In der heutigen digitalen Welt spielen Rechenzentren eine entscheidende Rolle. Sie stellen die notwendige Infrastruktur bereit, um große Datenmengen zu speichern, zu verarbeiten und zu verwalten. Der Umfang der Daten ist dabei riesig. Jüngsten Schätzungen zufolge werden jeden Tag mehr als 400 Millionen Terabyte produziert. Tendenz stark steigend.¹

Nicht nur Unternehmen, sondern auch Behörden und Privatpersonen sind deshalb immer mehr auf Data Center angewiesen. Sie gewährleisten, dass IT-Systeme zuverlässig und sicher funktionieren.² Die Rechenzentren sind, für Anwender:innen meist unbemerkt, in vielen alltäglichen Prozessen involviert, die von Finanztransaktionen bis hin zu sozialen Medien reichen.³ Derzeit gibt es weltweit mehr als 8000 solcher Data Center. 33 Prozent davon befinden sich in den USA, 16 Prozent in Europa und knapp 10 Prozent in China.⁴

Diese Zahl dürfte weiter steigen. Denn Schätzungen zufolge investieren allein die vier großen Cloud-Betreiber in diesem und im nächsten Jahr insgesamt knapp 380 Milliarden US-Dollar in die Bereiche Cloud und Künstliche Intelligenz.⁵ Davon profitieren besonders Chiphersteller wie NVIDIA und Hersteller von Computern für Rechenzentren wie Super Micro Computer.⁶ Gleichzeitig steigen auch die Anforderungen an Rechenleistung und Energiebedarf der Rechenzentren. Sie benötigen eine kontinuierliche, stabile Versorgung. Weltweit verbrauchen sie inzwischen über ein Prozent des verfügbaren Stroms. Mit zunehmender Verbreitung von Anwendungen aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) sollte sich dieser Wert deutlich erhöhen.³

Hinweis: Entwicklungen in der Vergangenheit sowie Prognosen sind kein verlässlicher Indikator für zukünftige Entwicklungen.

Immer höherer Energieverbrauch

Schon vor Veröffentlichung von ChatGPT, das Ende 2022 den Beginn des KI-Zeitalters markierte, stieg die Zahl der Rechenzentren stark an. Verantwortlich dafür war vor allem das Schürfen von Bitcoins im Krypto-Sektor. Die KI hat den Trend bei Data Centern nun nochmals beschleunigt. Denn das Trainieren von KI-Modellen ist extrem aufwändig und rechenintensiv.³ Während für eine gewöhnliche Google-Suchanfrage etwa 0,3 Wattstunden erforderlich sind, braucht ChatGPT dafür 2,9 Wattstunden. Man kann sich leicht ausmalen, was passieren würde, wenn alle Anfragen über ChatGPT erfolgen. Entsprechend deutlich sind auch die Zukunftsprognosen. Die Internationale Energieagentur erwartet, dass die KI-Industrie bis 2026 weiter exponentiell wächst und dann mindestens das Zehnfache des Bedarfs von 2023 verbraucht.⁴

Schon heute benötigt die KI zwischen 10 und 20 Prozent der gesamten Energie in US-Rechenzentren. Die Tendenz ist dabei stark steigend. Denn der Wettbewerb der Big-Tech-Firmen um die Entwicklung der leistungsfähigsten KI-Modelle verschärft das Ganze noch zusätzlich. Forscher:innen zufolge verdoppeln sich die Kosten für die Rechenleistung, die zum Trainieren der Modelle erforderlich ist, alle 9 Monate. Eine Verlangsamung ist bisher nicht in Sicht.³  Im Jahr 2022 betrug der globale Stromverbrauch in Rechenzentren mit etwa 460 Terawattstunden fast 2 Prozent der gesamten Stromnachfrage. Für das Jahr 2026 liegt der obere Schätzwert der Internationalen Energieagentur bei über 1000 Terawattstunden. Das entspricht in etwa dem Stromverbrauch von Japan.⁴

Hinweis: Entwicklungen in der Vergangenheit sowie Prognosen sind kein verlässlicher Indikator für zukünftige Entwicklungen.

