What is the AI Compute Demand Index (AICDI)?

The AICDI is a composite index measuring overall strain on the AI compute supply chain. Currently at 61/100 (high). It combines five sub-indices: hardware demand (65), foundry concentration (83), memory pressure (57), energy strain (59), and cost pressure (30). Higher scores indicate greater supply chain strain.

How is the AI Infrastructure Readiness Score calculated?

Each datacenter region gets a 0 to 100 readiness score from five weighted components: compute density (25%), energy security (25%), construction velocity (20%), water sustainability (15%), and regulatory climate (15%). Nordics ranks first with a score of 68, while Singapore ranks last at 20.

How much are hyperscalers spending on AI infrastructure?

The 5 largest builders in the dataset reported a combined $283B of 2025 capital expenditure, mostly for AI datacenter infrastructure. Microsoft leads at $80B, followed by Amazon at $75B.

What are the biggest bottlenecks in the AI supply chain?

The top constraints are: Foundry concentration, Hardware demand, Energy strain. Significant bottlenecks in AI compute supply chain. The supply chain flows from foundries (fabrication) through chips, memory, systems, and energy. Each layer has its own pressure index.

Which region is best for building an AI datacenter?

Based on the AI Infrastructure Readiness Score, Nordics (Sweden/Finland/Norway) ranks #1 at 68/100, with strengths including 92% carbon-free power, Low PPA pricing ($25/MWh), 9 months free cooling. Texas · ERCOT ranks #2 at 62/100. Constrained regions include UAE · Gulf States, Netherlands · Frankfurt, Ireland, Singapore.

How does this data update?

Chip, memory, foundry, systems and energy figures are a curated dataset stored in BenchGecko's database. Every record carries an as-of date and a source link; the current dataset is as of Apr 14, 2026. Unknown values stay empty, never guessed. Index values are snapshotted daily, and GPU rental prices on chip pages refresh daily from the Vast.ai marketplace.

ComputeKI-Infrastruktur-Lagezentrum · Daten Stand 14. Apr. 2026 · kuratierter Datensatz

Die Compute-Seite

Der vollständige Zustand der KI-Compute-Lieferkette in einer Ansicht. Fünf Infrastrukturschichten, zusammengesetzter Nachfrageindex, regionale Bereitschafts-Rankings und Hyperscaler-Capex-Tracker · aus Ergebnisberichten, Versorgungsunterlagen, Nachhaltigkeitsberichten und Analystenschätzungen.

Zusammengesetzter AICDI10 Regionen im Ranking$283B Capex erfasst20 Chips8 Nuklear-Deals

AI Compute Demand Index

Lieferkettendruck · gesamt

HOCH

stabil

Erhebliche Engpässe in der KI-Compute-Lieferkette. Gesamtwert aus 5 Lieferkettenebenen. 0 = gesunde Versorgung · 100 = kritische Knappheit.

0 gesund50 angespannt100 kritisch

5 Lieferkettenebenen

Wichtigste Lieferkettenengpässe

Foundry-Konzentration
Kritische Konzentration · nahezu Monopol bei der KI-Chipversorgung
Hardware-Nachfrage
Keine Blase in Sicht · voll parabolisch
Energiebelastung
Wachsender Druck auf die Energieversorgungsketten, besonders in etablierten Standorten

So berechnen wir das

61/100

Zusammengesetzter AICDI

Erfasste Chips

Erfasste Foundries

Speichergenerationen

Systeme

Energieregionen

Nuklearverträge

Eingeschränkt (von 5)

$283B

Gesamt-Capex

Nordics

Top-Region

Lieferkettenfluss

5 Ebenen · Foundries → Chips → Speicher → Systeme → Energie · Status aus dem Datensatz

KI-Compute-Lieferkette · Pipeline-Status

gesunderhöhtangespanntkritisch

Kritische Konzentration · nahezu Monopol bei der KI-Chipversorgung

Keine Blase in Sicht · voll parabolisch

Erhöht · Angebot kommt mit der KI-Nachfrage kaum mit

Durchschnittliche TCO $9,046/PFLOPS/Jahr

Wachsender Druck auf die Energieversorgungsketten, besonders in etablierten Standorten

4 von 5 Ebenen unter Belastung

Zusammengesetzter AICDI61hoch

KI Compute Lieferkette · Pipeline-Status

gesunderhöhtangespanntkritisch

4/5 belastetAICDI 61

Subindizes-Dashboard

5 Druckindizes · gewichtet zum zusammengesetzten AICDI

AICDI · Hardware-Nachfrage

Gewichtung: 25%

Hoch

FCI · Foundry-Konzentration

EPI · Energiebelastung

Gesamt-AICDI: 61/100 · HOCH · Trend: beobachtet

Erhebliche Engpässe in der KI-Compute-Lieferkette. Wichtigste Engpässe: Foundry-Konzentration, Hardware-Nachfrage, Energiebelastung.

