Der Aufstieg der KI und ihre Auswirkungen auf den Strombedarf, insbesondere in Rechenzentren, stellen Versorgungsunternehmen in den USA und weltweit vor erhebliche Herausforderungen. Viele Jahre lang stagnierte der Strombedarf in den USA relativ stark, und die Versorgungsunternehmen verzeichneten kaum oder gar kein Verbrauchswachstum. Diese Stagnation wurde auf die reife Wirtschaft zurückgeführt, die ohne einen entsprechenden Anstieg des Energieverbrauchs wachsen konnte. Die Situation verändert sich jedoch rasant aufgrund des explosionsartigen Wachstums von Rechenzentren, insbesondere solchen für KI-Workloads, die deutlich mehr Strom benötigen als herkömmliche Rechenzentren.
Warum ist das wichtig?
Die Internationale Energieagentur (IEA) schätzt, dass Rechenzentren deckten 1–1,31 TP4T des weltweiten Strombedarfs im Jahr 2022, und dieser Anteil dürfte bis 2026 auf 1,5–3% steigen. Die IEA weist außerdem darauf hin, dass das Wachstum der Rechenzentren zu Engpässen bei der lokalen Netzanbindung und Wasserversorgung beiträgt. Rechenzentren könnte zwischen 4,61 und 9,11 TP4T US-Strom verbrauchen bis 2030, so eine Analyse des Electric Power Research Institute (EPRI).
Eine herkömmliche Google-Suche verbraucht etwa 0,3 Wattstunden (Wh), während eine Abfrage mit ChatGPT, dem von OpenAI entwickelten Chatbot, rund 2,9 Wh benötigt. ChatGPT verbraucht täglich über eine halbe Million Kilowatt Strom – eine Menge, die ausreicht, um etwa zweihundert Millionen Anfragen zu bearbeiten. Der tägliche Stromverbrauch von ChatGPT entspricht fast dem von 180.000 US-Haushalten mit jeweils etwa 29 Kilowatt. Eine einzige ChatGPT-Konversation verbraucht etwa fünfzig Zentiliter Wasser, das entspricht einer Plastikflasche.
Der Boom der KI-Rechenzentren
Der plötzliche Anstieg der Stromnachfrage ist größtenteils auf das Aufkommen generativer KI-Technologien wie ChatGPT zurückzuführen. Dieser Wandel hat sich seit der Veröffentlichung von GPT-3 Ende 2022 beschleunigt, wodurch KI ins öffentliche Bewusstsein gerückt ist. KI-Rechenzentren sind besonders stromintensiv und übertreffen den Bedarf ihrer Vorgänger deutlich. Die rasante Entwicklung von KI-Technologien hat es den Versorgungsunternehmen schwer gemacht, Schritt zu halten, da die Energiebranche traditionell deutlich längere Zeiträume für den Infrastrukturausbau benötigt.
Reaktion der Versorgungsunternehmen auf Lastwachstum
Die traditionelle Reaktion der Versorgungsunternehmen auf die steigende Nachfrage besteht darin, mehr fossile Brennstoffkraftwerke, beispielsweise Gaskraftwerke, zu bauen oder bestehende länger als geplant in Betrieb zu halten. Dieser Ansatz ist maßgeblich auf die dringende Notwendigkeit zurückzuführen, den wachsenden Energiebedarf von Rechenzentren zu decken. Versorgungsunternehmen wie Dominion Energy, das die größte Konzentration von Rechenzentren in den USA versorgt, mussten ihre Prognosen zum Lastwachstum drastisch korrigieren. So prognostizierte Dominion 2021 beispielsweise ein einstelliges Wachstum über 15 Jahre. Bis 2023 hatte sich diese Prognose auf eine Verdoppelung im gleichen Zeitraum verschoben – eine massive Veränderung, die die Planung und Infrastruktur des Versorgungsunternehmens erheblich unter Druck gesetzt hat.
Die Auswirkungen dieses plötzlichen Nachfrageanstiegs sind gravierend. Versorgungsunternehmen arbeiten mit langen Planungszyklen, die sich oft über Jahrzehnte erstrecken, da der Bau neuer Infrastruktur, die Erlangung von Wegerechten und die Einholung behördlicher Genehmigungen lange Vorlaufzeiten erfordern. Der rasante Anstieg des Strombedarfs durch KI-Rechenzentren hat viele Versorgungsunternehmen unvorbereitet getroffen und sie zu schnellen Umstellungen gezwungen, um potenzielle Engpässe zu vermeiden. Der Bau neuer Gaskraftwerke oder die Ausweitung fossiler Brennstoffressourcen stehen jedoch im Widerspruch zu den Verpflichtungen großer Technologieunternehmen zur Klimaneutralität. Dies führt zu einem Spannungsfeld zwischen der Deckung des unmittelbaren Energiebedarfs und der Einhaltung langfristiger Nachhaltigkeitsziele.
