LÜBBENAU / LONDON (IT BOLTWISE) – KI-Nutzung wächst in Deutschland stark, doch sie macht den Ressourcenbedarf sichtbar. Bei Rechenzentren steigt der Bedarf an Strom und Flächen gleichzeitig, während Engpässe bei Netzen die Skalierung bremsen können. Experten verweisen darauf, dass nachhaltige Stromversorgung und neue Speicher- und Infrastrukturkonzepte entscheidend werden. Gleichzeitig verschiebt der KI-Boom den Wettbewerb, weil die USA und China mit eigener Infrastruktur in großer Geschwindigkeit vorangehen.
KI ist längst kein reines Labor- oder Forschungsprojekt mehr. In Deutschland greifen laut Bitkom inzwischen 58 Prozent der Menschen ab 16 Jahren beruflich oder privat auf KI zu, nach 40 Prozent im Jahr 2024. Bei Unternehmen sieht das Bild ähnlich aus: Erstmals nutzen 57 Prozent der Firmen KI, im Vorjahr waren es noch 36 Prozent. Dass dabei Strom, Wasser und weitere Ressourcen „unsichtbar“ bleiben, liegt vor allem daran, dass die Ausgaben verteilt sind: Ein Chatbot wirkt im Frontend wie ein Sofort-Service, doch im Hintergrund laufen Trainings- und Inferenzprozesse auf Recheninfrastruktur. Genau diese Lücke zwischen Nutzenversprechen und physischer Infrastruktur wird derzeit zum zentralen Thema.
Technisch betrachtet entsteht der größte Hebel über Rechenzentren und ihre Stromversorgung. Die Internationale Energieagentur (IEA) schätzt den Anteil von Rechenzentren am weltweiten Stromverbrauch zwar aktuell nur auf etwa 1,5 bis 1,7 Prozent, allerdings mit der Erwartung eines schnellen Anstiegs. Der Grund ist nicht nur der Bau und Betrieb von Rechenzentren selbst, sondern auch die wachsende Zahl von KI-Workflows, die auf sie zugreifen. In Deutschland gibt es zwar nur wenige spezielle KI-Rechenzentren, dafür aber rund 2.000 klassische Rechenzentren, die zunehmend KI-Lasten übernehmen. Das schlägt sich lokal nieder: In Städten mit mehreren Rechenzentren wie Frankfurt am Main entfallen laut einer Studie des Öko-Instituts im Auftrag von Greenpeace Deutschland bereits bis zu 40 Prozent des lokalen Stroms auf Rechenzentren. Für das gesamte Land prognostiziert die Bundesnetzagentur (BNetzA) einen Anstieg des Anteils bis 2037 auf bis zu 10 Prozent gegenüber derzeit rund vier Prozent.
Der politische und wirtschaftliche Druck entsteht, weil Deutschland gleichzeitig Klimaziele verfolgt und bei der Flächenverfügbarkeit an Grenzen stößt. In den USA und in China entstehen laut Berichtslage immer mehr KI-Mega-Rechenzentren nach US-amerikanischem Vorbild, während hierzulande die Diskussion stark um Souveränität kreist: weniger Abhängigkeit von den beiden großen KI-Marktmärkten. DFKI-Direktor Antonio Krüger betont in dem Zusammenhang, dass das Know-how vorhanden ist. „Darum beneiden uns auch andere Länder in Europa und die USA“, sagt er im Gespräch mit der Redaktion. Er verweist auch darauf, dass sich die Kluft zur internationalen Spitze verändert habe: „In den letzten Jahren ist die Lücke zwischen Deutschland und USA und China eher kleiner geworden als größer. Das bedeutet auch, es gibt ein größeres Potenzial für Souveränität.“ Als Beispiel nennt er die Digitalisierung der Industrie und hält fest: „Ohne entsprechende Durchdigitalisierung brauchen wir mit KI gar nicht erst anzufangen.“ Das ist weniger eine Stimmungsfrage als eine Architekturfrage, denn ohne Datenzugang und durchgängige Prozesse skaliert KI nicht zuverlässig in der Breite.
