KI treibt Stromverbrauch von Rechenzentren – Verdoppelung bis 2030 erwartet (Statista + mehr Infos + Kurzkommentar)

Begleittext von Statista

Der weltweite Strombedarf von Rechenzentren könnte sich bis 2030 verdoppeln. Das zeigt eine Prognose der Internationalen Energieagentur (IEA). Größter Treiber des steigenden Bedarfs sind sogenannte beschleunigte („accelerated“) Server. Ihr Strombedarf steigt im Zeitraum von 2025 bis 2030 um 225 Prozent. Diese Hochleistungsserver erbringen durch spezielle Hardware oder Architektur beschleunigte Leistungen und werden oftmals für rechenintensive Aufgaben wie Künstliche Intelligenz genutzt. Der Stromverbrauch von konventionellen Servern steigt im selben Zeitraum hingegen nur um 52 Prozent.

Ohne Rechenzentren können KI-Tools wie ChatGPT, Gemini und Co. nicht betrieben werden. Die großen Tech-Unternehmen des Silicon Valleys kündigten deshalb alle Milliardeninvestitionen in den Ausbau von Datenzentren an, die die Voraussetzung für generative KI-Anwendungen sind. Sowohl für das Trainieren von KI als auch beim Einsatz werden Energie und große Datenmengen gebraucht. Bisher sind die Rechenzentren vor allem durch das Training stark ausgelastet.

Die IEA ist eine autonome Organisation innerhalb der OECD, die sich auf internationale Energiepolitik, Forschung und Entwicklung von Energietechnologien sowie die Bereitstellung von Daten und Analysen zum Energiesektor konzentriert. Sie wurde 1974 als Reaktion auf die Ölkrise gegründet und hat sich zum Ziel gesetzt, die Energiesicherheit und eine nachhaltige Energieversorgung zu gewährleisten.

Kommentar

Wir lassen Sie, wenn wir Informationen wie die obige verwenden, nie damit allein, sondern recherchieren weiter, damit Sie einen Mehrwert erhalten (anders beim neuen „Politicker“, wo der Mehrwert schon in der Einbettung in ein breit gefächertes Themenspektrum liegen soll und wir in der Regel nur kurz kommentieren).

Zunächst eine Anmerkung zum Text der Grafik: Eine Erhöhung des Strombedarfs um 225 Prozent ist keine Verdoppelung, sondern eine Mehr-als-Verdreifachung, gemeint sind also 125 Prozent. Dabei gilt das Jahr 2025 als Ausgangspunkt, von 2020 aus ist es tatsächlich mehr als eine Verdreifachung, der Stromverbrauch der Rechenzentren hat sich zwischen 2020 und 2025 bereits beinahe verdoppelt, obwohl die KI bis 2022 noch keine so wichtige Rolle gespielt hat. Man sieht den Knick nach oben im Jahr 2023 durch den beinahe schlagartigen großflächigen Einsatz von KI für Endverbraucher.

Selbstverständlich haben wir mit der Recherche eine KI beauftragt. Wir behaupten auch nicht, dass wir nicht am steigenden Stromverbrauch beteiligt sind, wobei dieser „ausgelagert“ ist, also nicht im eigenen Haushalt entsteht, sofern die KI-Nutzung nicht den Stromverbrauch des Laptops erhöht, der als Mindestausstattung unerlässlich ist, um einigermaßen schnell und professionell schreiben zu können. Wir können uns ethisch damit behelfen, dass wir einen relativ kleinen persönlichen ökologischen Fußabdruck bzw. Handabdruck haben. 

Was ist übrigens der Unterschied zwischen beiden?

Ein Mensch, der in einem Industrieland wie Deutschland lebt, hat immer einen erhöhten ökologischen Fußabdruck gegenüber Menschen in „nicht entwickelten Ländern“, verbraucht ohne eigenes Zutun als „mehr als eine Erde pro Jahr“. Dies ist dadurch begründet, dass der Energiebedarf des Landes in Bereichen, die nicht seiner persönlichen CO2-Emission geschuldet sind, von Grund auf zu hoch ist, um ein ausgeglichenes Ergebnis zu erreichen. Freilich kommt diese Technisierung allen zugute und mehrt den Wohlstand, deswegen sind alle grundsätzlich an dieser erhöhten CO2-Belastung beteiligt.

