Autoren:
Preeti Wadhwani, Manish Verma
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Markt für Rechenzentrumsbauten Größe und Anteil 2026 - 2035
Berichts-ID: GMI5949
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Veröffentlichungsdatum: December 2025
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Berichtsformat: PDF/Excel/Armaturenbrett/Plattform
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Markt für Rechenzentrumsbauten
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Markt für Rechenzentrumsbauten
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Marktgröße für den Bau von Rechenzentren
Der globale Markt für den Bau von Rechenzentren wurde im Jahr 2025 auf 227,6 Milliarden USD geschätzt und soll von 241,1 Milliarden USD im Jahr 2026 auf 434,7 Milliarden USD im Jahr 2035 wachsen, was einer CAGR von 6,8 % im Zeitraum 2026–2035 entspricht, laut dem neuesten von Global Market Insights Inc. veröffentlichten Bericht.
Wichtigste Erkenntnisse zum Markt für den Bau von Rechenzentren
Marktführer: AECOM führte den Markt 2025 mit einem Marktanteil von über 3.5% an.
Führende Akteure: Zu den 5 wichtigsten Akteuren in diesem Markt gehören AECOM, Skanska, Jacobs Engineering, Obayashi, Kajima, die 2025 gemeinsam einen Marktanteil von 12% hielten.
Ausbau der Cloud-Infrastruktur beschleunigt den globalen Bau von Rechenzentren
Der Ausbau öffentlicher, privater und hybrider Cloud-Dienste ist ein wesentlicher Treiber für den Bau von Rechenzentren, da Unternehmen ihre Workloads von lokalen Infrastrukturen verlagern. Cloud-Service-Anbieter erweitern kontinuierlich ihre Kapazitäten durch groß angelegte Hyperscale-Campusse und regionale Einrichtungen, um die Nachfrage nach Rechenleistung, Speicher und Ausfallsicherheit zu decken. Diese anhaltende Cloud-Nutzung treibt direkt neue Bauprojekte, schrittweise Erweiterungen und standardisierte, wiederholbare Rechenzentrumsdesigns voran.
Workloads aus den Bereichen KI, maschinelles Lernen und Hochleistungsrechnen verändern die Anforderungen an Design und Bau von Rechenzentren grundlegend. Diese Workloads erfordern eine deutlich höhere Leistungsdichte, fortschrittliche Kühlsysteme und eine robuste elektrische Infrastruktur, was die Entwicklung KI-fähiger Rechenzentren vorantreibt. Während Unternehmen das Training und die Inferenz von KI skalieren, beschleunigt sich die Bautätigkeit, um Rechenzentren der nächsten Generation mit hohen Spezifikationen zu unterstützen.
Digitalisierung von Unternehmen und Datenwachstum steigern die Nachfrage nach fortschrittlicher Infrastruktur
Das schnelle Wachstum der Datenerzeugung durch Streaming, E-Commerce, IoT, Fintech und die Digitalisierung von Unternehmen erhöht die Nachfrage nach Speicher-, Verarbeitungs- und Redundanzkapazitäten. Dieser Anstieg digitaler Dienste erfordert eine Erweiterung der Rechenzentrumskapazitäten sowohl in zentralen als auch in regionalen Märkten. Infolgedessen nimmt die Bautätigkeit zu, um verteilte Architekturen, Disaster Recovery und eine Bereitstellung von Diensten mit geringer Latenz zu unterstützen.
Unternehmen gehen zunehmend dazu über, Rechenzentren nicht mehr selbst zu besitzen und zu betreiben, sondern Kapazitäten von Colocation-Anbietern zu mieten, um Investitionsausgaben und die betriebliche Komplexität zu reduzieren. Dieser Wandel treibt den Bau von mandantenfähigen, carrier-neutralen Einrichtungen voran, die auf Skalierbarkeit und eine hohe Interkonnektivitätsdichte ausgelegt sind. Die wachsende Präferenz für ausgelagerte Infrastruktur beschleunigt die Nachfrage nach neuen Colocation-Projekten und einem schnellen Kapazitätsausbau.
