Die Sprache, die wir für Technologie verwenden, ist oft irreführend; sie soll zähmen, domestizieren. Man sagt uns, Google habe einen neuen „Chip“. Das ist ein beruhigendes, vertrautes Wort. Ein Chip ist ein kleines, lebloses Quadrat aus Silizium, etwas, das man in der Hand halten kann.
Dieser Supercomputer ist modular aufgebaut. Ein einzelner physischer Host enthält vier Ironwood-Chips, und ein Rack dieser Hosts bildet einen „Würfel“ (Cube) mit 64 Chips. Um weiter zu skalieren, werden diese Würfel durch ein dynamisches optisches Switching-Netzwerk (OCS) verbunden, das es dem System ermöglicht, bis zu 144 Würfel zu einem „Superpod“ mit 9.216 Chips zu verknüpfen. Diese Pod-Architektur dient nicht nur der Größe; sie liefert 42,5 FP8 ExaFLOPS Rechenleistung und Zugriff auf 1,77 Petabyte gemeinsamen High-Bandwidth-Speicher.
Um zu verstehen, was Google hier geschaffen hat, muss man sich zunächst von der Vorstellung eines einzelnen, diskreten Produkts verabschieden. Die wahre Recheneinheit ist nicht länger der Prozessor; es ist das Rechenzentrum selbst. Ironwood, Googles Tensor Processing Unit (TPU) der siebten Generation, existiert als „Superpod“ – ein einziger, kohärenter Supercomputer, der 9.216 dieser neuen Chips miteinander verbindet. Diese kolossale Architektur wird nicht durch einfache Lüfter gekühlt, sondern durch eine „fortschrittliche Flüssigkeitskühllösung“ im industriellen Maßstab, ein Kreislaufsystem, das unerlässlich ist, um die immense Abwärme abzuleiten, die durch seine 10-Megawatt-Stromaufnahme entsteht.
Zum Kontext: 10 Megawatt entsprechen dem ungefähren Stromverbrauch einer kleinen Stadt oder einer großen Industriefabrik. Das ist das schiere „Brute-Force“-Ausmaß der modernen künstlichen Intelligenz. KI ist keine ätherische, abstrakte „Cloud“. Sie ist eine physische Schwerindustrie, die Rohstoffe (in diesem Fall Energie im planetarischen Maßstab) verbraucht, um ein neues, unsichtbares Gut zu produzieren: synthetische Intelligenz. Der Ironwood-Pod mit seiner Konfiguration aus 9.216 Chips ist der neue Motor dieser Industrie, ein flüssigkeitsgekühlter Gigant, der für einen einzigen Zweck konzipiert wurde: in einem bis dato unvorstellbaren Ausmaß zu denken.
Dies offenbart unmittelbar den zentralen Konflikt der prägenden Technologie des 21. Jahrhunderts. Dieses Ausmaß an Energieverbrauch, hochgerechnet auf eine ganze Industrie, ist von Grund auf nicht nachhaltig. Dieser 10-Megawatt-Pod ist ein technologisches Wunderwerk, aber er ist auch eine tiefgreifende ökologische Bürde. Der Rest der KI-Geschichte ist ein Versuch, sich mit dieser einen, grundlegenden Tatsache auseinanderzusetzen.
Das Zeitalter der Inferenz
Im letzten Jahrzehnt bestand die primäre Herausforderung der KI im „Training“. Dies ist der kostspielige, zeitintensive Prozess, einem Modell beizubringen, es mit dem gesamten Internet zu füttern, um Sprache, Logik und Schlussfolgerungen zu „lernen“. Aber diese Ära geht zu Ende. Die neue Frontier ist das „Zeitalter der Inferenz“ – das konstante, hochvolumige Denken in Echtzeit, das das Modell nach seinem Training ausführt.
Jedes Mal, wenn eine KI eine Frage beantwortet, ein Bild generiert oder „proaktiv Daten abruft und generiert“, führt sie eine Inferenz durch. Ironwood ist, nach Googles eigenem Eingeständnis, sein „erster Beschleuniger, der speziell für Inferenz entwickelt wurde“. Dies signalisiert eine entscheidende Marktverschiebung. Der Kampf geht nicht mehr nur darum, die größten Modelle zu bauen, sondern darum, die „KI-Inferenz mit hohem Volumen und geringer Latenz sowie das Model-Serving“ effizient zu betreiben, die die kommende Welle von „KI-Agenten“ wie Googles eigenem Gemini antreiben werden.
