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Der Data-Center-Boom: Wie KI Construction-Unternehmen zum Erfolg verhelfen kann

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A widescreen, photorealistic photograph captures a construction supervisor overlooking a massive data center project at dusk. From an elevated perspective, the supervisor holds a transparent, glowing digital tablet displaying a holographic 3D blue and orange schematic with floating data nodes. Below, cranes, heavy machinery, steel frameworks, cooling towers, and electric substations are active under a cinematic sunset sky, symbolizing the integration of physical construction and advanced AI orchestration.

Der Data-Center-Boom stellt eine generationelle Herausforderung für die Bauindustrie dar: Kann die Branche endlich ihre technologischen Adoptionslücken mit der gleichen KI schließen, die den Boom antreibt?

Die Bauindustrie ist ein Low-Margin-, High-Volume-Geschäft, das im Allgemeinen innovationsfeindlich ist und langsam bei der Technologieadoption ist. Es ist auch ein Sektor, der erheblichen Herausforderungen gegenübersteht: einer anhaltenden Arbeitskräftemangel, schlechter Zusammenarbeit und hohen Selbstmord- und Überdosierungsrate.

Währenddessen wachsen die externen Drucke. Bis 2030 werden Data-Center-Projekte voraussichtlich Investitionen von fast 6,7 Billionen Dollar weltweit anziehen. Bauunternehmen sitzen im Zentrum der Vermittlung dieser massiven Investitionen und präsentieren eine Vielzahl von Chancen für Bauunternehmen, aber sind sie bereit, mit all den damit verbundenen Druck umzugehen? Die Unternehmen, die Chancen nutzen und die großen Branchenherausforderungen überwinden, werden die Gewinner sein, indem sie Risiken besser und intelligenter managen. Dazu ist es erforderlich, die gleiche KI zu nutzen, die den Data-Center-Boom antreibt, und sich als Partner für Hyperscaler und Versorger aufzustellen.

Die drei Kernherausforderungen

Gegen die Uhr ticken

Hyperscaler (wie Silicon-Valley-Riesen) wollen ihre Data-Center dringend in Betrieb nehmen. Dank Tools wie ChatGPT gibt es eine immer größer werdende Nachfrage nach Rechenleistung. Im Bauwesen bedeutet das, Projekte mit maximaler Effizienz und minimalen Zeitbeschränkungen abzuschließen. Jede Verzögerung bedeutet enorme Ausgaben und Rückschläge für die konkurrierenden Technologieunternehmen.

Mit Arbeitskräftemangel, Selbstmord und schlechter Technologieadoption kämpfen

Jedes Hyperscale-Projekt erfordert viele Arbeitskräfte vor Ort, was bedeutet, dass 1.500 Arbeitskräfte mit einem Bedarf an erstklassigen EHS-Programmen benötigt werden. Dies ist eine große Herausforderung für eine Branche, die bereits mit einem schweren Arbeitskräftemangel zu kämpfen hat.

Der Arbeitskräftemangel wird durch eine tiefere Krise verschärft: Der US-Bauwesen-Sektor hat jetzt eine der höchsten Selbstmordraten aller großen Branchen. Schichtet man den Data-Center-Boom und relativ veraltete Methoden hinzu, werden Bauunternehmen aufgefordert, mehr zu tun und schneller, mit einer Arbeitskraft, die bereits am Brechen ist. Die Unterstützung von KI-getriebenen Wachstum bei gleichzeitiger Bewältigung von grundlegenden Herausforderungen und weitgehend manuellen Prozessen ist nicht haltbar.

Ein überlastetes und veraltetes Stromnetz navigieren

Der Strombedarf für Data-Center wird voraussichtlich in den nächsten vier Jahren verdoppeln. Währenddessen ist das “Check-Engine-Licht” des Netzes auf. Die Stromerzeugungskapazität reicht bereits nicht aus, um den Strombedarf zu decken, und Genehmigungsverzögerungen bei der Infrastrukturerweiterung treiben die Kosten in die Höhe. Diese Probleme stellen eine erhebliche Bedrohung für die Energiesicherheit dar, die alle Beteiligten, einschließlich der Bauindustrie, betrifft.

Um diese Probleme zu umgehen, gehen Hyperscaler vom Netz und verfolgen einen “Bring-Your-Own-Power”-Ansatz. Diese Kräfte haben sich auswirkende Effekte auf die Bauunternehmen, die Hyperscaler und die Versorgungsindustrie bedienen. Bauunternehmen werden erwartet, Projekte mit besserer Koordination, Projektmanagement und virtuell keiner Terminverschiebung auszuführen.

