 geplanten Infrastrukturausgaben entspricht.⁴ Diese Diskrepanz, oft als “Revenue Gap” bezeichnet, stellt eine Wette auf die zukünftige Monetarisierung dar. Sollten die Erträge hinter den Erwartungen zurückbleiben, könnten die Hyperscaler gezwungen sein, ihre Expansion abrupt zu drosseln.³

Zudem belastet der massive Investitionsbedarf die Bilanzen. Um das Wachstum zu finanzieren, haben die fünf größten Technologiefirmen allein im Jahr 2025 Anleihen im Wert von 108 Milliarden USD begeben. Experten rechnen damit, dass der Sektor in den kommenden Jahren bis zu 1,5 Billionen USD an externem Kapital benötigen wird, um die “Finanzierungslücke” zwischen Cashflow und Capex zu schließen.⁴

Geopolitik und die “Sovereign AI”

Das Rennen um die KI-Infrastruktur ist längst eine Frage der nationalen Sicherheit. Die USA versuchen durch Projekte wie Stargate ihre technologische Führung zu zementieren, während China massiv in seine eigene heimische Infrastruktur investiert (geschätzte 125 Milliarden USD im Jahr 2025).⁷ Europa wiederum forciert durch Unternehmen wie Mistral AI und gesetzliche Rahmenbedingungen wie den AI Act den Aufbau einer souveränen Cloud, um nicht vollständig von US-amerikanischen Cloud-Anbietern abhängig zu sein.¹⁸

Fazit: Die Materialisierung der digitalen Zukunft

Die für 2026 prognostizierten Investitionen markieren den Übergang der Informationstechnologie von einer Software-Zentrierung hin zu einer massiven, physischen Industrie. Die Errichtung von KI-Rechenzentren ist der “Apollo-Moment” unserer Generation.²⁸ Während die kurzfristigen finanziellen Risiken und der enorme Energiehunger der Branche berechtigte Sorgen aufwerfen, ist die strategische Bedeutung dieser Kapazitäten unumstritten. Wer über die meiste Rechenleistung und die stabilste Energieversorgung verfügt, wird die ökonomischen Spielregeln des kommenden Jahrzehnts bestimmen.

Profiteure finden sich dabei über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg: Von den Chip-Designern und Kühlsystem-Spezialisten bis hin zu den Energieerzeugern und Immobilienverwaltern. Für Investoren und Beobachter ist es entscheidend, nicht nur auf die KI-Modelle selbst zu blicken, sondern die physische Basis zu verstehen, die diese Modelle erst ermöglicht.

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Wichtiger Hinweis und Haftungsausschluss für Finanzinhalte

Die in diesem Dossier enthaltenen Informationen, Analysen und Daten dienen ausschließlich der allgemeinen Information und stellen keine Anlageberatung, Kaufempfehlung oder Aufforderung zum Handel mit Finanzinstrumenten dar. Die Analyse der Investitionstrends von Unternehmen wie Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta, Nvidia, Vertiv und anderen basiert auf öffentlich zugänglichen Quellen und Schätzungen für die Jahre 2024 bis 2030.

