1,2 Millionen GPUs: KI ist gekommen, um zu bleiben

Von Serge Tumelero, Projektleiter Digitalisierung

Ein Beitrag auf X hat diese Woche die Runde gemacht: In rund zwei Monaten sollen in einer Handvoll Gebäude in Memphis etwa 1,2 Millionen Nvidia-Blackwell-GPUs stehen – laut Elon Musk. Die Zahl passt zu dem, was Musk am 20. Oktober 2026 angekündigt hat: Colossus 2 soll bis Ende Dezember rund 1,21 Millionen Nvidia-Chips umfassen. Es ist ein Ziel, kein Ist-Zustand. Trotzdem lohnt es sich, die Dimension greifbar zu machen – und sie mit der Schweiz zu vergleichen.

Infografik aus dem Social-Media-Beitrag (Urheber unbekannt, vermutlich KI-generiert). Die Zahlen sind Ankündigungen bzw. Schätzungen.

Industrielle Revolution 2.0: Kein PC-Arbeitsplatz bleibt verschont

Bevor wir in die Zahlen einsteigen, meine persönliche Einschätzung: KI ist gekommen, um zu bleiben. Rechenzentren wie Colossus 2 sind die Fabriken einer Industriellen Revolution 2.0. Wie die erste Industrielle Revolution wird auch diese einen unermesslichen Impact hinterlassen, auf Wirtschaft, Gesellschaft und unseren Arbeitsalltag.

Ich bin überzeugt: Kein PC-Arbeitsplatz wird davon verschont bleiben. Die Zahlen stützen das. Laut einer Studie der ILO und des polnischen Forschungsinstituts NASK (Mai 2025) arbeitet weltweit jede vierte erwerbstätige Person in einem Beruf, der generativer KI potenziell ausgesetzt ist, in Ländern mit hohem Einkommen ist es jede dritte (34 %). Am stärksten betroffen sind Büro- und Verwaltungstätigkeiten. Der Internationale Währungsfonds (IWF) schätzt, dass in fortgeschrittenen Volkswirtschaften rund 60 % der Arbeitsplätze von KI betroffen sein könnten, teils ergänzt, teils ersetzt.

Meine Beobachtung aus dem Berufsalltag: Dem Grossteil der Menschen ist das noch gar nicht bewusst. Viele sehen KI als nettes Werkzeug für Texte oder Bilder, nicht als Umbruch, der ihre eigene Arbeit verändern wird. Gerade deshalb lohnt es sich, die Dimension zu verstehen.

Die Zahlen aus dem Beitrag – nachgerechnet

Racks: 1,2 Mio. GPUs ÷ 72 GPUs pro Rack = rund 16’700 Racks. Stimmt.
Gewicht: 16’700 × ca. 3’000 lb (rund 1,36 t) ergibt rund 22’700 Tonnen. «Über 20’000 Tonnen» stimmt also. Der Eiffelturm hat eine Metallstruktur von gut 7’000 Tonnen, rund drei Eiffeltürme sind daher plausibel.
Leistung: Der Beitrag rechnet mit rund 2 kW pro GPU inkl. Kühlung und Netzwerk. 1,2 Mio. × 2 kW ergibt allerdings 2,4 GW, nicht 2 GW. «Rund 2 GW» ist also eher die untere Grenze. Das deckt sich mit dem von xAI genannten Ausbauziel von etwa 2 GW für Colossus 2.
Rechenleistung: Laut dem Beitrag sind es etwa 6 Trilliarden (6 × 10²¹) Operationen pro Sekunde bei 8-Bit-Genauigkeit. Das ist ein theoretischer Spitzenwert, kein Dauerbetrieb. Würden 8,2 Mrd. Menschen jede Sekunde eine Rechnung ausführen, bräuchten sie für eine Sekunde dieser Rechenleistung 6 × 10²¹ ÷ (8,2 × 10⁹ × 3,15 × 10⁷ s/Jahr), also rund 23’000 Jahre. «Über 20’000 Jahre» stimmt.
Ziel 2030: Musk spricht von 50 Mio. «H100-Äquivalenten». Das ist eine Ankündigung, die sich nicht überprüfen lässt.

