MEINE TOP 3 AI-NUTZUNGSNAMEN AI stößt heute an zwei harte Grenzen: Energie und Platz. Es gibt viele $NVDA GPUs, aber nicht genug verfügbare Kapazität, um sie zu betreiben. Die Gewinner sind die, die günstige Energie in zuverlässige Rechenleistung umwandeln, die voll ausgelastet und betriebsbereit bleibt. Hier sind meine 3 Lieblingsnamen 🧵

1. $NBIS | Nebius Cloud-Dienstleistungen für das AI-Zeitalter Nebius ist das nächste Beispiel für eine echte integrierte AI-Dienstleistung. Es verkauft Kapazitäten, bevor der Bau beginnt, was bedeutet, dass die Einnahmen lange bevor der Beton gegossen wird, gesichert sind. Der $17B $MSFT-Deal hat bestätigt, dass dieses Modell funktioniert, da diese mehrjährigen Verträge den Cashflow sichern und das Finanzierungsrisiko reduzieren, da die Nutzung garantiert ist. Die Rechenzentren von Nebius sind etwa 20 % energieeffizienter als typische Cloud-Standorte, was bedeutet, dass jede GPU-Stunde, die sie verkaufen, weniger Produktionskosten verursacht. In einer Branche, in der die Energiekosten mehr als 40 % der gesamten Betriebskosten ausmachen können, summiert sich dieser Unterschied schnell und ermöglicht es Nebius, unter $AMZN AWS oder Azure zu Preisen anzubieten, während es dennoch stärkere Margen aufrechterhält. Was Nebius von anderen Neocloud-Anbietern unterscheidet, ist seine Software-Schicht. Es bietet integrierte Entwicklerwerkzeuge (ClickHouse für die Datenverarbeitung, MLOps-Pipelines und AI-native Infrastrukturverwaltung), die in derselben Umgebung wie die Berechnung gebündelt sind. Dies macht seine Plattform „klebriger“. Sobald Entwickler Arbeitslasten auf Nebius bereitstellen, steigen die Wechselkosten, da sowohl Speicher- als auch Trainingspipelines für die internen Systeme von Nebius optimiert sind. Das Ergebnis ist ein Full-Stack-Flywheel: günstige Energie, effiziente Hardware-Nutzung und eingebettete Software-Tools verstärken sich gegenseitig. Es verdient wie ein Energieunternehmen, wächst aber wie eine Software-Plattform.

2. $IREN | IREN Limited Energie-zu-Compute-Motor der KI-Ära IREN ist strukturell das am stärksten vertikal integrierte Unternehmen im gesamten KI-Infrastruktursegment, da es die gesamte Wertschöpfungskette von der Stromerzeugung bis zur Bereitstellung von Rechenleistung kontrolliert. Die Kosten für erneuerbare Energien liegen im Durchschnitt bei ~3,5 Cent pro kWh (unter den niedrigsten in Nordamerika) und es besitzt das physische Land, Umspannwerke und Kühlsysteme, die benötigt werden, um zusätzliche Kapazitäten schnell online zu bringen. Was IREN unterscheidet, ist die Fähigkeit, diese günstige Energie schneller in mietbare GPU-Kapazitäten umzuwandeln als die meisten Mitbewerber. Das Unternehmen betreibt bereits seine eigene KI-Cloud mit mehreren tausend aktiven $NVDA GPUs, und die Expansionspläne sehen Zehntausende mehr in Kanada und Texas vor. Diese Einrichtungen können innerhalb von Quartalen in Betrieb genommen werden, da Genehmigungen, Stromanschlüsse und Infrastrukturarbeiten bereits vorhanden sind. Die internen Wirtschaftlichkeiten sind es, die mich anziehen, da IREN sowohl die Energie als auch die Hardware besitzt, was keine Durchleitungsgebühren verursacht und die Bruttomargen bei GPU-Computing über 70 % liegen können. Das Management hat angedeutet, dass ein Fahrplan zu 60K GPUs bis 2026 und ~$2,5 Milliarden Umsatz bei Cloud-Service-Anbietern angestrebt wird, sobald die Auslastung steigt. Wenn man die Energie, das Land und die Hardware wie IREN besitzt, erfasst man die gesamte Marge, anstatt sie zwischen den Anbietern aufzuteilen.

3. $CIFR | Cipher Mining Vermieter des AI-Ausbaus Cipher spielt eine traditionellere, aber dennoch relevante Rolle im Thema AI-Nutzen. Es fungiert hauptsächlich als Infrastrukturvermieter, indem es leistungsstarke Kapazitäten an Hyperscale-Mieter vermietet. Der Barber Lake Campus (entworfen für extreme Rack-Dichte und Multi-Gigawatt-Skalierbarkeit) ist bereits durch einen mehrjährigen, milliardenschweren Mietvertrag mit $GOOGL validiert. Dieser Deal sichert Cipher ein stabiles Einkommen und nimmt den Großteil des kurzfristigen Risikos vom Tisch, da die Auslastung hoch bleibt und das Gegenparteirisiko gering ist. Der Nachteil ist etwas strukturell, da Cipher eine feste Miete erhält, anstatt von steigenden GPU-Stundenpreisen zu profitieren. Solange GPUs knapp sind, werden die Mieter für die Kapazität zahlen, aber sobald das Angebot aufholt oder Hyperscaler mehr intern bauen, ziehen sich diese Margen schnell zusammen. Im Gegensatz zu Nebius oder IREN besitzt Cipher nicht die Compute-Ebene, da es das Land, die Energie und die Hüllen besitzt. Das Wachstum hängt davon ab, Kapital durch Anleihen oder Aktienangebote zu beschaffen, um weitere Standorte zu bauen. Das Modell ähnelt mehr einem industriellen REIT mit stetigem Cashflow, aber begrenztem Aufwärtspotenzial. In einem engen Kapazitätsmarkt funktioniert das gut, aber sobald das Angebot sich öffnet, wird es defensiv statt wachstumsorientiert.

Alle drei lösen dasselbe Problem, dass es nicht genug leistungsfähigen und GPU-bereiten Platz gibt. • $NBIS baut an der Software- und Entwickler-Ebene • $IREN baut in die Energie- und Rechenleistung • $CIFR vermietet die physische Ebene durch langfristige Verträge Die KI-Infrastruktur bewegt sich von dem Kauf weiterer GPUs hin zur Aktivierung der bereits vorhandenen mit Energie, Verbindungen und Kühlung als neuen Engpässen.