Die fünf größten Technologieunternehmen im AI-Bereich investieren heuer voraussichtlich 620 Milliarden Dollar in Rechenzentren, 2025 waren es bereits 400 Milliarden Dollar – ein Trend, der sich fortsetzt. Entsprechend könnte sich laut Schätzungen der Internationalen Energieagentur (IEA) der globale Strombedarf dieser Anlagen von 485 TWh im Jahr 2025 auf 950 TWh bis 2030 verdoppeln und damit 3% des globalen Bedarfs an elektrischer Energie verbrauchen.
Geht man von aktuellen Trends für die Stromversorgung dieser Rechenzentren aus, würde bis 2030 etwa die Hälfte des zusätzlichen Energiebedarfs der Rechenzentren durch Erneuerbare Energien gedeckt werden, während die andere Hälfte aus fossilem Gas und aus Kohle stammen würde. Jedenfalls hat der Ausbau von KI-Rechenzentren Folgen für den Strom- und Wärmemarkt, die Netze und das Klima.
Durch ihre Funktionsweise sind sie energieintensiver und haben einen höheren Kühlungsbedarf als herkömmliche Rechenzentren. Training und Betrieb von KI-Modellen können außerdem Serverlasten in Sekundenschnelle um bis zu 50% steigen lassen. Diese variablen Lasten stellen eine zusätzliche Herausforderung für die Stromnetze dar. In manchen Regionen werden Netzkapazitäten bereits knapp, weshalb große Tech-Unternehmen vermehrt in eigenständig betriebene, netzunabhängige Gasturbinen investieren. Allein in den USA könnten bis 2030 deshalb 15 bis 27 GW an zusätzlicher Leistung aus Gaskraftwerken installiert werden. Zum Vergleich: In Österreich sind derzeit rund 4 GW an Gaskraftwerkskapazität installiert, in Deutschland sind es 35 GW.
Diese Entwicklung schlägt sich deutlich in den Klimabilanzen der sogenannten „Hyperscaler“, großer Tech-Unternehmen und Cloud-Anbieter, nieder. Zu diesen zählen insbesondere Amazon, Google, Microsoft und Meta. Deren Emissionen steigen drastisch – entgegen früheren Netto-Null-Versprechen, zu welchen sich diese vor dem KI-Boom (2019, 2020) bekannt haben. Google hatte 2025 einen energiebedingten CO2-Ausstoß (Scope 2) von etwa 15,1 Megatonnen pro Jahr zu verbuchen, 2021 waren es noch 6,5 Mt. Gleichzeitig stieg der Stromverbrauch des Unternehmens innerhalb eines Jahres um fast 40 Prozent, von 31 TWh in 2024 auf 43 TWh in 2025. Rechnet man in die CO2-Bilanz auch die Lieferketten mit ein (Scope 3) so betragen die gesamten CO2-Emissionen von Google 2025 ca. 31,1 Mt.
Zwar werden aktuelle KI-Modelle effizienter, was die individuelle Nutzung von KI zunehmend unbedenklich macht – eine einfache Textanfrage benötigt etwa 0,3 Wh, was weniger als dem Betrieb einer LED-Glühbirne für fünf Minuten (0,8 Wh) entspricht – doch muss man aus der Klimabilanz der „Hyperscaler“ den Schluss ziehen, den massiven Einsatz von KI in der Industrie und Wirtschaft dennoch zu hinterfragen. Der Ausbau von Rechenzentren muss Hand in Hand mit deren Versorgung durch erneuerbare Energie, Speichermöglichkeiten, dem effizienten Netzausausbau und der Nutzung der Abwärme geplant und realisiert werden. Prioritäre Ziele bleiben die zuverlässige Energieversorgung von Haushalten und Unternehmen sowie ein bewohnbarer Planet.
Quellen:
Our world in data 2026: How much energy do data centers and artificial intelligence use?
IEA 2026: Key Questions on Energy and AI
IEA 2025: Energy supply for AI
Kentan Joshi 2026: Google’s exponential path to climate-wrecking digital bloat
LBBW 2026: Mehr Cloud, mehr Kilowatt? KI-Effekte im Strommarkt
