VIRGINIA / LONDON (IT BOLTWISE) – Neue Prognosen rechnen mit einem massiven Stromanstieg von Rechenzentren bis 2035, getrieben vor allem durch KI-Training und -Inferenz. Laut den Erwartungen steigt der Anteil auf ein Fünftel des in den USA erzeugten Stroms. Gleichzeitig wächst der Druck auf bereits ausgelastete Netze: Im PJM-Gebiet sollen große Teile der Leistung für Rechenzentren abfließen. Unternehmen müssen damit planen, dass Kapazität nicht nur ein KI-, sondern ein Energie- und Netzthema ist.
Die Stromfrage rückt in den Mittelpunkt der Rechenzentrums-Strategien – und zwar früher, als viele Teams ihre KI-Roadmaps bisher einkalkuliert hatten. Bis 2035 sollen Rechenzentren in den USA etwa ein Fünftel des erzeugten Stroms verbrauchen. Das wäre laut einer neuen Prognose aus dem Energiemarkt-Umfeld viermal so viel wie heute. Der Treiber ist dabei nicht „mehr IT“ im Allgemeinen, sondern die spezielle Rechenlast von KI-Workloads, also das Zusammenspiel aus Training und anschließender Inferenz in Produktionsumgebungen.
Besonders deutlich wird die erwartete Skalierung über die nächsten Jahre: Für das kommende Jahrzehnt sagt die Analyse eine Kapazität von nahezu 200 Gigawatt voraus. In dieser Größenordnung verschiebt sich die Betriebslogik der Infrastruktur. Nahezu die Hälfte der Leistung soll für Training und Inferenz reserviert werden, und ein Großteil bleibt geographisch zunächst in den USA konzentriert. Auch die Chip-Nachfrage folgt diesem Bild: Bis 2033 sollen dort 64% der KI-Chips nach Leistungsbedarf dominiert werden. Damit wird aus einer reinen Server- und Datacenter-Frage zunehmend eine Frage nach Halbleiter-Ökosystemen, Stromprofilen und der Fähigkeit, neue Lasten schnell ans Netz zu bringen.
Dass die Planungseckdaten nach oben korrigiert werden, spricht für eine zu optimistische Vorannahme in früheren Runden. Die neue Schätzung für den Strombedarf im Jahr 2035 liegt um 83% höher als eine frühere Erwartung, die im Dezember durch eine Beratung veröffentlicht wurde. Andere Akteure haben ebenfalls nachgezogen: Eine Organisation aus dem Elektrizitätsumfeld erhöhte ihren Wert für 2024 bereits auf das mehr als Doppelte, und eine bekannte Rating- und Index-Datenstruktur hob ihre Prognose zwischen Oktober und April um mehr als ein Drittel an. Die Begründung ist in allen Fällen ähnlich: Die Entwicklungsdynamik beim Datacenter-Ausbau in den USA ist schneller geworden, als es die vorherigen Modelle abbilden konnten.
Für Betreiber und CIOs wird diese Diskrepanz besonders dort spürbar, wo Netzengpässe nicht abstrakt bleiben. In den kommenden zehn Jahren erwartet die Prognose, dass ein Großteil neuer Rechenzentren in Netze einsteigt, die bereits jetzt als „angespannt“ gelten. Im PJM Interconnection-Gebiet – es reicht von Virginia bis Illinois – sollen demnach 34% der Elektrizität in Richtung Rechenzentren fließen. Im ERCOT-Bereich, der weite Teile von Texas abdeckt, wären 22% der Erzeugungskapazität dafür nötig. PJM selbst steht seit Jahren unter Druck, weil die Region sowohl große Erzeuger als auch große Verbraucher koordinieren muss, und weil Verbindlichkeitsfenster für Netzzugänge eng getaktet sind.
Die Folgen zeigen sich in konkreten Marktmechanismen. PJM hatte Anwendungen für neue Einspeisepunkte für vier Jahre pausiert, während die Nachfrage weiter wuchs. Im April wurde zwar die Warteschlange für neue Erzeugungsquellen wieder geöffnet, doch die Lage bleibt angespannt – so stark, dass ein Versorgungsunternehmen damit gedroht hat, aus dem Interconnection-Mechanismus auszusteigen. Der Angebots- und Nachfragedruck hat zudem die Strompreise spürbar nach oben geschoben: Über das vergangene Jahr stiegen sie um 76%. Gleichzeitig bestätigt die Marktdatenlage, dass Rechenzentren den Netzanschluss trotz der Engpässe weiterhin anstreben; sie sollen in einer jüngsten Kapazitätsauktion 38% der entsprechenden Gebühren auf sich gezogen haben.
Damit ist auch klar, warum KI-Strategien nicht isoliert von Energie- und Netzthemen geplant werden können. Selbst wenn die USA beim KI-Compute heute eine dominante Rolle spielen, verschiebt sich die Infrastruktur-Landschaft global. Bis 2033 sollen Rechenzentren weltweit bei einer aggressiven KI-Adoption zusätzliche 1.935 Terawattstunden Stromnachfrage erzeugen. Das liegt in der Größenordnung von fast der jährlichen Nutzung Indiens. In der Praxis bedeutet das: Während in den USA kurzfristig Kapazitäten um Netzanschlüsse konkurrieren, entsteht anderswo parallel der Aufbau an Rechenzentren – inklusive der Frage, wie schnell dort Erzeugung, Netze und regulatorische Prozesse mit der Lastentwicklung Schritt halten.
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