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Referenzen

1. Follow the CAPEX: Cloud Table Stakes 2024 Retrospective – Platformonomics, Zugriff am Februar 13, 2026, https://platformonomics.com/2025/02/follow-the-capex-cloud-table-stakes-2024-retrospective/
2. Amazon, Google, Meta, & Microsoft plan to go wild on capex in 2026 – Shopifreaks, Zugriff am Februar 13, 2026, https://www.shopifreaks.com/amazon-google-meta-microsoft-plan-to-go-wild-on-capex-in-2026/
3. Big Tech’s $650-700 Billion AI Infrastructure Push … – MLQ.ai, Zugriff am Februar 13, 2026, https://mlq.ai/news/big-techs-650-700-billion-ai-infrastructure-push-reshapes-cash-flow-dynamics/
4. Big Tech Will Spend $600B on AI in 2026: 5 Stocks Cashing the Checks | Investing.com, Zugriff am Februar 13, 2026, https://www.investing.com/analysis/big-tech-will-spend-600b-on-ai-in-2026-5-stocks-cashing-the-checks-200674615
5. AI: Spending to Rise to More Than $2.5 Trillion in 2026 – Bulk Flows into Infrastructure, Zugriff am Februar 13, 2026, https://www.trendingtopics.eu/ai-spending-to-rise-to-more-than-2-5-trillion-in-2026-bulk-flows-into-infrastructure/
6. Investors worried after Big Tech plans $650bn spend in 2026 – Silicon Republic, Zugriff am Februar 13, 2026, https://www.siliconrepublic.com/business/big-tech-650bn-capital-expense-bill-2026-meta-amazon-google-microsoft
7. AI Capex 2026: The $690B Infrastructure Sprint – Futurum, Zugriff am Februar 13, 2026, https://futurumgroup.com/insights/ai-capex-2026-the-690b-infrastructure-sprint/
8. OpenAI and AI Infrastructure Race 2025 – Datacenters.com, Zugriff am Februar 13, 2026, https://www.datacenters.com/news/openai-and-the-trillion-dollar-ai-infrastructure-race
9. The Trillion Dollar Horizon: Inside 2025’s Already Historic AI Infrastructure Investments, Zugriff am Februar 13, 2026, https://empirixpartners.com/the-trillion-dollar-horizon/
10. Growing Energy Demand from Data Centres Driven by AI and – GlobeNewswire, Zugriff am Februar 13, 2026, https://www.globenewswire.com/news-release/2026/02/10/3235580/0/en/Growing-Energy-Demand-from-Data-Centres-Driven-by-AI-and-Projected-Electricity-Consumption-to-Reach-945-TWh-by-2030-Representing-3-of-Global-Electricity-Consumption.html
11. Good PUE & WUE for AI Data Centers: 2026 Benchmarks – Clear Comfort, Zugriff am Februar 13, 2026, https://clearcomfort.com/pue-wue-ai-data-centers/
12. Anthropic to invest $50B in U.S. AI infrastructure – AI Business, Zugriff am Februar 13, 2026, https://aibusiness.com/data-centers/anthropic-to-invest-50b-in-ai-infrastructure
13. NVIDIA’s AI Strategy: Powering the 2025 $7T Data Center – EnkiAI, Zugriff am Februar 13, 2026, https://enkiai.com/nvidia/nvidias-ai-strategy-powering-the-2025-7t-data-center
14. OpenAI and NVIDIA Announce Strategic Partnership to Deploy 10 Gigawatts of NVIDIA Systems, Zugriff am Februar 13, 2026, https://nvidianews.nvidia.com/news/openai-and-nvidia-announce-strategic-partnership-to-deploy-10gw-of-nvidia-systems
15. Anthropic promises to pay for electricity price increases due to it’s AI data centers — firm to pay 100% of its grid infrastructure costs, produce new power sources as sector predicted to hit 50 GW in coming years | Tom’s Hardware, Zugriff am Februar 13, 2026, https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/anthropic-promises-to-pay-for-electricity-price-increases-due-to-its-ai-data-centers-firm-to-pay-100-percent-of-its-grid-infrastructure-costs-produce-new-power-sources-as-sector-predicted-to-hit-50-gw-in-coming-years
16. New Anthropic Policy Ensures Ratepayers Do Not Fund AI Infrastructure – Dataconomy, Zugriff am Februar 13, 2026, https://dataconomy.com/2026/02/12/new-anthropic-policy-ensures-ratepayers-do-not-fund-ai-infrastructure/
17. Mistral funding, news & analysis | Sacra, Zugriff am Februar 13, 2026, https://sacra.com/c/mistral/
18. France’s AI Sovereignty Push: Infrastructure Behind the European AI Champion | Introl Blog, Zugriff am Februar 13, 2026, https://introl.com/blog/france-ai-sovereignty-mistral-sovereign-cloud-2025