Wofür Colossus 1 und 2 gebraucht werden

Colossus ist der Supercomputer von xAI, dem KI-Unternehmen von Elon Musk. Im Februar 2026 hat SpaceX xAI übernommen (Reuters); auf Bildern tritt das Unternehmen als «SpaceXAI» auf. Colossus 1 entstand 2024 in einer ehemaligen Electrolux-Fabrik in Memphis. Laut xAI lief es nach 122 Tagen mit 100’000 H100-GPUs und wurde danach in 92 Tagen auf 200’000 GPUs verdoppelt. Trainiert wurde darauf unter anderem Grok 3. Colossus 2 ging im Januar 2026 in Betrieb, gemäss Musk als erster KI-Trainingscluster im Gigawatt-Bereich. Darauf sollen neuere Grok-Modelle trainiert werden, darunter Grok 5. Seit Mai 2026 vermietet SpaceX die Kapazität von Colossus 1 und Teile von Colossus 2 an Anthropic (Details weiter unten).

Wichtig ist auch, was Colossus nicht ist: Es sind keine Tesla-Rechner. Tesla trainiert Full Self-Driving und Optimus auf eigenen Clustern. Gemäss Tesla-Quartalsbericht laufen Cortex 1 (über 100’000 H100-Äquivalente) und Cortex 2 (über 130’000) in der Giga Texas. Das frühere Dojo-Projekt wurde im August 2025 eingestellt. Eine belegte Verbindung zwischen den beiden Firmen sind Tesla-Megapack-Batterien, die die Lastspitzen in Memphis abfedern.

Die folgende Übersicht zeigt die bekannten Rechencluster der Musk-Firmen. Sie enthält nur Zahlen mit Quelle; «k. A.» bedeutet, dass keine belastbaren Angaben verfügbar sind.

Cluster	Betreiber	Standort	Hardware / Grösse	Leistung	Zweck / Gebrauch
Colossus 1	xAI / SpaceXAI	Memphis (ehem. Electrolux-Werk)	200’000 Nvidia H100 (laut xAI)	ca. 250 MW (Schätzung)	Training von Grok (u. a. Grok 3); seit Mai 2026 an Anthropic vermietet (laut SpaceX-Prospekt)
Colossus 2 («Macrohard»)	xAI / SpaceXAI	Memphis-Whitehaven, Stromerzeugung in Southaven (MS)	ca. 110’000 GB200 + 440’000 GB300 (Ende Sept. 2026); Ziel ca. 1,21 Mio. Chips bis Ende 2026 (Ankündigung Musk)	über 1 GW bei Start (Jan. 2026), Ziel ca. 2 GW	Training neuerer Grok-Modelle (u. a. Grok 5), Inferenz
Weitere Gebäude («Macrohardrr» / Colossus 3)	xAI / SpaceXAI	Raum Memphis–Southaven	k. A.	Teil des 2-GW-Ziels	Ausbau der Grok-Rechenkapazität
Cortex 1	Tesla	Giga Texas, Austin	über 100’000 H100-Äquivalente (in Produktion)	k. A.	Training für FSD, Robotaxi, Optimus
Cortex 2	Tesla	Giga Texas, Austin	über 130’000 H100-Äquivalente (Hochlauf, Q1 2026)	k. A.	Training für FSD, Robotaxi, Optimus
Dojo	Tesla	k. A.	eigene D1-Chips plus Nvidia-GPUs	k. A.	Training mit Fahrzeugvideos für FSD; Team im Aug. 2025 aufgelöst, laut Tesla wird «Dojo 3» als Chip weiterentwickelt

Und jetzt die Schweiz

Laufen 2 GW das ganze Jahr durch, ergibt das 2 GW × 8’760 h = 17,5 TWh pro Jahr. Zum Vergleich die Zahlen aus der Schweizerischen Elektrizitätsstatistik 2025 des BFE. Die Durchschnittsleistung ist jeweils der Jahresverbrauch geteilt durch 8’760 Stunden.

Grösse (Schweiz, 2025)	Jahreswert	Ø Leistung	2 GW entsprechen
Strom aller Haushalte	19,9 TWh	2,3 GW	ca. 88 %
Strom-Endverbrauch total (inkl. Industrie, Dienstleistungen, Verkehr)	58,0 TWh	6,6 GW	ca. 30 %
Landesverbrauch (inkl. Netzverluste)	62,3 TWh	7,1 GW	ca. 28 %
Höchstlast im Inland (Januar)	–	10,4 GW	ca. 19 %
Endenergieverbrauch, alle Energieträger	777’870 TJ ≈ 216 TWh	24,7 GW	ca. 8 %
KKW Gösgen / Leibstadt (Nettoleistung)	–	1,01 / 1,23 GW	≈ Gösgen + Leibstadt zusammen

