Mitten im amerikanischen Mittleren Westen, auf den sanft gewellten Maisfeldern Iowas, drehen sich riesige weiße Windräder unermüdlich. Neu verlegte Stromleitungen führen zu einem mehrere Kilometer entfernten Gebäude, das ebenfalls Tag und Nacht in Betrieb ist. Dieses Gebäude produziert weder Stahl, verarbeitet keine Lebensmittel und stellt keine Autos her, verbraucht aber dennoch kontinuierlich enorme Mengen an Strom – denn zwischen den Serverracks laufen zahlreiche Hochleistungs-GPUs parallel.

Im letzten Jahrzehnt lauteten die Schlagworte der Technologieunternehmen „Cloud“, „Big Data“ und „enorme Rechenleistung“. Nur wenige haben sich wirklich mit den grundlegendsten Fragen hinter diesen Begriffen auseinandergesetzt:Woher kommt der Strom?In den letzten zwei Jahren ist es jedoch immer schwieriger geworden, diesem Problem zu entgehen.

Wenn OpenAI, Google DeepMind und Anthropic sich auf der gleichen Rechenleistungskurve gegenseitig jagen und NVIDIAs GPUs als das „neue Öl“ des KI-Zeitalters gelten, erkennen die Tech-Giganten plötzlich, dass das, was wirklich knapp ist, nicht in Waferfabriken liegt oder in Modellparametern geschrieben ist – sondern vielmehr der stabile Strom, der in Hochspannungskabeln fließt.Steigende Strompreise, Warteschlangen im Stromnetz, Stromrationierung durch lokale Behörden und verlangsamte Genehmigungsverfahren für RechenzentrenBevor generative KI die menschliche Produktivität grundlegend verändern kann, zwingen verschiedene reale Zwänge die Technologieunternehmen dazu, ein grundlegenderes Problem zu lösen: Wer wird diese intelligente Revolution kontinuierlich antreiben?

So sehen wir ein Unternehmen, das mit einer Suchmaschine begann und nun in Windparks investiert, ein Softwareunternehmen, das sich ernsthaft mit Kernenergie auseinandersetzt, und einen Cloud-Service-Giganten, der einen mehrjährigen Stromabnahmevertrag für erneuerbare Energien unterzeichnet. Saubere Energie ist nicht länger nur eine Randnotiz in ESG-Berichten, sondern entwickelt sich still und leise zur grundlegendsten und zentralen Infrastruktur im Wettbewerb um KI.

Von Rechenleistung bis hin zu Elektrizität – dies könnte ein neuer Wendepunkt im Wettlauf um die KI werden.

Ein im April 2025 von der Internationalen Energieagentur (IEA) veröffentlichter Bericht prognostiziert, dass sich der weltweite Strombedarf von Rechenzentren bis 2030 mehr als verdoppeln wird, wobei künstliche Intelligenz der Haupttreiber dieses sprunghaften Anstiegs des Stromverbrauchs ist.Bis 2030 wird der weltweite Strombedarf für Rechenzentren etwa 945 Terawattstunden erreichen, etwas mehr als der derzeitige Gesamtstromverbrauch Japans, aber weniger als 31 Terawattstunden des weltweiten Gesamtstromverbrauchs im Jahr 2030.Der Bericht weist außerdem darauf hin, dass zur Deckung des rasant wachsenden Strombedarfs von Rechenzentren weltweit verschiedene Energiequellen eingesetzt werden, wobei erneuerbare Energien und Erdgas aufgrund ihrer Wirtschaftlichkeit und einfachen Verfügbarkeit eine wichtige Rolle spielen.

