LONDON (IT BOLTWISE) – KI-Rechenzentren geben nicht nur Strom als Abwärme ab, sondern erhöhen nach neuen Angaben auch die Temperaturen in der unmittelbaren Umgebung. Eine Studie mit Beteiligung der University of Cambridge beziffert den Wärmeinsel-Effekt im Durchschnitt auf rund zwei Grad. In Extremfällen seien Temperaturanstiege von bis zu 9,1 Grad C gemessen worden. Betreiber sollen ihre Kühlkonzepte künftig stärker an mehrtägigen Hitzephasen ausrichten, um Ausfälle zu vermeiden.
Rechenzentren gelten in der IT oft als reine „Energieverbraucher“ – dabei entsteht zusätzlich ein lokaler Effekt, der sich wie ein thermisches Eigenleben in Städten und Industriearealen bemerkbar macht. Laut einer Studie, an der die University of Cambridge beteiligt war, liegt der Wärmeinsel-Effekt von KI-Rechenzentren im Durchschnitt bei rund zwei Grad. In Extremfällen wurden Temperaturanstiege von bis zu 9,1 Grad C gemessen. Das ist für die Architektur- und Betriebsteams deshalb relevant, weil die Umgebungsluft nicht nur die Abfuhrleistung der Kälteversorgung bestimmt, sondern sich durch den eigenen Betrieb auch wieder zurück auf das System auswirkt.
Technisch betrachtet sitzt der Knackpunkt in der Kombination aus Abwärme und lokalen Luftströmen: Die Anlagen verbrauchen nicht nur mehr Energie, sondern geben auch deutlich mehr Wärme an ihre Umgebung ab. Genau diesen Zusammenhang formuliert Mathias Franke, Leiter Data Center Consulting bei Drees & Sommer, mit Blick auf Planung und Betrieb: „Die Anlagen verbrauchen nicht nur mehr Energie, sondern geben auch deutlich mehr Wärme an ihre Umgebung ab. Das müssen Betreiber bei Planung und Betrieb künftig stärker berücksichtigen.“ Für den Betrieb bedeutet das, dass Kühlung nicht länger als statisches Ziel verstanden werden darf, sondern als dynamisches System über den Tages- und Jahresverlauf hinweg – besonders dann, wenn Lasten durch KI-Workloads schwanken.
Der Wärmeinsel-Effekt verschärft sich aus Sicht der Rechenzentrumsplanung zusätzlich durch die Leistungsdichte moderner KI-Chips und die Art, wie Workloads gefahren werden. Wenn „von außen“ steigende Temperaturen auf eine Infrastruktur treffen, die „von innen“ durch KI-Anwendungen und immer leistungsstärkere Chips ihre Umgebung stärker aufheizt, sinken die effektiven Reserven der Kühlsysteme. Franke warnt in diesem Kontext, dass Betreiber bei nicht rechtzeitig angepassten Kühlkapazitäten Störungen bis hin zu kostspieligen Ausfällen erwarten müssen. Das ist nicht nur ein Kapitel für die Sommermonate: Mehrtägige Hitzephasen belasten Reserven, selbst wenn einzelne Peak-Tage beherrschbar wirken.
Auch der Markt betrachtet diese Risiken zunehmend als Klimarisiko-Problem mit direkter Infrastrukturwirkung. Eine Analyse des auf Klimarisiken spezialisierten Unternehmens First Street kommt zu dem Ergebnis, dass 54 Prozent der weltweiten Rechenzentrumskapazität in Märkten liegen, die chronischem Hitze- oder Dürrestress ausgesetzt sind. Hinter der Zahl steckt die praktische Frage, wie stark ein Standort wiederkehrend hohe Außentemperaturen erlebt und wie viel „thermischer Puffer“ im Regelwerk der Kälteversorgung realistisch bleibt. Franke beschreibt dazu die Notwendigkeit, zu prüfen, welche Außentemperaturen die Kühlung verkraftet und wie sich mehrtägige Hitze auf die Reserven auswirkt, während Hitzewellen intensiver werden, länger dauern und häufiger auftreten.
Was sich daraus für den Betrieb konkret ableitet, ist weniger „noch mehr Kühlung“, sondern eine intelligente Last- und Ausfallstrategie. Nicht jede rechenintensive Aufgabe muss bei Höchsttemperaturen laufen: Backups, Datenanalysen oder große Datenmigrationen lassen sich in kühlere Nachtstunden verlagern. Das entlastet die Kühllast genau dann, wenn Reserven knapp sind, und reduziert damit die Wahrscheinlichkeit, dass die Anlage in einen Bereich gerät, in dem das Kühlsystem nur noch knapp stabil nachregeln kann. In der Praxis ist auch das Ausfallmanagement entscheidend: Wenn ein Kühlsystem ausfällt, muss ein zweites ohne Zeitverlust übernehmen – und auch die Notstromversorgung darf nicht nur Server, sondern muss die Kühlung mit absichern.
Gerade bei Stromereignissen zeigt sich, warum die Kopplung von IT-Last und Infrastruktur so kritisch ist: Sonst verschiebt sich ein Ausfall oft nur um wenige Minuten. Bei Störungen im öffentlichen Netz können zusätzlich lokale Stromnetze mit eigenen Energiequellen und Speichern – sogenannte Microgrids – dafür sorgen, dass kritische Anlagen weiter versorgt werden. Für Betreiber bedeutet das: Kühl-Resilienz wird zunehmend zum Bestandteil der technischen Verfügbarkeitsplanung, nicht zu einer nachgelagerten Infrastrukturfrage. Damit rücken Planungsgrößen wie Pufferzeiten, Redundanzgrade und die Betriebsfenster für Migrationen stärker in den Fokus von Data Center-Teams.
Langfristig ergibt sich daraus ein klarer Trend in der Branche: Thermal Design und Betriebskonzepte müssen stärker mit standortspezifischen Klimadaten verknüpft werden. Der Wärmeinsel-Effekt liefert dafür eine messbare physikalische Begründung – zwei Grad im Mittel sind groß genug, um Effizienzen messbar zu beeinflussen, und 9,1 Grad C in Extremfällen zeigen, dass Worst-Case-Planung nicht theoretisch bleiben darf. Wenn zudem weltweit bis zu 340 Millionen Menschen vom Data Heat Island Effect betroffen sein sollen, wird die gesellschaftliche Relevanz in Städten und Ballungsräumen noch einmal sichtbarer. Für Unternehmen heißt das: KI-Infrastruktur ist nicht nur eine Frage von GPU-Kapazität und Software, sondern zunehmend von thermischer Auslegung, Lastplanung und Energie-Resilienz im Zusammenspiel mit der Umgebung.
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