OpenAI-Rechenzentren: So lassen sich Stromnetz und Wasser sparen

Wenn du dein Smartphone lädst, ist das ein kurzer Moment. Bei KI ist es eher wie bei einem Stadionkonzert, das dauerhaft beleuchtet, belüftet und abgesichert werden muss, nur dass das „Konzert“ rund um die Uhr läuft. Große KI-Modelle werden trainiert, aktualisiert und in hoher Stückzahl abgefragt. Das passiert in Rechenzentren, also Hallen voller Server, Netzwerktechnik und Kühlsysteme.

Der Knackpunkt ist nicht nur der Stromverbrauch. Strom muss zur richtigen Zeit am richtigen Ort ankommen, sonst werden Netze teuer auszubauen oder geraten lokal an Grenzen. Und wo viel Strom in Wärme umgewandelt wird, braucht es Kühlung. In vielen Designs bedeutet das auch Wasser, etwa durch Verdunstungskühlung. Zusätzlich steckt Wasser indirekt im Strommix, weil Kraftwerke und Energieträger je nach Technik unterschiedlich viel Wasser nutzen.

Seit 2024 und 2025 ist das Thema stärker im öffentlichen Fokus, weil Energieanalysen und neue Planungen zeigen, wie schnell die Nachfrage wachsen kann. Gleichzeitig entstehen technische und organisatorische Wege, die Belastung zu senken. Es geht also weniger um „mehr oder weniger KI“, sondern darum, wie KI-Rechenzentren gebaut und betrieben werden.

Ein Rechenzentrum ist im Grunde eine Fabrik für Rechenarbeit. Der Rohstoff ist Strom. Aus ihm werden Rechenschritte, Speicherzugriffe und Datenverkehr. Vieles davon wird zu Abwärme, und genau diese Wärme bestimmt, wie anspruchsvoll Kühlung ist.

Die Internationale Energieagentur beziffert den weltweiten Stromverbrauch von Rechenzentren auf rund 415 TWh im Jahr 2024. In ihrem Bericht wird außerdem ein Szenario beschrieben, in dem der Bedarf bis 2030 auf rund 945 TWh steigen kann. Diese Zahlen umfassen nicht nur KI, aber die zunehmende Nutzung beschleunigter Server, etwa mit GPUs, gilt als wichtiger Wachstumstreiber. In solchen Größenordnungen wird klar, warum Netzbetreiber und Kommunen plötzlich sehr genau hinschauen.

Je höher die Rechenleistung, desto wichtiger ist nicht nur Effizienz, sondern auch die Frage, woher Strom und Kühlung in der Praxis kommen.

Damit man Rechenzentren vergleichen kann, gibt es Kennzahlen. PUE steht für „Power Usage Effectiveness“ und beschreibt vereinfacht, wie viel Strom insgesamt in die Anlage fließt, verglichen mit dem, was die IT selbst nutzt. WUE steht für „Water Usage Effectiveness“ und setzt Wasserverbrauch ins Verhältnis zur Energie der IT. Die WUE-Definition des Branchenverbands The Green Grid ist von 2011 und damit älter als zwei Jahre. Sie bleibt dennoch relevant, weil sie die Grundlage vieler Berichte ist. Wichtig ist dabei eine zweite Perspektive, die indirektes Wasser im Strommix mitdenkt. Denn ein Standort kann vor Ort wenig Wasser verbrauchen und trotzdem indirekt viel, wenn der regionale Strommix wasserintensiv ist.

Warum wird überhaupt Wasser eingesetzt. Verdunstungskühlung ist effizient, weil das Verdunsten von Wasser viel Wärme abführt. In trockener Luft funktioniert das besonders gut. Der Preis ist Wasserverbrauch, und der kann regional zum Politikum werden. Alternative Designs kühlen mit Luft oder geschlossenen Flüssigkeitskreisläufen. Das spart Wasser, kann aber mehr Strom für Ventilatoren oder Kältemaschinen benötigen. Am Ende geht es immer um ein Paket aus Standort, Stromversorgung, Kühltechnik und Betriebsweise.

Wenn Zahlen zu Wasser im Raum stehen, lohnt eine vorsichtige Einordnung. Studien und Artikel zeigen, dass die Spannweite je nach Annahmen sehr groß ist, etwa ob man nur das Wasser am Standort zählt oder auch das Wasser, das bei der Stromerzeugung anfällt. Solche Unterschiede erklären, warum manche Vergleiche im Netz dramatischer wirken, als sie sauber belegt sind.

Wenn Zahlen oder Vergleiche in strukturierter Form klarer sind, kann hier eine Tabelle verwendet werden.

Wie kann man ein KI-Rechenzentrum so planen, dass es das Stromnetz weniger belastet und möglichst wenig Wasser braucht. Ein hilfreicher Blick kommt aus Dokumenten, in denen Betreiber Anforderungen an neue Standorte formulieren. In einer öffentlich zugänglichen Ausschreibung für große KI-Rechenzentrumsprojekte werden etwa Stromanschluss, Kühlkonzept und Wasserstrategie als zentrale Punkte abgefragt. Dort tauchen gleich mehrere Hebel auf, die inzwischen als Best Practice gelten.

