Wenn KI Strom frisst: Wie gefährlich ist ihr Energiehunger?

Rechenzentren verbrauchten 2024 rund 415 TWh Strom – etwa 1,5 % des weltweiten Verbrauchs (Stand: 2025) (IEA). KI ist der Turbo dahinter. Wenn Trainingsläufe und KI‑Dienste wachsen, klettern Lastspitzen, Genehmigungen stolpern – und die große Frage steht im Raum: Schiebt das die Energiewende oder bremst sie?

Wir schauen ohne Alarmismus auf die Fakten: Wie realistisch sind Prognosen bis 2030 und 2035? Wo drohen Netzengpässe konkret? Und welche Hebel – von smarter Standortwahl bis zu effizienteren Chips – bringen spürbare Entlastung. Unser Ziel: Orientierung und klare Handlungsempfehlungen für Unternehmen, Politik und dich als Nutzer:in.

Die Spanne ist groß, aber der Trend eindeutig: Bis 2030 könnte sich der Strombedarf von Rechenzentren auf etwa 945 TWh nahezu verdoppeln (Projektion, Stand: 2025) (IEA). Für 2035 modelliert die IEA je nach Annahmen eine Bandbreite von rund 700 bis 1 700 TWh (Szenarien, Stand: 2025) (IEA). KI‑Workloads – Training und Inferenz – gelten als zentraler Treiber dieser Kurve (Stand: 2025) (IEA).

Warum die Unsicherheit? Erstens kann die Nachfrage durch neue Anwendungen explodieren – oder abflauen. Zweitens wirkt die Hardware: Effizienzsprünge bei Chips, Kühlung und Modellarchitektur drücken die Kurve spürbar. Die IEA zeigt in einem Effizienz‑Szenario eine klare Reduktion gegenüber dem Basistrend (Sensitivitäten bis 2035, Stand: 2025) (IEA).

Für die USA erwartet BloombergNEF, dass die Rechenzentrumsleistung von etwa 35 GW (2024) auf rund 78 GW (2035) wächst – mit stark steigender durchschnittlicher Last (Prognose, Stand: 2025) (BNEF). Das verdeutlicht: Der KI Energieverbrauch und der Rechenzentren Strombedarf werden regional unterschiedlich sichtbar – und dort, wo viele Hyperscaler bauen, besonders schnell.

Was heißt das für dich? Rechne mit einem Jahrzehnt, in dem Energiepreise, Netzausbau und Cloud‑Leistung enger zusammenrücken. Unternehmen mit digitalen Produkten sollten ihre Roadmaps früh gegen mögliche Engpässe testen. Politik und Stadtwerke brauchen jetzt Planungsdaten, die KI‑Lasten berücksichtigen – nicht erst, wenn der Campus schon hochgezogen ist.

Mehr Last kann Netze überfordern – oder Investitionen auslösen. Die IEA rechnet damit, dass etwa die Hälfte des zusätzlichen Rechenzentrumsbedarfs bis 2030/2035 durch erneuerbare Erzeugung gedeckt werden kann, gestützt von Speichern und Systemflexibilität (Modellergebnis, Stand: 2025) (IEA). Für den Rest braucht es verlässliche, steuerbare Kapazität – in vielen Regionen heute Gas oder Kernenergie (Szenarienvergleich, Stand: 2025) (IEA).

Corporate‑PPAs (Stromabnahmeverträge) sind dabei mehr als PR. Sie finanzieren zusätzliche Wind‑ und Solarparks, wenn sie richtig designt sind. Aber: Ein PPA in der Wüste hilft wenig gegen einen Engpass am Stadtrand. Entscheidend ist der Standortbezug – dort, wo KI‑Cluster entstehen, muss zusätzliche Erzeugung und Netzkapazität konkret geplant werden (Bewertung auf Basis der IEA‑Analyse, Stand: 2025) (IEA).

BloombergNEF warnt, dass in den USA Projektlaufzeiten für Netz und Kraftwerke oft viele Jahre betragen und die Bündelung von Hyperscalern lokale Flaschenhälse verschärft (Marktanalyse, typische Entwicklungszeiträume, Stand: 2025) (BNEF). Das ist unbequem, aber konstruktiv: KI kann zum Investitionsmotor werden, wenn Regulierung Genehmigungen beschleunigt und Netzbetreiber früh mit Tech‑Firmen planen.

Unterm Strich: Der Erneuerbare Energien Netzausbau steht unter Druck – doch gerade dieser Druck kann den Turbo zünden. Wer heute PPAs mit zusätzlicher, lokal passender Erzeugung kombiniert und Netzentgelte an Flexibilität koppelt, macht aus Lastwachstum Klimafortschritt. Das ist die Antithese zum plumpen Tech-Greenwashing.

