NORTH YORKSHIRE / LONDON (IT BOLTWISE) – Brookfield will gemeinsam mit Drax Group ein KI-Rechenzentrum auf dem Gelände des Drax Power Station Standorts in North Yorkshire aufbauen. Das Projekt startet zunächst mit bis zu 100 Megawatt und soll bereits ab dem 1. Quartal 2028 in Betrieb gehen. In den Jahren bis 2031 ist eine Aufskalierung um weitere 500 Megawatt vorgesehen, danach peilt Brookfield insgesamt mehr als 1 Gigawatt an. Die Gesamtinvestition soll nach Schätzung des Unternehmens inklusive Halbleitern mehr als 20 Milliarden Euro erreichen.
Die Energiefrage wird zum zentralen Engpass, sobald Künstliche Intelligenz vom Labor in den großflächigen Betrieb wechselt. Genau hier setzt ein neues Infrastrukturprojekt in England an: Brookfield will zusammen mit der Energiegesellschaft Drax Group und deren asset-manager-naher neocloud Plattform Radiant ein KI-Datenzentrum auf dem Gelände der Drax Power Station in North Yorkshire entwickeln. Der Schritt adressiert damit gleich zwei Punkte, die in Europa derzeit zusammenkommen: hohe Stromkosten und teure Flächennutzung, während gleichzeitig der Bedarf an Rechenleistung für KI-Anwendungen sprunghaft wächst.
Drax hat die Vereinbarung als gemeinsames Entwicklungsprojekt angekündigt, und in den frühen Börsenstunden reagierten die Märkte mit einer deutlichen Bewegung. Für das Unternehmen steht dabei weniger die klassische Stromerzeugung im Vordergrund, sondern die Umnutzung und Erweiterung bestehender Energie- und Netz-Infrastruktur hin zu KI-Workloads. Technisch relevant ist das vor allem deshalb, weil Rechenzentren dieser Größenordnung nicht nur zusätzliche Serverkapazität benötigen, sondern auch stabile Lastprofile, Kühlung und eine verlässliche Stromanbindung, die sich über Jahre planen und betreiben lassen.
Der Ausbauplan ist dabei klar in Phasen gedacht: In der Startphase soll das Projekt zunächst auf bis zu 100 Megawatt Kapazität zielen und ab dem 1. Quartal 2028 in Betrieb gehen. Zwischen 2028 und 2031 sollen weitere 500 Megawatt hinzukommen, was rechnerisch eine starke Skalierung über mehrere Jahre hinweg bedeutet. Anschließend will Brookfield mehr als 1 Gigawatt am Standort sichern, wobei ein konkretes Datum im veröffentlichten Zeitplan offen bleibt. Für Betreiber und Kunden ist diese Staffelung wichtig, weil sie Planungssicherheit schafft, zugleich aber Spielraum lässt, falls sich Nachfrage, KI-Modelle oder Effizienzkennzahlen schneller verändern als erwartet.
Auch die Größenordnung der Investition unterstreicht, wie sehr der KI-Zubau inzwischen zu einem Kapitalmarkt- und Technologieschwerpunkt wird. Brookfield schätzt, dass die Gesamtinvestition einschließlich Halbleiter-Komponenten die Marke von 20 Milliarden Euro überschreiten könnte. Für die Phase 1 nennt das Unternehmen dabei 2,5 Milliarden Euro als anfänglichen Einsatz. In der Praxis bedeutet das: Die Mittel fließen nicht nur in Gebäude und Stromversorgung, sondern auch in den Kernbestandteil moderner Rechenzentren – also in die Kombination aus Hardware-Beschleunigern, Netzwerk-Topologien und den Betriebsprozessen, die die Auslastung über verschiedene KI-Anwendungsfälle hinweg steuern.
Marktseitig ist das Projekt zudem ein Signal dafür, wie stark Energieunternehmen und Finanzierer inzwischen gemeinsame Wege gehen. Während klassische Betreiber häufig auf Drittnachfrage reagieren, koppelt Brookfield die Standortstrategie an einen etablierten Energiestandort, statt nur „irgendwo“ Rechenfläche zu suchen. Das kann strategisch Vorteile bringen, etwa wenn Netzinfrastruktur und Stromverfügbarkeit bereits stärker auf industrielle Nutzung ausgelegt sind. Gleichzeitig zeigt der Plan, dass die Infrastrukturentwicklung mit dem Tempo der KI-Rollouts konkurriert: Wer zu spät in Kapazität investiert, riskiert Stornierungen oder längere Wartezeiten bei Kunden, die für Training, Inferenz und neue Produktfunktionen eine feste Zeitachse benötigen.
Für die Branche ist der nächste Engpass damit absehbar: Nicht jede Region schafft gleichermaßen schnelle Zubauten in Leistung, Genehmigungen und Lieferketten. Rechenzentren mit mehrstelligen Hunderten an Megawatt erfordern deshalb oft eine saubere Abstimmung von Beschaffung, Bauzeiten, Netzanschluss und dem ramp-up der IT-Stack-Integration. Mit dem Zeitfenster ab 2028 plus weiterer Erweiterung bis 2031 dürfte das Projekt zudem ein Benchmarkt für ähnliche Vorhaben werden, bei denen KI-Infrastruktur nicht isoliert betrachtet wird, sondern als Teil eines Energiesystems mit klarer Kapazitäts- und Kostenlogik.
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