KI-fähige Hyperscale-Campusse zeigen die Zukunft des Rechenzentrumsbaus
Im Februar 2024 kündigte Amazon Web Services eine Investition in Höhe von mehreren Milliarden US-Dollar (etwa 8 Milliarden USD) in Indiana an, um groß angelegte, KI-fähige Hyperscale-Rechenzentren zu entwickeln. Das Projekt wurde durch die wachsende Nachfrage nach KI-Training und Cloud-Diensten vorangetrieben und erfordert eine Infrastruktur mit hoher Leistungsdichte, fortschrittliche Kühlung und eine campusartige Bauweise. Es veranschaulicht direkt, wie die durch KI und Cloud-Dienste getriebene Hyperscale-Expansion den Bau von Rechenzentren in Nordamerika vorantreibt.
In Nordamerika ist die rasche Expansion durch Hyperscale-Cloud- und KI-Dienstanbieter der wichtigste Treiber für den Bau von Rechenzentren. Groß angelegte KI-Trainings-Workloads, eine starke Akzeptanz von Cloud-Diensten in Unternehmen und die frühe Kommerzialisierung von KI treiben den kontinuierlichen Ausbau von Hyperscale-Campussen voran, insbesondere in den Vereinigten Staaten, um eine Infrastruktur mit hoher Dichte und hohem Energiebedarf zu unterstützen.
Trends im Markt für den Bau von Rechenzentren
Mehrgebäudige Campusse mit einer Leistung von 200–500 MW sowie in Planung befindliche Standorte im Gigawattmaßstab sind im Markt für den Bau von Rechenzentren inzwischen üblich, da Hyperscaler der Nachfrage mit mehrjährigen Reservierungen und der Sicherung von Grundstücken mit 100–200 oder mehr Acres pro Bauphase zuvorkommen.In Nordamerika ist in diesem Zeitraum ein erhebliches Wachstum der Bautätigkeit sowie ein allgemeiner Anstieg der Anzahl vorvermieteter Projekte (über 70 %) zu verzeichnen. Der Anstieg der Gesamtzahl neuer Entwicklungsprojekte spiegelt die derzeitige angespannte Versorgungslage wider. Aufgrund der langen Anschlussfristen elektrischer Verteilungssysteme hat sich ein Trend entwickelt, bei dem Entwickler nun in Gebiete mit einem Überangebot an erneuerbarer Energie expandieren, um diese verlängerten Wartezeiten bis zur Fertigstellung der Projekte zu reduzieren.
KI-Trainingscluster benötigen 30–100+ kW pro Rack, wobei führende KI-Systeme sich 120 kW pro Rack nähern und in Roadmap-Diskussionen für experimentelle Anwendungen bis zum Ende des Jahrzehnts 1 MW pro Rack vorgesehen ist, wodurch sich das Design von der Durchschnitts- zur Spitzenlastplanung verschiebt. Die Kühlung macht 35–40 % des Stromverbrauchs von Rechenzentren aus, daher werden Direct-to-Chip-Kühlplatten (60–100 kW/Rack) und Immersionstanks (100–150+ kW/Rack) zunehmend eingesetzt, wobei CDUs in die Beschaffungsplanung auf dem kritischen Pfad aufgenommen werden. Bei genauerer Betrachtung zeigt sich, dass Mittelspannungsverteilung, dreiphasige Rack-Stromversorgung mit 415 V, Stromschienenverteilung und selektive USV-Strategien (Batterieabdeckung für Steuerungen statt für die vollständige Rechenleistung) zunehmend eingesetzt werden, um Verluste und Investitionskosten zu senken.
Vorgefertigte Elektroräume, auf Kufen montierte USV-Anlagen/Generatoren und modulare Rechenzentrumshallen verlagern Arbeitskräfte in Fabriken, verbessern die Qualitätssicherung und verkürzen die Vor-Ort-Dauer für bestimmte Bauabschnitte im Rechenzentrumsbau von Quartalen auf Monate. Die Zahlen zeigen, dass der Anteil fabrikgefertigter Komponenten bei optimierten Projekten 40–80 % erreichen kann, wobei für mikromodulare Konfigurationen, die Edge- und Remote-Anforderungen erfüllen, Bereitstellungen innerhalb von 1–2 Monaten möglich sind. Aus diesem Grund setzen Schwellenmärkte zunehmend auf modulare Lösungen, um den Mangel an qualifizierten Fachkräften auszugleichen, während KI-dichte Bauten auf präzisionsgefertigte Flüssigkeitskühlkreisläufe angewiesen sind, die sich nur schwer in großem Maßstab vor Ort montieren lassen.