Wo knallt es zuerst? Dort, wo mehrere Hyperscale‑Rechenzentren gleichzeitig ans Netz wollen. BNEF beschreibt eine starke Clusterbildung in ausgewählten US‑Regionen, gepaart mit steigenden durchschnittlichen Lasten bis 2035 (Stand: 2025) (BNEF). Die IEA ergänzt: Lange Lieferzeiten für Transformatoren und schleppende Genehmigungen können einen erheblichen Teil geplanter Projekte verzögern – rund 20 % stehen unter Risiko, wenn der Netzausbau nicht mithält (Schätzung, Stand: 2025) (IEA).

Praktisch heißt das: Städte mit attraktiven Flächen, Steueranreizen und Freileitungsnähe werden zu Magneten – bis der nächste Engpass auftaucht. Für Kommunen lohnt ein nüchterner Lastfahrplan: Welche Anschlussleistung ist bis 2028 realistisch? Welche Speicher und welche steuerbare Erzeugung puffern Spitzen? Die IEA sieht in der Systemplanung eine Balance aus Erneuerbaren, Speichern und verlässlicher Kapazität (Szenarien, Stand: 2025) (IEA).

Und ja: Der KI Energieverbrauch taucht nicht überall gleich auf. Während manche Regionen um jeden Megawatt kämpfen, bleiben andere unterausgelastet. BNEF betont, dass Standortwahl heute oft opportunistisch an vorhandener Netzkapazität hängt – ein Rezept für lokale Überlast statt gleichmäßiger Verteilung (Stand: 2025) (BNEF). Gegenmittel: Transparente Netzkarten, verpflichtende Frühabstimmung mit Übertragungsnetzbetreibern und klare Anreize für Ausgleichsstandorte.

Für Unternehmen heißt das: Hotspots meiden, wo möglich. Für Politik: Engpässe sichtbar machen und Genehmigungen bündeln. Für Bürger:innen: Verstehen, dass Rechenzentren Industrieanlagen sind – und entsprechend geplant werden müssen.

Die schnellste Kilowattstunde ist die, die du nicht brauchst. Gute Nachricht: Es gibt wirksame Hebel. Die IEA zeigt, dass Effizienzgewinne bei Hardware, Kühlung und Modellarchitektur den Verbrauchspfad deutlich drücken können – ein Effizienz‑Szenario liegt merklich unter dem Basiscase bis 2035 (Sensitivitäten, Stand: 2025) (IEA).

Was heißt das operativ? Erstens: Last verschieben. Trainingsläufe in wind‑ und sonnenstarke Stunden legen und Inferenz geografisch dorthin routen, wo Netz und Erzeugung es hergeben. Zweitens: Speicher und On‑Site‑Erzeugung intelligent koppeln, um Netzspitzen zu glätten. Drittens: Standortwahl nach Netzverfügbarkeit priorisieren – nicht nach dem kürzesten Mietvertrag. Die IEA empfiehlt explizit, Standortentscheidungen an der realen Netzkapazität auszurichten und Flexibilitätsoptionen im Betrieb zu nutzen (Empfehlungen, Stand: 2025) (IEA).

Und die Wirtschaftlichkeit? BloombergNEF erinnert daran, dass viele US‑Projekte lange brauchen – wer früh PPAs sichert, spart später Nerven und Kosten (Projektpraxis, Stand: 2025) (BNEF). Unternehmen, die Effizienz messbar machen, vermeiden zudem den Vorwurf des Tech-Greenwashing und gewinnen Planungssicherheit bei Kapazitäten.

Konkrete To‑dos für Betreiber: Energiekennzahlen standardisieren, Flexibilitätsmärkte testen, Backup‑Assets steuerbar machen und PPAs mit zusätzlicher, lokal relevanter Erzeugung kombinieren. Für die Politik: Netzausbau beschleunigen, Transparenz über verfügbare Anschlussleistung schaffen und Flexibilität honorieren – dann wird aus Stromhunger ein Innovationsschub.

KI ist nicht der Feind des Klimaschutzes – aber ein Stresstest für Stromsysteme. Die Fakten sind klar: starker Anstieg bei Lasten bis 2030/2035 (Projektionen und Bandbreiten, Stand: 2025) (IEA) und regionale Hotspots mit langen Projektlaufzeiten (Stand: 2025) (BNEF). Die Lösung: Effizienz, flexible Betriebsmodelle, Standortdisziplin und PPAs, die zusätzliche und lokal passende Erzeugung finanzieren. Dann wird der Rechenzentren Strombedarf zum Hebel für mehr Erneuerbare – nicht zum Bremsklotz.