{"id":10451,"date":"2025-04-03T14:14:41","date_gmt":"2025-04-03T14:14:41","guid":{"rendered":"https:\/\/flex-power.energy\/?p=10451"},"modified":"2025-08-28T08:47:20","modified_gmt":"2025-08-28T08:47:20","slug":"rechenzentren-stromverbrauch-flexibilitat","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/flex-power.energy\/de\/energieblog\/rechenzentren-stromverbrauch-flexibilitat\/","title":{"rendered":"Wie flexibel k\u00f6nnen Rechenzentren Strom verbrauchen?"},"content":{"rendered":"

In Europa und Nordamerika verbrauchen Datencenter rund vier Prozent des gesamten Stroms. Der Ausbau der K\u00fcnstlichen Intelligenz d\u00fcrfte den Energiebedarf der Rechenzentren in den n\u00e4chsten Jahren weiter in die H\u00f6he treiben. Umso dr\u00e4ngender wird die Frage, wie flexibel der Stromverbrauch von Rechenzentren sein kann.<\/p><\/blockquote>\n

Rechenzentren brauchen Strom \u2013 und zwar rund um die Uhr und nicht zu knapp. Weltweit entfallen um die 2 % des globalen Stromverbrauchs auf Datencenter. In Deutschland waren es 2022 laut dem Borderstep Institut<\/a> 3,7 %, in den USA waren es 2023 laut US Department of Energy<\/a> 4,4 %. Tendenz: steigend.<\/p>\n

Eine wichtige Rolle dabei soll K\u00fcnstliche Intelligenz spielen. Einerseits hofft die Branche, dass lernf\u00e4hige Computer ihren eigenen Energiebedarf optimieren. Derzeit \u00fcberwiegt aber die \u00dcberzeugung, dass sich mit der Rechenleistung des IT-Sektors auch ihr Elektrizit\u00e4tsbedarf drastisch erh\u00f6hen wird. Analysten \u00fcberbieten sich gegenseitig mit ihren Prognosen.<\/p>\n

KI-Boom k\u00f6nnte Stromverbrauch von Rechenzentren vervielfachen<\/h2>\n

Die Autoren einer aktuellen Studie der Boston Consulting Group<\/a> rechnen damit, dass die elektrische Leistungskapazit\u00e4t der weltweiten Rechenzentren zwischen 2023 und 2028 j\u00e4hrlich um 16 Prozent steigt. Das entspr\u00e4che einer Verdopplung in den n\u00e4chsten vier Jahren auf 125 Gigawatt (GW). Zum Vergleich: Im Jahresschnitt liegt die wochent\u00e4gliche Spitzenlast von Frankreich<\/a> und Deutschland<\/a> zusammen bei etwa 150 GW. Goldman Sachs Research<\/a> kommt zu einem sehr \u00e4hnlichen Ergebnis.<\/p>\n

Noch steiler k\u00f6nnte die Kurve in den USA nach oben gehen. Im Januar verk\u00fcndete der neue US-Pr\u00e4sident Donald Trump<\/a>, dass in den n\u00e4chsten Jahren allein in den USA 500 Milliarden US-Dollar in den Ausbau der KI-Infrastruktur flie\u00dfen sollen. Dieser Investitionsbedarf findet sich auch in einer McKinsey-Studie vom September 2024<\/a>. Die Analysten prognostizieren darin eine Vervierfachung des Stromverbrauchs der US-Rechenzentren zwischen 2023 und 2030 \u2013 von 148 auf 606 Terawattstunden (TWh). Das w\u00e4re mehr als der aktuelle globale Bedarf aller Rechenzentren und entspricht manchen Prognosen f\u00fcr den gesamten Stromverbrauch Deutschlands im Jahr 2030.<\/p>\n

Neu gebaut werden sollen vor allem Hyperscale Data Centers \u2013 also solche mit Servern, Speichereinheiten und vor allem Prozessoren, die leistungsstark f\u00fcr KI-Anwendungen sind. Die zus\u00e4tzliche Rechenleistung spiegelt sich auch in der elektrischen Leistung wider: Ein typischer KI-Prozessor wie der Nvidia A100 hat eine rund f\u00fcnfmal so hohe Leistungsaufnahme wie eine herk\u00f6mmliche CPU. Zwar wirbt Nvidia damit<\/a>, dass der Chip f\u00fcr dieselbe Rechenleistung nur etwa ein Viertel der Energie ben\u00f6tigt. Allerdings darf man davon ausgehen, dass dieser Effizienzgewinn nicht genutzt wird, um weniger Strom zu verbrauchen, sondern um mehr KI zu benutzen.<\/p>\n

Zudem deutet einiges darauf hin, dass nicht nur die Prozessoren, sondern auch die lernf\u00e4higen Programme deutlich energieeffizienter werden k\u00f6nnten. Anfang des Jahres hat DeepSeek die KI-Welt aufger\u00fcttelt. Das chinesische Unternehmen hat einen Chatbot entwickelt, der auf dem Niveau von ChatGPT von OpenAI, Copilot von Microsoft und Gemini von Google arbeitet, aber deutlich weniger Energie als die US-Konkurrenz ben\u00f6tigt.<\/p>\n

Was geht schneller: Ausbau oder Effizienzgewinn der KI-Chips?<\/h2>\n

Ob der Ausbau von KI-Kapazit\u00e4ten zwangsweise binnen weniger Jahre auf einen vielfach h\u00f6heren Strombedarf von Rechenzentren hinausl\u00e4uft, ist also keineswegs gewiss. Dies betont etwa Michael Terell. Der Senior Director of Clean Energy and Carbon Reduction bei Google ist daf\u00fcr zust\u00e4ndig, dass sich der Internetgigant vollst\u00e4ndig mit erneuerbarer Energie versorgen kann. Im Podcast Redefining Energy<\/a> erinnert Terell an einen Fachartikel in der Science<\/a>, laut dem die weltweite Rechenleistung zwischen 2010 und 2018 um 550 Prozent gestiegen ist, der Stromverbrauch der Rechenzentren aber gerade einmal um sechs Prozent. <\/p>\n

