KI-Rechenzentren treffen auf kanadische Wasserkraft: Neufundland öffnet die Tür für Angebote

Am 29. September berichtete CBC News, dass Unternehmen an die Regierung von Neufundland und Labrador herangetreten sind, um KI-Rechenzentren zu entwickeln. Der Minister für Energie und Bergbau, Lloyd Parrott, sagte während einer Sondersitzung des House of Assembly zum neuen Churchill-Falls-Abkommen, „unsere Tür ist offen für Geschäfte“. Das Ministerium für Energie und Bergbau der Provinz bestätigte die Anfragen, nannte aber keine Namen von Interessenten oder Projekten. Die Gespräche seien wirtschaftlich sensibel, hieß es.

Das Vorhaben ist wichtig, weil KI-Rechenzentren in Nordamerika zu einer der größten neuen Quellen für Stromnachfrage geworden sind. Der Hauptvorteil der Provinz ist derselbe, der auch die Fusionsforschung attraktiv macht: ein großes, kohlenstoffarmes Stromangebot, das bereits gebaut ist oder bereits geplant wird. Andrea King, Vorstandsvorsitzende von TechNL, sagte CBC, Labrador erfülle mehrere Kriterien, nach denen Interessenten für Rechenzentren suchen, darunter kohlenstoffarmer Wasserkraftstrom, kaltes Wetter und viel Land. Sie sagte auch, das mache ein Projekt nicht schon für sich genommen zu einer guten Idee. Die Provinz müsse die wirtschaftlichen Kosten und die Opportunitätskosten abwägen, also was sie mit diesem Strom sonst tun könnte.

Diese Vorsicht ist der analytische Kern der Geschichte. Ein Rechenzentrum ist eine Einrichtung, in der Computerserver, Netzwerkgeräte und andere Technik stehen und mit Strom versorgt werden. Die Nachfrage nach dieser Rechenleistung ist mit der KI-Branche stark gestiegen. CBC zitiert den Technikjournalisten Paris Marx, Autor von Hyperscale. Er sagt, die Produkte seien rechenintensiv, und die Technologieunternehmen hätten festgestellt, dass sie viel mehr Rechenleistung brauchten, um sie zu betreiben. Marx stellte auch den langfristigen Wert eines Projekts infrage und fragte, ob es sinnvoll sei, Strom an Rechenzentren zu geben, wenn es bessere Verwendungen geben könnte.

Die Provinz hat keinen Rahmen, keine Liste von Bedingungen und keinen benannten Interessenten veröffentlicht. Der Premierminister von Nova Scotia, Tim Houston, hat fünf Ausgangsbedingungen umrissen, die jeder Interessent für ein Rechenzentrum erfüllen muss, damit er geprüft wird, berichtete CBC. EverWind Fuels hat Interesse bekundet, in dieser Provinz ein Rechenzentrum zu bauen. In Alberta soll das für Sturgeon County geplante Meta-Rechenzentrum 13.000.000.000 Dollar kosten und in zwei bis drei Jahren ans Netz gehen, heißt es im selben CBC-Bericht. Der Bericht hält auch fest, dass das Projekt die Provinz gespalten hat.

In den Unterlagen findet sich kein Fusionsergebnis. Das ist es wert, klar gesagt zu werden, denn die jüngsten Schlagzeilen rund um Fusion, darunter britische Zusagen und ein chinesisches Wasserstoff-Bor-Gerät, gehören nicht zum Quellenmaterial dieser Analyse und werden hier nicht zitiert. Die Unterlagen enthalten eine Reihe von Dokumenten darüber, wie Rechenleistung, Energie und Forschung zusammenwachsen. Diese Dokumente helfen besser zu verstehen, warum eine Provinz mit Wasserkraft Angebote für Rechenzentren erhält, als jede einzelne Laborankündigung.

Ein Beitrag von Hannah Ritchie vom 29. September in ihrem Substack By the Numbers arbeitet Zahlen des Oxford-Professors Nick Eyre dazu durch, was Elektrifizierung mit dem Endenergiebedarf macht. Der Beitrag gibt an, die Stromnachfrage steige im Szenario nach der Transition von 110 auf 189 Exajoule, während der gesamte Endenergiebedarf von 416 auf 247 Exajoule falle. Das ist eine Verringerung um rund 40 Prozent. Sie wird erreicht, ohne irgendeinen Effizienzgewinn außer der Elektrifizierung oder einen Wechsel zu Wasserstoff anzunehmen.

