Energie als oberster Regulator der Intelligenz
Wir messen die KI-Fähigkeiten einer Nation auf dieselbe Weise, wie wir die Veröffentlichung von Modellen bewerten. Benchmarks, Parameteranzahlen und Token-Kosten dienen uns als Frühindikatoren für die Wettbewerbsfähigkeit eines Landes im Vergleich zu anderen Ländern. Das ist eine bedauerlich unvollständige Bewertungsgrundlage, die den Fokus auf die heutigen Fähigkeiten legt – auf Kosten der zukünftigen Verbreitung.
Jensen Huang, CEO von Nvidia und in Lederjacke gekleideter Vordenker der KI-Branche, hat ein KI-Framework in Form eines „fünfschichtigen Kuchens“ populär gemacht, das die wahre Tiefe der Leistungsdimensionen der KI verdeutlicht. Es offenbart ein Ökosystem von Abhängigkeiten, in dem jede Schicht von der ihr vorausgehenden Schicht begrenzt wird.
An der Basis steht die Energie, die, wie Huang anmerkt, „die Obergrenze dafür festlegt, wie viel Intelligenz überhaupt erzeugt werden kann“.
Wenn Energie der entscheidende Faktor für die Geschwindigkeit ist, mit der sich KI-Fähigkeiten aufbauen lassen, dann liegt der sich verstärkende nationale Vorteil nicht in der Modellqualität, sondern vielmehr in der physischen und institutionellen Fähigkeit, die Leistung rasch zu steigern. Ersteres ist ein Ergebnis, das ohne Letzteres nicht zustande kommen kann.
Der Energiebedarf der KI ist enorm. In ihrem Basisszenario prognostiziert die IEA, dass sich der Stromverbrauch von Rechenzentren bis 2030 von 485 TWh auf mindestens 945 TWh fast verdoppeln wird. Da Rechenzentren dort errichtet werden, wo die Stromversorgung zuverlässig ist, Kapital günstig ist und bereits eine digitale Infrastruktur vorhanden ist, stehen die USA, die EU und China im Zentrum der Nachfrage.
Diese Länder verfügen jedoch über sehr unterschiedliche Kapazitäten, sich an den rasant steigenden Energiebedarf der KI anzupassen. Da kein Land bereit ist, im KI-Wettlauf nachzugeben, sind diese Unterschiede noch nie so deutlich zutage getreten. Im Folgenden werden ihre Entstehungsgeschichte sowie drei Dynamiken beleuchtet, die aus dem Zusammenprall zwischen dem KI-Bedarf und den westlichen Stromnetzen hervorgehen: die vollständige Abkopplung vom Netz, die Abwälzung der Kosten auf die Stromkunden und ein Ausbau, bei dem auf das zurückgegriffen wird, was am schnellsten bereitgestellt werden kann.
Warum China, die USA und die EU sich mit unterschiedlicher Geschwindigkeit anpassen
Chinas wirtschaftliche Entwicklung ist hinlänglich bekannt. In den letzten 40 Jahren ist das Pro-Kopf-BIP in nominalen US-Dollar um fast das 50-Fache gestiegen. Es überrascht daher nicht, dass Chinas Pro-Kopf-Energieverbrauch im gleichen Zeitraum um 495 % gestiegen ist, was sowohl auf den wachsenden Wohlstand der Bevölkerung als auch auf die boomende industrielle Fertigung zurückzuführen ist. In den USA und der EU hingegen ist der Verbrauch im Wesentlichen unverändert geblieben.
Diese Faktoren haben zu zwei gegensätzlichen Trends bei der Stromerzeugung geführt. China, das mit einer sich rasch entwickelnden Wirtschaft und einem stark steigenden Energieverbrauch konfrontiert ist, hat seine Stromerzeugungsinfrastruktur enorm ausgebaut und die Kapazität in den letzten 40 Jahren um fast 8,5 % pro Jahr gesteigert. Die Gesamtstromerzeugung in den USA und der EU verzeichnete hingegen ein jährliches Wachstum von lediglich 1,3 % bzw. 0,8 %.