\u201eDie Betreiber von Rechenzentren sind hoch motiviert, diese Einrichtungen so effizient wie m\u00f6glich zu betreiben\u201c, begr\u00fcndet Terell seine Skepsis gegen\u00fcber den Vervielfachungsprognosen und gibt ein Beispiel: \u201eGoogles TPU (das sind KI-Trainingschips, d. Verf.) der 4. Generation ist jetzt dreimal so energieeffizient wie unsere Version 3.\u201c<\/p>\n

Nat\u00fcrlich geht es in einem Unternehmen im Herzen des Internet-Kapitalismus nicht nur um Energieeffizienz, sondern auch oder vor allem um Kosteneffizienz. Allerdings ist beides in Rechenzentren eng miteinander verbunden.<\/p>\n

\u201eStrom ist bei weitem der gr\u00f6\u00dfte laufende Kostenfaktor f\u00fcr Betreiber von Rechenzentren und macht 46 % der Gesamtausgaben f\u00fcr Unternehmensrechenzentren und 60 % f\u00fcr Rechenzentren von Dienstleistern aus\u201c, hei\u00dft es in einem Report der International Data Corporation (IDC)<\/a>. <\/p>\n

\u201eStrom ist bei weitem der gr\u00f6\u00dfte laufende Kostenfaktor f\u00fcr Betreiber von Rechenzentren und macht 46 % der Gesamtausgaben f\u00fcr Unternehmensrechenzentren und 60 % f\u00fcr Rechenzentren von Dienstleistern aus.\u201c<\/p>\n

Quelle: „The Financial Impact of Increased Consumption and Rising Electricity Rates in Datacenter Facilities Spending“ (IDC)<\/em><\/p>\n

Wie viel k\u00f6nnen Rechenzentren zu Stabilisierung der Stromnetze beitragen?<\/h2>\n

Die hohen Energiekosten \u00e4ndern nichts daran, dass Datencenter am rentabelsten arbeiten, wenn sie ausgelastet sind.<\/p>\n

Nach Sch\u00e4tzungen von Goldman Sachs Research<\/a> sind Rechenzentren derzeit zu etwa 85 bis 90 Prozent ausgelastet. Theoretisch w\u00e4re da also etwas Spielraum, den man nutzen k\u00f6nnte, um Lastspitzen zu vermeiden und den Anteil der Erneuerbaren Energien an der Stromversorgung zu erh\u00f6hen.<\/p>\n

Dies h\u00e4tte auch einen positiven Einfluss auf die Stromnetze an sich, die w\u00e4hrend Spitzenlaststunden regelm\u00e4\u00dfig unter Stress stehen. Schon ein wenig Flexibilit\u00e4t k\u00f6nnte einen signifikanten Beitrag zur Netzentlastung leisten, erkl\u00e4ren Forscher der Duke University in North Carolina in einem Paper<\/a>. Demnach k\u00f6nnten die Stromnetze in den USA neue Anlagen mit einer Gesamtleistung von 100 GW recht problemlos versorgen. N\u00f6tig w\u00e4re daf\u00fcr lediglich eine durchschnittliche Lastreduktion um 0,5 % \u00fcber das Jahr verteilt. <\/p>\n

Wie l\u00e4sst sich der Stromverbrauch von Rechenzentren flexibilisieren?<\/h2>\n

Entscheidend daf\u00fcr, dass Rechenzentren in Spitzenlastzeiten herunterfahren und sich auf die Verf\u00fcgbarkeit von Erneuerbarer Energie einstellen, ist allerdings der Zeitpunkt, zu dem die Rechenzentren ihre Last reduzieren. Wie k\u00f6nnte das funktionieren?<\/p>\n

Rechenleistung verschieben<\/h3>\n

Google-Experte Terell spricht davon, Rechenleistung zu verschieben<\/a> \u2013 zeitlich und geografisch. So gebe es Aufgaben, die weniger latenzempfindlich seien als andere wie Daten-Backups oder die Verarbeitung von YouTube-Videos oder Fotos. \u201eWir haben festgestellt, dass wir diese Aufgaben tats\u00e4chlich verz\u00f6gern oder verlagern konnten, ohne die Dienste, die wir unseren Kunden anbieten, zu beeintr\u00e4chtigen\u201c, sagt Terell. \u201eAlso haben wir damit begonnen, unsere Rechenlasten zu verlagern und unsere Rechenauftr\u00e4ge so zu planen, dass sie mit den Tageszeiten \u00fcbereinstimmen, zu denen die Stromversorgung am saubersten ist.\u201c<\/p>\n

Auch das Training von KI-Anwendungen k\u00f6nnte eine zeitlich verschiebbare Aufgabe sein, das theoretische Potenzial jedenfalls w\u00e4re gro\u00df, nimmt es doch sch\u00e4tzungsweise fast zwei Drittel des Energiebedarfs der KI-Rechenleistung<\/a> in Anspruch.<\/p>\n

Die Idee der geografischen Flexibilit\u00e4t funktioniert analog zur zeitlichen: Wenn an der US-Ostk\u00fcste bereits die Sonne aufgegangen ist und im Westen nicht genug Wind weht, wird Rechenleistung an den Atlantik verlagert. \u201eJetzt haben wir die F\u00e4higkeit entwickelt, diese Lasten tats\u00e4chlich von einem Ort zum anderen zu verlagern\u201c, so Terell. Verbesserungspotenzial sieht er dennoch etwa bei den Wetterprognosen. Perspektivisch stellt er sich vor, dass die Lasten rund um den Globus dahin verlagert werden k\u00f6nnen, wo gerade die Sonne scheint. Allerdings ziehe man bei Google k\u00fcnftig auch Energiequellen wie Geothermie und langfristige Energiespeicher wie Wasserstoff in Betracht.<\/p>\n