Rechenzentren und Treibhausgas-Berichterstattung
Die Nutzung von Rechenzentren unterliegt unterschiedlichen Bestimmungen, je nachdem, wie ein Unternehmen das Rechenzentrum nutzt und wer die Anlage besitzt oder betreibt. Unternehmen müssen nun über ihre KI- und Rechenzentrumsnutzung berichten.
- Scope 1: Hierzu zählen direkte Emissionen aus Quellen, die sich im Besitz des Unternehmens befinden oder von diesem kontrolliert werden. Die Nutzung von Rechenzentren fällt in der Regel nicht unter Scope 1, es sei denn, das Unternehmen besitzt das Rechenzentrum und die zugehörige Infrastruktur, einschließlich der Stromerzeugung vor Ort (z. B. Notstromdieselgeneratoren).
- Scope 2: Hierzu zählen indirekte Emissionen aus dem Verbrauch von zugekauftem Strom, Dampf, Heizung und Kühlung. Betreibt ein Unternehmen eigene Rechenzentren und kauft dafür Strom ein, werden die daraus resultierenden Emissionen als Scope-2-Emissionen eingestuft.
- Scope 3: Dies umfasst alle anderen indirekten Emissionen, die in der Wertschöpfungskette des berichtenden Unternehmens entstehen, einschließlich der vor- und nachgelagerten Emissionen. Nutzt ein Unternehmen Hyperscaler oder Cloud-Dienste von Drittanbietern (wie AWS, Google Cloud oder Microsoft Azure), werden die Emissionen, die mit dem Strom für den Betrieb dieser Rechenzentren verbunden sind, als Scope-3-Emissionen eingestuft, da die Rechenzentren Eigentum eines anderen Unternehmens sind und von diesem betrieben werden.
Politik und Wirtschaft von KI-Rechenzentren
Die politischen Rahmenbedingungen für KI-Rechenzentren sind komplex, insbesondere im Hinblick auf ihre Auswirkungen auf Netto-Null-Verpflichtungen. Technologieunternehmen stehen an vorderster Front der Dekarbonisierungsbemühungen und investieren massiv in Projekte für erneuerbare Energien. Das jüngste Wachstum der KI-Arbeitslasten hat jedoch den Ausbau der Infrastruktur für grüne Energien überholt. Infolgedessen sind Versorgungsunternehmen zunehmend auf fossile Brennstoffe angewiesen, um den neuen Bedarf zu decken, was die Umweltverpflichtungen der Technologieunternehmen untergräbt.
Auch der Wettbewerb um Energieressourcen verschärft sich und weckt die Sorge vor einem möglichen „Nullsummenspiel“, bei dem der steigende Strombedarf von KI-Rechenzentren zu Engpässen oder höheren Kosten für andere Verbraucher führen könnte. Diese Situation hat sich bereits in verschiedenen Teilen der Welt abgespielt, beispielsweise in Dublin, Singapur und Amsterdam, wo Regierungen Beschränkungen für den Ausbau von Rechenzentren verhängt haben, um Energieressourcen für andere Zwecke zu schonen. In den USA ist dieses Szenario noch nicht vollständig eingetreten, bleibt aber angesichts der weiter steigenden Nachfrage nach KI-gestützter Rechenleistung eine drohende Gefahr.
Darüber hinaus hat der Wettbewerbsdruck innerhalb der Technologiebranche, KI-Technologien schnell zu entwickeln und einzusetzen, dazu geführt, dass Unternehmen den unmittelbaren Energiebedarf über die langfristige Nachhaltigkeit stellen. Diese Dringlichkeit rührt von der Angst her, von der Konkurrenz überholt zu werden, was zu massiven finanziellen Verlusten oder sogar zur Veralterung der Anlagen führen könnte. Daher greifen einige Unternehmen möglicherweise auf weniger nachhaltige Energiequellen wie Kohle zurück, um ihre volle Kapazität sicherzustellen.