Der erste Hebel ist die Kühltechnik. Geschlossene Systeme zirkulieren Wasser oder Kühlflüssigkeit in einem Kreislauf und brauchen deutlich weniger Frischwasser als offene Verdunstungslösungen. Für besonders dichte KI-Server ist außerdem Flüssigkeitskühlung direkt am Chip verbreitet. Sie transportiert Wärme gezielter ab als reine Luftkühlung. In der Praxis kann das den Bedarf an Wasser oder an energieintensiver Klimatisierung senken, je nachdem, wie das Gesamtsystem gebaut ist.

Der zweite Hebel ist „Flexibilität“. Rechenzentren wirken oft wie starre Großverbraucher. Technisch lässt sich aber ein Teil der Last verschieben. Trainingsläufe oder weniger zeitkritische Aufgaben können zu Zeiten laufen, in denen viel Strom im Netz verfügbar ist. Dazu kommt „Curtailment“, also die Möglichkeit, kurzfristig Leistung zu reduzieren. Für das Stromnetz ist das wertvoll, weil Spitzenzeiten entschärft werden. Solche Mechanismen funktionieren nur, wenn die Software und die Planung darauf ausgelegt sind, und wenn vertraglich klar ist, wann und wie gedrosselt werden darf.

Der dritte Hebel betrifft den Netzausbau und die Finanzierung. Neue Großlasten benötigen Leitungen, Umspannwerke und manchmal Speicher. In Dokumenten zu neuen KI-Campus-Projekten wird deshalb betont, dass Infrastruktur nicht „nebenbei“ entstehen sollte, sondern dass Projekte eigene Beiträge leisten müssen. Das ist auch eine Frage der Akzeptanz, weil lokale Strompreise und Netzstabilität im Alltag sichtbar werden können.

Der vierte Hebel ist Standort und Wasserquelle. In wasserarmen Regionen kann es sinnvoll sein, Designs zu wählen, die auf Frischwasser verzichten oder auf aufbereitetes Wasser setzen, sofern es die lokale Situation erlaubt. Gleichzeitig ist der Standort fürs Stromsystem wichtig. Ein Netz mit viel Wind und Sonne profitiert davon, wenn große Verbraucher Lasten zeitlich anpassen können. Kurz gesagt, weniger Belastung entsteht nicht durch einen einzelnen Trick, sondern durch das Zusammenspiel aus Technik, Betrieb und Standortwahl.

So klar die Hebel klingen, so oft stehen sie in Spannung zueinander. Ein Beispiel ist das Verhältnis von Wasser und Strom. Trockene Kühlung spart Wasser, kann aber mehr elektrische Energie für Ventilatoren oder Kältemaschinen benötigen. In Regionen, in denen Strom gerade knapp ist oder der Strommix wasserintensiv erzeugt wird, kann das die Gesamtbilanz verschieben. Genau deshalb reichen einfache Aussagen wie „wasserfrei ist immer besser“ nicht aus. Man muss immer auch den Strommix und die Netzsituation mitdenken.

Ein zweiter Zielkonflikt ist die Konzentration. Rechenzentren entstehen oft dort, wo Glasfaser, Netzanschlüsse und Flächen verfügbar sind. Das kann Cluster bilden. Aus Sicht des Internets ist das effizient. Für Kommunen kann es aber bedeuten, dass mehrere Projekte gleichzeitig um dieselben Ressourcen konkurrieren, etwa Anschlüsse, Fachkräfte oder Wasserrechte. Je mehr sich Projekte ballen, desto wichtiger werden transparente und vergleichbare Daten, damit Genehmigungen nicht nur auf Versprechen beruhen.

Damit sind wir beim dritten Punkt, der Transparenz. Viele Betreiber veröffentlichen inzwischen Nachhaltigkeitsberichte, aber Wasser- und Stromdaten sind oft nur auf hoher Ebene zusammengefasst. Für eine Gemeinde zählt jedoch der konkrete Standort. Wie viel Wasser wird pro Jahr entnommen. Wie viel davon ist Trinkwasser, wie viel ist aufbereitet. Wie verändert sich der Bedarf im Sommer. Solche Fragen sind ohne standardisierte Berichte schwer zu beantworten. Das ist keine Kleinigkeit, weil Wasserverfügbarkeit nicht nur eine Umweltfrage ist, sondern direkt mit Versorgungssicherheit zusammenhängt.