Energieeffizienz entsteht auf dieser Ebene aber nicht von selbst und auch auf privater Ebene nur teilweise. Insgesamt muss die Politik Rahmenbedingungen für die allmähliche Effizienzsteigerung setzen.

Um die persönliche Energiebilanz mit einem Maßstab zu versehen, wird empfohlen, für die Bewertung der eigenen Klimabilanz den „Handabdruck“ zu verwenden, der die nicht mit dem eigenen Haushalt verbundenen Faktoren nicht berücksichtigt, den man also weitgehend selbst beeinflussen kann. Durch ihn wird noch deutlicher sichtbar als durch den Fußabdruck, dass die Reichen die Erde in vielfach höherem Maße belasten als weniger verbrauchsstarke Personen, weshalb das Klimageld für Niedrigverbrauccher eine richtige Idee ist. Es kommt bloß nicht, obwohl es 2021 geplant war. 

Einfache Recherche

Beschreiben Sie bitte, wie der Einsatz von KI den Stromverbrauch von Rechenzentren bis 2030 vermutlich verändern wird und was das a.) für die Strom-Infrastruktur und b.) für den Klimawandel bedeutet.

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) wird den Stromverbrauch von Rechenzentren bis 2030 voraussichtlich massiv erhöhen, was erhebliche Auswirkungen auf die Strominfrastruktur und den Klimawandel hat.

a) Auswirkungen auf die Strom-Infrastruktur

• Kapazitätsengpässe: Der globale Strombedarf von Rechenzentren könnte sich bis 2030 mehr als verdoppeln – von 415 TWh (2024) auf 945 TWh (entspricht dem gesamten Stromverbrauch Japans)23. In den USA könnten Rechenzentren bis dahin mehr Strom verbrauchen als die energieintensive Industrie (Stahl, Zement etc.)2.

• Regionale Belastungen: In Hochlastregionen wie Nord-Virginia (USA) stoßen Stromnetze bereits heute an Grenzen. Betreiber müssen Infrastrukturausbau finanzieren, z. B. neue Umspannwerke oder Hochspannungsleitungen, was Projektkosten um das Vierfache erhöhen kann5.

• Effizienzoptimierung: Schlecht optimierte Infrastrukturkomponenten (USV, Kühlsysteme) verschärfen den Verbrauch. Eine Verbesserung des Wirkungsgrads (z. B. durch effizientere Kühltechnologien) ist entscheidend, um den Gesamtenergiebedarf zu senken4.

b) Auswirkungen auf den Klimawandel

• Emissionsanstieg: Wenn der zusätzliche Strombedarf nicht durch erneuerbare Energien gedeckt wird, drohen höhere CO₂-Emissionen. Allein in den USA entfallen bereits 45 % des Rechenzentrums-Stromverbrauchs auf fossile Energieträger2.

• KI als Teil der Lösung: Gleichzeitig könnte KI helfen, Energiesysteme effizienter zu steuern (z. B. durch optimierte Lastverteilung oder Predictive Maintenance)3.

• Unsicherheitsfaktoren: Prognosen hängen stark vom Wachstum der KI-Nutzung und technologischen Fortschritten ab. Bei langsamerer Adoption oder höherer Effizienzsteigerung könnte der Strombedarf um 9–13 GW niedriger ausfallen1.

Zusammenfassung

KI-basierte Anwendungen treiben den Stromverbrauch von Rechenzentren exponentiell an, was massive Investitionen in die Energieinfrastruktur erfordert und den Druck zur Dekarbonisierung der Stromversorgung erhöht. Ohne eine Kombination aus Ausbau erneuerbarer Energien, effizienterer Rechenzentren und KI-gestützter Energiemanagementsysteme droht die KI-Revolution den Klimawandel weiter zu beschleunigen123.