LONDON (IT BOLTWISE) – Tellus Power stellt mit „Tellus Energy AI“ ein vertikales KI-Modell für den Energie- und Rechensektor vor. Das System koppelt Strompreisüberwachung, Lastprognosen und Rechenplanung, um KI-Workloads an Echtzeitverfügbarkeit und Stromkosten anzupassen. Zusätzlich nutzt es dezentrale Lade- und Speicheranlagen sowie Vehicle-to-Grid-Ressourcen für Netzkoordination und Energiearbitrage. In ersten Implementierungen nennt der Anbieter Ziele wie 20 % bis 40 % geringere Stromkosten sowie einen PUE-Wert von unter 1,1.
Die Engstelle beim KI-Boom liegt längst nicht nur in der Verfügbarkeit von GPUs, sondern in der Frage, wie sich Rechenlasten zu bezahlbaren Stromkosten und mit stabiler Netzleistung betreiben lassen. Genau an dieser Stelle setzt Tellus Power mit „Tellus Energy AI“ an: einem vertikalen KI-Modell, das explizit auf die Abstimmung von Energie und KI-Computing zugeschnitten ist. Der Kernansatz ist dabei ungewöhnlich präzise: Das Modell verarbeitet Strompreisdaten und Lastprognosen zusammen mit einer Planungslogik, um den Zeitpunkt und die Intensität von Rechenaktivitäten an die aktuelle Situation im Strommarkt sowie an die verfügbaren Energie- und Speicherressourcen anzupassen.
Technisch betrachtet kombiniert das System mehrere Datenströme, die in der Praxis oft in getrennten Silos liegen. Die „Echtzeit-Preisüberwachung“ zielt auf eine beinahe Echtzeit-Erfassung und -Analyse von Großhandelsstrompreisen ab, damit Entscheidungen im Stromhandel nicht erst nachträglich optimiert werden. Ergänzend kommt eine „Lastprognose“, die nicht bei der einfachen Verbrauchsschätzung stehen bleibt, sondern mehrdimensionale Vorhersagen liefern soll. Daraus leitet das Modell eine „Entscheidungshilfe im Energiebereich“ ab, indem es auf Basis von Echtzeitpreisen und Lastdaten konkrete Maßnahmen vorschlägt, um Stromkosten zu senken. Für den Betrieb eines Energiesystems am Netzrand ist das relevant, weil hier jede Minute Netzsignal, Preissprung und Lastfenster unmittelbar in Kosten, Auslastung und Reservefähigkeit übersetzt wird.
Besonders markant ist die Einbindung von dezentralen Lade- und Speicheranlagen in die Logik des Modells. Tellus Power beschreibt hier eine Reaktionsfähigkeit auf Netzsignale hinsichtlich Resilienz, Spitzenlast und weiteren Indikatoren für Hilfsdienste. Unverbrauchte Ladekapazität soll dabei in „zusätzliche Einnahmen“ umgewandelt werden, was im Alltag vor allem bedeutet: Der Betrieb elektrischer Speicher wird nicht als Nebenfunktion betrachtet, sondern als wirtschaftlich steuerbare Ressource. Im Hintergrund steht dafür ein Setup aus einem Vehicle-to-Grid-basierten „virtuellen Kraftwerk“, einem flächendeckenden Ladenetz, flüssigkeitsgekühlten Rechenclustern mit hoher Rechendichte sowie einem Energiemanagement-System (EMS). Zusammengenommen sollen diese Bausteine sowohl die Lastverteilung als auch den V2G-Standortbetrieb unterstützen und gleichzeitig eine Rückverfolgbarkeit der „ökostrom“-bezogenen Rechenleistung ermöglichen.
Damit verschiebt sich auch die Perspektive auf die Frage, wie KI-Anbieter und Betreiber von Recheninfrastruktur Energie-Transparenz herstellen. Tellus Power nennt für frühe Implementierungen Ziele von 20 % bis 40 % geringeren Stromkosten gegenüber einem nicht optimierten Betrieb, einen PUE-Wert des Rechenzentrums von unter 1,1 sowie zusätzliche Erlöse aus Nebenleistungen von bis zu 40 %. Für ESG- und Beschaffungsprozesse bedeutet das vor allem: Es geht nicht nur um Energieeffizienz, sondern auch um eine „lückenlose Rückverfolgbarkeit“ des Ökostroms, um Daten für ESG-Berichte nutzbar zu machen. Diese Kopplung ist im KI-Kontext entscheidend, weil der Strombezug und die zeitliche Zuordnung zur Rechenauslastung häufig auseinanderfallen – und genau hier setzt die Kombination aus Preisverfolgung und Planungsentscheidung an.
Operativ adressiert Tellus Power dafür drei kommerzielle Angebote: den „Energy Intelligence Agent“, eine private Bereitstellung sowie ein EMS-Smart-Toolkit. Damit richtet sich das Unternehmen an KI-Betreiber, Rechenzentren sowie Betreiber von Anlagen für neue Energien und will eine Integration in die eigene Infrastruktur erleichtern. Zugleich wird ein „offenes Agentenplattform“-Konzept betont: Über veröffentlichte APIs auf „TPResearch“, dem Agenten-Framework von Tellus Power, sollen Kunden maßgeschneiderte KI-Agenten entwickeln können. Auch die Bedienbarkeit ist vorgesehen: Die Flotte soll sich per Tablet oder Smartphone „in einfacher Sprache“ abfragen lassen. Aus Market-Sicht passt das in eine Entwicklung, in der Rechenleistung zunehmend als Energiesystem gedacht wird – nicht nur als Kapazität, sondern als steuerbares Produkt aus Strom, Lastfenstern, Netzregeln und Software.
In den nächsten drei bis fünf Jahren will Tellus Power den Aufbau eines dezentralen Netzwerks für umweltfreundliche Rechenleistung mit mehr als 1 GW Kapazität vorantreiben. Der strategische Gedanke dahinter ist, Energie + Rechenleistung + KI als „zweite Wachstumskurve“ zusammenzuführen, statt KI-Entwicklung nur über Modell- oder Hardwarefortschritt zu erklären. Gerade weil das „Wettlauf“-Motiv in der Branche auf generative KI, Inferenz-KI und physikalische KI zielt, wird der Engpass „sofort verfügbare Energie“ zur Software- und Infrastrukturfrage. Wenn sich das Modell in der Praxis bewährt, könnte „Tellus Energy AI“ damit nicht nur Kosten senken, sondern auch Planbarkeit und Ausfallsicherheit für KI-Workloads verbessern – also genau jene Anforderungen, die Betreiber bei wachsenden Lastspitzen meist als erstes adressieren müssen.
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