Im November desselben Jahres veröffentlichte die IEA außerdem den „World Energy Outlook 2025“, der prognostizierte, dass die Investitionen in Rechenzentren bis 2025 580 Milliarden US-Dollar erreichen würden. Wer Daten als das neue Öl bezeichnet, wird feststellen, dass diese Summe die 540 Milliarden US-Dollar, die weltweit für die Ölversorgung ausgegeben wurden, bereits übersteigt.Bis 2035 wird sich der Stromverbrauch von Rechenzentren verdoppeln, obwohl er nur weniger als 101 TP3T des globalen Stromnachfragewachstums ausmachen wird; er wird jedoch stark geografisch konzentriert sein.Im Laufe des nächsten Jahrzehnts werden voraussichtlich mehr als 851 TP3T an neuer Rechenzentrumskapazität in den Vereinigten Staaten, China und der Europäischen Union verteilt – viele davon werden sich in der Nähe bestehender Rechenzentrumscluster befinden, was zweifellos zusätzlichen Druck auf ein bereits überlastetes Stromnetz ausüben wird.

Wenn die Rechenleistung bestimmt, was KI leisten kann, dann bestimmt der Stromverbrauch maßgeblich, wie lange sie das leisten kann.In der Vergangenheit folgten Leistungsverbesserungen bei Chips primär dem Mooreschen Gesetz. Fortschritte in der KI-Fähigkeit basierten auf dem Skalierungsgesetz, welches besagt, dass die Größe der Modellparameter, die Menge der Trainingsdaten und die Rechenlast exponentiell korrelieren, was zu linearen Leistungssteigerungen führt. Obwohl sich in diesem Prozess auch die Energieeffizienz der Chips verbessert hat, blieb ihre Geschwindigkeit hinter dem exponentiellen Anstieg des Rechenleistungsbedarfs zurück.

Laut Daten aus dem Jahr 2024, die sich The New Yorker auf einen Bericht eines ausländischen Forschungsinstituts beruft, beantwortet ChatGPT täglich rund 200 Millionen Anfragen und verbraucht dabei über 500.000 Kilowattstunden Strom. Mit anderen Worten:Der tägliche Stromverbrauch von ChatGPT entspricht dem von 17.000 amerikanischen Haushalten.Da sich die Leistungsfähigkeit von Modellen stetig verbessert, steigt auch der Energiebedarf für das Training. Gleichzeitig führt die zunehmende Verbreitung von KI-Anwendungen weltweit zu einem erhöhten Stromverbrauch durch kontinuierliche Inferenz.

Neben dem erhöhten Stromverbrauch ist die Veränderung der Lastcharakteristik noch bemerkenswerter.

Früher verbrauchten Rechenzentren zwar viel Strom, ihre Auslastung war aber gut planbar. Geschäftsabläufe weisen Spitzen- und Schwachlastzeiten auf, die Serverauslastung ist nicht konstant, und Stromkosten wurden eher als Betriebskosten betrachtet, die optimiert werden konnten.Generative KI-Inferenzdienste erfordern einen unterbrechungsfreien 24/7-Betrieb und stellen extrem hohe Anforderungen an die Stabilität und Zuverlässigkeit der Stromversorgung.Anders ausgedrückt: Künstliche Intelligenz (KI) ist kein „Spitzenstromverbraucher“, sondern ein stabiler, kontinuierlicher und unterbrechungsfreier Stromverbraucher. Dieser Punkt wurde in den Finanzberichten und Investorenkonferenzen zahlreicher Energieunternehmen wiederholt hervorgehoben. Große US-amerikanische Energieversorger wie Dominion Energy, Duke Energy und NextEra Energy haben öffentlich erklärt, dass KI-Rechenzentren zu einem zentralen Faktor bei der Lastprognose und Investitionsplanung werden.