Hier offenbart sich Googles wahre Strategie. Ironwood ist kein Produkt, das verkauft werden soll; es ist ein grundlegender Bestandteil von Googles „AI Hypercomputer“. Dies ist nicht nur Hardware, sondern ein vertikal integriertes System, bei dem die Hardware (Ironwood TPUs und die neuen Arm-basierten Axion CPUs) mit einem proprietären Software-Stack „co-designt“ ist.
Dieser co-designte Stack ist Googles strategischer Burggraben. Obwohl er „Out-of-the-Box“-Unterstützung für Open-Source-Frameworks wie PyTorch bietet, um Entwickler anzulocken, ist der Stack wahrhaftig für Googles eigenes JAX-Ökosystem optimiert.
- Der XLA (Accelerated Linear Algebra) Compiler fungiert als entscheidender Übersetzer. Er wandelt Code von Frameworks wie JAX und PyTorch in hocheffiziente Befehle um, die direkt auf dem TPU-Silizium ausgeführt werden.
- Der neue „Cluster Director“ für die Google Kubernetes Engine (GKE) ist der Orchestrator, eine Software, die den 9.216-Chip-Superpod als eine einzige, resiliente Einheit verwalten kann. Diese Software bietet Topologie-Bewusstsein für intelligentes Scheduling und ermöglicht resiliente, selbstheilende Abläufe.
- Und die native Unterstützung für vLLM maximiert den Inferenz-Durchsatz, eine kritische Komponente im „Zeitalter der Inferenz“. Dies ist entscheidend, da vLLM hocheffiziente Speicherverwaltungstechniken nutzt und es Teams erlaubt, mit minimalen Änderungen zwischen GPUs und TPUs zu wechseln.
Im letzten Jahrzehnt basierte NVIDIAs Dominanz nicht nur auf seinen GPUs, sondern auch auf seiner proprietären CUDA-Softwareplattform – einem „Burggraben“, in dem Entwickler gefangen sind. Googles AI Hypercomputer ist der direkte Versuch, einen rivalisierenden „Garten mit hohen Mauern“ (walled garden) zu errichten. Indem Google eine überlegene Leistung pro Dollar nur für diejenigen bietet, die sich auf seinen Stack festlegen, positioniert es sich als das grundlegende Versorgungsunternehmen für die KI-Wirtschaft. Es verkauft nicht die Autos (wie NVIDIA); es zielt darauf ab, den Strom zu verkaufen, der sie antreibt.
Der Königsmacher und der Multi-Cloud-Krieg
Die ultimative Bestätigung dieser Strategie erfolgte Ende 2025. Anthropic, ein führendes KI-Labor und Hauptkonkurrent von OpenAI, kündigte eine bahnbrechende Erweiterung seiner Partnerschaft mit Google an und verpflichtete sich, dessen TPU-Infrastruktur, einschließlich des neuen Ironwood, in einem atemberaubenden Umfang zu nutzen: „bis zu einer Million TPUs“.
Dies ist keine beiläufige Investition. Es ist ein Deal im Wert von „Zig-Milliarden Dollar“, der bis 2026 „deutlich über ein Gigawatt an Kapazität“ für Anthropic bereitstellen wird. Dieser eine Deal dient als ultimative Rechtfertigung für Googles jahrzehntelange, milliardenschwere Wette auf maßgeschneidertes Silizium. Anthropics erklärte Begründung für dieses massive Engagement war „Preis-Leistungs-Verhältnis und Effizienz“ – ein klares Signal, dass Googles co-designter, vertikal integrierter Stack eine überzeugende wirtschaftliche Alternative zu NVIDIAs Dominanz bieten kann.
Aber diese Geschichte hat eine entscheidende Wendung, die die wahre Machtdynamik der KI-Industrie enthüllt. Anthropic gehört nicht exklusiv Google. In seiner eigenen Ankündigung achtete Anthropic sorgfältig darauf, zu betonen, dass Amazon Web Services (AWS) sein „primärer Trainingspartner und Cloud-Anbieter“ bleibt. Diese AWS-Partnerschaft basiert auf dem „Project Rainier“, einem riesigen Cluster, das Hunderttausende von Amazons eigenen Trainium2-Beschleunigern nutzt. Das Unternehmen verfolgt einen „diversifizierten Ansatz“ und spielt Googles TPUs, Amazons Trainium-Chips und NVIDIAs GPUs strategisch gegeneinander aus.
