Data‑Center‑Boom 2025: Wie KI den Energiebedarf in Europa antreibt

Ein wachsender Markt für Cloud‑Dienste und besonders für KI‑Training verändert die Nachfrage nach Strom in Europa deutlich. Wenn große Modelltrainings Stunden bis Tage auf spezialisierten Servern laufen, steigt sowohl die Spitze der Anschlüsse als auch der Kühlbedarf. Das betrifft nicht nur Betreiber: Orte mit vielen Rechenzentren brauchen zusätzliche Leitungen, Transformatoren und oft neue Genehmigungsverfahren. Auf gesellschaftlicher Ebene spielen Strompreise, Klimaziele und die Frage zusammen, wie sich Rechenzentren in bestehende Energie‑ und Wärmeversorgungen einfügen lassen. Dieser Text zeigt die Zahlenlage für 2024–2025, übliche Unsicherheiten und mögliche Strategien für die kommenden Jahre.

Der europaweite Stromverbrauch von Rechenzentren wird für 2024 auf rund 96 TWh geschätzt. Das entspricht etwa 3 % des gesamten Strombedarfs in Europa. Für Deutschland liegt die Schätzung 2024 bei knapp 20 TWh; die installierte IT‑Anschlussleistung beträgt hier etwa 2,7 GW und wurde 2025 in manchen Berichten auf bis zu 2,98 GW aktualisiert. Diese Zahlen sind zusammengefasste Schätzungen aus Branchen‑ und Forschungsberichten und hängen von Definitionen ab (Europa vs. EU27, Messmethodik, Auslastungsannahmen).

Zahlen sind modellbasiert und sensibel: Verbrauchsprognosen variieren je nach Annahmen zu KI‑Nutzung, Effizienz und Standortverschiebungen.

Die Branche nutzt das Facility‑Kennzahlmaß PUE (Power Usage Effectiveness), das das Verhältnis von Gesamtstrom zu IT‑Strom beschreibt. Globaler Durchschnittswerte liegen laut Branchenumfragen 2024 bei etwa 1,56; moderne Neubauten erreichen typischerweise 1,3–1,4, Spitzenanlagen deutlich darunter. PUE hilft beim Vergleich von Rechenzentren, sagt aber wenig über die IT‑Auslastung oder die Effizienz von Modellen aus.

Eine kompakte Übersicht der wichtigsten Kennzahlen:

Prognosen variieren stark. In mittleren Szenarien wird für Europa ein weiterer Anstieg bis 2030 erwartet; Modellreihen reichen von moderatem Wachstum bis zu einer Verdopplung der Lasten, wenn KI‑Training weiter an Dynamik gewinnt. Der zentrale Unsicherheitsfaktor ist die reale Nutzung: Viele Kapazitäten sind vertraglich vorhanden, werden aber nicht konstant mit voller Leistung betrieben.

Künstliche Intelligenz verändert die Art der Rechenarbeit: Training großer Modelle erfordert zeitlich konzentrierte, sehr leistungsstarke Rechenphasen. Im Gegensatz dazu laufen viele klassische Server‑Workloads konstant, aber weniger spitz. Für Betreiber bedeutet das: höhere Spitzenleistungen, dichte Rack‑Bestückung und mehr Kühlbedarf. Für Städte und Kommunen heißt das schlicht: kurz‑ bis mittelfristig steigen Anforderungen an Transformatoren, Hoch‑ und Mittelspannungsnetz sowie an Genehmigungsverfahren.

Ein praktisches Beispiel: Ein Unternehmen plant in einer Region mehrere Trainingsläufe für große Modelle. Diese Läufe summieren sich über Wochen, erzeugen wiederkehrende Lastspitzen und brauchen planbare Anschlüsse. Netzbetreiber, die lange Anschlusswartezeiten haben, verschieben dann Projekte in Regionen mit freier Netzkapazität — ein Grund, warum Nordics und bestimmte süd- und osteuropäische Regionen zunehmend attraktiv werden. Auf Systemebene führt das zu Clusterbildung und zu einer höheren räumlichen Konzentration von Energiebedarf.