19. Energy demand from AI – IEA, Zugriff am Februar 13, 2026, https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/energy-demand-from-ai
20. Gartner Says Electricity Demand for Data Centers to Grow 16% in 2025 and Double by 2030, Zugriff am Februar 13, 2026, https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-11-17-gartner-says-electricity-demand-for-data-centers-to-grow-16-percent-in-2025-and-double-by-2030
21. Growing Energy Demand of AI – Data Centers 2024–2026 | TTMS, Zugriff am Februar 13, 2026, https://ttms.com/growing-energy-demand-of-ai-data-centers-2024-2026/
22. Power usage effectiveness – Google Data Centers, Zugriff am Februar 13, 2026, https://datacenters.google/efficiency
23. Data Center Energy Consumption Statistics & Data (2026) – The Network Installers, Zugriff am Februar 13, 2026, https://thenetworkinstallers.com/blog/data-center-energy-consumption-statistics/
24. 2026 Global Data Center Outlook – JLL, Zugriff am Februar 13, 2026, https://www.jll.com/en-us/insights/market-outlook/data-center-outlook
25. Energy supply for AI – IEA, Zugriff am Februar 13, 2026, https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/energy-supply-for-ai
26. Energy supply for AI – Energy and AI – Analysis – IEA, Zugriff am Februar 13, 2026, https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/energy-supply-for-ai/
27. Quantifying Power Demand from Artificial Intelligence | Breckinridge Capital Advisors, Zugriff am Februar 13, 2026, https://www.breckinridge.com/insights/details/quantifying-power-demand-from-artificial-intelligence/
28. NVIDIA and Partners Build America’s AI Infrastructure and Create Blueprint to Power the Next Industrial Revolution, Zugriff am Februar 13, 2026, https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-partners-ai-infrastructure-america
29. Top AI Infrastructure Stocks 2026: Data Center Picks & Shovels, Zugriff am Februar 13, 2026, https://exoswan.com/ai-infrastructure-stocks
30. Vertiv Shares Skyrocket 23% as AI Infrastructure “Supercycle” Drives Record $15 Billion Backlog, Zugriff am Februar 13, 2026, http://markets.chroniclejournal.com/chroniclejournal/article/marketminute-2026-2-12-vertiv-shares-skyrocket-23-as-ai-infrastructure-supercycle-drives-record-15-billion-backlog
31. Vertiv Recasts Role In AI Data Centers With US$1b Deal And Partnerships, Zugriff am Februar 13, 2026, https://simplywall.st/stocks/us/capital-goods/nyse-vrt/vertiv-holdings-co/news/vertiv-recasts-role-in-ai-data-centers-with-us1b-deal-and-pa/amp
32. Eaton shares slide after revenue miss, 2026 outlook trails estimates, Zugriff am Februar 13, 2026, https://seekingalpha.com/news/4546135-eaton-shares-slide-after-revenue-miss-2026-outlook-trails-estimates
33. Equinix forecasts annual sales above estimates on AI data center demand – Investing.com, Zugriff am Februar 13, 2026, https://www.investing.com/news/stock-market-news/equinix-forecasts-annual-sales-above-estimates-on-ai-data-center-demand-4501321
34. Equinix Balances AI Data Center Expansion With Ongoing Dividend Growth – Simply Wall St, Zugriff am Februar 13, 2026, https://simplywall.st/stocks/us/real-estate/nasdaq-eqix/equinix/news/equinix-balances-ai-data-center-expansion-with-ongoing-divid
35. Anthropic to spend $50 billion on U.S. AI infrastructure, starting with Texas, New York data centers : r/technology – Reddit, Zugriff am Februar 13, 2026, https://www.reddit.com/r/technology/comments/1ov8jj9/anthropic_to_spend_50_billion_on_us_ai/
36. AI Market Share Statistics by top 10 AI Companies in 2025-2030, Zugriff am Februar 13, 2026, https://business20channel.tv/ai-market-share-statistics-by-top-10-ai-companies-in-2025-2030-21-11-2025
37. Local Rules, Local Clouds: The Strategic Shift Toward Sovereign AI – Broadcom Inc., Zugriff am Februar 13, 2026, https://news.broadcom.com/artificial-intelligence/local-rules-local-clouds-the-strategic-shift-toward-sovereign-ai