KI-Infrastruktur-Bereitschaft nach Region

10 Rechenzentrumsregionen im Ranking · Rechendichte + Energie + Wasser + Bau + Regulierung

Sweden/Finland/NorwayNordics

Sweden/Finland/Norway

92% CO₂-freier StromNiedrige PPA-Preise ($25/MWh)9 Monate freie Kühlung

Niedrige PPA-Preise ($32/MWh)45% Wachstumsrate9 große Betreiber vor Orthoher Wasserstress

8 große Betreiber vor Ort3.2 GW im Bau25% Netzanteil (Sättigungsrisiko)48 Monate Wartezeit für Genehmigungensich sättigender regulatorischer Status

Iowa · Midwest Wind Corridor

70% CO₂-freier StromNiedrige PPA-Preise ($22/MWh)

Oregon · Pacific Northwest

74% CO₂-freier StromNiedrige PPA-Preise ($28/MWh)7 Monate freie Kühlung

5 große Betreiber vor OrtHohe Energiekosten ($85/MWh)

United Arab EmiratesUAE · Gulf States

Niedrige PPA-Preise ($35/MWh)60% Wachstumsrate1.5 GW im Bauextremer Wasserstress

Netherlands/GermanyNetherlands · Frankfurt

7 Monate freie Kühlung6 große Betreiber vor Ort36 Monate Wartezeit für Genehmigungeneingeschränkter regulatorischer Status

10 Monate freie Kühlung5 große Betreiber vor Ort21% Netzanteil (Sättigungsrisiko)36 Monate Wartezeit für Genehmigungeneingeschränkter regulatorischer Status

extremer Wasserstressrestriktiver regulatorischer StatusHohe Energiekosten ($110/MWh)

Capex-Tracker

Das Wettrüsten um $283B · Investitionszusagen für 2025

MicrosoftFY2025 earnings guidance

$80B

Amazon2025 capex guidance

$75B

Google2025 capex guidance

$50B

OracleFY2025 earnings call

$40B

Meta2025 capex guidance

$38B

Gesamte Investitionsausgaben 2025 · vorwiegend KI-Rechenzentrumsinfrastruktur$283B

Workloads passend zum Stack planen

Infrastrukturdruck mit Modell-, Anbieter-, Preis- und Anwendungsentscheidungen verknüpfen

Code-Modell-Rangliste

Modelle für Coding-Workloads

Modelle mit 1M Kontext

Kapazität für langen Kontext

RAG-Stack-Preise

Retrieval-Workloads

Preise für Coding-Agent-Stacks

Agent-Workloads

Preise für 1M Kontext

Kosten für großen Kontext

OpenAI-Anbieterprofil

Frontier-API-Kapazität

Anthropic-Anbieterprofil

Claude-API-Kapazität

Anbieter vergleichen

Weg zur Anbieterauswahl

Infrastrukturschichten

Detailanalyse jeder Ebene des KI-Compute-Stacks

Foundries

5 Fertigung erfasst · Index: 83

kritisch

KI-Chips

20 Chips erfasst · Index: 65

kritisch

Speicher

8 Speicher erfasst · Index: 57

angespannt

Systeme

10 Systeme erfasst · Index: 30

erhöht

Energie

10 Strom erfasst · Index: 59

angespannt

Häufig gefragt

Berechnet aus dem Datensatz auf dieser Seite · siehe das Stand-Datum

Was ist der AI Compute Demand Index (AICDI)?

Der AICDI ist ein zusammengesetzter Index, der die Gesamtbelastung der KI-Compute-Lieferkette misst. Aktuell liegt er bei 61/100 (hoch). Er kombiniert fünf Teilindizes: Hardwarenachfrage (65), Foundry-Konzentration (83), Speicherdruck (57), Energiebelastung (59) und Kostendruck (30). Höhere Werte bedeuten eine stärkere Belastung der Lieferkette.

Wie wird der AI Infrastructure Readiness Score berechnet?

Jede Rechenzentrumsregion erhält einen Bereitschaftswert von 0 bis 100 aus fünf gewichteten Komponenten: Rechendichte (25%), Energiesicherheit (25%), Baugeschwindigkeit (20%), Wassernachhaltigkeit (15%) und regulatorisches Umfeld (15%). Nordics steht mit 68 auf Platz eins, Singapore mit 20 auf dem letzten Platz.

Wie viel geben Hyperscaler für KI-Infrastruktur aus?

Die 5 größten Bauherren im Datensatz meldeten zusammen $283 Mrd. Investitionen für 2025, überwiegend für KI-Rechenzentrumsinfrastruktur. Microsoft führt mit $80 Mrd., gefolgt von Amazon mit $75 Mrd.

Was sind die größten Engpässe in der KI-Lieferkette?

Die größten Engpässe sind: Foundry-Konzentration, Hardware-Nachfrage, Energiebelastung. Erhebliche Engpässe in der KI-Compute-Lieferkette. Die Lieferkette reicht von den Foundries (Fertigung) über Chips, Speicher und Systeme bis zur Energie. Jede Ebene hat ihren eigenen Druckindex.

Welche Region eignet sich am besten für den Bau eines KI-Rechenzentrums?

Laut dem AI Infrastructure Readiness Score liegt Nordics (Sweden/Finland/Norway) mit 68/100 auf Platz 1, unter anderem dank 92% CO₂-freier Strom, Niedrige PPA-Preise ($25/MWh), 9 Monate freie Kühlung. Texas · ERCOT liegt mit 62/100 auf Platz 2. Eingeschränkte Regionen sind UAE · Gulf States, Netherlands · Frankfurt, Ireland, Singapore.

Wie werden diese Daten aktualisiert?

Die Zahlen zu Chips, Speicher, Foundries, Systemen und Energie sind ein kuratierter Datensatz in der BenchGecko-Datenbank. Jeder Eintrag trägt ein Stichtagsdatum und einen Quellenlink; der aktuelle Datensatz hat den Stand Apr 14, 2026. Unbekannte Werte bleiben leer und werden nie geschätzt. Indexwerte werden täglich gesichert, und GPU-Mietpreise auf den Chip-Seiten werden täglich vom Vast.ai-Marktplatz aktualisiert.