Für Privathaushalte oder kleine Firmen kann das bedeuten, dass lokale Strompreise volatil‑nach oben tendieren, wenn Netzengpässe den Marktmechanismus verschärfen. Energiemärkte reagieren auf erhöhte Nachfrage mit Preissignalen; ein starker Ausbau von Rechenzentren ohne begleitende Netzinvestitionen kann daher reale Kostenimpulse setzen.

Rechenzentren bieten zugleich Chancen und Herausforderungen. Auf der positiven Seite lassen sich große Abwärmemengen technisch nutzen: In ausgewählten Fällen können Rechenzentren Wärme in Nahwärmenetze einspeisen und so lokale Heizbedarf decken. Theoretische Studien zeigen Potenziale, die unter günstigen Bedingungen mehrere TWh jährlich erreichen könnten. Praktisch scheitern viele Projekte jedoch an fehlenden Niedertemperaturnetzen oder an mangelnden Abnehmern.

Ein Risiko ist die zeitliche Koinzidenz von Spitzenlasten: Wenn Trainingsläufe gleichzeitig in mehreren großen Zentren stattfinden, entstehen Lastspitzen, die lokal Netzkomponenten überlasten können. Netzanschlusswartezeiten von mehreren Jahren in traditionellen Hubs sind ein Hinweis, dass Infrastruktur nicht immer Schritt hält. Diese Verzögerungen verschieben Investitionen geografisch und erhöhen politische Spannungen um Flächen, Netzzugänge und Subventionen.

Klima‑Relevanz: Der CO2‑Fußabdruck hängt stark vom Energiemix am Standort und von Auslastung und Effizienz ab. Rechenzentren in Regionen mit hohem Anteil erneuerbarer Erzeugung haben klar geringere Emissionen pro Recheneinheit. Grünstrom‑Beschaffung via PPA (Power Purchase Agreement) kann hier wirksam sein, ist aber administrativ und wirtschaftlich herausfordernd.

Die kommenden Jahre bieten mehrere Gestaltungspfade. Ein realistisches Szenario sieht eine stärkere regionale Spezialisierung: Hubs mit guter Netzanbindung und verfügbarer erneuerbarer Erzeugung werden zu Anziehungspunkten für Hyperscaler und KI‑Projekte. Parallel dazu werden kleinere, effiziente Rechenzentren in Ballungsräumen versuchen, Abwärme sinnvoll zu nutzen.

Technische und regulatorische Maßnahmen können das Wachstum ökologisch und versorgungssicherer machen: schnellere und phasenweise Anschlussverfahren, standardisierte Metriken für Verbrauch und Energie‑Wiederverwendung sowie geförderte Pilotprojekte für Flexibilitätsdienste. Flexibilität heißt hier: Trainingsläufe zeitlich verschieben, Workloads batchen oder Lasten an Speicher und demand‑response‑Mechanismen koppeln.

Für Kommunen und Betreiber bedeutet das konkret: bessere Abstimmung zwischen Raumplanung, Netzplanung und Förderinstrumenten. Auf nationaler Ebene empfiehlt sich einheitliches Reporting und eine Priorisierung beim Netzausbau für Gebiete mit hohem strategischem Wert. Solche Maßnahmen können verhindern, dass reiner Wettbewerb um verfügbare Anschlüsse zu ungünstigen Standortentscheidungen führt.

Der Ausbau von Rechenzentren 2025 ist ein prägender Faktor für den europäischen Strombedarf. Das Wachstum wird durch KI‑Workloads beschleunigt, die Spitzenbelastungen und dichten Kühlbedarf bringen. Effizienzmaßnahmen und Abwärmenutzung mildern den Druck, ersetzen aber nicht die Notwendigkeit abgestimmter Netzinvestitionen und klarer Regeln für Anschlussprozesse. Mit standardisiertem Reporting, flexiblen Anschlussmodellen und gezielten Pilotprojekten lässt sich Wachstum in Richtung Versorgungssicherheit und niedrigere Emissionen lenken. Die Entscheidungspfade, die jetzt gelegt werden, beeinflussen Netzstabilität, Preise und Klimabilanz über das nächste Jahrzehnt.