Auch die EU setzt dafür auf Infrastruktur, nicht nur auf Modelle: Im Juli wurde eine offizielle Ausschreibung für sieben große KI-Rechenzentren gestartet, verbunden mit dem Ziel, die eigene KI-Souveränität voranzubringen. Krüger ordnet das als Chance ein, weil sich KI auf „eigener Infrastruktur“ betreiben lässt: „Zwar ist ein chinesisches Modell immer noch ein chinesisches Modell, aber wenn ich es auf eigener Infrastruktur laufen lassen kann, ist das schon mal deutlich besser.“ Parallel dazu wird die Ressourcenfrage konkreter, sobald man über Strom hinaus auf Wasser und Platz schaut. Ralph Hintemann vom Borderstep Institut für Innovation und Nachhaltigkeit warnt zwar vor dem Mediennarrativ „KI frisst Ressourcen“, relativiert aber die Raumfrage: „Es ist nicht zu erwarten, dass die Dichte an Rechenzentren so hoch wird, dass die Landschaft damit zugepflastert sein wird.“ Er argumentiert außerdem, dass teils bereits versiegelte Flächen genutzt würden. Wo es schwieriger wird, ist bei der technischen Einbindung: „Beim Stromverbrauch sprechen wir derzeit in Deutschland von der Größenordnung einer Großstadt für ein Rechenzentrum“, sagt Hintemann und nennt als Beispiel ein Rechenzentrum in Lübbenau im brandenburgischen Spreewald, das gerade gebaut wird und mit bis zu 200 Megawatt Leistung das größte Deutschlands werden soll.
Der Engpass liegt dabei nicht primär in der Erzeugung von Strom, sondern in den Netzanschlüssen. Hintemann beschreibt, dass für die Integration häufig Umspannwerke fehlen und Rechenzentren deshalb nicht ans Netz kommen. Er weist zugleich darauf hin, dass ein großer Teil des Stroms aus Erneuerbaren Energien stammt, deren Verfügbarkeit nicht rund um die Uhr gleich ist. Genau hier entstehen neue Betriebsstrategien, etwa über Speicher. Die USA setzen vermehrt auf Rechenzentrums-Komplexe mit eigenen Gasturbinen; für Deutschland plädiert Hintemann dagegen für einen anderen Pfad: „Hierzulande müsste man mehr auf den Ausbau der Batteriespeicher setzen. Sie können Strom zwischenspeichern und bei Bedarf sofort wieder abgeben.“ Langfristig sieht er eine Verschiebung Richtung Wasserstoffbetrieb, allerdings noch ohne sofortige Umsetzung. Wasser bleibt unterdessen laut seiner Einschätzung das kleinere Übel: „Nur etwa ein Drittel der Rechenzentren in Deutschland hat überhaupt einen nennenswerten Wasserverbrauch.“ Trotzdem sei „Wasser sparsam“ zu behandeln, weil Bewusstsein und praktische Steuerung noch nicht immer zusammenpassen.
Damit rückt auch die Frage der Transparenz ins Zentrum. Algorithmwatch wirft der Branche – insbesondere großen internationalen Playern – vor, Informationen zum Strom-, Wasser- und Ressourcenverbrauch geheim zu halten. Das erschwert politische Lösungsansätze, um Emissionen im Zuge des KI-Booms zu senken. Aus der Perspektive von Hintemann bleibt das Problem nicht gleichmäßig: „Der Fortschritt bei KI macht die Erreichung der Klimaziele sicherlich nicht einfacher“, sagt er, jedoch seien „die Sorgenkinder vielmehr der Gebäudesektor und der Verkehrssektor“. In derselben Logik formuliert er eine Gegenposition: „Für Deutschland bin ich optimistisch, dass wir die nachhaltige Stromversorgung von KI-Rechenzentren in den Griff bekommen.“ Ökonomisch bleibt die Latte trotzdem hoch, weil die USA beim Kapitalmarkt deutlich größer aufgestellt sind. Das beeinflusst besonders frühe Wachstumsphasen von Startups: Für schnell skalierende Teams fließt Geld laut Darstellung oft aus den USA, wenn die Finanzierungslinien hierzulande langsamer funktionieren. Krüger bringt das für Gründungen als eigenen Engpass auf den Punkt: „Jeder Monat, in dem komplexe Bürokratie Gründungsvorhaben im Weg steht, ist ein verlorener Monat.“ Gleichzeitig sieht er in der Entlastung einen möglichen Booster im internationalen Wettbewerb. Am Ende läuft die Debatte in Deutschland auf eine Mischung aus Infrastrukturausbau, Netzplanung, Speicher- und Betriebsstrategien sowie schnelleren Gründungs- und Innovationsprozessen hinaus – denn im KI-Wettrennen entscheidet nicht nur die Modellqualität, sondern auch die physische Fähigkeit, KI zuverlässig und nachhaltig zu betreiben.
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