Auch Mining Center f\u00fcr Bitcoin und andere Kryptow\u00e4hrungen k\u00f6nnen Rechenleistung verschieben. Dies ist sogar mittlerweile relativ attraktiv geworden. Denn der Energieverbrauch pro Bitcoin<\/a> ist im vergangenen Jahr deutlich gestiegen. Anfang Februar 2025 erreichte er ein Allzeit-Hoch von mehr als 1.300 MWh\/BTC. Selbst bei einem Bitcoin-Kurs von 80.000 Euro etwa hie\u00dfe das, dass eine Megawattstunde h\u00f6chstens 61,50 Euro kosten d\u00fcrfte, damit die Stromkosten den Wert der gesch\u00fcrften Bitcoins nicht \u00fcbertr\u00e4fen. Diese Marke wird auch in L\u00e4ndern wie Norwegen und D\u00e4nemark, wo wegen der moderaten Stromkosten viele Mining Center betrieben werden, regelm\u00e4\u00dfig \u00fcbertroffen. Klar ist aber auch: Je h\u00f6her der Bitcoin-Preis steigt, umso unattraktiver wird das Verschieben von Rechenleistung.<\/p>\n

\"Je<\/span><\/p>\n

Quelle: Shehabi (2016) via AGCI<\/p>\n

Ein \u00f6ffentlich finanziertes Forschungsprojekt des National Renewable Energy Laboratory (NREL)<\/a> in den USA widmet sich der M\u00f6glichkeit, unterirdische K\u00fchlspeicher (UTES) einzusetzen, um den Stromverbrauch von Rechenzentren w\u00e4hrend Spitzenlastzeiten zu senken. Schon 2020 stellten Forscher der Cornell University<\/a> fest, dass K\u00fchlwasserspeicher dazu geeignet sind die laufenden Kosten von Datencentern zu senken. Sie errechneten eine Stromkostenersparnis von 8,8 % durch geschickte Lastverschiebung in einem Zeitraum von zwei Tagen.<\/p>\n

Batteriespeicher ausbauen<\/h3>\n

Um eine l\u00fcckenlose Stromversorgung<\/a> zu garantieren und damit einen 24-Stunden-Betrieb zu gew\u00e4hrleisten und Datenverluste zu verhindern, sind Rechenzentren ohnehin mit Notstromaggregaten und immer \u00f6fter mit Batteriespeichern<\/a> ausger\u00fcstet.<\/p>\n

Die Stromspeicher auszubauen, w\u00e4re eine weitere M\u00f6glichkeit, zus\u00e4tzlich den Bezug von Netzstrom zu flexibilisieren und an die Verf\u00fcgbarkeit Erneuerbarer Energie und damit auch an niedrige Strompreise anzupassen. Die Batterien k\u00f6nnten zum Beispiel mittags preiswert mit Solarstrom aufgeladen werden. Dieser k\u00f6nnte dann das Rechenzentrum versorgen, wenn der Strom gegen Nachmittag wieder teurer wird, was in Deutschland und den meisten anderen L\u00e4ndern nahezu gleichbedeutend mit einem geringeren Anteil von \u00d6kostrom im Netz ist.<\/p>\n

Stromerzeugung behind the meter<\/h3>\n

Eine weitere M\u00f6glichkeit besteht darin, die Rechenzentren mit eigenen Behind-the-meter-Kraftwerken auszustatten. Das bedeutet, dass beispielsweise eine PV-Anlage auf dem Dach so installiert wird, dass sie in erster Instanz das Datencenter mit Strom versorgt.<\/p>\n

Mit \u00fcbersch\u00fcssigem Strom k\u00f6nnte dann ein damit verbundener Batteriespeicher aufgeladen werden. Erst wenn der voll ist und immer noch Strom \u00fcbrig ist, k\u00f6nnte der dann gegebenenfalls ins Netz eingespeist werden.<\/p>\n

Gro\u00dfe Rechenzentren, die mitunter heute schon eine Leistung von 100 Megawatt und mehr haben, sollen mit eigenen Gaskraftwerken ausgestattet werden. Google l\u00e4sst zudem in den kommenden Jahren sogenannte SMRs<\/a> (Small Modular Reactors), also kleine flexible Kernkraftwerke, bauen, um die Erneuerbaren-L\u00fccken zu f\u00fcllen. Ob diese Kraftwerke \u00fcber das Stromnetz oder behind-the-meter angeschlossen werden, ist wohl noch nicht entschieden.<\/p>\n

Ein solcher Ansatz erfordert freilich erhebliche Zusatz-Investitionen. Bef\u00fcrworter argumentieren jedoch damit, dass sie die Genehmigung neuer Datencenter erleichtern k\u00f6nnen, da sie das \u00f6rtliche Stromnetz weniger belasten. So zumindest argumentiert der Projektentwickler Sheldon Kimber im Podcast Catalyst<\/a>. Dies ist insbesondere deshalb der Fall, weil sie das Netz gerade tags\u00fcber w\u00e4hrend der Spitzenlast entlasten k\u00f6nnen, schlie\u00dflich wird der ben\u00f6tigte Strom ja behind-the-meter, also au\u00dferhalb des Netzes, erzeugt und genutzt.<\/p>\n

Wie ist die Situation der Rechenzentren in Deutschland?<\/h2>\n

Deutschland ist in Europa der Standort der h\u00f6chsten Datencenterkapazit\u00e4t, gefolgt vom Vereinigten K\u00f6nigreich und Frankreich. F\u00fcr die Betreiber in Deutschland ist die Frage, wie sie ihre Rechenzentren auf nachhaltige Stromquellen einstellen, besonders dringend. Denn sie sind nach dem Energieeffizienzgesetz seit Anfang 2024 neben weiteren Auflagen dazu verpflichtet, ihren Strom – zumindest bilanziell – zu 50 % aus Erneuerbaren Energien zu beziehen<\/a>, ab 2027 m\u00fcssen es 100 % sein.<\/p>\n

