Crusoe sammelt 3,9 Mrd. USD ein, um Gigawatt-Rechenzentren und per Lkw anlieferbare KI-Fabriken voranzutreiben
Zusammenfassung der Nachrichten
Crusoe, das KI-Infrastrukturunternehmen, das einst als Krypto-Miner begann, hat in einer Serie-F-Finanzierungsrunde 3,9 Milliarden US-Dollar eingesammelt und damit seine Bewertung auf 30,9 Milliarden US-Dollar getrieben. Die am 17. September 2026 (US-Ostküstenzeit) angekündigte Runde wird zwei sehr unterschiedliche Arten von Ausbauten gleichzeitig finanzieren: weitläufige Rechenzentrums-Campusse im Gigawatt-Maßstab für das Training der größten KI-Modelle und kleine, per Lkw transportierbare „Spark“-Einheiten, die innerhalb von Wochen in der Nähe nahezu jeder Stromquelle eingesetzt werden können.
Die Finanzierungsrunde
Die 3,9 Milliarden US-Dollar schwere Serie-F-Runde wurde gemeinsam von Atreides Management, Mubadala Capital und Valor Equity Partners angeführt, unter Beteiligung von Founders Fund, GIC, Nvidia, Qatar Investment Authority, Radical Ventures, TPG und mehr als zwei Dutzend weiteren Investoren. Die Runde kommt rund zehn Monate nach Crusoes Serie E vom Oktober 2025, die 1,38 Milliarden US-Dollar bei einer Bewertung von 10 Milliarden US-Dollar eingesammelt hatte — was bedeutet, dass sich die Bewertung des Unternehmens in weniger als einem Jahr etwa verdreifacht hat.
Drei neue Mitglieder traten im Rahmen der Runde Crusoes Verwaltungsrat bei: Thomas Seifert, Finanzvorstand von Cloudflare; Bill Stein, Partner und Chief Investment Officer bei Primary Digital Infrastructure; und JB Straubel, Gründer und CEO des Batterierecyclingunternehmens Redwood Materials, Tesla-Vorstandsmitglied und Crusoe-Investor seit 2021.
Crusoe wurde 2018 gegründet und schürfte ursprünglich Kryptowährungen mit ansonsten abgefackeltem Erdgas, das an Ölfeldern verschwendet wurde. Als die Nachfrage nach KI-Rechenleistung stark anstieg, stellte das Unternehmen fast vollständig auf den Bau und Betrieb von Rechenzentrumsinfrastruktur für KI-Training und -Inferenz um — ein Wandel, der es zu einem der am genauesten beobachteten Infrastrukturplayer im aktuellen KI-Ausbau gemacht hat.
Zwei sehr unterschiedliche Arten von „KI-Fabriken“
Crusoes Wachstumsstrategie ruht auf zwei komplementären Infrastrukturformaten.
Das erste ist das riesige Rechenzentrum im Campus-Maßstab, wie es sein Standort in Abilene, Texas, verkörpert. Crusoe hat dort eine Anlage mit 900 Megawatt errichtet, um den KI-Infrastrukturbedarf von Microsoft zu unterstützen, und das Unternehmen hat erklärt, dass der Campus in Abilene bei weiterem Ausbau voraussichtlich eine Gesamtkapazität von 2,1 Gigawatt erreichen wird. Der Standort Abilene hat auch Trainingsarbeit für OpenAI beherbergt. Große Campusse wie dieser eignen sich am besten für das Training von Frontier-KI-Modellen, ein Prozess, der davon profitiert, dass eine enorme Anzahl von Chips an einem Ort gebündelt wird.
