77 Prozent der Energiebranche: Das Netz kommt mit den Rechenzentren nicht mit
Die Capgemini-Studie „AI meets the grid“ zeigt: 77 Prozent der Führungskräfte im Energiesektor befürchten, dass die Nachfrage der Rechenzentren schneller wächst, als sie sich decken lässt.

Der KI-Boom schlägt sich immer stärker im Strombedarf der Rechenzentren nieder. Die Studie „AI meets the grid“ des Capgemini Research Institute, die Computerworld besprochen hat, kommt zu dem Ergebnis: 77 Prozent der Führungskräfte im Energiesektor befürchten, dass die Nachfrage der Rechenzentren schneller wächst, als sie sich decken lässt.
Es geht dabei nicht nur um die Menge. 80 Prozent der Energieunternehmen geben an, dass die Lasten aus KI-Systemen unregelmäßiger ausfallen als bei klassischen industriellen Abnehmern. Für einen Netzbetreiber ist das eine andere Aufgabe. Es reicht nicht, mehr Energie zu liefern. Sie muss in einem Rhythmus fließen, der selbst unregelmäßig ist.
Der Druck wirkt kurzfristig. 70 Prozent der Vertreter von Energieunternehmen und 83 Prozent der Betreiber von Rechenzentren erwarten, dass die für KI gebaute Infrastruktur den regionalen Energiebedarf in den nächsten 3 bis 5 Jahren deutlich erhöhen wird. Betreiber von Rechenzentren prüfen deshalb immer häufiger eigene Versorgungsquellen. Die Energiebranche setzt parallel KI ein, um die Netzlast vorherzusagen und Störungen zu begrenzen.
Die zweite Seite dieser Rechnung ist physisch und teuer. Das Basel Action Network hat den Gerätelebenszyklus analysiert. Corriere Comunicazioni zitiert die Analyse: Allein die KI-Infrastruktur erzeugt zwischen 395 und 617 Millionen Tonnen Elektronikschrott in den Jahren 2025 bis 2050. Im Jahr 2030 sollen es jährlich 8,6 bis 13,1 Millionen Tonnen sein, im Jahr 2050 dann 31 bis 46 Millionen Tonnen.
Diese Schätzung liegt höher als frühere. Sie umfasst nicht nur Server und Beschleuniger, sondern auch Massenspeicher, Netzwerkgeräte, Energieverteilung, Notstromsysteme und Kühlung. Hinzu kommt der beschleunigte Austausch von Computern, Telefonen und Randgeräten, den die Verbreitung von KI auslösen kann.
Für die Wirtschaftspolitik folgt daraus zweierlei. Erstens wird der Anschluss neuer Kapazitäten zum Engpass der KI-Investitionen, ebenso wichtig wie die Verfügbarkeit von Beschleunigern. Zweitens endet die Rechnung für die Hardware nicht mit dem Kauf. Sie kehrt zurück als Entsorgungskosten und als Druck auf die Recyclingsysteme, die laut BAN schon heute an der Grenze ihrer Leistungsfähigkeit arbeiten.
Die Betreiber reagieren auf den Energiedruck auf zwei Wegen. Ein Teil investiert in eigene Versorgungsquellen: Rund 29 Prozent haben bereits eigene Kapazitäten oder einen Anschluss hinter dem Zähler, 39 Prozent planen eine solche Investition innerhalb eines Jahres oder zweier Jahre. In fünf Jahren rechnen 71 Prozent damit, dass ihre Abhängigkeit vom öffentlichen Übertragungsnetz sinkt. Die Energiebranche antwortet mit ihrem eigenen Arsenal. Sie lernt, Spitzenlasten vorherzusagen und Störungen zu erkennen, bevor sie auftreten.
Für Polen ist das vor allem eine Frage des Zeitplans. Entstehen neue erneuerbare Kapazitäten und Energiespeicher nicht parallel zu den Investitionen in Serverfarmen, bleiben einzelne Projekte in der Anschlusswarteschlange stecken. Die Kosten dieser Verzögerung tragen dann alle Stromkunden, nicht nur der Eigentümer des Rechenzentrums.
Quellen
2- 01Centra danych napędzają popyt na energię. 77 proc. liderów sektora obawia się, że podaż nie nadążyPL
- 02Rifiuti elettronici dell'AI: l'altra impronta dei data centerIT
Alle Zahlen und Zitate in diesem Text stammen aus den unten genannten Quellen.
Die Materialien wurden vom Redaktionsteam mit Unterstützung von KI erstellt.
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