Gesamtstromerzeugung: USA, EU und China
Jährliche Stromerzeugung (TWh) | 1985–2025
All dies ist weder eine Kritik an der westlichen Strategie noch ein Hinweis auf mangelnde Ambitionen. Es handelt sich lediglich um eine Darstellung unterschiedlicher Zwänge, die zu unterschiedlichen Systemen führen. Chinas Wachstum, das von einer energieintensiven Industrialisierung angetrieben wird, ist von einem massiven Stromverbrauch abhängig. Die USA und die EU hingegen verfügen seit jeher über weitaus diversifiziertere Volkswirtschaften und haben einen stetigen Wandel von der industriellen Fertigung hin zu Technologie und Dienstleistungen vollzogen, die weitaus weniger energieintensiv sind. Die flachen Linien in der obigen Grafik zeigen, dass sich das Wirtschaftswachstum zunehmend von der Stromerzeugung abkoppelt.
2000–2025, Reales BIP im Vergleich zur Stromerzeugung
| BIP insgesamt | BIP-Durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) | Strom insgesamt | Strom – durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) | Elastizität1 | |
|---|---|---|---|---|---|
| Vereinigte Staaten | +69% | 2.13% | +19% | 0.69% | 0.33 |
| Europäische Union | +41% | 1.38% | +7% | 0.26% | 0.19 |
| China | +587% | 8.01% | +681% | 8.57% | 1.07 |
Kurz gesagt: China baute aufgrund seiner energieintensiven Industrialisierung in rasantem Tempo Kapazitäten auf, die über den Bedarf hinausgingen. Zur Unterstützung dieses Ziels wurden institutionelle Kapazitäten geschaffen: von oben verordnete Bauquoten, staatliche Netzbetreiber, Finanzierungen durch Förderbanken sowie eine vertikal integrierte heimische Fertigungsindustrie. Die USA und die EU führten Effizienzmaßnahmen ein und stellten auf technologie- und dienstleistungsbasierte Volkswirtschaften um. Sie schufen Institutionen, die jahrzehntelang unnötige Bauvorhaben verhinderten, wenn diese tatsächlich unnötig waren: die „Prudence Review“ und die „Used and Useful“-Doktrin, dezentrale Entscheidungsbefugnisse sowie die Genehmigungserteilung als verbindlicher Schritt.
In einer Welt, in der die Stromversorgung die Leistungsfähigkeit und Verbreitung künstlicher Intelligenz einschränkt, verfügt China aufgrund seiner jüngsten Geschichte über wertvolle Erfahrungen auf diesem Gebiet. Der Ausbau der Netzkapazitäten ist für das Land ein vertrautes Unterfangen. Der Westen hingegen muss sich diese Kunst wieder aneignen.
Wo die Nachfrage nach KI auf ein stagnierendes Stromnetz trifft
Diese Neuorientierung ist kein Luxus. Die Rechenzentren warten nicht ab. Sie werden von einer Mischung aus qualifizierten Arbeitskräften, lokaler IT-Nachfrage, Kapital und bereits vorhandener Infrastruktur angezogen. Die USA und Europa verfügen zwar derzeit nicht über das latente Potenzial Chinas, bieten diese Voraussetzungen jedoch in Hülle und Fülle. Folglich sind sie gemessen an der Anzahl die beiden größten regionalen Rechenzentrumsstandorte der Welt und belegen hinsichtlich der Kapazität den ersten und dritten Platz (China liegt natürlich auf dem zweiten Platz).
Damit sind die Rechenzentren nun Realität geworden, und alle Anzeichen deuten darauf hin, dass sie weiter zunehmen werden. Die Folge ist ein Zusammenprall zwischen steigender Nachfrage und einem stagnierenden Stromnetz. Drei bereits zuvor angesprochene Dynamiken werden den Ausgang dieses Zusammenpralls bestimmen: die Abwanderung der Nachfrage aus dem Netz, die Abwälzung der Kosten auf die Stromkunden und der Ausbau selbst, der sich zwangsläufig an dem orientiert, was die Lieferkette am schnellsten bereitstellen kann.
Hinter dem Zähler: Rechenzentren, die sich vom Stromnetz abkoppeln
Die erste Entwicklung besteht darin, sich ganz aus stark überlasteten Systemen zurückzuziehen. Die Wartezeiten für den Netzanschluss betragen in den USA und der EU mittlerweile fünf bis zehn Jahre. Da ungenutzte Rechencluster mit extrem hohen Opportunitätskosten verbunden sind, entscheiden sich Entwickler zunehmend für eine „Behind-the-Meter“-Lösung (BTM). BTM gibt es in der Regel in zwei Formen.
Der erste Fall ist der Rechenzentrumsbetreiber, der seine eigene Energieerzeugung vor Ort aufbaut. Auf diese Weise gelang es xAI, in nur vier Monaten einen Cluster mit 100.000 GPUs aufzubauen und dabei Gasturbinen mit einer Leistung von mehreren hundert Megawatt vor Ort in Betrieb zu nehmen.