Technologische Lösungen und Branchenanpassung
Trotz dieser Herausforderungen gibt es potenzielle Lösungen, die dazu beitragen könnten, den steigenden Energiebedarf von KI-Rechenzentren mit dem Nachhaltigkeitsanspruch in Einklang zu bringen. Ein Ansatz besteht darin, die Nutzung bestehender Infrastruktur durch netzverbessernde Technologien wie dynamische Leitungsbewertungen und moderne Sensoren zu optimieren. Diese können die Kapazität der Stromleitungen erhöhen und die Gesamteffizienz des Netzes verbessern. Darüber hinaus können Energiespeicherlösungen wie Batterien dazu beitragen, Spitzenlastzeiten zu bewältigen und so den Bedarf an neuen, auf fossilen Brennstoffen basierenden Kraftwerken zu reduzieren.
Auch Rechenzentren selbst können zur Bewältigung dieser Herausforderungen beitragen, indem sie ihren Energieverbrauch flexibler gestalten. Viele Rechenzentren verfügen bereits über Backup-Stromerzeugungs- und Speicherkapazitäten, die das Netz in Spitzenzeiten unterstützen können. Durch die Optimierung des Software- und Hardwarebetriebs können Rechenzentren ihren Gesamtenergieverbrauch senken und zur Netzstabilität beitragen.
Ein weiterer möglicher Ansatz zur Deckung des Energiebedarfs von KI-Rechenzentren ist die Entwicklung neuer Stromerzeugungstechnologien wie kleiner modularer Reaktoren (SMRs) oder sogar Fusionsenergie. Diese Technologien befinden sich jedoch noch im experimentellen Stadium und werden voraussichtlich innerhalb des nächsten Jahrzehnts keine Lösung bieten. Kurzfristig muss der Schwerpunkt darauf liegen, die vorhandenen Ressourcen und die Infrastruktur optimal zu nutzen und gleichzeitig weiterhin in die Entwicklung sauberer Energiequellen zu investieren.
Die Zukunft von KI-Rechenzentren und Versorgungsunternehmen
Die Zukunft von KI-Rechenzentren und ihre Auswirkungen auf Versorgungsunternehmen sind ungewiss, da viele Variablen eine Rolle spielen. Die rasante Entwicklung von KI-Technologien hat dazu geführt, dass sowohl Technologieunternehmen als auch Versorgungsunternehmen Schwierigkeiten haben, Schritt zu halten. Dies hat zu einer Diskrepanz zwischen dem rasanten Wachstum der Stromnachfrage und dem langsameren Ausbau der dafür notwendigen Infrastruktur geführt.
Ein weiteres Problem ist die mögliche Überdimensionierung im Rechenzentrumsmarkt. Da Technologieunternehmen sich schnell die Ressourcen sichern, die sie für KI-Workloads benötigen, besteht das Risiko, dass sie massiv in Infrastruktur investieren, die bei überhöhten Nachfrageprognosen möglicherweise nicht voll ausgelastet ist. Dies könnte zu Ineffizienzen und finanziellen Verlusten führen, insbesondere wenn Fortschritte in der Halbleitertechnologie den Strombedarf von KI-Servern künftig reduzieren.
Darüber hinaus hat die Abhängigkeit von externen Rechenzentren durch Hyperscaler wie Microsoft, Amazon und Google die Branchenlandschaft verändert. Diese Unternehmen sind nun für ihren Rechenzentrumsbedarf stärker von externen Anbietern abhängig, was die Situation zusätzlich verkompliziert. Der Standort dieser Rechenzentren wird zunehmend durch den Zugang zu Strom und nicht durch die Nähe zu wichtigen Kommunikationsknotenpunkten bestimmt, was den Planungs- und Entwicklungsprozess zusätzlich erschwert.
Abschluss
Die Schnittstelle zwischen KI, Rechenzentren und Versorgungsunternehmen stellt eine komplexe und sich schnell entwickelnde Herausforderung dar. Der explosionsartige Anstieg der Nachfrage nach KI-gestützter Rechenleistung hat den Energiesektor einem beispiellosen Druck ausgesetzt und zwingt die Versorgungsunternehmen, ihre Strategien zu überdenken und sich an eine neue Ära des Lastwachstums anzupassen. Zwar gibt es mögliche Lösungen, wie die Optimierung bestehender Infrastruktur und Investitionen in neue Technologien, doch der weitere Weg ist mit Unsicherheiten behaftet.
Technologieunternehmen müssen ihre Ambitionen in der KI-Entwicklung mit ihrem Nachhaltigkeitsengagement in Einklang bringen, während Energieversorger Wege finden müssen, den wachsenden Strombedarf zu decken, ohne die Netzstabilität oder die Umwelt zu gefährden. Während sich die Branche in diesem neuen Umfeld zurechtfindet, werden die heute getroffenen Entscheidungen weitreichende Auswirkungen auf die Zukunft der KI und des Energiesektors haben.
