KI und Rechenzentren: eine neue Nachfragequelle für Strom

Nachdem die Stromnachfrage in den USA jahrelang verhalten war und sich deutlich von der wirtschaftlichen Entwicklung abkoppelte, ^1,2 dürfte der von Rechenzentren und künstlicher Intelligenz (KI) benötigte Stromverbrauch die Stromnachfrage wiederbeleben.

Laut einer kürzlich veröffentlichten Studie des US-Energieministeriums (Department of Energy, DOE) und des Lawrence Berkely National Lab, ^3,4 war der Energieverbrauch von Rechenzentren in den USA zwischen 2014 und 2016 weitgehend stabil. Zwischen 2018 und 2023 begann er jedoch kräftig zu steigen, was auf die starke Zunahme der Server-Installationen und den verstärkten Einsatz von Grafikprozessoren (GPUs) zurückzuführen war. Der Strombedarf von US-Rechenzentren stieg von 76 TWh ⁵ oder 1,9% des gesamten jährlichen Stromverbrauchs in den USA im Jahr 2018 auf 176 TWh oder 4,4% der US-Stromnachfrage im Jahr 2023.

Szenarien des US-Energieministeriums, die ein breites Spektrum künftiger Ausrüstungslieferungen, Betriebsverfahren und Kühltechnologien für Energieanlagen erfassen, prognostizieren eine geschätzte Stromnachfrage im Bereich von 325 TWh und 580 TWh im Jahr 2028. Das wären 6,7% bis 12% des gesamten prognostizierten Stromverbrauchs der USA im Jahr 2028 und entspricht einer Gesamtwachstumsrate (CAGR) von 13% bis 27% pro Jahr.

Gesamt-Stromverbrauch der US-Rechenzentren 2014 bis 2028E, TWh

Prognose des US-DOE zur Stromnachfrage von US-Rechenzentren. Auf Basis der Zahlen im Bericht des Lawrence Berkeley National Laboratory (LBNL) zum Energieverbrauch von US-Rechenzentren im Jahr 2024.

Der rasante Anstieg der KI-Entwicklung führte zu einer Beschleunigung der Investitionen in Rechenzentren seit der Einführung von ChatGPT Ende 2022. ⁶ Die jüngsten Ankündigungen ^7,8 grosser Technologieunternehmen (Hyperscaler), die ihre Investitionen in den Bau von Rechenzentren massiv steigern möchten, deutet – zusammen mit den KI-Initiativen der Trump Regierung ⁹ – auf massive künftige Ausgaben hin.

Der historische Bestand an Rechenzentren besteht hauptsächlich aus kleineren Anlagen mit einem Strombedarf von rund 5 bis 10 Megawatt (MW).¹⁰ Die zunehmend gängigeren grossen Rechenzentren, die sich derzeit im Bau befinden, werden jedoch einen Strombedarf von 100 MW oder mehr haben. Dies entspricht dem jährlichen Strombedarf von 10 000 Haushalten.

Das Training von KI erfordert eine enorme Rechenleistung, vor allem mit spezialisierter Hardware wie Grafikprozessoren. Daher verbraucht dieser Bereich mehr Strom als die Anwendung von KI («Inferenz»). Das Training eines KI-Modells resultiert häufig in einem massiven einmaligen Anstieg des Energieverbrauchs. Da KI-Modelle zunehmend verbreiteter und fortschrittlicher werden, wird die Zahl der Inferenzabfragen zunehmen, was zu einem höheren laufenden Energieverbrauch führen wird.

Die kontinuierliche technologische Entwicklung und Innovation sowie Effizienzgewinne sowohl bei der Hardware (Chips, Energiemanagement, Rechenzentren-Architektur, Kühlsysteme usw.) als auch Software (Training von Modellen und Inferenz) werden den Stromverbrauch pro Einheit der KI-Leistung weiter senken. Aber trotz der besseren Technologie und dem Auftauchen energieeffizienterer KI-Modelle, die sich durch geringere Trainingskosten und hoher Leistung auszeichnen, wie das kürzlich von China entwickelte Open-Source-Grosssprachmodell (Large Language Model, LLM) DeepSeek, ¹¹ werden der Ausbau von Rechenzentren und der Anstieg des Energieverbrauchs wahrscheinlich in absehbarer Zeit nicht nachlassen.

Die Ausgaben für KI werden voraussichtlich weiter steigen, wie den angekündigten Investitionsbudgets der US-Hyperscaler zu entnehmen ist: Laut Prognosen der Unternehmensleitungen wird der Investitionsgesamtumfang von Meta Platforms, Microsoft, Amazon und Alphabet (Google) von weniger als USD 140 Mrd. im Jahr 2023 auf voraussichtlich über USD 300 Mrd. im Jahr 2025 steigen. ¹²

Investitionen der Technologieriesen (in Mio. USD)

Quelle: Bloomberg, Unternehmensausblick.

