Elon Musk sagt, dass in seinem Colossus-2-Rechenzentrum in Memphis bis Ende 2026 mehr als 1,2 Millionen Nvidia-GB200- und GB300-Chips online sein werden. Damit wird ein Jahr gekrönt, in dem der Standort etwa 660.000 Beschleuniger hinzufügt und Musks gesamte KI-Rechenflotte auf 1,44 Millionen in Betrieb befindliche GPUs ansteigt.
Die Zahlen, die Musk in einer Reihe von Beiträgen auf Weitere Informationen zu dieser Geschichte finden Sie in unserer mehr KI-Geschichten.
Die Zahlen hinter dem Ausbau
Laut Musks Beiträgen läuft Colossus 2 derzeit auf etwa 110.000 GB200-Chips und 440.000 GB300-Chips. Die drei geplanten Wellen von jeweils 220.000 GB300 summieren sich auf genau die 660.000 GPUs, die Tom's Hardware für dieses Jahr angibt – womit allein die Colossus 2-Site mehr als 1,2 Millionen Pakete der Blackwell-Generation umfasst.
Die ältere Anlage Colossus 1, deren Bau 2024 begann und die ursprünglich von xAI gebaut wurde, steuert weitere 230.000 Chips bei: etwa 200.000 H100-Prozessoren aus Nvidias vorheriger Hopper-Generation plus 30.000 GB200. Zusammengenommen werden die beiden Standorte in Memphis bis Ende 2026 fast 1,44 Millionen GPUs in Betrieb haben.
Zur Veranschaulichung: Ein einzelnes GB200- oder GB300-Paket kombiniert Nvidias Grace-CPU mit Blackwell-GPUs und ist auf die Art von umfangreichen Trainings- und Inferenz-Workloads ausgerichtet, die Grenzlabore zu Hunderttausenden kaufen. Die Zahl von Colossus 2 zum Jahresende würde mit der Gesamtzahl der Beschleunigerflotten mithalten, die die meisten nationalen Regierungen beschafft haben.
Strom ist der wahre Engpass
Chips sind nur die halbe Miete. Tom's Hardware berichtet, dass das Unternehmen ein 1,2-Gigawatt-Kraftwerk baut, um die erweiterten Systeme vollständig ans Netz zu bringen – ein Infrastrukturprojekt in der Größenordnung des Strombedarfs einer mittelgroßen Stadt, das einem einzigen KI-Campus gewidmet ist.
Musk selbst hat die Einschränkung in seinen Beiträgen klar zum Ausdruck gebracht und geschrieben, dass es „unglaublich schwierig“ sei, „massive Rechenleistung schnell online zu bringen“. Der Kommentar ist eine seltene Anerkennung des Hauptbefürworters des Projekts, dass die verbindliche Einschränkung für die KI-Ambitionen im Jahr 2026 nicht in Chips liegt, die man kaufen kann, sondern in Transformatoren, Umspannwerken und Turbinen, deren Inbetriebnahme Jahre dauert.
Musk hat zuvor unkonventionelle Wege beschritten, um diesen Zeitplan zu beschleunigen, darunter die Erzeugung von Turbinen vor Ort und auf mobilen Rahmen montierte Gasturbinen – Ansätze, die in Memphis eine behördliche Prüfung nach sich zogen, auch wenn sie den Bau von Colossus 1 vor dem Zeitplan hielten.
Warum der GB300 den Zuschlag erhält
Bei den neuen Wellen handelt es sich ausschließlich um GB300, Nvidias Blackwell-Ultra-Variante. Der GB300 teilt seine Grace-CPU mit dem GB200, verfügt jedoch über einen neueren, schnelleren GPU-Chip und mehr Speicherbandbreite und ist zum Volumen-Arbeitstier für die Grenztrainingsläufe im Jahr 2026 geworden.
Musks Kommentare deuten darauf hin, dass Colossus 2 künftig hauptsächlich auf dem GB300 basieren wird, wobei das GB200-Kontingent als installierte Basis dienen wird. Dieses Verhältnis wird sich erneut verschieben, wenn Nvidias Rubin-Plattform der nächsten Generation – Gegenstand von Musks früherem exklusiven GPU-Vertrag mit Nvidia für den weltraumgestützten Einsatz – in großen Mengen ausgeliefert wird.
Der Wettlauf gegen Anthropic und OpenAI
Der Installationsplan ist nicht nur eine Flexibilität der Infrastruktur; Es ist der erste Schritt in Musks öffentlicher Kampagne, die Modelllücke zu den Spitzenreitern zu schließen. In denselben Beiträgen behauptete Musk, dass seine KI-Bemühungen – die seiner Meinung nach erst drei Jahre alt sind, gegenüber sechs für Anthropic und zehn für OpenAI – innerhalb von zwei bis drei Monaten mit den Modellen der Fable-Klasse von Anthropic und OpenAIs GPT-6 mithalten könnten, und dass das Unternehmen „in etwa sechs Monaten die Pole-Position erreichen würde, wenn die „zweite Ableitung“ der Bemühungen stark bleibt.
„Wir werden weiter Gas geben“, schrieb Musk.
Das sind kühne Behauptungen eines Labors, dessen jüngste öffentliche Modellveröffentlichungen bei den meisten Agenten-Benchmarks hinter der Grenze zurückgeblieben sind, und die Trittfrequenz der Konkurrenten gibt kaum Anlass zum Nachdenken: Anthropic und OpenAI haben in diesem Quartal beide wichtige Codierungs- und Agentenmodell-Updates veröffentlicht. Aber die berechnete Flugbahn verleiht dem Argument eine materielle Grundlage. Die Trainingsrechenleistung ist nach wie vor der stärkste Prädiktor für die Leistungsfähigkeit im Grenzbereich, und kein Labor fügt derzeit schneller Trainingskapazitäten hinzu als Musks Betrieb.
Was es für den KI-Hardwaremarkt bedeutet
Die Erweiterung verstärkt zwei Trends, die den Ausbau im Jahr 2026 geprägt haben. Erstens die Konzentration von Grenztrainingskapazitäten auf eine Handvoll Giga-Campus – Colossus 2 vereint mit Stargate verbundene Standorte, Amazons Anthropic-Campus und Googles TPU-Flotten als Einzelstandort-Installationen mit einer Leistung von Gigawatt. Zweitens, Nvidias Einfluss auf diese Ausgaben: Im Wesentlichen ist jeder Beschleuniger in Musks Flotte ein Teil von Nvidia, was die Nachfrageannahmen bestätigt, die den Chiphersteller zum zentralen Aktivposten der KI-Wirtschaft gemacht haben.
SemiAnalysis, das Forschungsunternehmen, das zuvor prognostizierte, dass Musks Rechenleistung bis 2027 die 10-Gigawatt-Kapazität überschreiten könnte, wobei Microsoft sein größter Computerkunde ist, hat argumentiert, dass selbst unvollkommene Infrastruktur durch extreme GPU-Nachfrage absorbiert wird. Der Zeitplan für Colossus 2 – drei Wellen mit 220.000 GPUs in weniger als drei Monaten – ist der bislang sichtbarste Test dafür, ob diese These zutrifft.
Ob die neuen Wellen auf Musks Zeitplan ankommen, wird ebenso viel über die globale GPU-Lieferkette aussagen wie über Memphis: Jeder GB300 im Plan ist ein Chip, den Nvidia nicht an einen Konkurrenten verkauft hat, und jedes Megawatt ist Strom, den das Netz nicht entbehren musste.
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