Das US-amerikanische KI-Unternehmen OpenAI hat mit dem „National Community Compact“ und dem „Compute Campus Policy Blueprint“ neue Leitlinien für den Bau und Betrieb von Rechenzentren vorgestellt.
Das Rahmenwerk reagiert auf wachsende Vorbehalte in Kommunen gegen die Belastungen der Infrastruktur durch Stromverbrauch, Wasserbedarf und Lärm. Die darin formulierten Selbstverpflichtungen gelten für künftige eigene sowie von OpenAI betriebene Anlagen.
Umfassende Zusagen zu Kosten und Ressourcenschutz
Im Rahmen des Regelwerks kündigte OpenAI an, künftig auf Geheimhaltungsvereinbarungen mit lokalen Amtsträgern weitgehend zu verzichten. Ausnahmen sollen lediglich eng begrenzt für Sicherheitsbelange und Geschäftsgeheimnisse gelten.
Zudem verpflichtet sich das Unternehmen, die vollen Strom- und Netzinfrastrukturkosten künftiger eigener und betriebener Rechenzentrums-Campus selbst zu tragen, damit Anwohner nicht über steigende Stromtarife belastet werden.
Vor dem Start von Großausgaben soll eine finanzielle Absicherung greifen, die Stromkunden im Falle von Projektverzögerungen, Verkleinerungen oder Abbrüchen vor zusätzlichen Kosten schützt.
Für jeden Standort plant das Unternehmen zudem ein Wasserkonzept mit geschlossenem Kreislauf oder geringem Kühlwasserverbrauch. Die Pläne sehen vor, den realen Strom- und Wasserverbrauch, Baupläne sowie unabhängige Lärmprüfungen vor Inbetriebnahme offenzulegen.
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Vorgesehen sind darüber hinaus jährliche Nachmessberichte über Lärm, Einstellungen sowie den tatsächlichen Wasser- und Stromverbrauch. Neben einer frühen Bürgerbeteiligung soll künftig ein jährlicher Fortschrittsbericht vorgelegt werden.
Im begleitenden Policy Blueprint plädiert OpenAI zudem für branchenweite gesetzliche Vorgaben zu Stromkosten, Berichterstattung und lokaler Beschaffung. Chris Lehane, Chief Global Affairs Officer bei OpenAI, erklärte, das Dokument sei seit August in Arbeit gewesen und es habe dazu Gespräche mit Dutzenden Abgeordneten und Kandidaten gegeben.
Ziel sei die Etablierung eines hohen Standards für den gesamten Sektor. Zudem verwies Lehane darauf, dass Rechenzentren durch den turnusmäßigen Austausch von Hardware alle drei bis fünf Jahre eine dauerhafte Beschäftigungsquelle darstellten. Eine geplante Anlage im Süden von Ohio soll 2.500 Langzeitjobs mit einem durchschnittlichen Jahresgehalt von 80.000 US-Dollar schaffen.
Politischer Hintergrund und lokale Projekte
Die Veröffentlichung erfolgte zwei Tage nach den Midterms. Laut Daten von Ballotpedia und einer Erhebung von CNBC lehnten die Wähler bei 41 lokalen Abstimmungen in zehn US-Bundesstaaten 40 Vorhaben ab oder votierten gegen wirtschaftliche Entwicklungsmaßnahmen. In Texas, Georgia und Ohio gewannen demokratische Kandidaten die Gouverneurswahlen unter anderem mit dem Versprechen, Neugenehmigungen für Rechenzentren vorübergehend zu stoppen.
An einzelnen Standorten setzt OpenAI bereits auf gezielte Förderungen. In Effingham County im Bundesstaat Georgia gestalteten Einwohner einen Zuschuss in Höhe von 4,8 Millionen US-dollar für kostenlose Schulmahlzeiten für alle 14.000 Schüler mit. Im Pike County in Ohio sagten OpenAI und SB Energy gemeinsam 6 Millionen US-Dollar zur Deckung des Bedarfs an Kinderbetreuung zu.
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Flankiert werden die Leitlinien durch das Programm „Grid-Protectors“, das bei Netzengpässen eine Drosselung des Stromverbrauchs künftiger Rechenzentren vorsieht, auch wenn betriebliche Flexibilität laut OpenAI Investitionen in Stromerzeugung und -übertragung nicht ersetzen könne.
Das Vorhaben knüpft an eine 25-jährige Vereinbarung mit dem Versorger Georgia Power an, die den Abruf von bis zu 1.000 Megawatt des geplanten Effingham-County-Campus ermöglicht. Bei einem Gesamtbedarf des Projekts von rund 3.200 Megawatt entspricht dies einer potenziellen Reduktion um rund 31 Prozent, wobei die Stromlieferung in Phasen zwischen 2028 und 2032 erfolgen soll.
Georgia Power bezifferte jährliche Kundeneinsparungen ab 2029 für das gesamte Großlastportfolio auf rund 950 Millionen US-Dollar. Insgesamt peilt OpenAI nach Angaben gegenüber Investoren aus dem Februar bis zum Jahr 2030 Ausgaben für Rechenkapazitäten in Höhe von 600 Milliarden US-Dollar an.