Energiehunger der KI: Wie Rechenzentren Strom und Speicher brauchen

Wenn Sie Ihr Smartphone laden, merken Sie davon nichts – im Hintergrund laufen für Anwendungen wie Sprachassistenten und Bildersuche gigantische Serverfarmen. Diese Rechenzentren sind die Infrastruktur, die moderne KI-Anwendungen möglich macht. Die Nachfrage nach Rechenleistung wächst schneller als bisherige Effizienzgewinne, weil große Modelle deutlich mehr Energie beim Training und bei der Bereitstellung verbrauchen.

Für Unternehmen und Städte bedeutet das neue Fragen: Wie lässt sich Spitzenlast abfangen, welche Speichertechnologien sind praktikabel, und wie lässt sich die erzeugte Abwärme nutzen? Auch für Verbraucherinnen und Verbraucher hat das Folgen: Stromnetze, Preise und CO₂-Bilanzen werden stärker beeinflusst als bislang üblich.

Dieser Artikel ordnet die technischen Grundlagen ein, zeigt konkrete Anwendungen und beschreibt Chancen sowie Spannungsfelder. Ziel ist ein verständlicher Überblick, der auch in den kommenden Jahren Substanz behält.

Rechenzentren bestehen aus Servern, Netzwerken und Kühlsystemen. Für KI sind insbesondere spezialisierte Prozessoren wie GPUs oder TPUs verantwortlich, weil sie viele parallele Rechenoperationen effizient ausführen. Training großer Modelle kann Tage bis Wochen dauern und dabei erhebliche Energiemengen benötigen; Inferenz — also das Beantworten einer Anfrage — ist oft deutlich günstiger pro Einzelfall, summiert sich aber bei Millionen Anfragen.

Eine gängige Messgröße ist die elektrische Leistung in Megawatt (MW) oder der jährliche Stromverbrauch in Terawattstunden (TWh). Studien aus 2023 nennen für Rechenzentren weltweit Werte, die als Ausgangspunkt dienen; diese Daten sind älter als zwei Jahre und werden im Text entsprechend gekennzeichnet. Die Bandbreite der Prognosen ist groß: Je nach Effizienzfortschritt und Nutzungsintensität können Schätzungen stark variieren.

Effizienzgewinne werden in vielen Fällen durch eine schnellere und breitere Nutzung neuer Anwendungen ausgeglichen.

Praktisch heißt das: Verbesserte Hardware kann den Verbrauch pro Rechenoperation senken, aber die Gesamtnachfrage steigt, weil mehr Dienste verfügbar sind. Für Europa ergeben mehrere Berichte ein klares Bild: KI-getriebene Workloads sind ein wesentlicher Treiber für steigenden Strombedarf in Rechenzentren.

In der folgenden Tabelle stehen zentrale Begriffe knapp gegenübergestellt, damit die Begriffe im weiteren Text leichter zuordnen sind.

Traditionell sichern Rechenzentren ihre Betriebsspannung mit Dieselaggregaten und USV-Anlagen (unterbrechungsfreie Stromversorgung). Moderne Lösungen setzen zunehmend auf Batteriespeicher (BESS), die schneller reagieren, weniger Emissionen lokal erzeugen und sich in Microgrids einbinden lassen.

In Europa wächst der Markt für Energiespeicher in Rechenzentren: 2024 wurden neue Batteriespeicher in nennenswertem Umfang installiert, und Beispiele zeigen, wie kombinierte Systeme funktionieren. Große Projekte koppeln Solar- oder Windstrom, BESS und das Rechenzentrum zu einer Einheit, die Spitzenlasten abfängt und bei Bedarf Netzdienstleistungen anbietet.

Ein praktisches Beispiel aus Deutschland ist ein geplantes Energie-Hub, das Solarstrom, ein mehrhundert Megawatt großes BESS und ein KI-lastiges Rechenzentrum zusammenführt. Solche Kombinationsprojekte reduzieren den Bedarf an Diesel-Backups und verringern die Belastung des öffentlichen Netzes, vor allem in Spitzenzeiten.

Neben Li-Ionen-Batterien gewinnen thermische Speicher an Bedeutung: Flüssiggekühlte Server geben Wärme ab, die als Fernwärme oder für industrielle Prozesse genutzt werden kann. In Italien wurde ein Projekt dokumentiert, das mehrere GWh Wärme pro Jahr in ein Fernwärmenetz einspeist und damit Haushalte versorgt.