Allerdings hatte die Schnelligkeit von xAI ihren Preis. Die Windkraftanlagen waren nicht genehmigt und haben eine von der NAACP angestrengte Klage nach dem Clean Air Act nach sich gezogen.
Die zweite BTM-Option ist die „Co-Location“, die zwar auch in den USA zum Einsatz kommt, in Europa jedoch aufgrund der extrem hohen Gaskosten die vorherrschende BTM-Lösung darstellt. Bei der „Co-Location“ wird ein Rechenzentrum in unmittelbarer Nähe einer bestehenden Erzeugungs- oder Speicheranlage errichtet, das seinen Strom direkt aus dieser Anlage bezieht und nicht aus dem Stromnetz.
Wer zahlt: Belastung der Steuerzahler und steigende Rechnungen
Der zweite Aspekt sind die Kosten – genauer gesagt: die Frage, wer sie trägt. In den USA sind dies zunehmend die Stromkunden selbst. Um den Energiebedarf des KI-Booms zu decken, sind erhebliche Investitionen in das Stromnetz erforderlich. Sofern keine Tarifstrukturen eingeführt werden, die diese Kosten den Verbrauchsstellen zuweisen, die sie verursachen, wird dieser Ausbau letztendlich von den US-Stromkunden subventioniert – durch um 15 % bis 40 % höhere Stromrechnungen bis zum Jahr 2030. In einigen Regionen ist die aktuelle Lage sogar noch dramatischer als diese Zukunftsprognosen.
Da Rechenzentren von einzigartigen Ökosystemen angezogen werden, von denen es nur eine begrenzte Anzahl gibt (die wiederum durch das Vorhandensein von qualifizierten Arbeitskräften, IT-Nachfrage, Kapital und bereits vorhandener Infrastruktur definiert sind), konzentrieren sie sich tendenziell auf bestimmte Regionen. So entfallen beispielsweise auf die europäischen „FLAP-D“-Märkte (Frankfurt, London, Amsterdam, Paris und Dublin) 62 % der gesamten Rechenzentrumskapazität in Europa. Gleichzeitig stellt ein relativ kleiner Korridor im Norden Virginias, bekannt als „Data Center Alley“, den weltweit größten Rechenzentrumsmarkt dar.
Da Rechenzentren nicht gleichmäßig verteilt sind, sind auch ihre Auswirkungen nicht gleichmäßig verteilt. In Regionen mit einer hohen Konzentration an Rechenzentren liegt die Belastung durch diese weit über dem nationalen Durchschnitt. In ganz Virginia machen Rechenzentren 25 % des gesamten Strombedarfs aus. In einigen Gebieten in der Nähe von Rechenzentren sind die Großhandelsstrompreise in den letzten fünf Jahren um bis zu 267 % gestiegen.
Auch wenn sie nicht unbedingt die Gesamtlage widerspiegeln, haben diese Schlagzeilen die Politiker in eine schwierige Lage gebracht: Entweder unterstützen sie die Entwicklung der KI, die zunehmend als strategische geopolitische und wirtschaftliche Notwendigkeit angesehen wird, oder sie sprechen sich für den Schutz der Steuerzahler und für Moratorien aus.
Nicht Präferenzen, sondern Lieferketten bestimmen den Erzeugungsmix
Die dritte Dynamik ist schlichter Pragmatismus: Man baut einfach, und zwar alles, was die Lieferkette vernünftigerweise liefern kann. Hier hat die Vorlaufzeit einen weitaus größeren Einfluss auf den Erzeugungsmix als Ideologie oder Präferenzen.
Jedes Projekt erfordert eine ähnliche Auswahl an Netzausrüstung. Große Leistungstransformatoren haben eine Lieferzeit von etwa 128 Wochen. Generator-Aufwärtswandler benötigen etwa 143 Wochen. Diese Mindestlieferzeit gilt für alle Projekte. Die unterschiedlichen Lieferzeiten ergeben sich aus den darüber hinausgehenden Komponenten.
Drei Hersteller kontrollieren rund drei Viertel des Marktes für Großgas-Turbinen und sind praktisch ausverkauft. GE Vernova beispielsweise schloss das Jahr 2025 mit einem Auftragsbestand von 80 GW ab und rechnet damit, bis 2030 vollständig ausgebucht zu sein. Die Hersteller raten potenziellen Kunden, mit Vorlaufzeiten von sieben bisacht Jahren zu planen. Auch bei Batterien ist das Angebot knapp, doch aufgrund der größeren Vielfalt an Herstellern ist die Pipeline weitaus weniger eingeschränkt.