Das bedeutet zwar nicht, dass jedes Watt physikalisch aus einer Solar- oder Windenergieanlage kommen muss. Das ist in den wenigsten F\u00e4llen m\u00f6glich. Die Betreiber m\u00fcssen aber nachweisen, dass sie die verbrauchte Menge Strom aus nachhaltiger Erzeugung be<\/em>schafft haben.<\/p>\n

F\u00fcr die j\u00fcngste Studie \u201eRechenzentren in Deutschland\u201c<\/a> des deutschen IT-Branchenverband Bitcom wurden 78 Unternehmer gefragt, welche Ma\u00dfnahmen sie bisher ergriffen haben, um die Emissionen ihrer Rechenzentren zu senken. Drei Viertel von ihnen setzen dabei auf einen \u00d6kostrom-Vertrag. Dies ist sicher der bequemste Weg, nicht aber unbedingt der mit den besten Strompreisen.<\/p>\n

\"Balkendiagramm,<\/span><\/p>\n

Strombeschaffung f\u00fcr Rechenzentren<\/h2>\n

Fassen wir die Ausgangslage der Strombeschaffung<\/a> f\u00fcr ein Rechenzentrum zusammen: Ein hoher Strombedarf trifft auf die M\u00f6glichkeit, den eigenen Verbrauch ein St\u00fcck weit zu flexibilisieren. Als Stromh\u00e4ndler<\/a> raten wir in diesen Szenarien zu einer dynamischen Belieferungsstrategie<\/a>, die verschiedene Module kombiniert, um dieser Ausgangslage Rechnung zu tragen.<\/p>\n

Der erste Baustein sollte eine Fixierung des Strompreises f\u00fcr einen Anteil des Stromverbrauchs durchf\u00fchren. Hier l\u00e4sst sich beispielsweise 70 % des Verbrauchs eines Rechenzentrums \u00fcber den Kauf von Solar- und Wind-Shapes am PPA-Markt<\/a> abdecken, wobei die Preise f\u00fcr diesen Baustein f\u00fcr ein bis drei Jahre fixiert werden. Der n\u00e4chste Baustein ist die Abdeckung der restlichen 30 % der ben\u00f6tigten Gesamtstrommengen \u00fcber den kurzfristigen Stromhandel (Spot Exposure). Dieser Anteil ist preislich nicht fixiert, sondern ein flexibler Kostenanteil. Wie kann ein Rechenzentrum das Risiko, das in einem flexiblen Kostenanteil inh\u00e4rent steckt, absichern, ohne die Chance, die ihm ebenso inh\u00e4rent ist, zu verspielen (Preise im kurzfristigen Stromhandel k\u00f6nnen sowohl sinken als auch steigen)?<\/p>\n

Wir optimieren Ihre Strombeschaffung<\/h2>\n

Unsere Expertise in der Optimierung und im Handel von Verbrauchsprofilen, kombiniert mit der l\u00e4ngsten Handelserfahrung auf deutschen Kurzfristm\u00e4rkten und unserer PPA-Plattform PowerMatch, bietet Ihnen eine dynamische Strombeschaffung. <\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

<\/span> Mehr erfahren<\/span><\/span> <\/a> <\/p>\n

Hier ergeben sich zwei Optionen, die bestenfalls kombiniert werden: Zum einen kann die eigene Flexibilit\u00e4t im Stromverbrauch genutzt werden, um Strom nur f\u00fcr niedrigpreisige Phasen zu kaufen und nur dann zu verbrauchen. Zum anderen erlaubt eine virtuelle Batterie \u2013 im Grunde ein PPA<\/a> mit einem Batteriebetreiber \u2013 die Absicherung des nicht-preisfixierten Anteils des Stromverbrauchs. Falls dieser nicht ben\u00f6tigt wird, etwa weil die eigene Flexibilit\u00e4t ausreicht, um die Residualmengen am Spotmarkt sehr g\u00fcnstig zu beziehen, l\u00e4sst er sich in hochpreisigen Phasen am Spotmarkt gewinnbringen ver\u00e4u\u00dfern.<\/p>\n

Flexibilit\u00e4t zahlt sich aus<\/h2>\n

Am ehesten lassen sich f\u00fcr Rechenzentren also Preisvorteile erzielen, wenn sie den eigenen Stromverbrauch an die Verf\u00fcgbarkeit von Erneuerbarer Energie anpassen. Denn dann ist Strom – unabh\u00e4ngig von der Erzeugungsart \u2013 am g\u00fcnstigsten. Sprich: Rechenzentren, die es schaffen, den gr\u00f6\u00dften Bedarf in sonnenreiche Mittagsstunden und windige N\u00e4chte zu legen, werden deutlich niedrigere Stromkosten verzeichnen, als solche, die auch an sonnenlosen Winternachmittagen unter Volllast arbeiten.<\/p>\n

Wie wollen deutsche Rechenzentren ihren Stromverbrauch flexibilisieren?<\/h2>\n

In einer Experten-Befragung f\u00fcr die Bitcom-Studie sahen 52 % der Teilnehmer den Ausbau der Erneuerbaren und die Flexibilisierung als Chance f\u00fcr die Branche. Von 110 befragten Experten, welchen Technologien sie besonders gro\u00dfe Chancen einr\u00e4umen, den Netzstrombedarf zu flexibilisieren, r\u00e4umten die meisten thermischen Energiespeichern gute Chancen ein. Gut 40 % sehen Wasserstoff und synthetisch erzeugte Kraftstoffe (E-Fuels) als Energietr\u00e4ger f\u00fcr Notstromaggregate kommen. Zwei von f\u00fcnfen denken hingegen an Lithium-Ionen und gut halb so viele an Natrium-Batterien. Die M\u00f6glichkeit, die Rechenleistung zu flexibilisieren, spielte bei der Umfrage keine Rolle.<\/p>\n