Noch wichtiger ist jedoch, dass die Vereinigten Staaten, ein Zentrum für große KI-Unternehmen, ihr Stromnetz in den letzten Jahrzehnten nicht auf diese Art von Nachfrage ausgelegt haben.

einerseits,Das US-amerikanische Stromnetz ist stark fragmentiert, die Koordination zwischen den Bundesstaaten ist komplex und die Modernisierung des Stromnetzes ist zeitaufwändig.auf der anderen Seite,Die Alterung eines Großteils der Stromübertragungsinfrastruktur und die langwierigen Genehmigungsverfahren für den Netzanschluss erneuerbarer Energien haben zu einem Phänomen namens „Netzwarteschlange“ geführt: Kraftwerksprojekte sind bereits gebaut, können aber über längere Zeiträume nicht ans Netz angeschlossen werden. Der Einsatz generativer KI ist vergleichbar mit dem plötzlichen Hinzufügen einer Gruppe extrem hoher Stromverbraucher zu einem bereits voll funktionsfähigen System. Dies führt direkt dazu, dass neue Rechenzentren auf Strom warten und Kommunen die Genehmigungsunterlagen für neue Rechenzentren neu prüfen müssen.Technologieunternehmen erkennen, dass „Geld zu haben nicht unbedingt bedeutet, dass man sofort Strom hat“.

Gleichzeitig werden die Vorteile des chinesischen Stromnetzes im Wettlauf um die KI immer deutlicher.

Anfang Dezember veröffentlichte das Wall Street Journal einen Bericht mit dem Titel „In der Inneren Mongolei wird ein weiterer Trumpf Chinas im KI-Wettlauf sichtbar: das größte Stromnetz der Welt“, in dem darauf hingewiesen wurde, dass die Vereinigten Staaten zwar die leistungsstärksten Modelle künstlicher Intelligenz erfunden haben und den Zugang zu den fortschrittlichsten Computerchips kontrollieren,Doch im globalen Wettlauf um künstliche Intelligenz hält China einen Trumpf in der Hand.

China verfügt nun über das größte Stromnetz der Welt.

Der Bericht hebt hervor, dass das Wachstum der Stromerzeugung in China zwischen 2010 und 2024 das Wachstum im Rest der Welt zusammen übertraf.Im vergangenen Jahr war Chinas Stromerzeugung doppelt so hoch wie die der Vereinigten Staaten.Was die tatsächlichen Kosten betrifft, so liegen die Stromkosten einiger Rechenzentren in China derzeit bei weniger als der Hälfte derer ihrer amerikanischen Pendants. Der Bericht zitiert außerdem Liu Liehong, Direktor der Nationalen Datenverwaltung Chinas, mit den Worten: „In China ist Strom unser Wettbewerbsvorteil.“

Tatsächlich verfolgt China beim Aufbau seines Stromnetzes ein staatlich gelenktes, zukunftsorientiertes Infrastrukturmodell. Dessen Kern besteht darin, durch nationale Projekte Jahre oder sogar Jahrzehnte im Voraus „Autobahnen“ für Energieerzeugung und -übertragung zu errichten und so ein landesweites, einheitliches Stromnetz mit stabiler Versorgungskapazität und ausreichenden Reserven aufzubauen. China hat über 50.000 Kilometer Höchstspannungsleitungen (HV) verlegt und transportiert weltweit über 901 TP3T UV-Übertragungskapazität. Diese „Stromadern“ ermöglichen den Transport von sauberem Strom aus westlichen Energiezentren (wie der Inneren Mongolei und Xinjiang) zu Rechenzentren im Osten mit extrem geringen Verlusten und realisieren damit das strategische Konzept der „Stromübertragung von West nach Ost“. Das begleitende Projekt „Rechenzentren von Ost nach West“ lenkt Rechenzentrumscluster gezielt in die energiereichen und klimatisch geeigneten zentralen und westlichen Regionen und optimiert so die geografische Verteilung von Energie und Rechenleistung.

Vor diesem Hintergrund ist der Stromverbrauch von KI-Rechenzentren derzeit „kein Grund zur Besorgnis“.

Interessanterweise erregte der Bericht des Wall Street Journal Trumps Aufmerksamkeit, und nach der Veröffentlichung des Artikels veröffentlichte er mehrere Tweets auf Truth Social.Der Bericht des Wall Street Journal wurde als „wie immer falsch“ bezeichnet.Es wurde auch erwähnt, dass jede große KI-Fabrik, die in den Vereinigten Staaten gebaut wird, mit einem eigenen privaten Kraftwerk ausgestattet sein wird, und dass diese Kraftwerke überschüssigen Strom auch wieder in das nationale Stromnetz einspeisen werden.