Die Folge zeigt sich in den prognostizierten Anteilen am kurzfristigen Ausbau der Energieversorgung. So rechnet die EIA beispielsweise in den USA für das Jahr 2026 mit einer Rekordkapazität von 86 GW bei neuen Großkraftwerken, wovon 51 % auf Solarenergie, 28 % auf Batteriespeicher und 14 % auf Windenergie entfallen. Erdgas macht etwa 7 % aus.
Neue Kapazitätserweiterungen im Großmaßstab in den USA: 2026
Geplante Erweiterungen der Stromerzeugungskapazitäten im Großmaßstab (GW) | Insgesamt 86 GW – der größte Zuwachs in einem einzigen Jahr seit 2002
- Solar 43,4 GW·51 %
- Batteriespeicher 24,3 GW·28 %
- Wind 11,8 GW·14 %
- Erdgas 6,3 GW·7 %
GW
In der schnelllebigen Welt der KI, in der jeder verlorene Monat Millionen an entgangenen Einnahmen bedeutet, ist das attraktivste Megawatt dasjenige, das am schnellsten errichtet werden kann. Dabei spielen Solarenergie und Speichersysteme eine immer größere Rolle.
Was der Energiebedarf der KI für Anleger bedeutet
Seit Jahrzehnten spielt die Modernisierung der westlichen Stromnetze stets nur die zweite Geige. Sie wird von allen befürwortet, von niemandem finanziert und von niemandem als besonders dringlich angesehen (oder zumindest von niemandem, der über eine ausreichend einflussreiche Plattform verfügt). Die KI verändert diese Dynamik. Wenn Strom zum limitierenden Faktor für eine Technologie wird, die Regierungen als strategische Infrastruktur betrachten, erhalten die Institutionen, die ursprünglich dazu geschaffen wurden, den Ausbau einzuschränken, einen Grund, ihn zu genehmigen. Die Reform der Netzanschlusswartelisten in den USA, das „Grids-Paket“ der EU und die auf Rekordniveau liegenden Investitionen in die Übertragungsnetze deuten allesamt darauf hin, dass sich die schwerfällige Maschinerie der westlichen Stromnetze langsam in Bewegung setzt. Entscheidend ist, dass der Hauptkatalysator nicht das lang erwartete Durchsetzen der Klimapolitik war, sondern vielmehr das plötzliche Argument der Wettbewerbsfähigkeit.
Die Zusammensetzung des Ausbaus und das Tempo, in dem er erfolgen muss, lassen sich nicht voneinander trennen. Beide verlaufen auf einem miteinander verflochtenen Weg hin zu einer grünen Wende. Da die Vorräte an Gasturbinen bis ins nächste Jahrzehnt erschöpft sein werden, ist das schnellste und damit wertvollste Megawatt ein Megawatt aus erneuerbaren Energien. Die Nachfrage nach KI, die so oft als Hauptgegner der Energiewende dargestellt wird, könnte sich als ihr stärkster Beschleuniger erweisen.
Dieser Wandel und der Wettlauf, der ihn vorantreibt, werden enormen Kapitalbedarf mit sich bringen . Bei der Bereitstellung dieses Kapitals müssen Investoren eine lange Liste von Fragen beantworten, die sich über soziale, Governance-, Lieferketten- und Umweltaspekte erstrecken. Welche Energieversorger und Netzausrüster befinden sich auf der richtigen Seite eines jahrzehntelangen Investitionszyklus? Wie anfällig sind Regionen mit hohem Rechenzentrumsanteil (und die dort tätigen Unternehmen) für Gegenreaktionen der Stromkunden und mögliche regulatorische Rückschläge? Was unternehmen die Unternehmen, um dieses Risiko zu verringern?
Die Antworten werden nicht leicht zu finden sein, aber sie werden darüber entscheiden, wer von dieser Energiewende profitiert.
Huangs Torte besteht aus fünf Schichten, doch nur eine davon ist mit Beton gegossen und mit Kupfer durchzogen. Leistungsindikatoren messen die Intelligenz einer Nation; Netzwerke bestimmen, wie viel Intelligenz sie hinzufügen kann. Die Nationen, die Netzwerke aufbauen, setzen sich dabei ihre eigene Obergrenze.
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