Netzwerke für generative KI benötigen mehr als zehnmal so viele Glasfasern wie ältere Anlagen, wodurch biegeunempfindliche Fasern, vorkonfektionierte Kabelsätze und eine dichte Trassenverwaltung bei Neubauten und Nachrüstungen an Bedeutung gewinnen. Angesichts der starken Zunahme von 400/800-G-Interconnects und der Entwicklung hin zu 1,6-Tbit/s-Fabrics werden Netzwerkbereiche und Kabelwege anders dimensioniert, damit GPU-Cluster im großen Maßstab synchronisiert bleiben.
Analyse des Rechenzentrumsbaumarktes
Auf Grundlage der Infrastruktur wird der Markt in elektrische Infrastruktur, mechanische Infrastruktur, Netzwerkinfrastruktur und sonstige Infrastruktur unterteilt. Das Segment der mechanischen Infrastruktur dominierte den Markt und machte 2025 rund 37 % aus; von 2026 bis 2035 wird ein Wachstum mit einer CAGR von 5,8 % erwartet.
Auf Grundlage des Rechenzentrumstyps wird der Markt für den Bau von Rechenzentren in kleine, mittelgroße und große Rechenzentren unterteilt. Das Segment der kleinen Rechenzentren dominiert den Markt mit einem Anteil von rund 43 % im Jahr 2025, und für das Segment wird zwischen 2026 und 2035 ein Wachstum mit einer CAGR von 5 % erwartet.
Nach Endnutzung wird der Markt für den Bau von Rechenzentren in BFSI, Energie, Regierung, Gesundheitswesen, Fertigung, IT & Telekommunikation und andere Bereiche unterteilt. Das BFSI-Segment dominiert den Markt und wurde im Jahr 2025 mit 55,6 Milliarden USD bewertet.
Auf Grundlage der Tiers ist der Markt für den Bau von Rechenzentren in Tier 1, Tier 2, Tier 3 und Tier 4 unterteilt. Das Tier-3-Segment dominiert den Markt und wurde 2025 mit 75 Milliarden USD bewertet.
Die USA dominierten den nordamerikanischen Rechenzentrumsbaumarkt mit einem Umsatz von 59,5 Milliarden USD im Jahr 2025.
Der britische Rechenzentrumsbaumarkt wird zwischen 2026 und 2035 mit einer CAGR von 4,1 % stark wachsen.
Der Markt für den Bau von Rechenzentren in China wird zwischen 2026 und 2035 ein robustes Wachstum verzeichnen.
Der Markt für den Bau von Rechenzentren in Brasilien wird zwischen 2026 & 2035 ein signifikantes Wachstum verzeichnen.
Der Markt für den Bau von Rechenzentren in den VAE wird zwischen 2026 und 2035 voraussichtlich ein robustes Wachstum verzeichnen.
Marktanteil des Marktes für Rechenzentrumsbau
Unternehmen im Markt für Rechenzentrumsbau
Zu den wichtigsten Unternehmen in der Rechenzentrumsbaubranche gehören:
3,5% Marktanteil
Nachrichten aus der Rechenzentrumsbaubranche
Der Marktforschungsbericht zum Rechenzentrumsbau umfasst eine detaillierte Analyse der Branche mit Schätzungen und Prognosen hinsichtlich des Umsatzes ($ Mrd.) von 2021 bis 2034 für die folgenden Segmente:
Markt nach Rechenzentrum
Markt nach Infrastruktur
Markt nach Endnutzung
Markt nach Tier
Die oben genannten Informationen werden für die folgenden Regionen und Länder bereitgestellt:
Häufig gestellte Fragen (FAQs):
Forschungsmethodik, Datenquellen und Validierungsprozess
Dieser Bericht beruht auf einem strukturierten Forschungsprozess, der direkte Gespräche mit Branchenakteuren, eigene Modellierung und eine sorgfältige Gegenprüfung miteinander verbindet. Er stützt sich nicht allein auf Sekundärrecherche.
Unser Forschungsprozess in 6 Schritten
1. Forschungsdesign und fachliche Begleitung durch Analysten
Die Forschungsmethodik von GMI basiert auf menschlicher Fachkompetenz, sorgfältiger Validierung und vollständiger Transparenz. Jede Erkenntnis, Trendanalyse und Prognose in unseren Berichten wird von erfahrenen Analysten erarbeitet, die die Besonderheiten Ihres Marktes verstehen.