Wichtig ist die Abstimmung: Ein BESS allein ersetzt nicht automatisch alle Netzdienste. Kombinationen aus Speicher, Erzeugung und intelligenter Laststeuerung (Demand Response) bieten das beste Verhältnis aus Kosten und Zuverlässigkeit.

Die Umstellung auf Batteriespeicher und erneuerbare Erzeugung reduziert lokal Emissionen, aber sie bringt neue Herausforderungen. Die Batterie- und Zellproduktion ist global konzentriert, und Europa baut zwar Kapazitäten auf, steht aber vor Engpässen und hohen Kosten. Projektverzögerungen, wie sie bei mehreren geplanten Gigafactories auftraten, machen Lieferketten anfällig.

Für das Klima zählt nicht nur, ob vor Ort erneuerbarer Strom genutzt wird, sondern wie die gesamte Wertschöpfung bilanziert ist. Energie für Training großer KI-Modelle kann hohe CO₂-Äquivalente verursachen, wenn der Strom nicht sauber ist. Zugleich bieten KI-Modelle Potenzial zur Optimierung von Netzen und Verbrauch, etwa durch effizientere Laststeuerung oder bessere Vorhersagen für erneuerbare Erzeugung.

Ein weiterer Risikofaktor ist Wasserverbrauch: Kühltechnik kann regional relevant sein, besonders dort, wo Wasser knapp ist. Und schließlich besteht das wirtschaftliche Risiko, dass Effizienzfortschritte durch verstärkte Nutzung aufgehoben werden — das sogenannte Rebound-Phänomen.

Für Betreiberinnen und Betreiber heißt das: Investitionen in Speicher und Abwärmenutzung sind sinnvoll, aber ohne Transparenz über Energiequellen, Lieferketten und Wirkungsgrade bleiben die Vorteile begrenzt. Regulatorische Vorgaben und verlässliche Reporting-Standards sind daher ein zentraler Hebel, um die Risiken zu begrenzen.

Wie könnte die Entwicklung in den nächsten Jahren aussehen? Drei grobe Szenarien lassen sich unterscheiden: Erstens eine effizienzgetriebene Entwicklung, in der Hardware- und Softwareoptimierungen den Verbrauch stabil halten. Zweitens ein Wachstumszenario, in dem neue Anwendungen die Nachfrage stark erhöhen und Netzausbau sowie Speicherinseln zum Engpass werden. Drittens ein hybrides Szenario, in dem lokale Speicher, Wärmeverwertung und Marktmechanismen zusammenwirken und den Bedarf beherrschbar machen.

Praktisch könnte folgenreich sein, dass Rechenzentren sich zu aktiven Marktteilnehmern entwickeln: Durch BESS und steuerbare Lasten können sie Netzdienstleistungen bereitstellen und damit neue Einnahmequellen erschließen. Das schafft einen Anreiz, in Speicher und Regelungstechnik zu investieren.

Für Städte und Regionen sind kooperative Modelle denkbar: Rechenzentren, Versorger und kommunale Wärmeversorger arbeiten zusammen, um Abwärme in Fernwärmenetze zu speisen und Speicher gemeinschaftlich zu nutzen. Solche Lösungen reduzieren fossile Backup-Lösungen und können lokale Netze entlasten.

Aus Sicht der Industrie bleiben zwei Baustellen wichtig: der rasche Ausbau verlässlicher Batterieproduktion in Europa und verbindliche Transparenzregeln für Energie- und Wasserverbräuche von Rechenzentren und KI-Workloads. Ohne beides werden Klimaziele schwerer zu erreichen sein.

Der wachsende Energiebedarf durch KI ist ein technisches und politisches Thema zugleich. Technisch gibt es praktikable Ansätze: Batteriespeicher, Microgrids und die Nutzung von Abwärme reduzieren Lastspitzen und steigern die Ressourceneffizienz. Politisch sind klare Reporting-Regeln, Förderungen für europäische Zellproduktion und ein schneller Netzausbau nötig, damit diese Lösungen wirklich Wirkung entfalten.

Effizienzsteigerungen allein dürften den Bedarf nicht automatisch stoppen; die Balance aus Nachfrage, Technologie und Regulierung entscheidet darüber, ob KI-Anwendungen nachhaltig bleiben. Wer heute plant — ob Kommune, Betreiber oder Versorger — gewinnt durch integrierte Strategien aus Erzeugung, Speicher und Wärmenutzung.