Eine Handvoll Gebäude in Memphis bräuchte also fast so viel Strom wie alle Schweizer Haushalte zusammen und rund ein Drittel des gesamten Schweizer Stromverbrauchs. Leistungsmässig entspricht das unseren beiden grössten Kernkraftwerken zusammen (2,24 GW netto). Gösgen produziert in einem normalen Jahr rund 8 TWh, Colossus 2 würde also mehr als doppelt so viel verbrauchen. Mit dem genaueren Wert von 2,4 GW wären es sogar rund 21 TWh pro Jahr, also mehr als der gesamte Haushaltsstrom der Schweiz.

Wer bei Musk Rechenleistung bucht

Hier wird es wirtschaftlich spannend. SpaceX ist seit Juni 2026 börsenkotiert und legt Quartalszahlen offen. Seither ist klar: Musk verdient mit Colossus vor allem, indem er Rechenleistung an andere KI-Firmen vermietet. Die eigenen Modelle bringen deutlich weniger ein. Im 3. Quartal 2026 erzielte das Segment «Super Intelligence» (SI, früher «AI») einen Umsatz von 7,56 Mrd. USD, 830 % mehr als im Vorjahresquartal. 7,02 Mrd. USD davon entfielen auf «SI Solutions & Infrastructure», also vor allem Cloud-Verträge, Cursor sowie Grok- und X-Abos. Das Segment schrieb erstmals einen operativen Gewinn (431 Mio. USD). Die installierte Rechenleistung lag Ende September bei 1,7 GW.

Kunde	Kapazität	Vertragswert	Laufzeit	Quelle
Anthropic	ca. 325’000 Nvidia-GPUs in Colossus und Colossus II (ganz Colossus 1 plus Teile von Colossus 2)	1,25 Mrd. USD pro Monat; über die volle Laufzeit rund 45 Mrd. USD (eigene Rechnung)	Mai 2026 bis Mai 2029; nach den ersten drei Monaten mit 90 Tagen Frist kündbar	SpaceX-S-1 (via SEC/Robonomics), Business Insider (von Anthropic bestätigt)
Google	ca. 110’000 Nvidia-GPUs (Standort nicht genannt)	920 Mio. USD pro Monat ab Okt. 2026; bis Juni 2029 rund 30 Mrd. USD (eigene Rechnung)	Okt. 2026 bis Juni 2029; nach dem 31.12.2026 mit 90 Tagen Frist kündbar	SEC, SpaceX-Prospekt
Reflection AI	Nvidia GB300 in Colossus 2 (Anzahl k. A.)	150 Mio. USD pro Monat; insgesamt ca. 6,3 Mrd. USD	Juli 2026 bis 2029; nach drei Monaten mit 90 Tagen Frist kündbar	Teslarati, NBC News
US-Verteidigungsministerium (CDAO)	Keine Vermietung von Rechenleistung, sondern Zugang zu Grok («Grok for Government»)	Obergrenze 200 Mio. USD, garantiert nur 2 Mio. USD	ab Juli 2025	DefenseScoop, NBC News

Zusammen ergeben die drei Cloud-Verträge rund 2,3 Mrd. USD pro Monat oder knapp 28 Mrd. USD pro Jahr. Über die volle Laufzeit wären es bis zu rund 80 Mrd. USD. Das ist der «beachtliche Umsatz über Jahre hinaus», von dem oft die Rede ist. Allerdings sind alle Verträge nach kurzer Mindestdauer mit 90 Tagen Frist kündbar. SpaceX schreibt in seiner Antwort an die SEC selbst, die Kapazität liesse sich bei einer Kündigung leicht an andere Kunden vergeben. Für das 2. Quartal nannte SpaceX «Cloud Services Agreements totaling $14.1 billion in contracted sales». Das ist deutlich weniger als die rechnerischen Gesamtwerte, vermutlich wegen der Kündigungsrechte. Einen ausgewiesenen Auftragsbestand (Remaining Performance Obligations) habe ich in den Unterlagen nicht gefunden. Laut SpaceX liegen die Preise derzeit leicht über 30 bis 50 USD pro Watt, und neue Kapazität amortisiere sich in weniger als einem Jahr. Weitere Kunden hat SpaceX angekündigt, aber nicht genannt.

