Chinas Energieexplosion bestätigt Musks Einschätzung der KI-Lücke

Chinas massives Bestreben, seine Energiekapazitäten auszubauen, stärkt seine Position im globalen KI-Wettlauf und verstärkt die Bedenken, die von Technologieführern wie Elon Musk und Nvidia-CEO Jensen Huang geäußert wurden.

Neue Energiedaten deuten darauf hin, dass Chinas Stromnetzausbau rasant voranschreitet und so umfangreich ist, dass die USA Mühe haben, mitzuhalten. Diese Kluft könnte darüber entscheiden, welches Land in der nächsten Phase der KI-Entwicklung die Führung übernimmt.

Auf dem Weltwirtschaftsforum im Januar erklärte Musk, die größte Hürde für das Wachstum der KI seien nicht mehr die Chips, sondern der Strom. Er warnte davor, dass die Welt bald mehr KI-Chips produzieren könnte, als sie mit Strom versorgen kann, und dass China mit seinem rasanten Ausbau der Stromerzeugungskapazitäten die Ausnahme und Vorbildfunktion einnehmen würde. 

Jensen Huang vertritt eine ähnliche Ansicht und behauptet, dass der Wettbewerb im Bereich KI auf fünf Ebenen stattfindet: Energie, Chips, Infrastruktur, Modelle und Anwendungen. Die Energieversorgung bildet die Basis dieser Hierarchie. Huang merkte an, dass China als Land bereits über etwa die doppelte Energiekapazität der USA verfügt und somit strukturell in der Lage ist, den steigenden Strombedarf von KI-Systemen zu decken.

Netzengpässe und Verzögerungen bremsen das Wachstum von US-Rechenzentren

In den USA ist diese Belastung bereits spürbar. Laut BloombergNEF werden Rechenzentren von 2024 bis 2030 etwa 38 % des Wachstums des US-Strombedarfs ausmachen. Bis zum Ende des Jahrzehnts werden Rechenzentren rund 7 % des nationalen Stromverbrauchs ausmachen, gegenüber dem heutigen Niveau. 

Die Situation in China stellt sich deutlich anders dar. Rechenzentren werden Prognosen zufolge bis 2030 nur etwa 6 % des Nachfragewachstums und rund 2 % des gesamten Stromverbrauchs ausmachen. Das bedeutet jedoch nicht, dass Chinas KI-Sektor klein ist. Vielmehr spiegelt es wider, wie viel größer und diversifizierter Chinas gesamtes Stromsystem ist, dessen Nachfrage maßgeblich von Industrie, Fertigung und Elektromobilität getrieben wird.

Der US-amerikanische Energiesektor konnte nach fast zwei Jahrzehnten stagnierender Stromnachfrage, die bis Anfang der 2020er-Jahre anhielt, nicht mithalten. Ein durch künstliche Intelligenz ausgelöster Aufschwung hat Pläne für neue Gaskraftwerke angestoßen, doch der Bau dieser Projekte kann Jahre dauern. Projektentwickler müssen komplexe Vorschriften, langwierige Genehmigungsverfahren und Engpässe in der Lieferkette bewältigen. 

Auch politische Entscheidungen prägen die Energielandschaft maßgeblich, da der Widerstand der Bundesregierung gegen erneuerbare Energien Projekte für saubere Energie verzögert oder verhindert hat, die zur Stromversorgung der rasant wachsenden Zahl von Rechenzentren hätten beitragen können. Laut Michael Davidson, Energieexperte an der University of California, San Diego, bremst sich die USA selbst aus, indem sie den Ausbau erneuerbarer Energien nicht schnell genug vorantreibt, um die steigende Nachfrage zu decken.

Chinas rasanter Ausbau garantiert keine KI-Führungsrolle

China hingegen baut seine Energieerzeugungskapazitäten aus verschiedenen Quellen weiterhin rasant aus. Neben Kohle-, Kern- und Gaskraftwerken errichtet das Land enorme Solar- und Windkraftanlagen. Chinas gesamte Solarkapazität wird die Kohlekapazität in diesem Jahr erstmals übertreffen, obwohl erneuerbare Energieanlagen in der Regel weniger zuverlässig arbeiten als fossile Kraftwerke. 

Die Anbindung neuer Rechenzentren an das Stromnetz ist in China deutlich einfacher. Laut David Fishman von der Unternehmensberatung The Lantau Group stellt der Netzanschluss für die meisten neuen Projekte in China praktisch kein Problem dar. Analysten von Goldman Sachs schätzen, dass China bis 2030 über freie Stromkapazitäten verfügen könnte, die das Dreifache des weltweiten Gesamtbedarfs an Rechenzentren übersteigen. 

Doch Energie allein wird den Wettbewerb im KI-Wettlauf nicht entscheiden. Die USA haben einen deutlichen Vorsprung bei fortschrittlichen Chips und KI-Modellen. Laut Google DeepMind , liegen chinesische KI-Unternehmen im Vergleich zu den modernsten westlichen Systemen etwa sechs Monate zurück.

Analysten, die sich auf Erkenntnisse von Chirag Dekate von Gartner berufen, argumentieren, dass die USA trotz Chinas offensichtlich großem Energiepotenzial weiterhin führend in der Chip-Innovation und den Bausteinen für KI-Modelle sind. Der Erfolg könnte davon abhängen, ob die USA ihre Energielücke schnell schließen können und ob China seine enormen Energieressourcen nutzt, um in den übrigen Bereichen der KI-Technologie Durchbrüche zu erzielen.

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