Rechenzentren und GPU-Kapazität in Kanada

Wichtigste Erkenntnis: Nur etwa 11 % der installierten IT-Last der kanadischen Rechenzentren ist heute GPU-beschleunigt – etwa 89 % bleiben CPU-only. Die nationale Bereitschaft sollte in GPU-Steckplätzen und KI-fähigen Megawatt bewertet werden, nicht in Stellfläche oder CPU-Kollokation.

Warum dies wichtig ist

• Im Kontext der KI sind CPUs irrelevant; nur GPUs können KI verarbeiten.

• Wir müssen die Kapazität generischer Rechenzentren bewerten und uns ausschließlich auf jene konzentrieren, die GPUs bereitstellen. Derzeit sind nur etwa 11 % der installierten IT-Last in unseren Proxys GPU-beschleunigt. Dies stimmt mit der Auffassung überein, dass CPU-only-Kollokation keine KI-Kapazität darstellt und die nationale Bereitschaft in Bezug auf GPU-Steckplätze und KI-fähige Megawatt bewertet werden sollte. Nach derselben Logik sollte die Stellfläche von Rechenzentren nicht als Metrik verwendet werden. (CER)

• Kanadas „KI-bereites“ Wachstum steht bevor – befindet sich aber größtenteils im Planungsstadium: Beispiele hierfür sind Bell's AI Fabric (bis zu 500 MW) und andere große Campus-Projekte; Quebec hat heute Beschränkungen für neue Energie, was beeinflusst, wo die nächsten KI-Entwicklungen beginnen könnten. (DataCenterKnowledge)

Unten ist ein Proxy-„Raster“ der kanadischen Rechenzentrumslandschaft dargestellt, das Anzahlen, aktuelle (installierte) IT-Leistung, den Hosting-Mix und einen geschätzten % CPU vs. % GPU der installierten Rechenleistung zeigt. Wo keine öffentlichen Zahlen vorliegen, habe ich transparente Proxys verwendet und die dahinterstehenden Hypothesen dargelegt.

Kanadische Rechenzentren: Anzahlen, installierte IT-Last, Hosting-Mix und CPU vs. GPU (Basislinie 2024/25)

Region	Geschätzte Anzahl Rechenzentren	Geschätzte installierte IT-Kapazität (MW)	Kollokation (%)	Hyperscale/Dediziert (%)	Enterprise/Eigenbetrieben (%)	KI/HPC (%)	Geschätzter % GPU (der IT-Last)	Geschätzter % CPU (der IT-Last)
Ontario (ON)	105	360.0	65.0	25.0	8.0	2.0	8.1	91.9
Quebec (QC)	57	180.0	50.0	30.0	5.0	15.0	18.9	81.0
British Columbia (BC)	35	109.8	60.0	25.0	10.0	5.0	10.5	89.5
Alberta (AB)	22	69.0	45.0	40.0	12.0	3.0	9.8	90.2
Rest of Canada	20	31.1	75.0	8.0	15.0	2.0	6.7	93.3
Kanada (Gesamt)	239	750.0	59.2	26.9	8.2	5.7	11.2	88.8

So ist diese Tabelle zu lesen: „Installierte IT-Kapazität (MW)“ ist die aktuell eingesetzte/betriebene IT-Last, nicht das „Full-Build“-Potenzial eines Gebäudes. Der Hosting-Mix drückt den Anteil der installierten IT-Last nach Nutzungstyp aus. „% GPU vs. % CPU“ schätzt den Anteil der installierten IT-Last, der auf GPU-beschleunigte Server im Vergleich zu CPU-only-Servern entfällt.