Ritchies Beitrag benennt die Vereinfachungen ausdrücklich. Alle nicht elektrifizierten Sektoren werden als mit Wasserstoff betrieben angenommen. Das Modell berücksichtigt nicht das Energie-Wachstum, während Länder sich entwickeln, wobei sie argumentiert, das sollte das Verhältnis zwischen den beiden Szenarien nicht beeinflussen. Es ist ein Vergleich der Endenergie, nicht der Primärenergie, und lässt damit die Abwärme aus, die eine Primärenergiebilanz einschließen würde. Sie sagt auch, die Schätzung unterschätze die Verringerung wahrscheinlich, weil sie keine weiteren Effizienzmaßnahmen annehme.

Die Sektordetails machen das Argument konkret. Straßenverkehr und Gebäude sinken deutlich, weil Autos und Transporter elektrifiziert werden können und Gasheizungen durch Wärmepumpen ersetzt werden können. Ritchie schreibt, ein Elektrofahrzeug wandle rund 80 Prozent seiner Energie in Bewegung um, ein Benzinauto rund 20 Prozent. Der Energiebedarf für Autos und Transporter nach der Transition liege bei etwa einem Viertel des heutigen Bedarfs. Hochtemperatur-Industrieprozesse sind schwieriger: Einige können auf Wasserstoff umstellen. Für die Stahlbranche wird angenommen, dass sie den Einsatz von Lichtbogenöfen von rund 25 Prozent auf 50 Prozent steigert, den heutigen OECD-Mix.

Für eine Provinz, die ein Rechenzentrum abwägt, ist die relevante Lehre nicht die genaue Exajoule-Zahl. Sie lautet, dass die Stromnachfrage steigen dürfte, während der gesamte Energiebedarf fällt. Das macht den Wettbewerb um sauberen Strom schärfer, nicht lockerer. Derselbe Beitrag hält fest, dass Strom drei Viertel des Endenergiebedarfs im System nach der Transition deckt, gegenüber einem Viertel heute. Jede zusätzliche große Last ist ein Anspruch auf diesen Strom.

Das Gegenargument, Rechenzentren mit knappem sauberem Strom zu betreiben, wird mit Hardware vorgebracht. Am 29. September kündigte Efficient Computer eine Series-B-Runde über 97.000.000 Dollar unter Führung von TQ Ventures an. Damit beläuft sich die Gesamtsumme auf 173.000.000 Dollar bei einer Bewertung von 650.000.000 Dollar, heißt es im eigenen Blogbeitrag des Unternehmens. CEO und Mitgründer Brandon Lucia schrieb, die Technologie des Unternehmens bringe eine 10- bis 100-fache Verbesserung der Energieeffizienz im Vergleich zu traditionellen CPU-Architekturen. Der Electron E1 komme in Serie für eingebettete physische KI-Systeme auf den Markt, darunter Roboter, Drohnen, Infrastruktur und tragbare Geräte.

Lucias Beitrag ist ein Anbieterargument und sollte auch so gelesen werden. Der architektonische Punkt darin ist jedoch grundsätzlich überprüfbar. Er beruft sich auf Amdahls Gesetz: Der nicht beschleunigte Teil einer Berechnung begrenzt die Gesamteffizienz eines Systems. Eng spezialisierte KI-Beschleuniger mit festen Funktionen schaffen demnach ein Veraltungsrisiko, wenn sich Algorithmen ändern. Ob Efficient's Zahlen außerhalb der eigenen Benchmarks Bestand haben oder nicht: Die Behauptung, dass Effizienz und nicht das reine Angebot bestimmt, wie viel Rechenleistung eine gegebene Menge Strom kaufen kann, ist dieselbe Behauptung, die Vorschläge für Rechenzentren politisch umstritten macht.

Zwei der neuesten Einträge in den Unterlagen beschreiben KI-Systeme, die Rechenleistung verbrauchen, um selbst Forschung zu betreiben. Am 29. September kündigte CoreWeave ARIA an, einen in Weights & Biases eingebauten Coding-Agenten. Er liest Experimente, erstellt Live-Visualisierungen, bildet Hypothesen und startet Läufe über W&B Launch. Der Blogbeitrag des Unternehmens, laut Seite ursprünglich am 29. Juli 2026 im Weights-&-Biases-Blog veröffentlicht, gibt an, ARIA könne projektübergreifend arbeiten und auf Trainingscode, Experimentprotokolle, Loss-Kurven, Metriken, Artefakte und Checkpoints zugreifen. CoreWeave sagt, der Agent sei auf die Feinheiten der Plattform trainiert, damit er Abfragen effizient über Projekte mit 20 oder 20.000 Läufen zuschneiden kann.

