Der größte Anstieg der Investitionsausgaben in der Geschichte der Technologiebranche verändert die Regeln für die Versorgung mit elektronischen Bauteilen für KI-Rechenzentren für jeden OEM, der eine gemeinsame Lieferkette mit Hyperscale-Infrastrukturen nutzt.
Die Zahlen sind atemberaubend. Die fünf größten Hyperscale-Rechenzentren – Amazon, Microsoft, Google, Meta und Oracle – werden im Jahr 2026 voraussichtlich über 600 Milliarden US-Dollar für Infrastruktur ausgeben, was einem Anstieg von 36 % gegenüber 2025 entspricht. Etwa 75 % davon, also rund 450 Milliarden US-Dollar, fließen in die KI-Infrastruktur. Betrachtet man die 14 weltweit größten börsennotierten Rechenzentrumsbetreiber, belaufen sich die Investitionsausgaben für das Jahr auf fast 750 Milliarden US-Dollar.
Dies ist kein vorübergehender Anstieg. Goldman Sachs prognostiziert, dass die Gesamtinvestitionen der Hyperscaler von 2025 bis 2027 1,15 Billionen US-Dollar erreichen werden – mehr als doppelt so viel wie die 477 Milliarden US-Dollar, die von 2022 bis 2024 ausgegeben wurden. Die Bauausgaben für Rechenzentren in den USA erreichten bis Dezember 2025 eine monatliche Rate von 45,1 Milliarden US-Dollar, was einem Anstieg von 85 % gegenüber zwei Jahren zuvor entspricht.
Für Führungskräfte in den Bereichen Entwicklung, Beschaffung und Lieferkette bei OEMs, die elektronische Produkte für die Luft- und Raumfahrt, die Verteidigungsindustrie, die Automobilbranche und den Industriemarkt herstellen, ist dieser Boom bei KI-Rechenzentren kein abstrakter makroökonomischer Trend. Er stellt eine direkte und immer stärker werdende Konkurrenz für die Komponenten dar, auf die ihre Produkte angewiesen sind. Die Daten von Accuris zur Lieferzeitverfolgung zeigen die Auswirkungen deutlich: Die Lieferzeiten für Halbleitererreichten im März 2026 40 Wochen, wobei Speicher-ICs und Glasfaserkomponenten – Kategorien, die von KI-Rechenzentren in enormen Mengen verbraucht werden – zu den am stärksten betroffenen gehören.
Das Ausmaß der Nachfrage nach KI-Rechenzentren: In Zahlen
Um zu verstehen, wie der Boom bei KI-Rechenzentren die Versorgung mit elektronischen Bauteilen verändert, ist es hilfreich, die Nachfrage in Größenordnungen zu beziffern, die sich direkt auf die Lieferkette übertragen lassen.
| Metrisch | Daten für 2026 |
| Investitionen der Hyperscaler (Top 5) | Über 600 Mrd. $ (Anstieg um 36 % gegenüber dem Vorjahr) |
| Gesamte Investitionsausgaben der Rechenzentrumsbetreiber (Top 14) | ~750 Mrd. $ |
| Anteil des von Rechenzentren beanspruchten globalen Speichers | 70 % aller produzierten Speicherchips |
| Anteil von HBM an der DRAM-Wafer-Kapazität | 23 % der gesamten DRAM-Wafer |
| Energiebedarf von Rechenzentren in den USA | 80 GW im Jahr 2025, voraussichtlich 150 GW bis 2028 |
| Weltweiter Stromverbrauch von Rechenzentren | Fast 1.050 TWh (fünftgrößtes „Land“) |
| Kupferbedarf pro MW Rechenzentrumskapazität | ~27 Tonnen |
| Voraussichtliche Kapazitätsverzögerungen | 30–50 % der für 2026 geplanten Kapazität verschieben sich auf 2028 |
Quellen: Fortune, Tom’s Hardware, IEA, BloombergNEF, Goldman Sachs, Introl, Tech Insider. Die vollständige Quellenliste finden Sie weiter unten.