Das zweite Format ist Spark, eine Reihe modularer, per Lkw transportierbarer Rechenzentrumseinheiten, die Crusoe selbst herstellt. Laut CEO Chase Lochmiller erfordern Inferenz-Workloads — das Ausführen eines bereits trainierten KI-Modells, um Anfragen zu beantworten oder Inhalte zu erzeugen — typischerweise weit weniger Chips als das Training, sodass die Konzentration dieser Arbeit in einem Campus im Maßstab von Abilene unnötig teuer sein kann. Spark-Einheiten sind darauf ausgelegt, in einer Fabrik gebaut, per Lkw zu einem Standort mit verfügbarer Energie gebracht und innerhalb von Wochen angeschlossen zu werden, statt der Jahre, die traditionell für den Bau von Rechenzentren erforderlich sind. Crusoe errichtet in Denver eine Fertigungsanlage, die nach Erwartung des Unternehmens irgendwann bis zu ein Gigawatt Spark-Kapazität pro Jahr produzieren können soll. Einige Spark-Einheiten sind bereits in Reno, Nevada, in Betrieb und beziehen Strom aus einem Microgrid, das Solarmodule mit wiederverwendeten Batterien von Elektrofahrzeugen kombiniert, die über Redwood Materials geliefert werden, das Unternehmen, das der neue Crusoe-Vorstand JB Straubel leitet.
Geschäftsmodell und jüngste Dynamik
Crusoe erzielt Umsätze auf drei Hauptwegen: Vermietung von Rechenzentrumsflächen an Kunden, die ihre eigenen GPUs mitbringen, Vermietung von GPUs, die Crusoe selbst besitzt, und Verkauf von Inferenz-Rechenkapazität zum Betrieb von KI-Modellen im Auftrag von Kunden. Zu seinem Kundenstamm gehören Meta, Microsoft, Oracle und OpenAI.
Das Unternehmen hat rund 6 Gigawatt vertraglich gesicherte Rechenzentrumskapazität gemeldet, von denen etwa 1 Gigawatt derzeit in Betrieb ist, während der Rest im Bau oder in Entwicklung ist. Sein verwaltetes Inferenzprodukt, das Ende 2025 eingeführt wurde, soll von nahezu null Umsatz zu Beginn des Jahres 2026 auf mehr als 100 Millionen US-Dollar vertraglich gebundener jährlich wiederkehrender Umsätze innerhalb weniger Monate gewachsen sein.
Crusoe hat außerdem kürzlich einen fünfjährigen Cloud-Infrastrukturvertrag im Wert von 13 Milliarden US-Dollar mit dem Quantitative-Trading-Unternehmen Jane Street unterzeichnet, um GPU- und KI-Rechenkapazität bereitzustellen — einer der größten offengelegten Deals dieser Art, an dem ein Finanzdienstleistungskunde statt eines KI-Labors beteiligt ist.
Wie es weitergeht
CEO Chase Lochmiller hat die Strategie des Unternehmens so umrissen, dass es die KI-Lieferkette von Ende zu Ende kontrolliert, „von Elektronen bis zu Tokens“ — also alles von der Sicherung von Stromquellen bis zur Lieferung fertiger KI-Ergebnisse an Kunden. Mit dem neuen Kapital plant Crusoe, beide Enden seines Infrastrukturportfolios weiter auszubauen: die Skalierung von Trainings-Campusen der Gigawatt-Klasse wie Abilene bei gleichzeitigem Hochfahren der Spark-Produktion in Denver, um kleinere, stärker verteilte Inferenz-Workloads zu bedienen.
Die Führung von Crusoe hat zudem erste Gespräche mit großen Investmentbanken, darunter Goldman Sachs und Morgan Stanley, über einen möglichen künftigen Börsengang geführt, wobei noch kein formeller Zeitplan festgelegt wurde. Der Umfang der neuen Runde — und die Liste der Staatsfonds, Chiphersteller und Infrastrukturinvestoren dahinter — unterstreicht, wie zentral die Verfügbarkeit von Strom und die Geschwindigkeit der Fertigung für die Fähigkeit der breiteren KI-Branche geworden sind, mit der Nachfrage nach Rechenkapazität Schritt zu halten.