Der unaufhaltsame Aufstieg der Künstlichen Intelligenz treibt den Energiehunger amerikanischer Rechenzentren in schwindelerregende Höhen. Laut einer aktuellen Analyse von BloombergNEF wird sich der Stromverbrauch dieser Anlagen bis 2035 vervierfachen. Dann könnten sie rund 20 Prozent der gesamten US-Stromerzeugung für sich beanspruchen – fast die Hälfte davon allein für KI-Anwendungen.
Die Gesamtkapazität der Einrichtungen soll auf etwa 200 Gigawatt (GW) anwachsen. Zum Vergleich: Das entspricht in etwa der Leistung von 200 großen Atomkraftwerken. Branchenbeobachter warnen, dass der Ausbau der KI-Infrastruktur das Wachstum erneuerbarer Energien deutlich überholt. Der International Data Center Authority (IDCA) zufolge stieg der KI-bedingte Stromverbrauch 2025 um 50 Prozent – während erneuerbare Energien weltweit weniger als 30 Prozent des Stroms liefern.
Stromnetze am Limit: Milliardenkosten für Haushalte
Die rasante Expansion von KI-Trainingsclustern setzt die Stromnetze massiv unter Druck. Die Leistungsdichte pro Rack ist von einst 6 bis 10 Kilowatt (kW) auf über 40 kW gestiegen. Für die Betreiber bedeutet das: Die Stromkosten werden voraussichtlich mehr als 50 Prozent der Gesamtbetriebskosten ausmachen.
Besonders betroffen ist der PJM-Markt, der weite Teile der US-Ostküste versorgt. Analysten prognostizieren, dass die wachsende Nachfrage der Rechenzentren bis Ende 2028 zu Zusatzkosten von umgerechnet rund 21 Milliarden Euro für Privathaushalte führen könnte. Grund sind notwendige Netzausbauten wie neue Umspannwerke und Übertragungsleitungen. Die Bauzeiten für neue Anlagen haben sich auf drei bis fünf Jahre verlängert. In einigen PJM-Regionen wurden Neuanschlüsse sogar für mehrere Jahre pausiert, um den Rückstand abzuarbeiten.
Die geografische Konzentration verschärft die Probleme. Virginia führt die US-Statistik mit 665 Rechenzentren an, gefolgt von Texas und Illinois. Bis 2033 werden in den USA voraussichtlich 64 Prozent des globalen KI-Chip-Strombedarfs anfallen.
New York bremst: Baustopp für Mega-Rechenzentren
Steigende Umweltbedenken und instabile Netze zwingen die Politik zum Handeln. New Yorks Gouverneurin Kathy Hochul verhängte am 14. Juli 2026 einen zwölfmonatigen Baustopp für Hyperscale-Rechenzentren ab 50 MW Leistung. Die Auszeit soll eine umfassende Umweltprüfung ermöglichen – neuere KI-Campus-Anlagen benötigen bis zu 20-mal mehr Strom als herkömmliche Rechenzentren.
Andere Regionen setzen auf Effizienzauflagen. Deutschland verlangt, dass Rechenzentren bis 2028 mindestens 20 Prozent ihrer Abwärme nutzen. In Irland, wo die Anlagen bereits 20 Prozent des nationalen Stroms verbrauchen, müssen Neubauten seit Ende 2025 eigene Stromerzeugung mitbringen und binnen sechs Jahren 80 Prozent ihres Bedarfs aus zusätzlichen erneuerbaren Quellen decken.
Die Stimmung in der Bevölkerung kippt. Aktuelle Umfragen zeigen: 70 Prozent der Amerikaner lehnen den bau von KI-Rechenzentren in ihrer Nachbarschaft ab – wegen des Wasserverbrauchs und der örtlichen Temperaturerhöhung. Studien zufolge können die Anlagen die Umgebungstemperatur um durchschnittlich zwei Grad Celsius ansteigen lassen.
Während der enorme Ressourcenhunger der KI weltweit zu neuen Regulierungen führt, müssen Unternehmen auch die rechtlichen Leitplanken des EU AI Acts im Blick behalten. Dieser kostenlose Umsetzungsleitfaden bietet Ihnen einen kompakten Überblick über alle neuen Pflichten, Fristen und Risikoklassen. EU AI Act in 5 Schritten verstehen
Ausweg Atomstrom: Tech-Riesen setzen auf Kernenergie
Um die Netzengpässe zu umgehen, investieren große Technologiekonzerne und Versorger in eigene Energieprojekte. Der spanische Energiekonzern Iberdrola gründete ein Joint Venture mit Echelon Data Centres, um über zwei Milliarden Euro in spanische Rechenzentren zu stecken – inklusive 700 MW gesicherter Netzanschlüsse.
Immer mehr Tech-Firmen setzen auf „Behind-the-Meter“-Erzeugung und Kernenergie. Microsoft unterzeichnete einen 20-Jahres-Vertrag zur Wiederinbetriebnahme von Three Mile Island. Google sicherte sich 500 MW aus dem geplanten Reaktorprojekt von Kairos Power. Der IDCA-Bericht nennt kleine modulare Reaktoren (SMRs), Brennstoffzellen und Batteriespeicher als entscheidende Brückentechnologien, um die Lücke zwischen KI-Nachfrage und aktueller Kapazität erneuerbarer Energien zu schließen.
