Der Energiebedarf von Rechenzentren könnte sich bis 2030 verdoppeln. Das zeigt eine Prognose der Internationalen Energieagentur (IEA). Vor allem rechenintensive Aufgaben wie künstliche Intelligenzen lassen den Stromhunger steigen. Doch was heißt das für unsere Energieversorgung?
Künstliche Intelligenz ist aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken. Sie weist uns den Weg zum nächsten Fahrtziel mit dem Auto, erkennt Krankheiten und hilft beim Bearbeiten der Hausaufgaben ebenso wie beim effizienten Energieverbrauch. Eine neue Ära leitete 2009 auch die Kryptowährung Bitcoin ein. Doch was so schlau für uns mitdenkt, verbraucht dabei auch viel Energie.
Um beispielsweise KI-Modelle wie ChatGPT zu trainieren, wird bisher etwa so viel Strom benötigt wie für eine Großstadt, haben Experten berechnet. Der Grund: Riesige Datenmengen und Informationen müssen verarbeitet werden und brauchen dazu leistungsstarke Grafikprozessoren, sogenannte GPUs. Weltweit entstehen deshalb neue Rechenzentren mit sogenannten Supercomputern.
Energiebedarf von Rechenzentren wird in Europa besonders deutlich steigen
Der Energiebedarf für solche Datenzentren wird also zunehmen. Wie groß er zukünftig tatsächlich ist, hängt unter anderem davon ab, wie verbreitet die Nutzung von KI mittelfristig sein wird. Gleichzeitig werden die benötigten Rechenchips stetig energieeffizienter und damit energiesparender. In Deutschland soll im Forschungszentrum Jülich der Supercomputer JUPITER als erster Rechner in Europa 2025 die Grenze von einer Trillion Rechenoperationen pro Sekunde schaffen können. Er gilt als besonders leistungsstark und energieeffizient.
„Neue Prozessoren und eine hocheffiziente Warmwasserkühlung können den Energieverbrauch deutlich reduzieren. Außerdem wird die Abwärme genutzt, um nahegelegene Gebäude zu heizen“, schreibt der Bundesverband der Energie- und Wasserwirtschaft e.V. (BDEW) in seinem Online-Magazin.
Die Internationale Energieagentur (IEA) geht heute davon aus, dass sich der Strombedarf der Rechenzentren bis 2030 auf rund 945 Terawattstunden steigern und damit mehr als verdoppeln wird. In Europa könnte er sich sogar fast verdreifachen, wie eine Studie der Unternehmensberatung McKinsey nahelegt.
Deutschland derzeit stärkster Standort für Rechenzentren in Europa
Das Wachstum in Deutschland konzentriert sich aktuell vor allem auf die Großräume Frankfurt und Berlin, wobei die Verfügbarkeit von Grünstrom für die Standortwahl immer wichtiger wird. Seit 2010 hat sich die Rechenzentren-Kapazität in Deutschland mit über 2.730 Megawatt (MW) im Jahr 2024 mehr als verdoppelt. Bis 2030 wird ein weiter beschleunigtes Wachstum auf über 4.800 MW erwartet, wie das vom BMWE-Gutachten „Stand und Entwicklung des Rechenzentrumsstandorts Deutschland“ zeigt. Demnach ist Deutschland derzeit der stärkste Standort für Rechenzentren in Europa und wird absehbar auch weiter stark wachsen.
Treiber des steigenden Energieverbrauchs von Rechenzentren sind vor allem Server, Speicher und Kühlung. Die IEA-Prognose geht von einem Strombedarf durch konventionelle Server von 316, 5 Terawattstunden (TWh) im Jahr 2030 aus, gefolgt von 304,7 TWh durch Server mit erhöhter Rechenleistung für den Einsatz von KI. Etwa 137,3 TWh an Strom wird den Annahmen zufolge dann für die Kühlung der Rechenzentren verbraucht werden, 111,7 TWh für weitere benötigte IT-Ausrüstung und 75,6 TWh für sonstige Infrastrukturen der Rechenzentren.
Nutzung erneuerbarer Energien für Kryptowährungen und KI
Kryptowährungen und KI sollen auch deshalb zukünftig deutlich energieeffizienter gestaltet werden. Die Energie hierfür könnte aus erneuerbaren Energien kommen. Nach der KI-Verordnung (AI Act) müssen Anbieter von KI-Modellen bereits heute mit allgemeinem Verwendungszweck (general purpose AI-Modelle) den Energieverbrauch des Modells dokumentieren. Darüber hinaus wird die Europäische Kommission Normungsaufträge an die Normungsgremien der Wirtschaft erteilen, die auch Berichterstattungs- und Dokumentationsverfahren im Hinblick auf den Energieverbrauch umfassen. So wird der Energieverbrauch dieser Modelle transparent, was automatisch zu mehr Sensibilisierung dafür führt.