Das ist in der Tat der Fall. Technologiekonzerne, die sich eigentlich auf den Bau von Rechenzentren konzentrieren sollten, machen sich nun Sorgen um die Stromversorgung. Zeigt das nicht genau, dass das US-amerikanische Stromnetz die Branchenführer im aktuellen KI-Wettlauf nicht ausreichend unterstützt?

Vom Ökostromkäufer zum Energieakteur – Strategische Neuausrichtungen der Giganten

Als die Stromversorgung zu einem echten Engpass wurde, vollzog sich der strategische Wandel der Technologieunternehmen nahezu zeitgleich. Noch vor wenigen Jahren war die Beschaffung erneuerbarer Energien in erster Linie ein glamouröses ESG-Thema, das dazu diente, ein verantwortungsvolles Unternehmensimage zu pflegen. Heute hat sich die Lage grundlegend verändert. Initiativen für saubere Energie haben sich von einem Mittel zum Markenaufbau zu einer strategischen Notwendigkeit für die Kontinuität und Wettbewerbsfähigkeit des Kerngeschäfts entwickelt. In diesem ProzessUnternehmen greifen oft nicht nur aus Kostengründen auf Ökostrom zurück, sondern suchen auch nach einer kontrollierbaren, langfristigen Energielösung.

Als Antwort darauf bietet saubere Energie, insbesondere Wind- und Solarenergie, drei entscheidende Vorteile: Skalierbarkeit, Preissicherheit und narrative Legitimität.

Erstens lassen sich neue Projekte für erneuerbare Energien im Vergleich zu traditionellen Energiequellen schneller ausbauen und besser mit Rechenzentren abstimmen. Zweitens können Technologieunternehmen durch langfristige Stromabnahmeverträge (PPAs) die Strompreise für zehn oder sogar zwanzig Jahre fixieren und sich so gegen zukünftige Schwankungen am Energiemarkt absichern. Gleichzeitig bietet saubere Energie aus Sicht der Öffentlichkeit, der Kommunen und der Regulierungsbehörden eine legitime Grundlage für einen großflächigen Stromverbrauch.

In den vergangenen zwei Jahren haben Google, Amazon, Microsoft und Meta ihre Investitionen und die Beschaffung von sauberer Energie ausgebaut.

In,Googles Mutterkonzern Alphabet kündigte Ende 2025 an, Intersect Power, einen US-amerikanischen Entwickler von Energiespeichern und sauberer Energie, für rund 4,75 Milliarden Dollar zu übernehmen.Dieser Schritt markiert den direkten Einstieg des Unternehmens in den Bereich des Baus und Betriebs von Energieanlagen, anstatt sich ausschließlich auf traditionelle Stromabnahmeverträge (PPAs) zu stützen. Der Abschluss der Transaktion wird für das erste Halbjahr 2026 erwartet. Intersect wird weiterhin als eigenständige Tochtergesellschaft agieren, ihre Kompetenzen in der Energieentwicklung werden jedoch primär den weltweit eingesetzten Rechenzentren und der IT-Infrastruktur von Alphabet dienen.

Darüber hinaus hat Google seine Partnerschaft mit NextEra Energy ausgebaut, um die Integration von Rechenzentren in Projekte für erneuerbare Energien durch neue Verträge für saubere Energie zu fördern, und eine Vereinbarung mit Brookfield Asset Management über den Kauf von bis zu 3 GW Wasserkraft unterzeichnet, was eine der größten Beschaffungsvereinbarungen für saubere Energie in der Geschichte des Unternehmens darstellt.