Fünf Komponentenkategorien, in denen KI-Rechenzentren Ressourcen beanspruchen
1. Speicher-ICs: Die akuteste Verknappung
Bis zu 70 % aller weltweit im Jahr 2026 produzierten Speicherchips werden von KI-Rechenzentren verbraucht werden.Die Nachfrage nach High-Bandwidth Memory (HBM), das in KI-Hardwarebeschleunigern zum Einsatz kommt, hat die drei größten Speicherhersteller – Samsung, SK Hynix und Micron – dazu gezwungen, ihre begrenzten Reinraumkapazitäten auf margenstärkere Komponenten für den Unternehmensbereich umzuverteilen. HBM beansprucht mittlerweile 23 % der gesamten DRAM-Wafer-Kapazität, während dieser Anteil vor nur zwei Jahren noch im einstelligen Bereich lag.
Diese Umverteilung führt zu einer Situation, die IDC als globale Speicherengpasskrise bezeichnet. Die DRAM-Preise sind in die Höhe geschnellt, wobei einige Analysten bis zur Jahresmitte Preissprünge von 50 % prognostizieren. Die Auswirkungen reichen weit über Rechenzentren hinaus: Hersteller von Smartphones, PCs, Automobil- und Industrieelektronik konkurrieren alle um die verbleibenden 30 % der Produktion. Für OEMs in der Luft- und Raumfahrt sowie der Verteidigungsindustrie, wo Speicher-ICs in der Radarverarbeitung, in Kommunikationssystemen und in der Avionik zum Einsatz kommen, ist der Druck unmittelbar und unerbittlich.
2. Energieverwaltungs-ICs und diskrete Halbleiter
Jedes Server-Rack für KI-Systeme erfordert eine ausgeklügelte Stromversorgung: Spannungsregler, Stromrichter, Gate-Treiber und Stromsensoren, die die Hunderte von Kilowatt steuern, die zu den GPU-Clustern fließen. Für das gesamte Jahr 2026 wird aufgrund der steigenden Nachfrage nach KI-Rechenzentrumsservern ein Mangel an Leistungs-ICs erwartet. Genau diese Stromversorgungskomponenten, die auf ausgereiften Halbleiterprozessknoten (90 nm bis 350 nm) hergestellt werden, sind die Bausteine praktisch jedes elektronischen Produkts: Stromversorgungssysteme für Kraftfahrzeuge, industrielle Motorantriebe, Stromversorgungen für medizinische Geräte und Verteidigungselektronik.
Das strukturelle Problem besteht darin, dass die Investitionen in Kapazitäten für ausgereifte Fertigungstechnologien im Vergleich zu den Kapitalzuflüssen in fortschrittliche Fertigungstechnologien für KI-Chips eher zurückhaltend ausfielen. Unter Druck stehen genau jene Komponenten, deren Erholung nach den Lieferengpässen während der Pandemie am längsten gedauert hat und die nun mit einer Nachfrage konfrontiert sind, die erneut die Kapazitäten übersteigt.
3. Glasfaserkomponenten und Hochgeschwindigkeitsverbindungen
KI-Rechenzentren erfordern eine enorme Bandbreite zwischen Rechenknoten, Speicherarrays und der Netzwerkinfrastruktur. Glasfaser-Transceiver, Steckverbinder und optische Module gehören laut den Tracking-Daten von Accuris zu den Kategorien mit den längsten Vorlaufzeiten und tauchen ab Mitte 2025 neben traditionellen Halbleiterkategorien auf. Die Bandbreitenanforderungen von KI-Trainingsclustern, in denen Tausende von GPUs mit Geschwindigkeiten von mehreren Terabit pro Sekunde kommunizieren müssen, beanspruchen optische Verbindungskapazitäten, auf die auch Telekommunikations-, Luft- und Raumfahrt- sowie Verteidigungsprogramme angewiesen sind.