\"Balkendiagramm,<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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1<\/span><\/div>KI-Boom k\u00f6nnte Stromverbrauch von Rechenzentren vervielfachen<\/a><\/div>
2<\/span><\/div>Was geht schneller: Ausbau oder Effizienzgewinn der KI-Chips?<\/a><\/div>
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4<\/span><\/div>Wie l\u00e4sst sich der Stromverbrauch von Rechenzentren flexibilisieren?<\/a><\/div>
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In Europa und Nordamerika verbrauchen Datencenter rund vier Prozent des gesamten Stroms. Der Ausbau der K\u00fcnstlichen Intelligenz d\u00fcrfte den Energiebedarf der Rechenzentren in den n\u00e4chsten Jahren weiter in die H\u00f6he treiben. Umso dr\u00e4ngender wird die Frage, wie flexibel der Stromverbrauch von Rechenzentren sein kann.<\/blockquote>


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Rechenzentren brauchen Strom \u2013 und zwar rund um die Uhr und nicht zu knapp. Weltweit entfallen um die 2 % des globalen Stromverbrauchs auf Datencenter. In Deutschland waren es 2022 laut dem Borderstep Institut<\/a> 3,7 %, in den USA waren es 2023 laut US Department of Energy<\/a> 4,4 %. Tendenz: steigend.<\/p>

Eine wichtige Rolle dabei soll K\u00fcnstliche Intelligenz spielen. Einerseits hofft die Branche, dass lernf\u00e4hige Computer ihren eigenen Energiebedarf optimieren. Derzeit \u00fcberwiegt aber die \u00dcberzeugung, dass sich mit der Rechenleistung des IT-Sektors auch ihr Elektrizit\u00e4tsbedarf drastisch erh\u00f6hen wird. Analysten \u00fcberbieten sich gegenseitig mit ihren Prognosen.<\/p>

KI-Boom k\u00f6nnte Stromverbrauch von Rechenzentren vervielfachen<\/h2>

Die Autoren einer aktuellen Studie der Boston Consulting Group<\/a> rechnen damit, dass die elektrische Leistungskapazit\u00e4t der weltweiten Rechenzentren zwischen 2023 und 2028 j\u00e4hrlich um 16 Prozent steigt. Das entspr\u00e4che einer Verdopplung in den n\u00e4chsten vier Jahren auf 125 Gigawatt (GW). Zum Vergleich: Im Jahresschnitt liegt die wochent\u00e4gliche Spitzenlast von Frankreich<\/a> und Deutschland<\/a> zusammen bei etwa 150 GW. Goldman Sachs Research<\/a> kommt zu einem sehr \u00e4hnlichen Ergebnis.<\/p>

Noch steiler k\u00f6nnte die Kurve in den USA nach oben gehen. Im Januar verk\u00fcndete der neue US-Pr\u00e4sident Donald Trump<\/a>, dass in den n\u00e4chsten Jahren allein in den USA 500 Milliarden US-Dollar in den Ausbau der KI-Infrastruktur flie\u00dfen sollen. Dieser Investitionsbedarf findet sich auch in einer McKinsey-Studie vom September 2024<\/a>. Die Analysten prognostizieren darin eine Vervierfachung des Stromverbrauchs der US-Rechenzentren zwischen 2023 und 2030 \u2013 von 148 auf 606 Terawattstunden (TWh). Das w\u00e4re mehr als der aktuelle globale Bedarf aller Rechenzentren und entspricht manchen Prognosen f\u00fcr den gesamten Stromverbrauch Deutschlands im Jahr 2030.<\/p>

Neu gebaut werden sollen vor allem Hyperscale Data Centers \u2013 also solche mit Servern, Speichereinheiten und vor allem Prozessoren, die leistungsstark f\u00fcr KI-Anwendungen sind. Die zus\u00e4tzliche Rechenleistung spiegelt sich auch in der elektrischen Leistung wider: Ein typischer KI-Prozessor wie der Nvidia A100 hat eine rund f\u00fcnfmal so hohe Leistungsaufnahme wie eine herk\u00f6mmliche CPU. Zwar wirbt Nvidia damit<\/a>, dass der Chip f\u00fcr dieselbe Rechenleistung nur etwa ein Viertel der Energie ben\u00f6tigt. Allerdings darf man davon ausgehen, dass dieser Effizienzgewinn nicht genutzt wird, um weniger Strom zu verbrauchen, sondern um mehr KI zu benutzen.<\/p>

Zudem deutet einiges darauf hin, dass nicht nur die Prozessoren, sondern auch die lernf\u00e4higen Programme deutlich energieeffizienter werden k\u00f6nnten. Anfang des Jahres hat DeepSeek die KI-Welt aufger\u00fcttelt. Das chinesische Unternehmen hat einen Chatbot entwickelt, der auf dem Niveau von ChatGPT von OpenAI, Copilot von Microsoft und Gemini von Google arbeitet, aber deutlich weniger Energie als die US-Konkurrenz ben\u00f6tigt.<\/p>

Was geht schneller: Ausbau oder Effizienzgewinn der KI-Chips?<\/h2>

Ob der Ausbau von KI-Kapazit\u00e4ten zwangsweise binnen weniger Jahre auf einen vielfach h\u00f6heren Strombedarf von Rechenzentren hinausl\u00e4uft, ist also keineswegs gewiss. Dies betont etwa Michael Terell. Der Senior Director of Clean Energy and Carbon Reduction bei Google ist daf\u00fcr zust\u00e4ndig, dass sich der Internetgigant vollst\u00e4ndig mit erneuerbarer Energie versorgen kann. Im Podcast Redefining Energy<\/a> erinnert Terell an einen Fachartikel in der Science<\/a>, laut dem die weltweite Rechenleistung zwischen 2010 und 2018 um 550 Prozent gestiegen ist, der Stromverbrauch der Rechenzentren aber gerade einmal um sechs Prozent. <\/p>

\u201eDie Betreiber von Rechenzentren sind hoch motiviert, diese Einrichtungen so effizient wie m\u00f6glich zu betreiben\u201c, begr\u00fcndet Terell seine Skepsis gegen\u00fcber den Vervielfachungsprognosen und gibt ein Beispiel: \u201eGoogles TPU (das sind KI-Trainingschips, d. Verf.) der 4. Generation ist jetzt dreimal so energieeffizient wie unsere Version 3.\u201c<\/p>

