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Die Geschichte der KI-Infrastruktur, die die Märkte in den letzten zwei Jahren dominiert hat, hatte ein angenommenes Ende: Schließlich wird jedes Unternehmen seine KI-Arbeitslasten in die Cloud der Hyperscaler migrieren. AWS, Azure, Google Cloud, Oracle (ORCL) – wählen Sie Ihre Plattform, zahlen Sie pro Token und überlassen Sie anderen die Sorge um die Hardware.
JPMorgan Chase (JPM) hat gerade ein wichtiges Sternchen hinzugefügt.
Diese Woche hat SambaNova Systems – ein KI-Chip-Unternehmen, das Intel (INTC) vor weniger als einem Jahr reportedly für etwa 1,6 Milliarden US-Dollar zu übernehmen versuchte – 1 Milliarde US-Dollar bei einer Bewertung von 11 Milliarden US-Dollar eingesammelt.
Der Kunde, der die Ankündigung so interessant machte, war JPMorgan Chase, das SambaNova als Partner für seine Inferenz-Infrastruktur auswählte und dessen Systeme einsetzte, um sichere, lokale KI-Inferenz in der Bank zu ermöglichen.
Die Geschwindigkeit der Neubewertung des Startups – und wer sich als Ankerkunde anmeldete – ist kein Zufall.
JPMorgan hat der Cloud-Only-KI-These gerade ein Sternchen gesetzt
Die Mainstream-These zur KI-Infrastruktur geht davon aus, dass die Inferenznachfrage – die Arbeitslast, die jedes Mal entsteht, wenn ein KI-Modell eine Anfrage beantwortet, Code schreibt oder eine Aufgabe abschließt – hauptsächlich über Cloud-Plattformen von Hyperscalern fließt.
Das war bisher wahr und wird es für den Großteil des Marktes auch bleiben.
Aber die Entscheidung von JPMorgan weist auf ein Segment hin, das die Cloud-First-Narrative unterschätzt: Unternehmen und Institutionen, die ihre sensibelsten Daten einfach nicht an einen Drittanbieter-Server senden können.
Banken halten Kundendaten und proprietäre Handelsstrategien, die sie nicht offenlegen können. Krankenhäuser verwalten Patientenakten, die sie gemäß Bundesgesetz schützen müssen. Verteidigungsunternehmen und Regierungsbehörden stehen oft vor outright Einschränkungen beim Ausführen sensibler Arbeitslasten auf kommerzieller Cloud-Infrastruktur.
Für diese Organisationen sind die Cloud-Wirtschaftlichkeiten auf dem Papier attraktiv. Aber diese Architektur bringt ein Risiko der Datenexposition mit sich, das sie nicht akzeptieren können.
Der CEO von SambaNova stellte den Sieg bei JPMorgan als Signal für die gesamte Bankenbranche dar: Banken wollen die Kontrolle über ihre sensibelste Inferenz und beginnen damit, darauf aufzubauen. Und die Anbieter, die ihnen diese Kontrolle geben, stehen vor sehr interessanten Jahren.
Warum unternehmensweite KI-Inferenz anders aussieht als Chatbots
Wir haben ausführlich über den Inferenz-Superzyklus geschrieben – den Wandel von KI als Geschichte der Trainingsphase hin zu KI als persistenter, stets aktiver Arbeitslast, die innerhalb von Unternehmensabläufen läuft. Agentic AI beschleunigt diesen Wandel, wobei agentenbasierte Workflows mehr Rechenleistung verbrauchen als Single-Shot-Anfragen je zuvor.
Was die Runde von SambaNova zeigt, ist, dass der Inferenz-Superzyklus eine Nische hat, die der Markt noch nicht vollständig berücksichtigt hat.
Ein bedeutender Teil der unternehmerischen Inferenznachfrage wird nicht über Hyperscaler-APIs fließen. Sie wird lokal, hinter der Firewall, auf Hardware laufen, die vom Unternehmen selbst besessen und betrieben wird.
Liang bemerkte, dass Unternehmen und Regierungen gerade erst ihre KI-Reise beginnen, wobei das bisherige Wachstum hauptsächlich bei den Modellherstellern der Tech-Branche und Frontier-Labs konzentriert war – was erhebliche Einnahmen noch ungenutzt lässt. Insbesondere in regulierten Branchen gehen diese Einnahmen an diejenigen, die die Hardware, das Networking, den Speicher und den Software-Stack verkaufen, der lokale Inferenz ermöglicht.
