Anstieg der Stromnachfrage durch KI treibt globale Energienetze an die Belastungsgrenze angesichts geopolitischer Risiken
- KI verbraucht mehr Strom, als die Netze liefern können.
- Verzögerungen, Lieferengpässe und geopolitische Risiken treiben die Kosten in die Höhe.
- Die Optimierung bestehender Netze – nicht der Bau neuer – könnte die Lösung sein.
Die KI-Branche verbraucht Strom in einem Maße, das die globale Produktionsfähigkeit übersteigt, was zu gleichzeitigen Transformationen in der Energiepolitik, der Geopolitik und der Weltwirtschaft führt.
Sam Altman von OpenAI erklärte, dass sein Unternehmen täglich einen Gigawatt Strom benötigt. Um dies einzuordnen: Die Gesamtmenge der im Vorjahr in den Vereinigten Staaten hinzugefügten neuen Stromerzeugungskapazität betrug etwa 53 Gigawatt.
Die Zahlen bezüglich der Expansion von KI sind erstaunlich. Es wird erwartet, dass Amazon, Microsoft, Alphabet und Meta im Jahr 2026 rund 630 Milliarden US-Dollar in Rechenzentren und Chips investieren. Wenn man die nächsten sieben größten Cloud- und Infrastrukturanbieter hinzurechnet, steigt dieser Betrag auf 811 Milliarden US-Dollar. Die vier größten Tech-Unternehmen betreiben weltweit etwa 600 Rechenzentren, weitere 544 befinden sich entweder in der Planungsphase oder im Bau.
Bauverzögerungen und unterbrochene Lieferketten
Der Bau einer dieser Einrichtungen ist keine kleine Aufgabe. Ein modernes KI-Rechenzentrum mit 100 Megawatt kostet mehr als 4 Milliarden US-Dollar. Rund 70 % davon entfallen auf Server und Prozessoren. Aber das eigentliche Problem ist nicht das Geld, sondern die Verbindung und Inbetriebnahme.
In Großstädten wie London kann die Sicherung eines Netzanschlusses bis zu zehn Jahre dauern. Unternehmen ziehen in ländliche Gebiete, insbesondere in Teile von Texas, wo Genehmigungen einfacher zu erhalten sind, aber qualifizierte Arbeitskräfte knapp sind. An einigen Orten müssen Tech-Unternehmen beim Bau ganzer Gemeinden helfen, um ihre Mitarbeiter unterzubringen.
Die Lieferketten brechen unter dem Druck zusammen. Transformatoren haben jetzt Lieferzeiten von bis zu 100 Wochen in Europa. Fast 60 % der Rechenzentrumsprojekte wurden letztes Jahr um mehr als drei Monate verzögert. Etwa 88 % hatten Probleme beim Gießen der Fundamente. Kühlsysteme und die Installation von Brandmeldeanlagen verzögerten 78 % der Projekte.
Die neuesten Nvidia-Chips, die Blackwell-Serie und die kommende Rubin-Architektur, erzeugen deutlich mehr Wärme als frühere Modelle. Dies hat dazu geführt, dass Betreiber die Luftkühlung durch Flüssigkeitskühlsysteme ersetzen, die eine Sanitär- und Wasseraufbereitungsinfrastruktur erfordern. Standard-Stromversorgungssysteme sind nicht in der Lage, die Stromanforderungen der Serverracks der nächsten Generation zu bewältigen, was dazu führt, dass sich Unternehmen für Festkörpertransformatoren entscheiden und direkt mit der Automobilindustrie um Komponenten konkurrieren.
Geopolitische Risiken und sinkende Renditen
Die Instabilität im Nahen Osten trägt zum Risikofaktor bei. Die meisten Rechenzentren verlassen sich auf Dieselgeneratoren für die Notstromversorgung. Aufgrund des regionalen Konflikts sind die Kraftstofflieferungen bedroht, und Ölmanager, die an der CERAWeek-Konferenz in Houston teilnahmen, warnten davor, dass die Lieferrisiken noch nicht in die Marktpreise einbezogen wurden. Laut Melissa Otto, die die Forschung bei S&P Global Visible Alpha leitet, könnten die Aktienmärkte eine erhebliche Korrektur erfahren, wenn die Ölpreise über einen längeren Zeitraum hoch bleiben. Der S&P 500 ist auf die schlechteste Quartalsleistung seit etwa vier Jahren zusteuert, wobei der Technologiesektor um fast 8 % gefallen ist.
Die finanziellen Renditen, die Tech-Riesen von ihren Infrastrukturinvestitionen erwartet hatten, rutschen ebenfalls ab. Die Eigenkapitalrendite von Alphabet wird voraussichtlich von 51 % im letzten Jahr bis 2030 auf rund 36 % sinken. Der Anteil von Microsoft wird voraussichtlich von 95 % im Jahr 2020 bis 2030 auf 36 % zurückgehen.
Nach Ansicht einiger Experten ist die Lösung nicht der Bau zusätzlicher Strominfrastruktur , sondern die effektivere Nutzung der bestehenden Ressourcen. In den etablierten westlichen Volkswirtschaften arbeiten Stromnetze mit einer durchschnittlichen Auslastung von etwa 30 %. Sie erreichen ihre Grenzen nur für rund 100 Stunden pro Jahr. Durch ein effektiveres Management dieser freien Kapazität könnten zusätzliche 100 Gigawatt Leistung bereitgestellt werden, ohne dass neue Kraftwerke erforderlich wären.
Ein Projekt zwischen GridCARE und Portland General Electric testet diese Idee bereits und nutzt KI, um die Erzeugung erneuerbarer Energien vorherzusagen und Rechenzentrumslasten in Zeiten und Orte zu verlagern, an denen Strom verfügbar ist. Analysen deuten darauf hin, dass ein 1-Gigawatt-Rechenzentrum, das die Netzkapazität in Schwachlastzeiten nutzt, die Stromrechnungen für Durchschnittsverbraucher um bis zu 5 % senken könnte.
Die Botschaft ist einfach: Wer das Stromproblem zuerst löst, wird wahrscheinlich das nächste Jahrzehnt des technologischen und wirtschaftlichen Wettbewerbs anführen.
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Hania Humayun
Hania kam mit einer langjährigen Erfahrung in der Analyse von Finanzen, Wirtschaftstrends und Prognosemärkten zu Cryptopolitan. Sie berichtete über Themen wie aufstrebende Technologien, KI und Fintech. Haniyas Erfahrungen als lizenzierte Architektin haben ihrem journalistischen Schreiben Schwung und Präzision verliehen. Sie absolvierte ein Architekturstudium am National College of Arts in Lahore.