Das ist keine Unentschlossenheit; es ist ein brillanter Akt des Überlebenskampfes. Geleakte Daten zeigen, dass die Computerkosten von Anthropic allein bei AWS bis zu 88,9 % seines Umsatzes verschlangen. Die schiere Existenz der KI-Labore hängt davon ab, diese astronomischen Kosten zu senken. Analysten schätzen, dass Anthropic durch das Erzwingen dieses Bieterkriegs seine Rechenleistung – den teuersten Teil seines Geschäfts – mit einem massiven Rabatt von 30-50 % sichert. Indem es sich öffentlich mit beiden, Google und Amazon, verbündet, hat sich Anthropic selbst zum „Königsmacher“ gemacht. Es zwingt die Cloud-Giganten in einen Bieterkrieg und nutzt seinen Status als „begehrtes“ KI-Labor, um sich seine enormen Rechenkosten von den Hyperscalern subventionieren zu lassen.
Diese Dynamik hat den Markt fundamental verändert. Der endgültige Gewinner wird nicht derjenige mit dem schnellsten Chip sein, sondern der mit dem besten Verhältnis von Rechenleistung zu Strom zu Kosten. „Leistung pro Watt“ ist kein simpler Umweltslogan mehr; es ist das primäre strategische und wirtschaftliche Schlachtfeld der gesamten Industrie.
Die neuen Silizium-Titanen: Eine unbehagliche Oligarchie
Die Einführung von Ironwood ist ein direkter Angriff auf NVIDIA, aber das Schlachtfeld ist überfüllt. Das KI-Wettrüsten wird von einer neuen Oligarchie von Silizium-Titanen ausgetragen, einer kleinen Handvoll Konzerne mit dem Kapital und der technischen Expertise, um die „Schaufeln“ für diesen neuen Goldrausch zu bauen.
- Der amtierende König (NVIDIA): NVIDIAs GPUs der Blackwell-Generation, B100 und B200, und ihr Vorgänger, der H100, bleiben der Industriestandard. Ihre Dominanz wird durch den tiefen Software-Burggraben von CUDA geschützt, auf den die meisten KI-Forscher und Entwickler geschult sind.
- Die Thronanwärter (Die Hyperscaler & AMD):
- Amazon (AWS): Als reifster Akteur unter den Cloud-Anbietern im Bereich Custom Silicon verfolgt AWS eine Zwei-Chip-Strategie: „Trainium“ für kosteneffizientes Training und „Inferentia“ für schnelle, kostengünstige Inferenz. Diese Strategie wird durch das AWS Neuron SDK zusammengehalten, die Software-Schicht, die PyTorch- und TensorFlow-Workloads optimiert.
- Microsoft (Azure): Um die massiven Anforderungen seines Schlüsselpartners OpenAI zu bedienen, hat Microsoft seinen eigenen „Maia 100“ KI-Beschleuniger entwickelt, der speziell für die Workloads von ChatGPT und GPT-4 co-designt wurde. Als einer der größten Prozessoren auf dem 5nm-Knoten von TSMC ist Maia 100 ein 500W-700W-Chip, der, wie seine Konkurrenten, mit einem eigenen Software-Stack ausgestattet ist.
- AMD: NVIDIAs traditioneller Rivale AMD konkurriert direkt bei der Leistung mit seinem Instinct MI300X-Beschleuniger, der bei Schlüsselmetriken wie der Speicherkapazität (192 GB) mit den Chips der neuen Generation gleichzieht.
Dieses Wettrüsten der Konzerne wird von drei einfachen Faktoren angetrieben:
- Kosten: Die Entwicklung eigener Chips ist der einzige Weg, NVIDIAs Profitmargen von „Mitte 70 %“ und seinen Premium-Preisen zu entkommen.
- Versorgungssicherheit: Es bietet strategische Unabhängigkeit von den chronischen Engpässen bei NVIDIA-GPUs, die die gesamte Branche blockiert haben.
- Optimierung: Es ermöglicht genau den „Leistung-pro-Watt“-Vorteil, den Google anstrebt – ein Chip, der perfekt auf die spezifische Software und die Cloud-Workloads „co-designt“ ist.
Die Cloud-Giganten müssen NVIDIA nicht töten. Sie müssen lediglich eine tragfähige, hauseigene Alternative schaffen, die gut genug ist. Dies kommodifiziert den Markt, gibt den Kunden die Wahl und zwingt NVIDIA, seine Preise zu senken, was den Hyperscalern Milliarden bei ihren eigenen Investitionsausgaben spart.