Unser Ansatz verbindet umfassende Primärforschung durch direkten Austausch mit Branchenakteuren und Fachleuten mit fundierter Sekundärforschung aus verifizierten weltweiten Quellen. Mithilfe quantifizierter Wirkungsanalysen erstellen wir belastbare Prognosen und gewährleisten zugleich die Rückverfolgbarkeit von den ursprünglichen Datenquellen bis zu den endgültigen Ergebnissen.
2. Primärforschung
Die Primärforschung bildet das Rückgrat unserer Methodik und trägt rund 80 % zu den gewonnenen Erkenntnissen bei. Durch den direkten Austausch mit Branchenakteuren sichern wir Genauigkeit und Analysetiefe. Unser strukturiertes Interviewprogramm umfasst regionale und globale Märkte und bezieht Beiträge von Führungskräften der obersten Ebene, Mitgliedern der Geschäftsleitung und Fachleuten ein. Diese Gespräche liefern strategische, operative und technische Perspektiven und ermöglichen ausgewogene Erkenntnisse und verlässliche Marktprognosen.
3. Data Mining und Marktanalyse
Data Mining ist ein wichtiger Bestandteil unseres Forschungsprozesses und macht rund 20 % unserer gesamten Methodik aus. Anhand der Umsatzanteile führender Unternehmen analysieren wir die Marktstruktur, erkennen Branchentrends und bewerten makroökonomische Faktoren. Relevante Daten aus kostenpflichtigen und frei zugänglichen Quellen werden zu einer verlässlichen Datenbank zusammengeführt. Diese Informationen unterstützen die Primärforschung und die Ermittlung der Marktgröße; wichtige Akteure wie Händler, Hersteller und Verbände überprüfen die Ergebnisse.
4. Ermittlung der Marktgröße
Wir ermitteln die Marktgröße nach einem Bottom-up-Ansatz. Ausgangspunkt sind Unternehmensumsätze, die direkt in Primärinterviews erhoben werden, sowie Produktionsmengen der Hersteller und Angaben zu Installationen oder Implementierungen. Diese Daten werden über die regionalen Märkte hinweg zusammengeführt, um eine globale Schätzung abzuleiten, die auf der tatsächlichen Branchenaktivität beruht.
5. Prognosemodell und zentrale Annahmen
Jede Prognose dokumentiert ausdrücklich:
✓ Zentrale Wachstumstreiber und deren angenommene Auswirkungen
✓ Wachstumshemmende Faktoren und Szenarien zur Abschwächung ihrer Wirkung
✓ Regulatorische Annahmen und das Risiko von Politikwechseln
✓ Parameter der Technologieadoptionskurve
✓ Makroökonomische Annahmen (BIP-Wachstum, Inflation, Wechselkurse)
✓ Wettbewerbsdynamik und Erwartungen zu Markteintritten und -austritten
6. Validierung und Qualitätssicherung
In der Schlussphase prüfen Fachleute die gefilterten Daten manuell, um Nuancen und Kontextfehler zu erkennen, die automatisierte Systeme möglicherweise übersehen. Diese fachliche Prüfung bildet eine entscheidende zusätzliche Ebene der Qualitätssicherung und stellt sicher, dass die Daten den Forschungszielen und fachspezifischen Standards entsprechen.
Unser dreistufiger Validierungsprozess sorgt für eine möglichst hohe Zuverlässigkeit der Daten:
✓ Statistische Validierung
✓ Validierung durch Fachleute
✓ Abgleich mit der Marktrealität
Vertrauen und Glaubwürdigkeit
Verifizierte Datenquellen
Fachpublikationen
Branchenzeitschriften, Fachpublikationen und spezialisierte Medien
Branchendatenbanken
Eigene und externe Marktdatenbanken
RRegulatorische Einreichungen
Staatliche Beschaffungsunterlagen und Dokumente zur Regierungspolitik
Wissenschaftliche Forschung
Universitätsstudien und Berichte spezialisierter Forschungsinstitute
Unternehmensberichte
Geschäftsberichte, Investorenpräsentationen und Einreichungen
Experteninterviews
Führungskräfte der obersten Ebene, Einkaufsverantwortliche und technische Fachleute
GMI-Archiv
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Handelsdaten
Import- und Exportmengen, HS-Codes und Zolldaten
Untersuchte und bewertete Parameter
Jeder Datenpunkt in diesem Bericht wird durch Primärinterviews, echte Bottom-up-Modellierung und sorgfältige Gegenprüfungen validiert. Erfahren Sie mehr über unseren Forschungsprozess →