4. Logik-ICs und programmierbare Logikbausteine
Während die Nachfrage vor allem auf KI-Beschleunigerchips (GPUs und kundenspezifische ASICs) gerichtet ist, verbraucht die Rechenzentrumsinfrastruktur zudem enorme Mengen an Standard-Logik-ICs, Schnittstellen-ICs und programmierbaren Logikbausteinen für Netzwerke, Speichercontroller, Baseboard-Management und Sicherheitsfunktionen. Daten von Accuris zu Lieferzeiten zeigen, dassdie Lieferzeiten für Logik-ICs und programmierbare Logikbausteineim März 2026 25 bis 40 Wochen erreichen werden, was auf die kombinierte Belastung der Fertigungskapazitäten durch die Nachfrage aus den Bereichen KI-Infrastruktur, Automobilindustrie und Industrie zurückzuführen ist.
5. Passive Bauelemente und Steckverbinder
Jeder KI-Server enthält Tausende passiver Bauteile: Kondensatoren zur Stromentkopplung, Induktivitäten zur Spannungsregelung, Widerstände zur Signalaufbereitung sowie hochdichte Steckverbinder für die Verbindung zwischen Leiterplatten sowie zwischen Racks. Während die Lieferzeiten für passive Komponenten stabiler geblieben sind als bei Halbleitern (10–20 Wochen laut den Tracking-Daten von Accuris), ist das Auftauchen von Induktivitäten in den am stärksten betroffenen Kategorien Ende 2025 ein Muster, das historisch gesehen einer allgemeineren Verknappung vorausgeht. Wenn passive Komponenten unter Druck geraten, ist dies ein Signal dafür, dass Beschaffungsteams in der gesamten Branche beginnen, defensiv Vorräte anzulegen.
Was dies für OEMs außerhalb des Rechenzentrumsmarktes bedeutet
Der Boom bei KI-Rechenzentren führt zu einer strukturellen Verlagerung von Produktionskapazitäten und der Komponentenversorgung weg vom allgemeinen Elektronikmarkt. Für OEMs in den Bereichen Luft- und Raumfahrt, Verteidigung, Automobilindustrie, Medizintechnik und industrielle Fertigung sind die Folgen konkret und messbar.
- Längere Lieferzeiten bei Komponentenkategorien mit hoher Nachfrage.Speicher-ICs, Komponenten für das Energiemanagement, Glasfaserkabel und Logikbausteine werden sowohl in AI-Rechenzentren als auch in Produkten außerhalb von Rechenzentren verwendet. Da AI-Rechenzentren 70 % der Speicherproduktion beanspruchen, konkurrieren alle anderen Abnehmer um die verbleibenden 30 %.
- Preisdruck durch nachfragegetriebene Inflation.Die Preise für Komponenten richten sich nach der Verteilung der Lieferkapazitäten. Wenn die Nachfrage das Angebot übersteigt, geben Hersteller Kunden aus dem Bereich der KI-Rechenzentren mit höheren Absatzmengen und besseren Margen den Vorrang. OEMs mit geringeren Auftragsvolumina stehen vor der Wahl, entweder Aufschläge zu zahlen oder längere Lieferzeiten in Kauf zu nehmen.
- Erhöhtes Fälschungsrisiko in Zeiten von Lieferengpässen. Die Umstände, die Originalhersteller dazu zwingen, sich außerhalb der autorisierten Vertriebskanäle zu versorgen – also längere Lieferzeiten und Zuteilungsbeschränkungen –, sind genau jene Bedingungen, unter denen gefälschte Bauteile florieren. Die Electronics Reseller Association International (ERAI) meldete für das Jahr 2024 einen Anstieg gefälschter Bauteile um 25 %, und die Versorgungslage im Jahr 2026 ist noch angespannter.
Die Kosten für reaktive Entscheidungen steigen.Umfragedaten von Accuris zeigen,dass 72 % der Unternehmen angeben, die jährlichen Kosten für reaktive Entscheidungen in der Lieferkette lägen bei über 50.000 US-Dollar, und46 % verzeichnen drei bis zehn kostspielige Lieferunterbrechungen pro Jahr.In einem Umfeld, in dem die Nachfrage nach KI-Rechenzentren das Angebot in mehreren Komponentenkategorien gleichzeitig verknappt, steigen die Häufigkeit und die Kosten dieser Unterbrechungen.
