Gigantisches KI-Rechenzentrum: NVIDIA und OpenAI sichern 8-Gigawatt-Campus ab
Nach Angaben von StorageReview.com haben NVIDIA, OpenAI und SB Energy die Vertragsdetails zum PORTS-Pike Technology Campus in Pike County, Ohio, veröffentlicht – ein Rechenzentrumscampus mit 8 IT-GW…

Nach Angaben von StorageReview.com haben NVIDIA, OpenAI und SB Energy die Vertragsdetails zum PORTS-Pike Technology Campus in Pike County, Ohio, veröffentlicht – ein Rechenzentrumscampus mit 8 IT-GW Rechenleistung und einem Kreditrahmen von bis zu 105 Milliarden US-Dollar. Wer als IT-Verantwortlicher heute einen Liefervertrag für GPU-Kapazität unterschreibt, geht längst nicht mehr nur ein Hardware-Risiko ein: Er macht sich auch abhängig von der Finanzkraft der Beteiligten. Genau diese Verschränkung macht das Projekt sichtbar – entwickelt auf dem Gelände der früheren Portsmouth Gaseous Diffusion Plant, gemeinsam mit dem US-Energieministerium und dem US-Handelsministerium.
Wenn der Lieferant zum Bürgen wird
NVIDIA garantiert vertraglich, dass am Standort ausschließlich NVIDIA-KI-Hardware läuft. OpenAI mietet die Fläche für 20 Jahre und nutzt die komplette DSX-AI-Factory-Plattform – GPUs, CPUs und Netzwerk aus einer Hand. SB Energy baut, besitzt und betreibt das Rechenzentrum; NVIDIA, SoftBank und OpenAI selbst zählen zu den Investoren. Das bedeutet für die Praxis: Wer für eigene KI-Projekte auf OpenAI-kompatible Stacks oder NVIDIA-Plattformen setzt, plant heute gegen eine Lieferkette, deren ökonomisches Risiko inzwischen zwischen GPU-Hersteller, Energieversorger und Endkunde neu verteilt ist.
Der Kernpunkt ist die Kreditbürgschaft. Aus NVIDIAs SEC-Filing geht hervor, dass NVIDIAs Verpflichtung für die erste Phase mit 4,25 IT-GW auf 105 Milliarden US-Dollar gedeckelt ist. Zahlungen beginnen erst, wenn die Ready-for-Service-Bedingungen erfüllt sind – voraussichtlich 2028. Sollte OpenAI insolvent werden oder Mietzahlungen ausfallen, muss NVIDIA die Differenz zwischen garantierter Mindestmiete und Erlös aus Neuvermietung oder Verkauf tragen. OpenAI hat sich verpflichtet, NVIDIA diese Beträge zu erstatten. Damit hängt die Tragfähigkeit des Modells direkt daran, wie zuverlässig OpenAI seine Einnahmen skalieren kann – ein Risiko, das in der eigenen Lieferantenbewertung plötzlich explizit auf dem Tisch liegt.
Zeitachse und Energieinfrastruktur
Die erste Ausbaustufe umfasst 4,25 IT-GW; NVIDIA kann später weitere 3,75 IT-GW ergänzen, sodass am Ende 8 IT-GW stehen. Die ersten 800 MW sollen 2028 verfügbar sein und überwiegend die bestehende Infrastruktur von AEP Ohio nutzen. Bis 2032 wird der Campus vollständig fertiggestellt – sechs Jahre Bauzeit. Parallel planen SB Energy und SoftBank mindestens 10 GW neue Stromerzeugung sowie 4,2 Milliarden US-Dollar Investitionen in das regionale Netz über eine Partnerschaft mit AEP Ohio. NVIDIA beteiligt sich direkt mit 1,5 Milliarden US-Dollar an SB Energy.
In dieses Bild passt ein weiterer Vorstoß, den DataCenter-Insider Anfang August skizzierte: NVIDIA kündigte mit den Finanzhäusern Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs und KKR Absichtserklärungen an, im Laufe der Zeit mehr als 500 Milliarden US-Dollar Drittkapital in KI-Rechenzentren, Server, Netzwerktechnik, Stromversorgung und NVIDIA-Hardware zu mobilisieren. Für IT-Verantwortliche ist das weniger ein Finanzthema als ein Signal: GPU- und Speicherlieferketten verknüpfen sich zunehmend mit Energie- und Finanzinfrastruktur – und wer Großaufträge mit langen Lieferzeiten einkauft, sollte prüfen, ob eigene Verträge vergleichbare Backstop-Mechanismen enthalten oder brauchen.
Was jetzt konkret zu prüfen ist
Drei Punkte lohnen am eigenen Schreibtisch:
- Lieferantenbindung im Plattform-Stack: Wer DSX-Architektur oder vergleichbare Referenzdesigns einsetzt, sollte klären, welche Service- und Finanzgarantien der Hersteller übernehmen kann – und welche nicht.
- Standortwahl und Stromverfügbarkeit: Der PORTS-Pike-Campus setzt auf geschlossene, luftgekühlte Systeme mit Wasserumwälzung. Das senkt den Wasserverbrauch, ist aber an Standorte mit ausreichender Stromnetzkapazität gebunden. Bei eigenen Edge- oder On-Prem-Planungen lohnt ein genauer Blick auf die lokale Netzinfrastruktur.
- Vertragsstrukturen bei Hyperscaler-Mieten: Wer Container- oder GPU-Kapazität bei großen Anbietern mietet, sollte im Kleingedruckten prüfen, wer bei Verzug oder Insolvenz des Vermieters die Kosten trägt – das Beispiel PORTS-Pike zeigt, wohin die Reise geht.