Das Ausmaß dieser Konsolidierung ist schwer zu fassen. Die großen Tech-Giganten, darunter Google, Meta, Amazon und Microsoft, werden in einem einzigen Jahr bis zu 375 Milliarden Dollar für den Bau dieser Rechenzentren und die KI-Hardware ausgeben. Die Eintrittsbarriere für diesen neuen Markt ist astronomisch. Das ist keine Demokratisierung. Das ist die Konsolidierung von Macht. Die KI-Revolution wird nicht durch einen cleveren Algorithmus in einer Garage entschieden; sie wird von den fünf Konzernen entschieden, die es sich leisten können, diese 10-Megawatt-Gehirne zu bauen.
Showdown der KI-Beschleuniger 2025
Google Ironwood (TPU v7): Typ: ASIC. Max HBM (Speicher): 192 GB HBM3e. Max. Speicherbandbreite: 7,4 TB/s. Wichtige Skalierungsarchitektur: 9.216-Chip Superpod (9,6 Tb/s ICI). Primärer Anwendungsfall: Inferenz & Training.
NVIDIA Blackwell B200: Typ: GPU. Max HBM (Speicher): 192 GB HBM3e. Max. Speicherbandbreite: 8 TB/s. Wichtige Skalierungsarchitektur: NVLink 5 (1,8 TB/s). Primärer Anwendungsfall: Allzweck-Training & Inferenz.
AMD Instinct MI300X: Typ: GPU. Max HBM (Speicher): 192 GB HBM3. Max. Speicherbandbreite: 5,3 TB/s. Wichtige Skalierungsarchitektur: 8-GPU-Ring. Primärer Anwendungsfall: Allzweck-Training & Inferenz.
AWS Trainium / Inferentia 2: Typ: ASIC. Max HBM (Speicher): (Trn) N/A / (Inf2) 32 GB HBM. Max. Speicherbandbreite: (Inf2) N/A. Wichtige Skalierungsarchitektur: AWS Neuron SDK / Cluster. Primärer Anwendungsfall: Geteilt: Training (Trn) / Inferenz (Inf).
Microsoft Maia 100: Typ: ASIC. Max HBM (Speicher): 64 GB HBM2E. Max. Speicherbandbreite: N/A. Wichtige Skalierungsarchitektur: Ethernet-basiertes Netzwerk. Primärer Anwendungsfall: Internes (OpenAI) Training & Inferenz.
Im Schatten des Chip-Krieges
Die Schlacht der Konzerne zwischen Google, NVIDIA und Amazon wird im Schatten eines viel größeren, folgenschwereren Konflikts ausgetragen: des geopolitischen „Chip-Krieges“ (Chip War) zwischen den Vereinigten Staaten und China.
Die gesamte moderne Welt, von unseren Smartphones bis zu unseren fortschrittlichsten Militärsystemen, basiert auf einer atemberaubend fragilen Lieferkette. Der „Silizium-Schutzschild“ (Silicon Shield) Taiwans, Heimat von TSMC, produziert „rund 90 % der weltweit fortschrittlichsten Halbleiter“. Diese Konzentration der Fertigung in der Straße von Taiwan, einem „kritischen geopolitischen Krisenherd“, ist die größte Schwachstelle der Weltwirtschaft.
In den letzten Jahren haben die USA diese Abhängigkeit als Waffe eingesetzt und „umfassende Exportkontrollen“ eingeführt, um „China fortschrittlicher Chips zu berauben“ und so den technologischen und militärischen Aufstieg des Landes zu verlangsamen. Als Reaktion darauf „pumpt China Milliarden in seine Ambitionen zur Chipherstellung“ und beschleunigt seine „militärisch-zivile Fusionsstrategie“ in einem verzweifelten Streben nach „Halbleiter-Autarkie“.
Dieses Streben wird von staatlich geförderten Unternehmen wie Huawei personifiziert. Dessen Arbeit an der Entwicklung einheimischer KI-Chips, wie dem Ascend 910C, stellt eine direkte Herausforderung für NVIDIAs Dominanz innerhalb Chinas dar. Diese vertikale Integration, kombiniert mit Chinas „militärisch-ziviler Fusionsstrategie“, macht es für westlich-alliierte Nationen zunehmend schwieriger zu erkennen, welche Teile der chinesischen Lieferkette sicher sind.
