Effizienzgewinne durch DeepSeek als Wachstumstreiber
Das Open-Source-KI-Modell DeepSeek hat Anfang 2025 mit seiner kostengünstigen Trainingsleistung Aufmerksamkeit erregt. PGIM Real Estate betont, dass diese Innovation insbesondere die nicht-latenzsensitiven Machine-Learning-Workloads betrifft – also Standorte außerhalb klassischer Tier-1-Märkte wie Iowa oder Malaysia. Die Investmentstrategie in führenden Märkten wie Frankfurt bleibt daher unverändert attraktiv.
Mehr Nachfrage durch Inferenz-Workloads erwartet
Statt einem Rückgang wird eine steigende Nachfrage erwartet: Effizienteres Training senkt die Einstiegshürden, was den Übergang von Trainings- zu Inferenz-Workloads beschleunigt. Letztere erfordern latenznahe Infrastruktur und konzentrieren sich auf Tier-1-Standorte. PGIM Real Estate sieht hierin ein starkes Argument für weitere Investitionen in genau diesen Märkten.
Jevons-Paradoxon: Effizienz treibt Rechenzentrumsbedarf
Die Experten von PGIM Real Estate verweisen auf das Jevons-Paradoxon: Höhere Effizienz führt oft zu höherem Gesamtverbrauch. Auch bei DeepSeek erwarten sie, dass geringere Kosten die Akzeptanz und damit den Infrastrukturbedarf verstärken – sowohl in etablierten als auch in aufstrebenden Regionen.
Fazit: Keine Trendwende, sondern Beschleunigung
PGIM Real Estate sieht im Erfolg von DeepSeek keinen Paradigmenwechsel, sondern eine Fortsetzung der dynamischen Entwicklung. Investoren dürften ihre Allokationen weiter anpassen, wobei Investitionen in Rechenzentren an strategischen Tier-1-Standorten weiter im Fokus stehen werden.
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