Nat\u00fcrlich geht es in einem Unternehmen im Herzen des Internet-Kapitalismus nicht nur um Energieeffizienz, sondern auch oder vor allem um Kosteneffizienz. Allerdings ist beides in Rechenzentren eng miteinander verbunden.<\/p>

\u201eStrom ist bei weitem der gr\u00f6\u00dfte laufende Kostenfaktor f\u00fcr Betreiber von Rechenzentren und macht 46 % der Gesamtausgaben f\u00fcr Unternehmensrechenzentren und 60 % f\u00fcr Rechenzentren von Dienstleistern aus\u201c, hei\u00dft es in einem Report der International Data Corporation (IDC)<\/a>. <\/p><\/div>

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\u201eStrom ist bei weitem der gr\u00f6\u00dfte laufende Kostenfaktor f\u00fcr Betreiber von Rechenzentren und macht 46 % der Gesamtausgaben f\u00fcr Unternehmensrechenzentren und 60 % f\u00fcr Rechenzentren von Dienstleistern aus.\u201c<\/p>

Quelle: \"The Financial Impact of Increased Consumption and Rising Electricity Rates in Datacenter Facilities Spending\" (IDC)<\/em><\/div><\/div><\/div>\n<\/div><\/div>

Wie viel k\u00f6nnen Rechenzentren zu Stabilisierung der Stromnetze beitragen?<\/h2>

Die hohen Energiekosten \u00e4ndern nichts daran, dass Datencenter am rentabelsten arbeiten, wenn sie ausgelastet sind.<\/p>

Nach Sch\u00e4tzungen von Goldman Sachs Research<\/a> sind Rechenzentren derzeit zu etwa 85 bis 90 Prozent ausgelastet. Theoretisch w\u00e4re da also etwas Spielraum, den man nutzen k\u00f6nnte, um Lastspitzen zu vermeiden und den Anteil der Erneuerbaren Energien an der Stromversorgung zu erh\u00f6hen.<\/p>

Dies h\u00e4tte auch einen positiven Einfluss auf die Stromnetze an sich, die w\u00e4hrend Spitzenlaststunden regelm\u00e4\u00dfig unter Stress stehen. Schon ein wenig Flexibilit\u00e4t k\u00f6nnte einen signifikanten Beitrag zur Netzentlastung leisten, erkl\u00e4ren Forscher der Duke University in North Carolina in einem Paper<\/a>. Demnach k\u00f6nnten die Stromnetze in den USA neue Anlagen mit einer Gesamtleistung von 100 GW recht problemlos versorgen. N\u00f6tig w\u00e4re daf\u00fcr lediglich eine durchschnittliche Lastreduktion um 0,5 % \u00fcber das Jahr verteilt. <\/p>

Wie l\u00e4sst sich der Stromverbrauch von Rechenzentren flexibilisieren?<\/h2>

Entscheidend daf\u00fcr, dass Rechenzentren in Spitzenlastzeiten herunterfahren und sich auf die Verf\u00fcgbarkeit von Erneuerbarer Energie einstellen, ist allerdings der Zeitpunkt, zu dem die Rechenzentren ihre Last reduzieren. Wie k\u00f6nnte das funktionieren?<\/p>

Rechenleistung verschieben<\/h3>

Google-Experte Terell spricht davon, Rechenleistung zu verschieben<\/a> \u2013 zeitlich und geografisch. So gebe es Aufgaben, die weniger latenzempfindlich seien als andere wie Daten-Backups oder die Verarbeitung von YouTube-Videos oder Fotos. \u201eWir haben festgestellt, dass wir diese Aufgaben tats\u00e4chlich verz\u00f6gern oder verlagern konnten, ohne die Dienste, die wir unseren Kunden anbieten, zu beeintr\u00e4chtigen\u201c, sagt Terell. \u201eAlso haben wir damit begonnen, unsere Rechenlasten zu verlagern und unsere Rechenauftr\u00e4ge so zu planen, dass sie mit den Tageszeiten \u00fcbereinstimmen, zu denen die Stromversorgung am saubersten ist.\u201c<\/p>

Auch das Training von KI-Anwendungen k\u00f6nnte eine zeitlich verschiebbare Aufgabe sein, das theoretische Potenzial jedenfalls w\u00e4re gro\u00df, nimmt es doch sch\u00e4tzungsweise fast zwei Drittel des Energiebedarfs der KI-Rechenleistung<\/a> in Anspruch.<\/p>

Die Idee der geografischen Flexibilit\u00e4t funktioniert analog zur zeitlichen: Wenn an der US-Ostk\u00fcste bereits die Sonne aufgegangen ist und im Westen nicht genug Wind weht, wird Rechenleistung an den Atlantik verlagert. \u201eJetzt haben wir die F\u00e4higkeit entwickelt, diese Lasten tats\u00e4chlich von einem Ort zum anderen zu verlagern\u201c, so Terell. Verbesserungspotenzial sieht er dennoch etwa bei den Wetterprognosen. Perspektivisch stellt er sich vor, dass die Lasten rund um den Globus dahin verlagert werden k\u00f6nnen, wo gerade die Sonne scheint. Allerdings ziehe man bei Google k\u00fcnftig auch Energiequellen wie Geothermie und langfristige Energiespeicher wie Wasserstoff in Betracht.<\/p>