Diese globale Instabilität schafft ein existenzielles Risiko für Big Tech. Ein militärischer Konflikt in Taiwan könnte die KI-Industrie über Nacht zum Erliegen bringen. Die chronischen NVIDIA-Engpässe sind eine kleine Unannehmlichkeit im Vergleich zu einem Kataklysmus der Lieferketten.
Aus dieser Perspektive ist Googles Ironwood mehr als nur ein Konkurrenzprodukt; es ist ein Akt der „unternehmerischen Souveränität“. Durch die Entwicklung ihres eigenen maßgeschneiderten Siliziums „mindern“ Unternehmen wie Google, Amazon und Microsoft „Risiken in der Lieferkette“ und „reduzieren die Abhängigkeit von Drittanbietern“. Sie besitzen das geistige Eigentum. Sie sind nicht länger von einem einzigen Unternehmen (NVIDIA) oder einer einzigen, verwundbaren Region (Taiwan) abhängig. Sie können ihre Fertigungspartner diversifizieren und so sicherstellen, dass ihr Geschäftsmodell einen geopolitischen Schock überlebt.
Das Wettrüsten der Konzerne und das geopolitische Wettrüsten sind nun zwei Seiten derselben Medaille. Die massiven Investitionen von Google und Amazon setzen im Grunde die US-Industriepolitik um. Sie schaffen das industrielle Rückgrat einer westlich-alliierten Technologiesphäre (die „Chip 4“-Allianz) und etablieren eine „technologische Distanz“, die Chinas einheimische Lösungen, wie Huaweis Ascend 910C, mühsam aufzuholen versuchen.
Die unerträgliche Last des Rechnens
Dies bringt uns zurück zum 10-Megawatt-Pod. Das KI-Wettrüsten, angetrieben von unternehmerischem und geopolitischem Ehrgeiz, stößt nun an seine eigenen physischen Grenzen. Der ökologische Preis der „Brute-Force“-Skalierung ist horrend.
Anthropics Deal für Googles TPUs umfasst „über ein Gigawatt“ an Leistung. Das entspricht der Leistung von 100 gleichzeitig laufenden Ironwood-Pods oder der gesamten Leistung eines vollwertigen Kernkraftwerks, das einem einzigen Unternehmen gewidmet ist. Und dieses Unternehmen ist nur eines von vielen.
Der CO2-Fußabdruck eines einzigen „Gedankens“ wird alarmierend deutlich:
- Das Training eines einzigen großen KI-Modells kann über 626.000 Pfund (ca. 284.000 kg) CO2 ausstoßen, „grob äquivalent zu den Lebenszeit-Emissionen von fünf amerikanischen Autos“.
- Eine einzelne Anfrage an eine KI wie ChatGPT verbraucht „etwa 100-mal mehr Energie als eine typische Google-Suche“.
- Der gesamte Energie-Fußabdruck der generativen KI-Industrie „wächst exponentiell“ und „entspricht bereits dem eines Landes mit niedrigem Einkommen“.
Es ist nicht nur Energie. Rechenzentren „verschlingen“ auch eine noch knappere Ressource: Wasser. Sie benötigen „riesige Mengen Wasser zur Kühlung“, was eine enorme Belastung für die lokalen Ressourcen darstellt, oft in bereits wasserarmen Regionen. Schätzungen der Branche zufolge verbraucht ein durchschnittliches Rechenzentrum bereits 1,7 Liter Wasser pro Kilowattstunde Energie.
Die Industrie, einschließlich Google, versucht, diese Krise durch das Prahlen mit „Effizienz“-Gewinnen abzulenken. Google behauptet, Ironwood sei „fast 30-mal energieeffizienter als unsere erste Cloud TPU von 2018“. Dies ist jedoch eine Nebelkerze. Es ist ein klares Beispiel für das Jevons-Paradoxon: Technologische Effizienzgewinne, angewandt auf eine begehrte Ressource, senken den Verbrauch nicht. Sie steigern ihn, indem sie diese Ressource billiger und leichter verfügbar machen.
Die Effizienz von Ironwood löst das Umweltproblem nicht; sie beschleunigt es. Sie macht es wirtschaftlich und technisch machbar, noch größere Modelle zu bauen und noch mehr Anfragen zu bearbeiten, was den Gesamtenergieverbrauch immer weiter in die Höhe treibt. Das Bestreben der Branche, „Geschwindigkeit über Sicherheit und Ethik zu stellen“ – eine Eile, die zu dokumentierten Fehlschlägen wie Googles eigenen voreingenommenen Gemini-Ergebnissen geführt hat – schafft eine ethische Krise planetarischen Ausmaßes, wobei der Umweltschaden als massive, außerbilanzielle Externalität verbucht wird.