Verbesserungen der Energieeffizienz während des KI-Trainings könnten zwar die für die Modellentwicklung benötigte Leistung verringern, aber die zunehmende Verbreitung von KI wird dem wahrscheinlich entgegenwirken: Um eine wachsende Zahl von Modellen – unabhängig ob energieeffizient oder energieintensiv – für eine grössere Vielfalt von Inferenzaufgaben zu betreiben, wird mehr Rechenleistung benötigt werden. ¹³

Da die Zahl und Größe der Rechenzentren weiter zunimmt, wird erwartet, dass ihr Stromverbrauch erheblich ansteigen wird, und die Betreiber von Rechenzentren suchen daher zunehmend nach sauberen und zuverlässigen Stromquellen. Im Jahr 2024 wurden mehrere interessante Verträge zwischen Hyperscalern und Anbietern von kohlenstoffarmer, rund um die Uhr verfügbarer Energie – vor allem Atomenergie – unterzeichnet. ^14,15,16

Aus Anlegersicher gibt es viele Ansatzpunkte, um von der Verbreitung von Rechenzentren und KI zu profitieren. In der Anfangsphase konzentrieren sich diese hauptsächlich auf die Hardware: Hier könnte man Hersteller von Grafikprozessorchips, Anbieter von Kühlungstechnologien und Energiemanagement sowie Ausrüstungsanbieter in Rechenzentren selbst ins Auge fassen, aber auch Unternehmen, die an der Stromversorgung von Rechenzentren beteiligt sind, wie Stromerzeugungs-, Speicher- und Übertragungsunternehmen. Das Wettrüsten bei den Investitionen in Rechenzentren wird kein US-Phänomen bleiben – der Appetit auf eine verstärkte Entwicklung und Nutzung von KI ist weltweit vorhanden.

¹ Our World in Data (2024). Stromnachfrage. Abgerufen von Link am 14.2.2025
² Our World in Data (2025). Bruttoinlandprodukt (BIP). Abgerufen von Link am 12.2.2025
³ US- Department of ENERGY (n.d.). Electricity Demand Growth Resource Hub. Abgerufen von Link am 24.2.2025
⁴ BERKELEY LAB (2024). United States Data Center Energy Usage Report 2024 (Bericht zum Energieverbrauch von US-Datenzentren). Abgerufen von Link am 25.2.2025
⁵ 1 TWh = Terawattstunde = 1 Mio. MWh (Megawattstunden) beziehungsweise genug, um 100 Millionen Haushalte für eine Stunde mit Strom zu versorgen.
⁶ OpenAI (2022). Introducing ChatGPT. Abgerufen von Link am 12.2.2025
⁷ Reuters (2025). Meta to spend up to USD 65 billion this year to power AI goals, Zuckerberg says (auf deutsch etwa: Zuckerberg: Meta wird in diesem Jahr bis zu USD 65 Mrd. ausgeben, um seine KI-Ziele voranzutreiben). Abgerufen von Link am 14.2.2025
⁸ NEW YORK POST (2024). Amazon reportedly to spend USD 150B to build data centers needed for AI boom, ‘get closer to customers’ (auf deutsch etwa: Berichten zufolge wird Amazon USD 150 Mrd. für den Bau von Rechenzentren ausgeben, die für den KI-Boom benötigt werden, um «näher an die Kunden heranzukommen». Abgerufen von Link am 12.2.2025
⁹ BBC (2025). Tech giants are putting USD 500bn into 'Stargate' to build up AI in US (auf deutsch etwa: Technologieriesen investieren USD 500 Mrd. in «Stargate», um KI in den USA aufzubauen. Abgerufen von Link am 25.2.2025
¹⁰ Internationale Energieagentur (2024). What the data centre and AI boom could mean for the energy sector (auf deutsch etwa: Was der Rechenzentren- und KI-Boom für den Energiesektor bedeuten könnte). Abgerufen von Link am 14.2.2025
¹¹ CNBC (2025). How China’s new AI model DeepSeek is threatening U.S. dominance (auf deutsch etwa: Wie Chinas neues KI-Modell DeepSeek die US-Dominanz gefährdet). Abgerufen von Link am 12.2.2025
¹² Siehe z.B. Amazon expects to spend USD 100 billion on capital expenditures in 2025 (auf deutsch etwa: Amazon wird 2025 voraussichtlich USD 100 Mrd. investieren.
¹³ MIT TechnologyReview (2025). DeepSeek might not be such good news for energy after all (auf deutsch etwa: DeepSeek möglicherweise doch keine so gute Nachricht für den Energieverbrauch). Abgerufen von Link am 14.2.2025
¹⁴ CNBC (2024). Google signs deal with nuclear company as data center power demand surges (auf deutsch etwa: Google unterzeichnet Vertrag mit Atomkraftwerksbetreiber, da der Strombedarf von Rechenzentren rasant steigt). Abgerufen von Link am 24.2.2025
¹⁵ CNBC (2024). Constellation Energy to restart Three Mile Island and sell the power to Microsoft (auf deutsch etwa: Constellation Energy nimmt Three Mile Island wieder in Betrieb und verkauft den Strom an Microsoft. Abgerufen von Link am 11.02.2025
¹⁶ CNBC (2024). Amazon goes nuclear, to invest more than USD 500 million to develop small modular reactors (auf deutsch etwa: Amazon setzt auf Atomstrom und investiert über EUR 500 Millionen). Abgerufen von Link am 25.2.2025