Aber die nächste Phase des KI-Handels hat mehr bewegliche Teile, als die meisten Investoren erkennen. Wenn Sie hören möchten, wohin meiner Meinung nach das smarteste Geld in der KI als nächstes fließt – meine Ideen mit höchster Überzeugung, live und persönlich –, werde ich später dieses Jahr auf der Stansberry Conference & Alliance Meeting in Las Vegas sein. Interessiert? Reservieren Sie Ihren ermäßigten Platz, bevor sie ausverkauft sind.
Der KI-Infrastruktur-Handel spaltet sich zwischen Cloud und On-Prem
Die Picks-and-Shovels-These für die KI-Infrastruktur bleibt intakt. Der globale KI-Inferenzmarkt wird im Jahr 2026 auf etwa 120 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2034 mehr als 300 Milliarden US-Dollar erreichen. Diese Nachfrage muss irgendwo leben.
Jetzt sieht dieses „Irgendwo“ etwas bifurkierter aus.
Die Hyperscaler-Cloud erfasst den Großteil davon. Innerhalb regulierter Branchen bildet sich lokale Inferenz als eigener, distincter Markt. Banken, Krankenhaussysteme und Regierungsbehörden können ein überzeugendes wirtschaftliches Argument für den Besitz ihrer eigenen Hardware vorbringen. Die Kosten-pro-Token-Rechnung begünstigt lokale Lösungen bei ausreichender Auslastung. Und wenn die regulatorischen Einschränkungen real sind, spielen die Wirtschaftlichkeiten kaum eine Rolle. Cloud ist einfach keine viable Option für ihre sensibelsten Arbeitslasten.
Die Namen, die dafür positioniert sind, sind dieselben, über die wir bereits geschrieben haben. Dells (DELL) AI Factory hat bereits mehr als 4.000 Unternehmenskunden. Everpure (P) – ehemals Pure Storage – hat seine Plattform speziell neu aufgebaut, um Unternehmensdaten für KI-Arbeitslasten ohne den Overhead der Replikation zugänglich zu machen.
Die Entscheidung von JPMorgan hat ihren Pitch gegenüber der nächsten Bank viel einfacher gemacht.
Das Fazit
Dass SambaNova von einem gerüchteweisen Akquisitionsziel von 1,6 Milliarden US-Dollar dazu überging, in weniger als einem Jahr bei 11 Milliarden US-Dollar Kapital einzusammeln, spiegelt etwas Reales wider: Privates Kapital hat entschieden, dass sichere, lokale unternehmerische KI-Inferenz ein dauerhafter Markt ist, und der Preis für den Einstieg hat sich entsprechend geändert.
Die Frontier-Labs und Hyperscaler trieben die erste Phase dieses Handels voran. Die Welle der Unternehmens- und souveränen Bereitstellung ist die zweite Phase – und innerhalb regulierter Branchen gilt sie nach anderen Regeln. Banken, Krankenhaussysteme und Regierungsbehörden bewegen sich nicht schnell. Aber wenn sie es tun, bewegen sie sich im großen Maßstab, unter langfristigen Verträgen, mit Infrastrukturbudgets, die tendenziell stabil sind.
Andere Banken beobachten wahrscheinlich den Schritt von JPMorgan. Ebenso bestimmte Bereiche des Gesundheitswesens und der Regierung. Für datensensible Organisationen könnte dies der neue Bauplan sein.
Der Inferenz-Superzyklus ist real, und die Hyperscaler-Cloud wird den Großteil davon erfassen. Aber innerhalb sensibler Sektoren bildet sich ein strukturell distincter Markt für sichere, lokale Inferenz-Infrastruktur. Für die Unternehmen, die am besten positioniert sind, um ihn zu bedienen, ist er dauerhaft.
Und dauerhafte Infrastrukturausgaben sind genau das, worum sich das sophisticatedste private Kapital positioniert hat… nicht auf der Anwendungsebene oder der Modellebene, sondern unter all dem.
Die Energiesysteme, die nukleare Kapazität und die physische Fertigung, die persistente KI-Rechenleistung ermöglichen – egal ob sie in einem Rechenzentrum eines Hyperscalers oder hinter der Firewall von JPMorgan laufen – werden durch private Fonds und bilaterale Vereinbarungen gesichert, die die meisten Investoren nie sehen.
Und obwohl die meisten dieser Positionen öffentlich nicht zugänglich sind, gibt es sieben börsennotierte Aktien, die diese Wetten fast exakt widerspiegeln – das Hard-Asset-Rückgrat eines Infrastrukturaufbaus, der sich nicht verlangsamt, unabhängig davon, wo Unternehmen entscheiden, ihre Arbeitslasten auszuführen.
Hier erfahren Sie, wie man durch die „Hintertür“ einsteigt.