Diese ethische Krise rührt von dem Potenzial der KI-Systeme her, menschliche Voreingenommenheit zu verankern und zu verstärken, Menschenrechte zu bedrohen und die öffentliche Meinung durch Fehlinformationen zu manipulieren. Das U.S. Government Accountability Office (US-Rechnungshof) stellte fest, dass diese Systeme trotz Überwachung anfällig für Angriffe bleiben, die sachlich falsche oder voreingenommene Inhalte generieren, wenn sie überstürzt auf den Markt gebracht werden. Diese „Wettrüstungs“-Dynamik, bei der unternehmerische Ziele einer schnellen Bereitstellung Sicherheitsprotokolle außer Kraft setzen, schafft eine fundamentale Spannung zwischen Innovation und Verantwortung.
Coda: Der Sonnenfänger am Himmel
Googles Ingenieure sind nicht blind für dieses Paradoxon. Sie sehen die Energieverbrauchsgraphen. Sie verstehen, dass die „Brute-Force“-Skalierung der KI eine irdische Obergrenze hat. Ihre vorgeschlagene Lösung ist die perfekte, surreale Metapher für die gesamte Branche.
Es ist ein „langfristiges Forschungs-Moonshot“ namens „Project Suncatcher“.
Der Plan ist, KI-Rechenzentren ins Weltall zu schießen. Diese „kompakten Konstellationen solarbetriebener Satelliten“, ausgestattet mit Googles TPUs und verbunden durch „optische Freiraum-Links“, würden in einem „sonnensynchronen Orbit in der Morgendämmerung/Abenddämmerung“ platziert. Dort würden sie „nahezu kontinuierliches Sonnenlicht“ empfangen, was das Energieproblem löst, während das Vakuum des Weltraums eine Lösung für die Kühlung ohne Wasser böte.
Das ist keine Fantasie. Google hat bereits TPUs der Trillium-Generation in einem Partikelbeschleuniger getestet, um die Strahlung im erdnahen Orbit zu simulieren, und die Chips „haben ohne Schaden überstanden“. Ein Prototyp-Start in Partnerschaft mit Planet Labs ist für Anfang 2027 geplant.
Project Suncatcher ist ein stillschweigendes Eingeständnis des Scheiterns auf der Erde. Es ist ein Geständnis, dass der von der Industrie gewählte Weg – der Weg, der von 10-Megawatt-Gehirnen wie Ironwood angetrieben wird – auf dem Planeten Erde nicht nachhaltig ist. Das Ziel des Projekts ist es, laut Googles eigenen Worten, die „Auswirkungen auf terrestrische Ressourcen zu minimieren“, weil die „Umweltbelastung“ ihrer eigenen Roadmap zu groß wird, um sie zu tragen.
Dies ist der ultimative Ausdruck des technologisch Erhabenen. Das KI-Wettrüsten schafft in seinem Streben nach gottgleicher Intelligenz eine Zukunft, in der die Rechenkosten unserer eigenen Neugier so groß sind, dass wir buchstäblich von unserem eigenen Planeten fliehen müssen, um sie aufrechtzuerhalten. Der Ironwood-Chip ist der Motor. Der Hypercomputer ist die Fabrik. Der Chip-Krieg ist der Schatten. Und Project Suncatcher ist die Notluke – ein verzweifelter, brillanter und erschreckend logischer Sprung ins Leere.
Diese Logik ist jedoch nicht ohne ihre eigenen tiefgreifenden technischen und wirtschaftlichen Herausforderungen. Skeptiker weisen schnell darauf hin, dass der Weltraum keine magische Lösung für die Kühlung ist; er ist der „beste Wärmeisolator, den es gibt“. Ein weltraumbasiertes Rechenzentrum würde nicht passiv kühlen, sondern massive, komplexe Radiatoren benötigen, die in ihrer Größe mit den Solarpaneelen vergleichbar wären. Diese Systeme müssten sich auch mit den extremen Wartungskosten und dem ständigen Beschuss durch Strahlung auseinandersetzen, der Prozessoren ruiniert – Hürden, die diese „Notluke“ zu einem Gambit von wahrhaft astronomischen Ausmaßen machen.
