Elon Musk: xAI soll in den kommenden 5 Jahren Kapazitäten von '50 Millionen H100 Äquivalenten' online haben

Ehrgeizige Pläne bei xAI: Elon Musk will seine Rechenzentrumskapazitäten in den nächsten 5 Jahren deutlich erweitern. Doch was auf den ersten Blick sehr ambitioniert klingt, relativiert sich bei genauer Hinsicht zumindest ein wenig.

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Im Wettbewerb um den Aufbau der größten KI-Rechenkapazitäten verfolgen die großen US-Unternehmen derzeit ehrgeizige Pläne. Erst gestern hatte Sam Altman, CEO von OpenAI, bekannt gegeben, die Kapazitäten von “Project Stargate” zusammen mit Oracle um 4,5 Gigawatt erweitern zu wollen.

Elon Musk legte nur fünf Stunden später nach und kündigte einen Ausbau der Kapazitäten von xAI auf 50 Millionen H100-Äquivalente in den nächsten 5 Jahren an.

Das klingt zunächst einmal nach sehr viel. Allerdings muss man dabei bedenken, dass neuere GPUs die Leistung der H100 von Nvidia teilweise deutlich übertreffen. So liegt zum Beispiel die Leistungsfähigkeit der Blackwell B200 GPUs etwa 33 Prozent darüber. Noch größer ist der Leistungsvorsprung der Nvidia GB200. Laut Nvidia übertreffen sie eine H100 GPU bei der Inferenz um den Faktor 30 und beim Training um den Faktor 4. OpenAI und Oracle verwenden für Ihr im Bau befindliches Rechenzentrum Stargate I in Texas GB200 Racks.

Vergleich der Performance Nvidia H100 und GB200

xAI betreibt für seinen Supercomputer-Cluster mit dem Namen „Colossus“ zwei Campus in Memphis, Tennessee. Colossus 2 soll über 550.000 GPUs verfügen und in den nächsten Wochen online gehen.

Was denkt Hardwarewartung 24?

Elon Musk verspricht für xAI binnen fünf Jahren die Rechenleistung von 50 Mio. H100-GPUs. Klingt nach Science-Fiction, ist aber vor allem eine Frage der Stückzahlen – und der Schecks, die man unterschreiben muss.

Der Technik-Kniff: Nvidias GB200-„Superchip“ enthält zwei B200-GPUs. Jede dieser GPUs schafft in Marketing-Benchmarks etwa das 30-fache einer H100; verdoppelt man das, kommt die Werbung auf „60-fach H100“. Im Alltag mit gemischten Trainings- und Inferenzlasten sind aber eher 40-fach realistisch.

Rechnet man konservativ:

35 Mio. H100-Äquivalente ÷ 40 ≈ 875 000 GB200-Superchips.
Die geplante Rubin-Generation wird ca 3x performanter sein (geschätzt 120-fach H100) somit braucht es weitere ≈ 125 000 VR200 Superchips.
Unterm Strich: knapp 1 Mio. Superchips.

Nun zum Kassensturz – die wichtigsten Posten, gerundet:

Compute-Hardware (GPUs, Server, RAM, SSD) ≈ 110 Mrd $
Hochgeschwindigkeits-Netzwerk & Optiken ≈ 40 Mrd $
Rechenzentren & Kühlung (3,4 GW IT-Last) ≈ 25 Mrd $
Planung, Ersatzteile, Puffer ≈ 10 Mrd $

Summe Investition (Capex) ≈ 175 Mrd $

Betrieb (Strom, Personal) ≈ 2 Mrd $ pro Jahr.

Realistisch liegt der 5-Jahres-Aufwand bei 175–200 Mrd. €. xAI muss also entweder sehr viel mehr Kapital auftreiben, einen Groß-Cloud-Partner ins Boot holen oder Ziel und Zeitplan herunterschrauben. Sonst bleibt das 50-Mio.-GPU-Versprechen vor allem erstklassiges Storytelling.

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