Microsofts Vorgehen ist zukunftsorientierter, da das Unternehmen nicht nur weltweit eine große Anzahl von Stromabnahmeverträgen (PPAs) für Solar- und Windenergie abschließt.Sie haben ihr Augenmerk auch auf die Kernenergie gerichtet – die als eine der ultimativen Lösungen für die Bereitstellung stabiler, kohlenstofffreier Energie gilt.Sie erzielte eine Einigung mit dem Energieunternehmen Constellation Energy, um den Wiederanlaufplan für das Kernkraftwerk Three Mile Island in Pennsylvania voranzutreiben und so die langfristige Stromversorgung zu stabilisieren.

Ein weiteres erwähnenswertes Unternehmen ist Helion Energy, ein 2013 gegründetes Kernfusionsunternehmen. Es hat sich der Entwicklung kommerzieller Kernfusionsstromerzeugungstechnologie verschrieben, um kohlenstofffreie, kostengünstige und nachhaltige saubere Energie bereitzustellen.

Januar 2025Helion Energy gab den Abschluss einer Serie-F-Finanzierungsrunde über 425 Millionen Dollar bekannt.Diese Finanzierungsrunde dient dem Ausbau der Vermarktungsaktivitäten des Unternehmens für seine bahnbrechende Fusionstechnologie. An der überzeichneten und erweiterten Finanzierungsrunde beteiligten sich neue Investoren, darunter Lightspeed Venture Partners, der SoftBank Vision Fund und ein bedeutender Universitätsstiftungsfonds, sowie bestehende Investoren wie Sam Altman, Mithril Capital und die Capricorn Investment Group. Erst im Juli dieses Jahres gab das Unternehmen den Erwerb von Grundstücken und den Baubeginn von ORION, dem weltweit ersten Fusionskraftwerk, bekannt.Ziel ist es, Microsoft bis 2028 50 MW Fusionsenergie zu liefern.

Helion Energy ist nicht Sam Altmans einziges Engagement im Bereich der sauberen Energien. Er investiert seit Langem in Oklo und war dort auch Vorsitzender. Das Unternehmen konzentriert sich auf die Entwicklung kleiner modularer Kernspaltungsreaktoren (SMRs) zur Bereitstellung kohlenstoffarmer, zuverlässiger Kernenergie.

Im Vergleich zu seiner aggressiven Energiebeschaffungsstrategie hat Meta auch massiv in die Optimierung der Energieeffizienz seiner Rechenzentren und in Kosteneinsparungsmaßnahmen investiert. Die Einrichtungen nutzen in der Regel effiziente Kühltechnologien wie die externe Freiluftkühlung und die Verdunstungskühlung. In Kombination mit fortschrittlichem Kühlsystemdesign und optimiertem Betrieb erreichen mehrere Rechenzentren branchenführende PUE-Werte (Power Efficiency) von ca. 1,07–1,08, die nahe am Idealwert von 1,0 liegen.

Abschluss

Es besteht kein Zweifel daran, dass die intelligente Revolution letztlich untrennbar mit der Energieversorgung verbunden ist.

Heute hat sich der Wettlauf um Rechenleistung auf den Energiesektor ausgeweitet. Im zukünftigen Wettbewerb der KI wird es nicht mehr nur um Modellparameter und Inferenzeffizienz gehen; eine stabile, skalierbare und nachhaltige Energieversorgung wird ebenfalls ein entscheidender Faktor sein. Windräder auf Maisfeldern drehen sich noch immer, und GPUs in Rechenzentren arbeiten nach wie vor mit Höchstgeschwindigkeit. Die Rechenleistung kann exponentiell wachsen, doch Strom muss zwischen Land und Geräten fließen. Unternehmen, die dies frühzeitig erkannt und darauf gesetzt haben, konkurrieren aktiv um die Vorherrschaft im Energiesektor.

Referenzen
1.https://www.wsj.com/tech/china-ai-electricity-data-centers-d2a86935
2.https://www.reuters.com/technology/alphabet-buy-data-center-infrastructure-firm-intersect-475-billion-deal-2025-12-22/

3.https://mp.weixin.qq.com/s/ky0AnkdJFSeTq0TQxjMl3Q