Auch bei KI selbst gibt es Unsicherheit. Studien zum Wasserfußabdruck großer Sprachmodelle zeigen, dass Ergebnisse stark davon abhängen, welche Annahmen genutzt werden, etwa zur Effizienz der Hardware, zur Auslastung und zur Art der Kühlung. Eine Scientific-Reports-Arbeit aus 2024 betont, dass sich widersprüchliche Erzählungen oft aus unterschiedlichen Systemgrenzen ergeben. Für die öffentliche Debatte bedeutet das, dass einzelne „Pro Anfrage“-Zahlen leicht missverstanden werden können, wenn Ort, Zeitpunkt und Technik fehlen.

Der letzte Zielkonflikt ist der Rebound. Effizientere Hardware senkt den Energiebedarf pro Rechenoperation. Gleichzeitig macht sie KI günstiger und damit beliebter. Unterm Strich kann der Gesamtverbrauch trotzdem steigen. Das heißt nicht, dass Effizienz sinnlos ist. Im Gegenteil, sie ist eine Voraussetzung, damit Wachstum nicht völlig aus dem Ruder läuft. Aber sie ersetzt nicht die Frage nach Planung, Lastmanagement und Transparenz.

In den nächsten Jahren wird man vermutlich weniger über „das eine große KI-Kraftwerk“ reden, sondern über Standards. Viele der heute diskutierten Maßnahmen lassen sich in Regeln gießen, die unabhängig vom Betreiber funktionieren. Dazu gehören einheitliche Berichte zu PUE und WUE, getrennt nach Standorten und nach Wasserquellen. Solche Standards sind deshalb wichtig, weil sie Vergleichbarkeit schaffen, ohne dass man jede Anlage technisch bis ins Detail verstehen muss.

Technisch wird Flüssigkeitskühlung weiter an Bedeutung gewinnen, weil KI-Hardware sehr viel Wärme auf kleiner Fläche erzeugt. Direkt-am-Chip-Lösungen und geschlossene Kreisläufe sind nicht automatisch „grün“, aber sie eröffnen neue Freiheitsgrade. Beispielsweise kann man Wärme besser in andere Systeme leiten oder Kühlung effizienter steuern. Parallel wächst das Interesse an Batteriespeichern und an flexibler Steuerung, weil sie das Stromnetz entlasten können. In Energieberichten wird genau diese Flexibilität als wichtiger Baustein genannt, damit der Ausbau nicht nur in Leitungen, sondern auch in smarter Steuerung stattfindet.

Auch bei der Software passiert viel. Trainingsjobs lassen sich eher verschieben als Echtzeit-Anfragen. Wenn Rechenzentren Lasten an sonnige oder windreiche Stunden anpassen, profitieren Netz und Klima. Das klingt abstrakt, ist aber im Alltag sehr konkret. Es entscheidet mit, ob zusätzliche Erzeugungskapazität teuer als Reserve vorgehalten werden muss oder effizienter genutzt werden kann.

Was merkst du als Nutzer. Wahrscheinlich wird KI im Hintergrund weiter verfügbarer, aber die Debatte über Energie und Wasser wird nüchterner. Statt pauschaler Aussagen werden Kennzahlen und Standortdaten wichtiger. Zudem könnte der Ausbau erneuerbarer Energien in manchen Regionen schneller vorankommen, weil große Abnehmer langfristige Stromverträge abschließen. Gleichzeitig bleiben Engpässe möglich, etwa bei Netzanschlüssen. Die IEA weist darauf hin, dass ein Teil geplanter Projekte an Netzhürden scheitern oder sich verzögern kann. Genau deshalb ist die Frage nach „schonender“ Infrastruktur nicht nur ein Image-Thema, sondern ein echter Standortfaktor.

Für OpenAI Rechenzentren und für andere große KI-Anbieter läuft es am Ende auf eine einfache Erwartung hinaus. Große digitale Dienste müssen wie andere Infrastrukturen auch zeigen, dass sie ihre Nebenwirkungen messen, offenlegen und aktiv senken. Das ist machbar, aber es braucht klare Regeln und verlässliche Daten.

KI-Rechenzentren sind nicht nur ein Technikthema, sondern eine Frage von Energie, Wasser und Planung. Der Strombedarf wächst, und internationale Analysen zeigen, dass Rechenzentren weltweit in eine Größenordnung vorstoßen, die Netze spürbar fordert. Gleichzeitig gibt es realistische Wege, die Belastung zu senken. Geschlossene oder wasserarme Kühlung kann den direkten Wasserbedarf drücken. Flexible Laststeuerung und Speicher helfen, Spitzen im Stromnetz abzufedern. Standortwahl und transparente Kennzahlen entscheiden oft darüber, ob ein Projekt als Teil der Lösung oder als zusätzlicher Druck wahrgenommen wird.

Für Leser heißt das vor allem, genauer hinzusehen, welche Zahlen gemeint sind. Geht es um Wasser vor Ort oder um Wasser im Strommix. Wird Effizienz pro Rechenleistung genannt oder der Gesamtverbrauch. Je klarer diese Unterschiede werden, desto sachlicher lässt sich über Nutzen und Kosten von KI diskutieren. Und desto eher entstehen Lösungen, die auch in einigen Jahren noch tragen.