KI-Rechenzentren sind nicht zufällig verteilt. Sie konzentrieren sich in der Regel in der Nähe von Stromversorgungskapazitäten, Glasfasernetzen, verfügbaren Flächen, Cloud-Regionen, Kühlmöglichkeiten, qualifizierten Arbeitskräften und genehmigungsrechtlichen Rahmenbedingungen, die große Infrastrukturprojekte ermöglichen.
Einige Standorte werden öffentlich als KI-Einrichtungen angekündigt, etwa große Supercomputer-Standorte oder Stargate-Campus in mehreren US-Bundesstaaten. Viele andere sind Hyperscale-Cloud-Regionen, die KI-Workloads ausführen können, aber nicht offenlegen, welche Modelle oder Produkte in jedem Gebäude laufen.
Diese Seite ist daher eine öffentliche, unvollständige Karte wichtiger Regionen und Beispiele. Sie verzichtet auf eine genaue Darstellung auf Straßenebene und erhebt keinen Anspruch darauf, jede Einrichtung zu erfassen; selbst große öffentliche Datensätze können Einrichtungen zählen, ohne deren Größe, Anteil an KI-Workloads oder Auslastung zu zeigen.
So lesen Sie diese Karte
Die folgenden Einträge stammen aus offiziellen Betreiberseiten, Cloud-Infrastrukturdokumentationen, öffentlichen Ankündigungen, offenen Datacenter-Kartierungsressourcen und unabhängigen Untersuchungen wie dem Stanford AI Index. Eine Region kann erscheinen, weil sie ein ausdrücklich benannter KI-Standort, ein öffentlicher Hyperscale-Datacenter-Campus, ein angekündigter KI-Infrastrukturausbau oder eine große Cloud-Region mit KI-fähiger Infrastruktur ist.
Die Liste ist bewusst zurückhaltend gehalten. Sie sollte als praktischer Leitfaden für öffentliche Signale verstanden werden und nicht als vollständige Bestandsaufnahme oder Verzeichnis sicherheitsrelevanter Einrichtungen. Der Stanford AI Index verweist zum Beispiel auf Cloudscene-Daten, die bei öffentlichen Rechenzentrumszählungen einen großen Vorsprung der Vereinigten Staaten zeigen, weist aber zugleich darauf hin, dass solche Zählungen weder Größe der Einrichtungen noch Rechenkapazität oder Auslastung erfassen.
Wichtige Regionen für öffentliche KI- und Hyperscale-Rechenzentren
Ausgewählte Beispiele auf der Grundlage öffentlich zugänglicher Quellen. Die Kategorien beschreiben, warum die Region relevant ist; sie bedeuten nicht, dass jede Einrichtung in der Region auf KI spezialisiert ist.
Hyperscale-Region
Northern Virginia, United States
Eine der weltweit größten Cloud- und Rechenzentrumsregionen, die öffentlich über AWS, Azure und öffentliche US-amerikanische Kartendienste für Rechenzentren dargestellt wird.
AWS Global InfrastructureCloud- und Hyperscale-Region
Oregon and Pacific Northwest, United States
Eine wichtige Infrastrukturregion im Westen der USA, zu der Public-Cloud-Regionen und große Standorte wie Google The Dalles und Meta Prineville gehören.
Google Data Center LocationsAusbau von KI-Infrastruktur
U.S. Stargate buildout: Texas, New Mexico, Ohio, Wisconsin and Michigan
Öffentliche Stargate-Ankündigungen von OpenAI nennen KI-Campus und Standorte in Texas, New Mexico, Ohio, Wisconsin und Michigan. Einige sind in Betrieb oder teilweise in Betrieb, andere befinden sich noch in Entwicklung oder Erweiterung.
OpenAI Stargate communityWebsite zum Supercomputer „Explicit AI“
Memphis, Tennessee, United States
Memphis wird von xAI öffentlich als Standort von Colossus bezeichnet, einer großen KI-Supercomputeranlage, die für Grok genutzt wird.
SpaceXAI MemphisEuropäische Cloud- und Datacenter-Regionen
Ireland, the Netherlands, Germany, Belgium and the United Kingdom
Irland, die Niederlande, Deutschland, Belgien und das Vereinigte Königreich erscheinen in öffentlichen Hyperscale-Datacenter-Flotten und Cloud-Regionen, darunter bestehende und angekündigte Standorte.
Google Data Center LocationsRegion mit Infrastruktur für kühle Klimazonen
Nordics: Denmark, Sweden and Finland
Standorte in den nordischen Ländern tauchen in den Beständen öffentlicher Rechenzentren auf, da das kühle Klima, die Stromversorgung und die Netzanbindung den Betrieb groß angelegter Infrastrukturen ermöglichen.
Google Data Center LocationsCloud-Region Asien-Pazifik
Singapore and Southeast Asia
Singapur ist ein börsennotierter Standort für Rechenzentren und ein dicht besetzter regionaler Cloud-Knotenpunkt für Workloads im asiatisch-pazifischen Raum.
Meta global data centersKI-fähige Infrastruktur im asiatisch-pazifischen Raum
Japan, Taiwan, India, Malaysia and Thailand
Japan, Taiwan, Singapur, Indien, Malaysia und Thailand erscheinen in öffentlichen Cloud- und Datacenter-Standorten mit einer Mischung aus betriebenen und in Entwicklung befindlichen Einrichtungen.
Google Data Center LocationsWarum die vollständige Liste nicht öffentlich ist
Anbieter veröffentlichen häufig Informationen zu Cloud-Regionen, Rechenzentrumsstandorten oder Investitionsankündigungen, geben jedoch in der Regel nicht bekannt, welche genauen Workloads in den einzelnen Gebäuden ausgeführt werden. Eine einzelne Einrichtung kann gleichzeitig Suchdienste, Speicherdienste, Enterprise-Cloud-Dienste, KI-Inferenz und interne Systeme hosten.
Einige Standorte werden von Colocation-Anbietern angemietet, andere befinden sich noch im Bau, und wieder andere werden bereits angekündigt, bevor die endgültigen Kapazitäten, Stromversorgungsverträge oder Genehmigungsdetails feststehen. Öffentliche Aufzeichnungen können zudem hinter den baulichen oder betrieblichen Veränderungen zurückbleiben.
Aus diesem Grund sollte eine verantwortungsvolle Karte von KI-Rechenzentren breite Regionen, klare Quellenangaben und eine Sprache verwenden, die Unsicherheit kenntlich macht. Sie sollte nicht nahelegen, dass jeder sichtbare Cloud-Standort eine reine KI-Einrichtung ist oder dass eine öffentliche Standortzählung mit KI-Rechenkapazität gleichzusetzen ist.