Auch Mining Center f\u00fcr Bitcoin und andere Kryptow\u00e4hrungen k\u00f6nnen Rechenleistung verschieben. Dies ist sogar mittlerweile relativ attraktiv geworden. Denn der Energieverbrauch pro Bitcoin<\/a> ist im vergangenen Jahr deutlich gestiegen. Anfang Februar 2025 erreichte er ein Allzeit-Hoch von mehr als 1.300 MWh\/BTC. Selbst bei einem Bitcoin-Kurs von 80.000 Euro etwa hie\u00dfe das, dass eine Megawattstunde h\u00f6chstens 61,50 Euro kosten d\u00fcrfte, damit die Stromkosten den Wert der gesch\u00fcrften Bitcoins nicht \u00fcbertr\u00e4fen. Diese Marke wird auch in L\u00e4ndern wie Norwegen und D\u00e4nemark, wo wegen der moderaten Stromkosten viele Mining Center betrieben werden, regelm\u00e4\u00dfig \u00fcbertroffen. Klar ist aber auch: Je h\u00f6her der Bitcoin-Preis steigt, umso unattraktiver wird das Verschieben von Rechenleistung.<\/p><\/div>

\"Je<\/span>

Quelle: Shehabi (2016) via AGCI<\/p><\/div>

Ein \u00f6ffentlich finanziertes Forschungsprojekt des National Renewable Energy Laboratory (NREL)<\/a> in den USA widmet sich der M\u00f6glichkeit, unterirdische K\u00fchlspeicher (UTES) einzusetzen, um den Stromverbrauch von Rechenzentren w\u00e4hrend Spitzenlastzeiten zu senken. Schon 2020 stellten Forscher der Cornell University<\/a> fest, dass K\u00fchlwasserspeicher dazu geeignet sind die laufenden Kosten von Datencentern zu senken. Sie errechneten eine Stromkostenersparnis von 8,8 % durch geschickte Lastverschiebung in einem Zeitraum von zwei Tagen.<\/p>

Batteriespeicher ausbauen<\/h3>

Um eine l\u00fcckenlose Stromversorgung<\/a> zu garantieren und damit einen 24-Stunden-Betrieb zu gew\u00e4hrleisten und Datenverluste zu verhindern, sind Rechenzentren ohnehin mit Notstromaggregaten und immer \u00f6fter mit Batteriespeichern<\/a> ausger\u00fcstet.<\/p>

Die Stromspeicher auszubauen, w\u00e4re eine weitere M\u00f6glichkeit, zus\u00e4tzlich den Bezug von Netzstrom zu flexibilisieren und an die Verf\u00fcgbarkeit Erneuerbarer Energie und damit auch an niedrige Strompreise anzupassen. Die Batterien k\u00f6nnten zum Beispiel mittags preiswert mit Solarstrom aufgeladen werden. Dieser k\u00f6nnte dann das Rechenzentrum versorgen, wenn der Strom gegen Nachmittag wieder teurer wird, was in Deutschland und den meisten anderen L\u00e4ndern nahezu gleichbedeutend mit einem geringeren Anteil von \u00d6kostrom im Netz ist.<\/p>

Stromerzeugung behind the meter<\/h3>

Eine weitere M\u00f6glichkeit besteht darin, die Rechenzentren mit eigenen Behind-the-meter-Kraftwerken auszustatten. Das bedeutet, dass beispielsweise eine PV-Anlage auf dem Dach so installiert wird, dass sie in erster Instanz das Datencenter mit Strom versorgt.<\/p>

Mit \u00fcbersch\u00fcssigem Strom k\u00f6nnte dann ein damit verbundener Batteriespeicher aufgeladen werden. Erst wenn der voll ist und immer noch Strom \u00fcbrig ist, k\u00f6nnte der dann gegebenenfalls ins Netz eingespeist werden.<\/p>

Gro\u00dfe Rechenzentren, die mitunter heute schon eine Leistung von 100 Megawatt und mehr haben, sollen mit eigenen Gaskraftwerken ausgestattet werden. Google l\u00e4sst zudem in den kommenden Jahren sogenannte SMRs<\/a> (Small Modular Reactors), also kleine flexible Kernkraftwerke, bauen, um die Erneuerbaren-L\u00fccken zu f\u00fcllen. Ob diese Kraftwerke \u00fcber das Stromnetz oder behind-the-meter angeschlossen werden, ist wohl noch nicht entschieden.<\/p>

Ein solcher Ansatz erfordert freilich erhebliche Zusatz-Investitionen. Bef\u00fcrworter argumentieren jedoch damit, dass sie die Genehmigung neuer Datencenter erleichtern k\u00f6nnen, da sie das \u00f6rtliche Stromnetz weniger belasten. So zumindest argumentiert der Projektentwickler Sheldon Kimber im Podcast Catalyst<\/a>. Dies ist insbesondere deshalb der Fall, weil sie das Netz gerade tags\u00fcber w\u00e4hrend der Spitzenlast entlasten k\u00f6nnen, schlie\u00dflich wird der ben\u00f6tigte Strom ja behind-the-meter, also au\u00dferhalb des Netzes, erzeugt und genutzt.<\/p>

Wie ist die Situation der Rechenzentren in Deutschland?<\/h2>

Deutschland ist in Europa der Standort der h\u00f6chsten Datencenterkapazit\u00e4t, gefolgt vom Vereinigten K\u00f6nigreich und Frankreich. F\u00fcr die Betreiber in Deutschland ist die Frage, wie sie ihre Rechenzentren auf nachhaltige Stromquellen einstellen, besonders dringend. Denn sie sind nach dem Energieeffizienzgesetz seit Anfang 2024 neben weiteren Auflagen dazu verpflichtet, ihren Strom - zumindest bilanziell - zu 50 % aus Erneuerbaren Energien zu beziehen<\/a>, ab 2027 m\u00fcssen es 100 % sein.<\/p>

Das bedeutet zwar nicht, dass jedes Watt physikalisch aus einer Solar- oder Windenergieanlage kommen muss. Das ist in den wenigsten F\u00e4llen m\u00f6glich. Die Betreiber m\u00fcssen aber nachweisen, dass sie die verbrauchte Menge Strom aus nachhaltiger Erzeugung be<\/em>schafft haben.<\/p>