Wer sonst so viel Rechenleistung nutzt

Zum Vergleich die grossen Cloud- und KI-Anbieter. Die Zahlen stammen aus den Quartalsberichten von Ende Oktober 2026. Die Leistungsangaben sind Schätzungen von Epoch AI, zusammengestellt von BlockWest Research.

Unternehmen	Grösstes bekanntes Projekt	KI-Capex 2026 (Prognose)	Umsatz Q3 2026
Alphabet / Google	TPU-Rechenzentren, z. B. Pryor (ca. 0,37 GW)	195–205 Mrd. USD	127,6 Mrd. USD
Microsoft (inkl. OpenAI)	Fairwater Atlanta (ca. 0,64 GW), Wisconsin (ca. 2,3 GW geplant)	ca. 170 Mrd. USD	92,3 Mrd. USD (Jul.–Sep.)
Meta	Prometheus (ca. 0,47 GW), Hyperion (bis 5 GW angekündigt)	135–145 Mrd. USD	64,6 Mrd. USD
Amazon / AWS	Project Rainier für Anthropic (ca. 1 GW, 2,2 GW angekündigt)	ca. 220 Mrd. USD	201,9 Mrd. USD (AWS 46,0)
OpenAI / Oracle	Stargate Abilene (ca. 0,42 GW, 1,2 GW geplant)	k. A.	k. A.
SpaceX (SI-Segment)	Colossus 1 und 2 (1,7 GW installiert)	SI-Capex 1.–3. Quartal: 40,0 Mrd. USD	SI: 7,56 Mrd. USD

Alibaba plant bis zu 380 Mrd. RMB KI-Investitionen über drei Jahre und erzielte im Quartal April bis Juni 2026 einen Umsatz von 269 Mrd. RMB. Zu ByteDance gibt es nur Schätzungen Dritter.

USA vs. China: das Energieproblem

Rechenleistung braucht Strom, und hier zeigt sich ein deutlicher Unterschied. Laut Daten von Ember erzeugte China 2025 rund 10’578 TWh Strom, die USA rund 4’520 TWh. Allein 2025 kam China auf zusätzliche 491 TWh, die USA auf 129 TWh. Beim Zubau an Kraftwerksleistung lag China 2025 bei rund 532 GW (davon 315 GW Solar, 119 GW Wind, 70 GW Kohle), die USA bei rund 44 GW.

Rechenzentren verbrauchten 2024 laut Internationaler Energieagentur (IEA) weltweit rund 415 TWh. 45 % davon entfielen auf die USA, 25 % auf China. Das Lawrence Berkeley National Laboratory (LBNL) beziffert den Anteil der Rechenzentren am US-Stromverbrauch 2024 auf 4,7 % (192 TWh). Für 2030 erwartet es 11,8 % (649 TWh), in einer Bandbreite von 9,5 bis 15,3 %. Laut IEA entfällt in den USA fast die Hälfte des Nachfragewachstums bis 2030 auf Rechenzentren. Netzanschlüsse und Bewilligungen werden damit zum Engpass. In Memphis laufen deshalb Gasturbinen vor Ort, und Meta lässt für Hyperion eigene Gaskraftwerke bauen.

Elon Musk hat das im November 2025 so formuliert: Der durchschnittliche US-Stromverbrauch liege bei rund 460 GW. 300 GW KI-Rechenleistung pro Jahr wären «like two-thirds of US electricity production». Und weiter: «There just is no way to do a terawatt per year on Earth.» Ein Terawatt KI-Leistung wäre also mehr als das Doppelte des heutigen US-Verbrauchs.

Rechenzentren im Weltall: Musks nächster Schritt

Genau hier setzt Musk an. Als Hauptgrund für die Übernahme von xAI durch SpaceX nannte er laut CNBC den Bau von «orbital data centers». SpaceX schreibt: Eine Million Tonnen Satelliten pro Jahr mit je 100 kW Rechenleistung pro Tonne würden jährlich 100 GW KI-Kapazität hinzufügen, langfristig sei sogar 1 TW pro Jahr möglich. Laut Reuters basieren die KI-Satelliten auf der Starlink-V3-Technik. Der erste soll 150 kW Spitzenleistung liefern, vergleichbar mit einem Nvidia-GB300-Rack. Das alles sind Ankündigungen. Im eigenen Börsenprospekt warnt SpaceX selbst, dass Rechenzentren im All unerprobt und möglicherweise nicht wirtschaftlich seien. Analysten erwarten einen spürbaren Beitrag frühestens im nächsten Jahrzehnt.