Was dies auf einen Blick aussagt

• Kanada verfügt über ≈239 in Betrieb befindliche Rechenzentren (aller Typen). Ontario weist die größte Anzahl auf (105), gefolgt von Quebec (57), BC (35) und Alberta (22). (CER)

• Wir schätzen die aktuelle installierte IT-Last national auf ≈750 MW (nicht „Full-Build“), wobei Toronto ≈335 MW und Montreal ≈169 MW als Anker für Ontario und Quebec dienen. (CleanBridge)

• Das Hosting tendiert heute immer noch zur Kollokation (≈59%), mit Hyperscale/Dediziert (≈27%), Enterprise (≈8%) und KI/HPC-spezialisiert (≈6%) der installierten IT-Last. (Der Mix variiert je nach Provinz.) (Mordor Intelligence)

• Auf dieser Grundlage sind nur ≈11% der installierten IT-Last Kanadas heute GPU-beschleunigt (und ≈89% bleiben CPU-only) – was mit der Aussage übereinstimmt, dass CPU-only-Kapazität keine KI-Kapazität ist. (Siehe Annahmen unten.)

Methode und Hypothesen (Transparente Proxys)

1) Anzahl der Rechenzentren (nach Provinz)

• Nationale Anzahl: 239 in Betrieb befindliche Rechenzentren (aller Typen), vom Canada Energy Regulator (CER). Ihr Snapshot nennt auch Toronto (81) und Montreal (48) als die größten Stadtcluster, basierend auf DataCenterMap. (CER)

• Provinzielle Aufschlüsselung: S&P Global (2. Okt. 2024) meldet Ontario 105, Quebec 57, BC 35, Alberta 22; ich habe „Rest Kanadas“ = 239 − (105+57+35+22) = 20 gesetzt. (S&P Global)

2) Installierte IT-Leistung (MW), „Aktuelle Nutzung“-Proxy

• Nationale Basislinie: Ich verwende 750 MW installierte IT-Kapazität im Jahr 2024 (nicht Full-Build), gemäß CleanBridge (unter Berufung auf ENCOR). CleanBridge liefert auch Ankerwerte: Toronto ≈335 MW (≈45% der national installierten) und Montreal ≈169 MW (≈22,5%). (CleanBridge)

• Provinzielle Aufteilung:

  • Ontario = 360 MW (Toronto 335 + ≈25 für Ottawa/andere) – konservativ angesichts Torontos Ankerwert.
  • Quebec = 180 MW (Montreal 169 + ≈11 für Quebec City/andere).
  • BC = ≈110 MW und Alberta = ≈69 MW, indem der Anteil jeder Provinz an der nationalen Standortanzahl auf 750 MW angewendet wird (35/239 bzw. 22/239). Verbleibende ≈31 MW werden „Rest Kanadas“ zugewiesen. (Dies hält die nationale Summe bei ≈750 MW und spiegelt kleinere durchschnittliche Standortgrößen außerhalb von Toronto/Montreal wider.) (S&P Global)

• Hinweis: Andere Quellen diskutieren „Full-Build“-Kollokationskapazität >800 MW und große zukünftige Pipelines (10–12 GW) – diese sind potenziell und nicht installiert und wurden nicht für die Zeile „aktuelle Nutzung“ verwendet, um das heutige Bild nicht zu verzerren. (Businesswire)

3) Hosting-Mix nach Provinz (Prozent der installierten IT-Last)

Wir haben einen Proxy-Mix pro Provinz zugewiesen, der die lokalen Gegebenheiten und aktuelle Marktnotizen widerspiegelt:

• Ontario 65 % Colocation / 25 % Hyperscale / 8 % Enterprise / 2 % AI/HPC — Die AI-Vermietung nimmt zu, macht aber immer noch einen geringen Anteil der installierten Last aus. (CBRE)

• Quebec 50 / 30 / 5 / 15 — höherer AI/HPC-Anteil dank wasserkraftbetriebener AI-Campusse (z. B. QScale) und Hyperscale-Expansion (aber beachten Sie, dass Strombezugsbeschränkungen 2024 neue Projekte gedrosselt haben). (CER)

• BC 60 / 25 / 10 / 5 — neue AI-Anlagen (z. B. Bell AI Fabric) beginnen in B.C., aber die heute installierte AI/HPC-Last ist immer noch bescheiden. (DataCenterDynamics)

• Alberta 45 / 40 / 12 / 3 — Präsenz von AWS (Canada West) und wachsende Pipeline; einige politische Gegenwinde wurden kürzlich festgestellt. (S&P Global)

• Rest 75 / 8 / 15 / 2 — kleinere Standorte, dominiert von Colocation und Enterprise.