Warum diese Nachfrage struktureller und nicht konjunktureller Natur ist
Frühere Nachfrageschübe bei Halbleitern, wie etwa die durch die Pandemie ausgelöste Verknappung in den Jahren 2020 bis 2022, wurden durch vorübergehende Nachfragespitzen verursacht, die sich schließlich wieder normalisierten. Der Boom bei KI-Rechenzentren unterscheidet sich in drei wesentlichen Punkten davon.
- Hinter dieser Investition stehen die größten Technologieunternehmen der Welt.Mit jährlichen Investitionsausgaben in Höhe von 600 Milliarden Dollar oder mehr, die von Unternehmen zugesagt wurden, deren Bilanzen den Ausbau über mehrere Jahre hinweg tragen können, handelt es sich hierbei nicht um eine spekulative Nachfrage. Die Projekte sind finanziert, vertraglich vereinbart und befinden sich bereits im Bau.
- Das Wachstum der KI-Workloads verläuft exponentiell und nicht zyklisch.Im Gegensatz zu den Zyklen in der Unterhaltungselektronik mit saisonalen Höhen und Tiefen ist die Nachfrage nach KI-Rechenleistung seit 2023 kontinuierlich gestiegen, ohne dass Anzeichen für eine Abflachung zu erkennen sind. Jede neue Generation großer Sprachmodelle erfordert mehr Rechenleistung, mehr Speicher und mehr Bandbreite in den Verbindungsstrukturen als die vorherige.
- Einschränkungen bei der Stromversorgung und beim Bau führen zu einer Verlängerung des Zeitplans. 30–50 % der für 2026 geplanten Kapazität von KI-Rechenzentren werden sich voraussichtlich auf 2028 verschieben, was auf Wartelisten bei der Netzanbindung und Engpässe beim Bau zurückzuführen ist. Das bedeutet, dass die Nachfrage nach Komponenten, die eigentlich 2026 ihren Höhepunkt erreichen sollte, stattdessen bis 2027 und 2028 anhalten wird, da die verzögerten Projekte dann in Betrieb gehen.
Für die Planung der Lieferkette ist die Konsequenz klar: Die durch die Nachfrage nach KI-Rechenzentren unter Druck geratenen Komponentenkategorien werden noch über Jahre hinweg, nicht nur über Quartale hinweg, knapp bleiben.
Wie OEMs ihre Lieferketten schützen können
OEMs, deren Produktkategorien sich mit denen der KI-Rechenzentrumsinfrastruktur überschneiden, müssen ihre Beschaffungs- und Designstrategien an einen Markt anpassen, in dem ein einzelnes Käufersegment den Großteil der weltweiten Produktion in Schlüsselkategorien absorbieren kann.
- Ermitteln Sie, inwieweit Ihre Stücklisten von den Kategorien betroffen sind, die für KI-Rechenzentren relevant sind.Identifizieren Sie alle Komponenten in aktiven Stücklisten, die in die Kategorien Speicher, Energiemanagement, Glasfasertechnik, Logik oder hochdichte Steckverbinder fallen.Bewerten Sie für jede dieser Komponenten die aktuelle Entwicklung der Lieferzeiten, das Risiko einer einzigen Bezugsquelle und den Grad der Überschneidung mit der Nachfrage von KI-Rechenzentren.
- Verlängern Sie den Planungshorizont für betroffene Komponenten auf 52 Wochen oder mehr. Standardmäßige Planungszyklen von 13 oder 26 Wochen reichen nicht aus, wenn die Vorlaufzeiten 40 Wochen überschreiten. Teilen Sie Prognosen mit längerem Zeithorizont mit Händlern und Herstellern, damit diese Ihre Nachfrage bedienen können.