Was dafür spricht:

Fast durchgehend Sonnenstrom: Auf einer sonnensynchronen Dämmerungsbahn gibt es weder Nacht noch Wetter. Im All beträgt die Einstrahlung rund 1’361 W/m² (Solarkonstante), am Boden werden Solarmodule mit 1’000 W/m² Spitzenwert bemessen.
Keine Batterien, leichtere Module: Laut Musk braucht es kein Glas und keine Rahmen.
Kein Land, keine Bewilligung, kein Netzanschluss: Genau das sind die Engpässe am Boden.
Kühlung ohne Wasser: Die Abwärme wird ins All abgestrahlt. Im Vakuum funktioniert Kühlung aber nur über Strahlung, das erfordert grosse Radiatorflächen.
Skalierbarkeit: Mit Starship und sinkenden Startkosten soll die Kapazität stark wachsen.
Vernetzung: Die Satelliten kommunizieren über Starlink-Laserverbindungen untereinander und mit der Erde.
Keine Anwohner: Lärm, Abgase und lokale Einsprachen wie in Memphis gibt es im All nicht.

Aber:

Strahlung schadet den Chips, sie müssen geschützt oder strahlungsfest sein.
Abwärme lässt sich nur über grosse, schwere Radiatoren loswerden.
Startkosten und Masse bleiben hoch, für Gigawatt-Grössen wären Tausende Starts nötig.
Wartung und Reparatur sind praktisch unmöglich.
Die Verbindung zur Erde erzeugt Latenz und braucht Bandbreite.
Mehr Satelliten erhöhen das Risiko von Weltraumschrott.
GPUs veralten in wenigen Jahren, ein Austausch im Orbit ist kaum möglich.

Musk ist nicht allein. Google hat im Oktober 2026 mit Project Suncatcher einen Prototyp-Satelliten mit vier TPUs gestartet, 2027 soll eine Mission mit zwei Satelliten folgen. Das Start-up Starcloud hat im November 2025 eine Nvidia-H100 in den Orbit gebracht.

Meine Einordnung

Die Schweiz als Massstab: Ein einziger Campus in Memphis würde fast so viel Strom brauchen wie alle Schweizer Haushalte. Die grossen Anbieter planen mehrere solcher Standorte und investieren 2026 zusammen weit über 700 Mrd. USD. Die USA kommen mit dem Stromzubau kaum nach, China baut ein Vielfaches zu, und Musk will das Problem im Weltall lösen. Ob das gelingt, ist offen.

Was das für die Schweiz heisst: Wir werden nicht im Gigawatt-Wettrennen mitlaufen, und das müssen wir auch nicht. Unser Engpass ist die Winterstromversorgung. Jedes neue Rechenzentrum muss deshalb in die Netzplanung passen, Abwärme nutzen und effizient sein. Unsere Stärken sind Verlässlichkeit, Datenschutz und Effizienz.

Was das für Unternehmen und Verwaltung heisst: KI wird zu einer Infrastruktur, die von wenigen globalen Anbietern und deren Energiezugang abhängt. Als Brücke zwischen Business und IT empfehle ich drei Fragen: Welcher Anwendungsfall bringt messbaren Nutzen? Reicht ein kleineres, effizienteres Modell? Und wo werden unsere Daten verarbeitet, und wie abhängig machen wir uns? Wer das klärt, nutzt KI verantwortungsvoll, egal ob die Rechenzentren in Memphis stehen oder eines Tages im Orbit kreisen.

Und das Wichtigste: KI ist gekommen, um zu bleiben. Colossus 2 zeigt, mit welcher Wucht diese Industrielle Revolution 2.0 voranschreitet. Kein PC-Arbeitsplatz wird davon unberührt bleiben, auch nicht in der Schweiz. Wer sich jetzt damit auseinandersetzt, gestaltet den Wandel mit, statt von ihm überrascht zu werden.

1,2 Millionen GPUs: KI ist gekommen, um zu bleiben

Industrielle Revolution 2.0: Kein PC-Arbeitsplatz bleibt verschont

Die Zahlen aus dem Beitrag – nachgerechnet

Wofür Colossus 1 und 2 gebraucht werden

Und jetzt die Schweiz

Wer bei Musk Rechenleistung bucht

Wer sonst so viel Rechenleistung nutzt

USA vs. China: das Energieproblem

Rechenzentren im Weltall: Musks nächster Schritt

Meine Einordnung

Quellen

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