Der Strombedarf von KI übersteigt das Angebot, da der Boom der Rechenzentren die Energiesysteme und globalen Märkte belastet

Die KI-Branche verbraucht Strom in einem Ausmaß, das die globalen Produktionskapazitäten übersteigt, was zu gleichzeitigen Veränderungen in der Energiepolitik, der Geopolitik und der Weltwirtschaft führt.

Sam Altman von OpenAI gab an, dass sein Unternehmen täglich ein Gigawatt Strom benötigt. Zum Vergleich: Die gesamte neu installierte Stromerzeugungskapazität in den Vereinigten Staaten betrug im Vorjahr rund 53 Gigawatt.

Die Zahlen zum Ausbau der KI sind beeindruckend. Es wird erwartet, dass Amazon, Microsoft, Alphabet und Meta im Jahr 2026 rund 630 Milliarden US-Dollar in Rechenzentren und Chips investieren werden. Rechnet man die sieben nächstgrößten Cloud- und Infrastrukturanbieter hinzu, steigt diese Summe auf 811 Milliarden US-Dollar. Die vier größten Technologiekonzerne betreiben weltweit etwa 600 Rechenzentren, weitere 544 befinden sich entweder in Planung oder im Bau.

Bauverzögerungen und unterbrochene Lieferketten

Der Bau einer solchen Anlage ist eine gewaltige Aufgabe. Ein modernes KI-Rechenzentrum mit 100 Megawatt kostet über 4 Milliarden US-Dollar. Rund 70 % davon entfallen auf Server und Prozessoren. Die eigentliche Herausforderung liegt jedoch nicht im Geld, sondern darin, die Anlage anzuschließen und in Betrieb zu nehmen.

In Großstädten wie London kann die Sicherstellung eines Stromnetzanschlusses bis zu zehn Jahre dauern. Unternehmen verlagern ihren Standort daher in ländliche Gebiete, insbesondere in Teile von Texas, wo Genehmigungen leichter zu erhalten sind, Fachkräfte jedoch Mangelware sind. Mancherorts mussten Technologieunternehmen sogar ganze Siedlungen errichten, um ihre Mitarbeiter unterzubringen.

Die Lieferketten geraten unter Druck. Transformatoren haben in Europa mittlerweile Lieferzeiten von bis zu 100 Wochen . Fast 60 % der Rechenzentrumsprojekte verzögerten sich im letzten Jahr um mehr als drei Monate. Rund 88 % der Projekte hatten bereits beim Gießen der Betonfundamente Probleme. Die Installation von Kühlsystemen und Brandmeldeanlagen verzögerte 78 % der Projekte.

Die neuesten Nvidia-Chips, die Blackwell-Serie und die kommende Rubin-Architektur, erzeugen deutlich mehr Wärme als Vorgängermodelle. Daher wechseln Betreiber von der Luftkühlung zu Flüssigkeitskühlsystemen, die eine entsprechende Infrastruktur für Verrohrung und Wasseraufbereitung erfordern. Standardmäßige Stromversorgungssysteme sind nicht in der Lage, den Strombedarf von Serverracks der nächsten Generation zu decken, weshalb Unternehmen auf Halbleitertransformatoren zurückgreifen und damit in direkten Wettbewerb mit der Automobilindustrie um Komponenten treten.

Geopolitische Risiken und sinkende Renditen

Die Instabilität im Nahen Osten trägt zum Risikofaktor bei. Die meisten Rechenzentren sind auf Dieselgeneratoren als Notstromversorgung angewiesen. Aufgrund regionaler Konflikte ist die Treibstoffversorgung gefährdet, und Führungskräfte der Ölindustrie, die an der CERAWeek-Konferenz in Houston teilnahmen, warnten davor, dass die Versorgungsrisiken noch nicht in den Marktpreisen eingepreist seien. Laut Melissa Otto, Forschungsleiterin bei S&P Global Visible Alpha, könnten die Aktienmärkte eine deutliche Korrektur erleben, falls die Ölpreise über einen längeren Zeitraum hoch bleiben. Der S&P 500 steuert auf sein schwächstes Quartalsergebnis seit rund vier Jahren zu, wobei der Technologiesektor um fast 8 % gefallen ist.

Die von den Technologiekonzernen erwarteten finanziellen Erträge aus ihren Infrastrukturausgaben sinken ebenfalls. Die Kapitalrendite von Alphabet wird voraussichtlich von 51 % im letzten Jahr auf rund 36 % bis 2030 fallen. Der Marktanteil von Microsoft dürfte von 95 % im Jahr 2020 auf 36 % bis 2030 sinken.

Einigen Experten zufolge liegt die Lösung nicht im Bau zusätzlicher Strominfrastruktur , sondern in der effizienteren Nutzung der vorhandenen Ressourcen. In etablierten westlichen Volkswirtschaften arbeiten Stromnetze mit einer durchschnittlichen Auslastung von etwa 30 %. Ihre Kapazitätsgrenzen erreichen sie nur etwa 100 Stunden im Jahr. Durch eine effizientere Nutzung dieser freien Kapazität könnten zusätzliche 100 Gigawatt Leistung bereitgestellt werden, ohne dass neue Kraftwerke benötigt würden.

Ein gemeinsames Projekt von GridCARE und Portland General Electric testet diese Idee bereits. Mithilfe von KI wird die Erzeugung erneuerbarer Energien prognostiziert und die Auslastung von Rechenzentren in Zeiten und an Orten mit verfügbarer Stromversorgung verlagert. Analysen deuten darauf hin, dass ein 1-Gigawatt-Rechenzentrum, das die Kapazität des Stromnetzes außerhalb der Spitzenzeiten nutzt, die Stromkosten für Durchschnittsverbraucher um bis zu 5 % senken könnte.

Die Botschaft ist einfach: Wer als Erster das Energieproblem löst, wird wahrscheinlich das nächste Jahrzehnt des technologischen und wirtschaftlichen Wettbewerbs dominieren.

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