Die hochwirkungsvollen Bereiche von KI

KI und Echtzeit-Analytics haben eine wichtige Rolle bei der Ermöglichung, dass Bauunternehmen finanzielle, operative, Lieferketten- und EHS-Risiken effektiver managen. Integrierte KI-Tools und Echtzeit-Analytics im Projektmanagement ermöglichen es Projektmanagern, nicht nur aktuelle Ausgaben und Engpässe zu verfolgen, sondern auch prospektive Kosten und Risiken im Voraus. Bei Hundertmillionen-Dollar-Projekten hat die Identifizierung kritischer Details, bevor sie sich zu einem Problem auswachsen, erhebliche finanzielle Auswirkungen.

Zusätzlich hilft KI dabei, den Bau menschlicher zu machen, indem sie die Menschen auf dem Boden schützt. KI-Systeme können Muster wie lange Schichten, exzessive Reisen und riskantes Verhalten auf der Baustelle erkennen, damit Manager ihre Mitarbeiter proaktiv schützen können, bevor ein Krisenfall eintritt.

Die Branche muss jedoch die weit verbreitete Abneigung gegen die Adoption von KI-Tools überwinden. Eine kürzliche ASCE-Umfrage ergab, dass nur 27% des Sektors KI in ihren Betrieben nutzen. Manuell abhängige Betriebe bedeuten, dass wichtige Details und Risiken durch die Lücken fallen, was die Prüfbarkeit, Nachvollziehbarkeit und Rechenschaftspflicht schwächt. Es verhindert auch, dass Bauunternehmen als Partner auftreten, die mit den atemberaubenden Anforderungen von Hyperscalern Schritt halten können.

Die gleiche Umfrage zeigt die positive Auswirkung von KI: 94% der 27%, die bereits KI nutzen, planen, ihre Nutzung zu erhöhen. Diese Überzeugung von frühen Anwendern ist ein Branchensignal, dass KI bereits messbare Werte liefert, um EHS, Projektmanagement, Cash-Flow und Lieferketten zu verbessern.

Von Auftragnehmer zu Partner entwickeln

In der regulierten Versorgungsindustrie übersehen legacy-Vertragsstrukturen oft die Ergebnisse und Leistungen und die Zeit- und Materialkosten für die Arbeit von Auftragnehmern können die Zeiträume verlängern und die Rechnungen erhöhen. Dies schafft eine eingebettete Motivation, Projekte zu verlängern, als Teil eines Systems, das Ineffizienz über Einsparungen und starke Leistungen belohnt. Das erhöht nicht nur die Stromrechnungen für die Tarifzahler, sondern verlangsamt auch die Technologieadoption in der Finanzierung und den Betrieben von der Baueseite. Die Anwendung dieses Modells auf ein Milliardendollar-Data-Center-Projekt bedeutet, dass einige Monate Verzögerung in einem Zeit- und Materialvertrag zu zusätzlichen Kosten von Zehnmillionen Dollar für die Eigentümer und Finanziers führen.

Stattdessen ist ein koentwickeltes Modell erforderlich, bei dem Hyperscaler, Bauunternehmen und Versorger zusammenarbeiten, um die erforderliche Infrastruktur für diese Projekte zu entwerfen, zu finanzieren und zu betreiben.

Zusätzlich entsteht ein symbiotisches Belohnungssystem. Hyperscaler stellen das Kapital bereit, Versorger bringen die infrastrukturelle Expertise und der Bau bringt die Data-Center auf den Boden. Hohe finanzielle und Projekt-Ergebnisse werden als Schlüsselmetriken zur Bewertung der Leistung von Auftragnehmern anerkannt, die technologieaffine Bauunternehmen belohnen, die als Innovationspartner auftreten.

Der Data-Center-Boom präsentiert Risiken, aber auch unverkennbare Chancen für Bauunternehmen, die bereit sind, technologische Innovationen zu akzeptieren. Ein digitaler Ansatz, kombiniert mit einem koentwickelten Modell, wird die Gewinner von denen trennen, die zurückbleiben, in einem der am schnellsten wachsenden Segmente der US-Wirtschaft.

Hari Vasudevan, PE, ist ein serieller Unternehmer und Ingenieur an der Spitze von KI, Versorgungsbetrieben und Bauwesen. Als Gründer und CEO von KYRO treibt er transformative Fortschritte im Bauwesen, in der Vegetation, bei Versorgungsbetrieben und im Feldservice voran.

Neil Shah ist der Präsident & CEO von CFMA. Er innoviert und liefert strategische und technologische Lösungen, die das Geschäftswachstum und die Skalierung vorantreiben.