Ein separater Eintrag vom 29. September, ein NBER-Arbeitspapier von Matthew Schwartz, Isaiah Andrews und Jesse M. Shapiro, wendet einen LLM-Workflow auf veröffentlichte Wirtschaftsforschung in einem Umfang an, der echte Rechenleistung voraussetzt. Das Abstract des Papiers gibt an, dass der Workflow über 4.452 veröffentlichte Replikationspakete für fünf wirtschaftswissenschaftliche Zeitschriften hinweg Unstimmigkeiten in 3.460 Artikeln oder deren Anhängen markiert. In 496 Artikeln verringerte der Workflow die Rechenzeit einer Berechnung um mehr als den Faktor 10 bei ähnlicher oder größerer Genauigkeit. In 923 Artikeln entwickelte er eine Erweiterung, die im Originalartikel nicht enthalten war. Das Papier legt offen, dass LLMs in der Analyse und beim Schreiben verwendet wurden, dass Schwartz als Auftragnehmer für Anthropic arbeitete und dass die Ergebnisse und Ansichten nicht von Anthropic unterstützt werden.

Diese Zahlen sind groß genug, um für sich genommen ein Signal für die Nachfrage nach Rechenzentren zu sein. Die Unterlagen verbinden sie jedoch mit keiner bestimmten Einrichtung und keiner Provinz, und diese Analyse tut das ebenso wenig. Die beiden Einträge zeigen, dass der Forschungsablauf selbst zu einem Stromverbraucher wird. Genau das ist die Art von Last, die Neufundland und Labrador beherbergen soll.

Zwei Beiträge vom 29. September zur mathematischen Forschung machen denselben Punkt von der anderen Seite aus: KI kann mehr der Arbeit automatisieren, doch die Arbeit verschwindet nicht. In seinem Blog argumentiert Dan Romik, die mathematische Forschung sei eine Rückkopplungsschleife. Aktuelle KI-Modelle erzeugten neue Theoreme, die „einen Abstand von eins“ zum von Menschen erzeugten Wissen hätten. Ohne Menschen, die reflektieren, vereinfachen und verallgemeinern, stocke die Schleife unter dem, was er Berge selbst erzeugten Ausschusses nennt. Er zitiert auch Scott Aaronsons Reaktion auf die von OpenAI behauptete Navier-Stokes-Lösung als eine Reihe von Einsen und erklärt, er glaube nicht, dass wir schon in einer Welt seien, in der KI bei jedem Theorem das abschließende QED setzt.

Stephen Wolframs Essay vom 28. September argumentiert vereinbar mit anderer Betonung. Er schreibt, moderne KI sei nützlich, manchmal sehr nützlich, und ihr größter Nutzen in seinen eigenen mathematischen Bestrebungen sei gewesen, die Wissensbasis der menschlichen Mathematik thematisch zu durchforsten. Er unterscheidet jedoch KI, die den vorhandenen Korpus menschlichen Wissens nutzt, von Berechnung, die seiner Aussage nach Dinge erzeugen kann, die grundlegend und irreduzibel neu sind. Er argumentiert außerdem, große Mathematik definiere sich über die Fragen, die sie stellt, und die menschliche Vorstellungskraft bestimme, welche Fragen gestellt werden.

Keiner der beiden Essays erwähnt Rechenzentren, und keiner ist ein Fusionsergebnis. Sie sind für diese Geschichte wichtig, weil sie die Nachfrageseite der Stromfrage beschreiben. Wenn KI-Systeme für Forschung genutzt werden sollen, für wirtschaftswissenschaftliche Replikation im Umfang Tausender Arbeiten oder für agentische Schleifen, die ihre eigenen Experimente starten, dann muss die Rechenleistung irgendwo stehen. Neufundland und Labrador ist einer der Orte, die jetzt gefragt werden, ob sie dort stehen soll.

Die Provinz hat nicht Ja gesagt. CBC berichtete, ein Sprecher des Ministeriums habe gesagt, Rechenzentren könnten geprüft werden, wenn Vorschläge zu den politischen Zielen der Regierung passen, einschließlich Umweltauflagen, und klare Vorteile für die Menschen in Neufundland und Labrador bringen. Kein Interessent, keine Kapazitätszahl, kein Stromabnahmevertrag und kein Zeitplan wurden öffentlich gemacht. Bis dahin ist die ehrliche Beschreibung des Stands der Dinge, dass eine Tür als offen beschrieben wurde und noch nichts hindurchgegangen ist.