Der Stromverbrauch von Rechenzentren wird in den kommenden Jahren drastisch ansteigen – angetrieben vor allem durch künstliche Intelligenz. Doch welche Konsequenzen hat das für die Energiebranche und die Wirtschaft?
Steigender Strombedarf durch KI
Eine aktuelle Untersuchung der Investmentbank Goldman Sachs zeigt: Der Energiebedarf von Rechenzentren könnte sich bis 2030 im Vergleich zu 2023 mehr als verdoppeln. Während global ein Anstieg um 165 Prozent erwartet wird, fällt die Prognose für Europa mit einem Plus von 10 bis 15 Prozent moderater aus.
Bereits heute verbrauchen Rechenzentren weltweit über 56 Gigawatt Strom. Der Großteil davon entfällt auf Cloud Computing (54 Prozent), gefolgt von Unternehmensdiensten wie E-Mail oder Datenspeicherung (32 Prozent). KI macht aktuell rund 14 Prozent des Verbrauchs aus. Doch das wird sich schnell ändern: Bis 2027 soll der KI-Anteil am Gesamtverbrauch auf 27 Prozent wachsen, während die klassischen Bereiche leicht zurückgehen.
Unsicherheiten bei Prognosen und regionale Unterschiede
Die Analysten warnen jedoch vor Unsicherheiten in ihren Schätzungen. Sollte der Bedarf an KI nicht so rasant steigen wie erwartet – etwa durch eine langsamere Integration in den Arbeitsalltag oder wirtschaftliche Hürden bei der Monetarisierung – könnte der Verbrauch bis zu 13 Gigawatt unter den Prognosen liegen.
Besonders in Europa zeigt sich eine spannende Entwicklung: Nach einem 15-jährigen Rückgang der Stromnachfrage wächst diese nun wieder, vor allem durch eine steigende Anzahl an Anschlussanträgen bei Stromnetzbetreibern. Trotzdem bleibt Europa im internationalen Vergleich hinter den USA zurück.
Rechenzentren an der Belastungsgrenze?
Ein weiteres Problem: die steigende Auslastung der bestehenden Rechenzentren. Schon 2023 wuchs sie von 84 auf 92 Prozent. Bis 2026 könnte sie auf 97 Prozent ansteigen, bevor sich die Nachfrage stabilisiert – dank neuer, zusätzlicher Rechenzentren. Eine wichtige Rolle spielt dabei auch die Effizienzsteigerung von KI-Technologien. Verbesserte Trainings- und Inferenzprozesse könnten verhindern, dass es zu einem Überangebot an Rechenleistung kommt.
720 Milliarden Dollar für neue Infrastruktur nötig
Die steigende Nachfrage nach KI-Diensten und Rechenleistung macht massive Investitionen in die Energieinfrastruktur notwendig. Die Analysten von Goldman Sachs schätzen den Finanzierungsbedarf auf rund 720 Milliarden US-Dollar. Doch die Umsetzung neuer Projekte könnte Jahre dauern – Genehmigungsverfahren und Bauphasen stellen potenzielle Wachstumsbremsen dar. Ein interessanter Aspekt: Während die steigenden Energiekosten für viele Unternehmen eine Herausforderung sind, bleibt für die Mehrheit der Firmen ein anderer Punkt entscheidender – die Leistungsfähigkeit der KI. Nur jedes vierte Unternehmen betrachtet den Energieverbrauch von KI als kritischen Faktor.