F\u00fcr die j\u00fcngste Studie \u201eRechenzentren in Deutschland\u201c<\/a> des deutschen IT-Branchenverband Bitcom wurden 78 Unternehmer gefragt, welche Ma\u00dfnahmen sie bisher ergriffen haben, um die Emissionen ihrer Rechenzentren zu senken. Drei Viertel von ihnen setzen dabei auf einen \u00d6kostrom-Vertrag. Dies ist sicher der bequemste Weg, nicht aber unbedingt der mit den besten Strompreisen.<\/p><\/div>

\"Balkendiagramm,<\/span><\/div>

Strombeschaffung f\u00fcr Rechenzentren<\/h2>

Fassen wir die Ausgangslage der Strombeschaffung<\/a> f\u00fcr ein Rechenzentrum zusammen: Ein hoher Strombedarf trifft auf die M\u00f6glichkeit, den eigenen Verbrauch ein St\u00fcck weit zu flexibilisieren. Als Stromh\u00e4ndler<\/a> raten wir in diesen Szenarien zu einer dynamischen Belieferungsstrategie<\/a>, die verschiedene Module kombiniert, um dieser Ausgangslage Rechnung zu tragen.<\/p>

Der erste Baustein sollte eine Fixierung des Strompreises f\u00fcr einen Anteil des Stromverbrauchs durchf\u00fchren. Hier l\u00e4sst sich beispielsweise 70 % des Verbrauchs eines Rechenzentrums \u00fcber den Kauf von Solar- und Wind-Shapes am PPA-Markt<\/a> abdecken, wobei die Preise f\u00fcr diesen Baustein f\u00fcr ein bis drei Jahre fixiert werden.
Der n\u00e4chste Baustein ist die Abdeckung der restlichen 30 % der ben\u00f6tigten Gesamtstrommengen \u00fcber den kurzfristigen Stromhandel (Spot Exposure). Dieser Anteil ist preislich nicht fixiert, sondern ein flexibler Kostenanteil. Wie kann ein Rechenzentrum das Risiko, das in einem flexiblen Kostenanteil inh\u00e4rent steckt, absichern, ohne die Chance, die ihm ebenso inh\u00e4rent ist, zu verspielen (Preise im kurzfristigen Stromhandel k\u00f6nnen sowohl sinken als auch steigen)?<\/p><\/div>

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Hier ergeben sich zwei Optionen, die bestenfalls kombiniert werden: Zum einen kann die eigene Flexibilit\u00e4t im Stromverbrauch genutzt werden, um Strom nur f\u00fcr niedrigpreisige Phasen zu kaufen und nur dann zu verbrauchen. Zum anderen erlaubt eine virtuelle Batterie \u2013 im Grunde ein PPA<\/a> mit einem Batteriebetreiber \u2013 die Absicherung des nicht-preisfixierten Anteils des Stromverbrauchs. Falls dieser nicht ben\u00f6tigt wird, etwa weil die eigene Flexibilit\u00e4t ausreicht, um die Residualmengen am Spotmarkt sehr g\u00fcnstig zu beziehen, l\u00e4sst er sich in hochpreisigen Phasen am Spotmarkt gewinnbringen ver\u00e4u\u00dfern.<\/p>

Flexibilit\u00e4t zahlt sich aus<\/h2>

Am ehesten lassen sich f\u00fcr Rechenzentren also Preisvorteile erzielen, wenn sie den eigenen Stromverbrauch an die Verf\u00fcgbarkeit von Erneuerbarer Energie anpassen. Denn dann ist Strom - unabh\u00e4ngig von der Erzeugungsart \u2013 am g\u00fcnstigsten. Sprich: Rechenzentren, die es schaffen, den gr\u00f6\u00dften Bedarf in sonnenreiche Mittagsstunden und windige N\u00e4chte zu legen, werden deutlich niedrigere Stromkosten verzeichnen, als solche, die auch an sonnenlosen Winternachmittagen unter Volllast arbeiten.<\/p>

Wie wollen deutsche Rechenzentren ihren Stromverbrauch flexibilisieren?<\/h2>

In einer Experten-Befragung f\u00fcr die Bitcom-Studie sahen 52 % der Teilnehmer den Ausbau der Erneuerbaren und die Flexibilisierung als Chance f\u00fcr die Branche. Von 110 befragten Experten, welchen Technologien sie besonders gro\u00dfe Chancen einr\u00e4umen, den Netzstrombedarf zu flexibilisieren, r\u00e4umten die meisten thermischen Energiespeichern gute Chancen ein. Gut 40 % sehen Wasserstoff und synthetisch erzeugte Kraftstoffe (E-Fuels) als Energietr\u00e4ger f\u00fcr Notstromaggregate kommen. Zwei von f\u00fcnfen denken hingegen an Lithium-Ionen und gut halb so viele an Natrium-Batterien. Die M\u00f6glichkeit, die Rechenleistung zu flexibilisieren, spielte bei der Umfrage keine Rolle.<\/p><\/div>

\"Balkendiagramm,<\/span>


<\/p><\/div>","tve_custom_css":"@media (min-width: 300px){[data-css=\"tve-u-67e42f33d76519\"] { --tve-toc-indent: 15px; max-width: 500px; float: left; z-index: 3; position: relative; --tve-alignment: left; margin-left: auto !important; margin-right: auto !important; --tcb-local-color-4b31d: var(--tcb-skin-color-0) !important; --tcb-local-color-5fb35: rgb(56,60,61) !important; }[data-css=\"tve-u-67e42f33d76591\"] { border: 1px solid rgb(221, 221, 221) !important; background-color: rgb(255, 255, 255) !important; }[data-css=\"tve-u-67e42f33d765c4\"] { margin-top: 0px !important; padding: 20px 30px !important; margin-bottom: 0px !important; }[data-css=\"tve-u-67e42f33d765a6\"] { padding: 30px !important; margin: 0px !important; border-bottom: 1px solid rgb(221, 221, 221) !important; }[data-css=\"tve-u-67e42f33d765a6\"] .tve-toc-title-icon { font-size: 18px !important; width: 18px !important; height: 18px !important; color: var(--tcb-local-color-4b31d) !important; --tve-applied-color: var$(--tcb-local-color-4b31d) !important; 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