- Entwickeln Sie mit Blick auf die Lieferkette. Legen Sie bei neuen Designs Footprints fest, die mit mehreren Lieferanten kompatibel sind, und prüfen Sie alternative Architekturen, die die Abhängigkeit von den am stärksten eingeschränkten Komponentenkategorien verringern. Ein Design, das HBM von einem einzigen Lieferanten vermeidet oder einen mit einem zweiten Lieferanten kompatiblen Stromrichter verwendet, bietet strukturelle Vorteile hinsichtlich Kosten und Verfügbarkeit.
- Beobachten Sie die Entwicklungen bei der Lieferlage kontinuierlich. Der über 12 Monate andauernde Trend zu allmählich steigenden Lieferzeiten, der dem sprunghaften Anstieg im März 2026 vorausging, war in den Daten für Unternehmen erkennbar, die eine kontinuierliche Überwachung betrieben. Vierteljährliche Überprüfungen der Stücklisten reichen nicht aus, um diese Trends früh genug zu erkennen und entsprechend zu handeln.
- Bauen Sie strategische Beziehungen zu autorisierten Händlern auf.In einem Markt mit begrenzten Liefermengen werden die Beziehungen zu Händlern und der Austausch von Nachfragesignalen zu Wettbewerbsvorteilen. Händler vergeben ihre Liefermengen an jene Kunden, deren Nachfrage sie vorhersehen können.
- Rechnen Sie mit anhaltenden Preissteigerungen bei Speicher- und Leistungs-ICs.Eine Budgetplanung, die von einer Rückkehr zu den Preisniveaus von 2024 ausgeht, ist angesichts des strukturellen Nachfrageprofils unrealistisch. Berücksichtigen Sie die aktuellen und prognostizierten Preise in Ihren Kostenprognosemodellen.
Die neue Wettbewerbslandschaft für elektronische Bauteile
Der Boom bei KI-Rechenzentren hat die Wettbewerbslandschaft in der Zulieferung elektronischer Bauteile nachhaltig verändert. OEMs aus den Bereichen Luft- und Raumfahrt, Verteidigung, Automobilindustrie, Medizintechnik und Industrie konkurrieren nicht mehr in erster Linie untereinander um die Zuteilung von Bauteilen. Sie stehen im Wettbewerb mit den größten und kapitalstärksten Technologieunternehmen der Geschichte, deren Ausgaben so hoch sind, dass sie den Großteil ganzer Bauteilkategorien aufkaufen können.
Die Organisationen, die sich in dieser Zukunft erfolgreich behaupten werden, sind jene, die die Auswirkungen auf die Lieferkette frühzeitig erkennen, über die Daten verfügen, um ihr Risiko genau zu beziffern, und die Klugheit besitzen, zu handeln, bevor sich der Markt gegen sie wendet.
Accuris Supply Chain Intelligence bietetTeams aus den Bereichen Entwicklung, Beschaffung, Qualitätssicherung und Lieferkette Echtzeit-Transparenz bei Lieferzeiten und Preisen, Risikoanalysen auf Stücklistenebene, Lebenszyklusüberwachung sowie Komponenteninformationen für über 1,2 Milliarden elektronische Bauteile. In einem Markt, der durch die Nachfrage nach KI-Rechenzentren neu gestaltet wird, bietet Accuris OEMs die nötige Vorausschau, um ihre Lieferketten zu schützen.Erfahren Sie, wie Accuris Teams dabei unterstützt, sich in der KI-gesteuerten Lieferlandschaft zurechtzufinden.
Weiterführende Literatur
Quellen Quellen
1.Fortune. „Der 700-Milliarden-Dollar-Ausgabenrausch der Big Tech-Unternehmen im Bereich KI hat kein klares Ende in Sicht.“ 30. April 2026.https://fortune.com/2026/04/30/big-tech-hyperscalers-will-spend-700-billion-on-ai-infrastructure-this-year-with-no-clear-end-in-sight-eye-on-ai/ Zitierte Daten: Die fünf größten Hyperscaler werden 2026 voraussichtlich über 600 Mrd. US-Dollar ausgeben (Anstieg um 36 % gegenüber dem Vorjahr), wobei etwa 75 % auf KI-Infrastruktur und die Versorgung mit elektronischen Komponenten für KI-Rechenzentren entfallen. Prognosen für einzelne Unternehmen: Amazon ~ 200 Mrd. $, Alphabet 175–185 Mrd. $, Meta 115–135 Mrd. $, Microsoft ~ 120 Mrd. $+, Oracle ~ 50 Mrd. $.