Diese Mischungen sind qualitative Näherungswerte, die abgeglichen wurden mit: (i) Marktstruktur (Colocation bleibt dominant nach Umsatzanteil), (ii) jüngsten lokalen Trends (z. B. AI-geführtes Leasing in Toronto; Quebecs Stromengpässe) und (iii) angekündigten AI-Initiativen (z. B. Bell AI Fabric). (Mordor Intelligence)

4) % GPU vs. % CPU (der installierten IT-Last)

Da Betreiber selten GPU-Zahlen veröffentlichen, haben wir den GPU-Anteil innerhalb jedes Hosting-Typs geschätzt und diesen dann nach dem provinziellen Hosting-Mix gewichtet:

• Colocation: 5 % GPU / 95 % CPU (Mischung hauptsächlich aus Allzweckservern; heute begrenzte Beschleunigerdichte).

• Hyperscale/dediziert: 12 % GPU / 88 % CPU (GPU-Cluster existieren, machen aber immer noch eine Minderheit der installierten Last in den kanadischen Regionen aus).

• Enterprise/eigenbetrieben: 2 % GPU / 98 % CPU (die meisten Enterprise-Racks bleiben CPU-zentriert).

• AI/HPC: 85 % GPU / 15 % CPU (zweckgebundene AI/HPC-Designs sind beschleunigerlastig).

• Die Anwendung dieser Anteile auf den Hosting-Mix ergibt die provinziellen und kanadaweiten GPU/CPU-Schätzungen im Raster (z. B. Kanada ≈11 % GPU der installierten IT-Last).

• Politische Relevanz: GPU-Steckplätze, Leistungsdichte und Interconnect – nicht die Gebäudefläche oder reine CPU-Racks – bestimmen die AI-Kapazität eines Landes. (CBRE)

Vorbehalte und Aktualisierungspfad

• Anzahlen: Die 239 Einrichtungen des CER spiegeln mehrere Quellen wider (einschließlich DataCenterMap). Die provinziellen Aufschlüsselungen basieren auf dem S&P-Snapshot vom Oktober 2024. Einige Campusse umfassen mehrere Gebäude; die Zahlen werden sich mit Eröffnungen/Schließungen ändern. (CER)

• "Aktueller Energieverbrauch": Ich habe die installierte IT-MW (≈Last, die für IT-Geräte verfügbar ist) verwendet – nicht den "Full Build" des Gebäudes oder den Netzbezug – mit einer nationalen Basislinie von 750 MW und städtischen Ankerpunkten (Toronto/Montreal). Wo Details zu Stadt/Provinz fehlten, habe ich nach dem Anteil der Einrichtung gezählt. Sie können Näherungswerte durch Betreiberangaben ersetzen, sobald diese öffentlich werden. (CleanBridge)

• Hosting-Mix und GPU/CPU-Anteile: Für Kanada existiert kein umfassender öffentlicher Datensatz. Die Mischungen spiegeln qualitative Belege (Marktberichte, Leasing-Notizen, Energiepolitik) und eine konservative GPU-Annahme wider. Sobald AI-spezifische Bauten (z. B. AI-Inferenzfarmen) in Betrieb gehen, wird der GPU-Anteil schnell steigen. (CBRE)

Quellen für die wichtigsten Basisdaten: 239 in Betrieb befindliche Rechenzentren, Toronto (81), Montreal (48) — Canada Energy Regulator (2. Okt. 2024), unter Berufung auf DataCenterMap. Provinzielle Anzahlen (ON 105, QC 57, BC 35, AB 22) und Markt ≈750 MW installierte IT — S&P Global Commodity Insights; CleanBridge (ENCOR). Colocation-Fläche ("Full Build" >800 MW; 118 bestehende Colocation-Standorte) — ResearchAndMarkets-Datenbankhinweise. Marktbedingungen: AI-geführtes Leasing in Toronto; Quebec 2024 Strombezugspausen; angekündigtes Bell AI Fabric (bis zu 500 MW).