2.Introl Blog. „Investitionen der Hyperscaler erreichen 2026 600 Milliarden Dollar.“ Januar 2026. https://introl.com/blog/hyperscaler-capex-600b-2026-ai-infrastructure-debt-january-2026 –Zitierte Daten: Die 14 größten börsennotierten Rechenzentrumsbetreiber nähern sich im Jahr 2026 einem Investitionsvolumen von rund 750 Mrd. US-Dollar, was den Wandel in der Rechenzentrumslandschaft widerspiegelt, der durch die Nachfrage nach KI und neue Rechenzentren vorangetrieben wird.
3. Tom’s Hardware. „Rechenzentren werden 70 Prozent der im Jahr 2026 hergestellten Speicherchips verbrauchen.“ https://www.tomshardware.com/pc-components/ram/data-centers-will-consume-70-percent-of-memory-chips-made-in-2026-supply-shortfall-will-cause-the-chip-shortage-to-spread-to-other-segments– Zitierte Daten: 70 % der weltweiten Speicherchip-Produktion werden 2026 von Rechenzentren verbraucht, was die tiefgreifenden Auswirkungen des KI-Booms auf traditionelle Rechenzentren und den Mangel an Komponenten verdeutlicht.
4.Tech Insider. „Speicherchip-Knappheit 2026: HBM beansprucht 23 % der DRAM-Wafer.“ https://tech-insider.org/memory-chip-shortage-2026-ai-consumer-electronics/ ZitierteDaten: High-Bandwidth Memory (HBM) beansprucht mittlerweile 23 % der gesamten DRAM-Wafer-Kapazität, was die wesentliche Rolle von integrierten Schaltkreisen und Computerchips bei der Versorgung von KI-Rechenzentren mit elektronischen Bauteilen unterstreicht.
5.IDC. „Die weltweite Speicherknappheit: Marktanalyse und mögliche Auswirkungen auf den Smartphone- und PC-Markt im Jahr 2026.“ https://www.idc.com/resource-center/blog/global-memory-shortage-crisis-market-analysis-and-the-potential-impact-on-the-smartphone-and-pc-markets-in-2026/ –Referenz zur weltweiten Speicherengpasskrise, die durch die Nachfrage nach KI und steigende Kosten verursacht wird und sich auf die Elektronik-Lieferkette auswirkt.
6. The Register. „KI verschlingt derzeit Strom- und Management-Chips für Server.“ 23. April 2026.https://www.theregister.com/2026/04/23/ai_now_gobbling_up_power/— Zitierte Daten: Für das gesamte Jahr 2026 wird ein Mangel an Power-Management-ICs und diskreten Halbleitern erwartet, der durch die hohe Nachfrage von KI-Rechenzentren verursacht wird und sich auf den Energieverbrauch und die Stromkosten auswirkt.
7.IEA (Internationale Energieagentur). „Der Stromverbrauch von Rechenzentren stieg 2025 sprunghaft an.“https://www.iea.org/news/data-centre-electricity-use-surged-in-2025-even-with-tightening-bottlenecks-driving-a-scramble-for-solutionsZitierte Daten: Der Stromverbrauch von Rechenzentren nähert sich weltweit 1.050 TWh, womit Rechenzentren zum fünftgrößten Stromverbraucher werden – vergleichbar mit einem ganzen Land –, was die Herausforderungen des KI-Rechenzentrumsbooms im Bereich des Energieverbrauchs unterstreicht.
8. Goldman Sachs. „KI wird bis 2030 zu einem Anstieg des Strombedarfs von Rechenzentren um 165 % führen.“ https://www.goldmansachs.com/insights/articles/ai-to-drive-165-increase-in-data-center-power-demand-by-2030Referencedfür Prognosen zum Energiebedarf von Rechenzentren in den USA (80 GW im Jahr 2025, 150 GW bis 2028), was die tiefgreifenden Auswirkungen des KI-Bedarfs auf die Stromversorgung und die Stromkosten verdeutlicht.
9.Tech Insider. „Verzögerungen bei US-KI-Rechenzentren: Kapazitätskrise bei 7 GW.“https://tech-insider.org/us-ai-data-center-delays-cancellations-7gw-capacity-crisis-2026/ — Zitierte Daten: 30–50 % der für 2026 geplanten Rechenzentrumskapazität verschieben sich aufgrund von Engpässen bei Bau und Stromnetz auf 2028, was die Herausforderungen in der Rechenzentrumslandschaft und bei der Entwicklung neuer Rechenzentren verdeutlicht.
10. BloombergNEF. „Der Bau von KI-Rechenzentren schreitet mit voller Kraft voran: Fünf Dinge, die man wissen sollte.“ https://about.bnef.com/insights/commodities/ai-data-center-build-advances-at-full-speed-five-things-to-know/ Herangezogenfür die Kupfernachfrage (~27 Tonnen pro MW Rechenzentrumskapazität), wobei die Bedeutung der Konnektivität und der Effizienz der Komponentenversorgung in KI-Rechenzentren hervorgehoben wird.
11.ERAI (Electronics Reseller Association International). Bericht über gefälschte Elektronikbauteile 2024. Zitierte Daten: Anstieg der gefälschten Elektronikbauteile um 25 % im Jahr 2024 gegenüber 2023; ein Risikofaktor, der durch Bauteilenot und steigende Kosten in der Lieferkette für Elektronikbauteile für KI-Rechenzentren noch verschärft wird.
12.Fuld & Company / Accuris, Umfrage zur Marktanalyse für elektronische Bauteile, März 2026 (N=439). Zitierte Statistiken: 72 % der Unternehmen geben an, dass ihre jährlichen Kosten für reaktive Entscheidungen 50.000 US-Dollar übersteigen, und 46 % verzeichnen 3 bis 10 kostspielige Lieferunterbrechungen pro Jahr, was die Herausforderungen hinsichtlich der Zuverlässigkeit und Leistungsfähigkeit der Lieferkette unter dem Druck des KI-Booms verdeutlicht.
13. Jaknunas, Greg. „Der langsame Brennprozess wird zum Brennpunkt: Lieferzeiten für elektronische Bauteile in den Jahren 2025–2026.“ Accuris-Blog, 13. April 2026. https://accuristech.com/blog/the-slow-burn-becomes-a-flash-point/ — Zitierte Daten: Lieferzeiten für Halbleiter erreichen im März 2026 40 Wochen, wobei Glasfaseroptik und Logik-ICs unter erheblichen Lieferengpässen leiden, was die durch die KI-Nachfrage bedingte Verschiebung in der Versorgung mit elektronischen Bauteilen widerspiegelt.
14. Accuris-Berichte zu monatlichen Veränderungen der Lieferzeiten, März 2025 bis März 2026. Eigene Daten, die die durchschnittlichen Veränderungen der Lieferzeiten in Dutzenden von Kategorien elektronischer Bauteile erfassen und die Analyse von Kostensteigerungen und Bauteilengpässen in den Lieferketten von KI-Rechenzentren unterstützen.
15.Daten der Accuris Supply Chain Intelligence-Plattform. Informationen zu Lebenszyklus, Beschaffung und Lieferzeiten von Bauteilen für über 1,2 Milliarden elektronische Bauteile über autorisierte Vertriebskanäle hinweg, die OEMs entscheidend dabei unterstützen, in der sich wandelnden Versorgungslandschaft für elektronische Bauteile für KI-Rechenzentren die Nase vorn zu behalten.