Unerwünschte Nebenwirkungen

Allerdings bringt der rasante Anstieg des Energieverbrauchs auch Nebenwirkungen mit sich. Eine davon ist, dass die Klimazusagen großer Tech-Konzerne wie Alphabet und Microsoft ins Wanken geraten. Deren Zusagen wurden vor Beginn des KI-Zeitalters gemacht und berücksichtigen den deutlich erhöhten Energiebedarf nicht. So machte Microsoft in dieser Hinsicht aufgrund ehrgeiziger KI-Aktivitäten im letzten Jahr einen großen Rückschritt, indem die Emissionen um satte 30 Prozent anstiegen. Die meisten Menschen sind sich solcher negativen Umweltauswirkungen von KI überhaupt nicht bewusst. Tatsächlich werden Rechenzentren aber häufig noch mit fossilen Brennstoffen betrieben. Gleichzeitig brauchen sie immer mehr Kühlung, was wiederum mehr Wasser erfordert. Der weltweite KI-Bedarf könnte dazu führen, dass Data Center bis zum Jahr 2027 rund 4 Billionen Liter Frischwasser verbrauchen.³

Ein Lösungsansatz könnten erneuerbare Energien sein. So haben zum Beispiel Microsoft und Amazon im Mai riesige Windparks gekauft.⁷ Doch das allein ist noch keine endgültige Lösung. Denn die meisten erneuerbaren Energien erfüllen nicht die Anforderungen einer konstanten und verlässlichen Versorgung. Künftig könnte es sogar zu Knappheiten beim Strom kommen, sollte die Nachfrage der Rechenzentren die Kapazitäten zur Erzeugung überholen.³ In den USA gibt es regional schon heute Engpässe und Ausfälle.⁸ Durch die KI dürften ohnehin knappe Energieressourcen also noch stärker belastet werden.⁷

Ein anderer Ansatz sind Verbesserungen der Energieeffizienz der Chips. NVIDIA hat in diesem Jahr eine neue Reihe von Grafikprozessoren auf den Markt gebracht, die 25 Mal weniger Energie verbrauchen als ihre Vorgängermodelle. Das klingt zunächst sehr positiv. Aber je effizienter die Chips werden, desto zahlreicher bzw. intensiver werden sie eingesetzt, sodass insgesamt trotzdem mehr Energie benötigt wird.³ Die größten Treiber sind dabei Hyperscaler. Hyperscaler sind sehr große Cloud-Anbieter, die Cloud-Services auf globaler Ebene mit riesigen Netzwerken von Rechenzentren und Datenzentren bereitstellen. Beispiele dafür sind Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud und Alibaba Cloud.⁹ Die Expert:innen von Goldman Sachs erwarten, dass die bis 2030 durch das Wachstum von Rechenzentren erforderlichen Investitionen der Energieversorger in neue Stromerzeugungskapazitäten 50 Milliarden US-Dollar betragen werden. Dabei geht man von einer 60:40-Aufteilung der Stromquellen zwischen Gas und erneuerbaren Energien aus.¹⁰

Hinweis: Entwicklungen in der Vergangenheit sowie Prognosen sind kein verlässlicher Indikator für zukünftige Entwicklungen.

Hinter den Kulissen

Die KI-Begeisterung von Anleger:innen richtete sich bisher auf die großen Tech-Riesen und wachstumsstarke IT-Unternehmen. Doch die Diskussion um den Energiebedarf zeigt, dass sich in anderen Bereichen wie Stromversorgung und Energiewirtschaft interessante, nachgelagerte Gelegenheiten ergeben könnten. Da der Preis und das Angebot bei Energie in keinem linearen Verhältnis stehen, ist es denkbar, dass die Strompreise in den nächsten Jahren erheblich steigen. Um übermäßige Effekte zu vermeiden, umgehen manche große Player schon heute das allgemeine Stromnetz und wenden sich für langfristige Verträge direkt an die Lieferanten. Diese lassen sich das Geschäft gut bezahlen und können meist erhebliche Aufschläge auf die herrschenden Preise durchsetzen.⁷ Im Zuge dessen könnten die Aktien von Versorgern einen Imagewechsel von defensiven Dividendenanlagen zu KI- und Wachstumstiteln erfahren. In den letzten Monaten legte der Sektor in den USA sowie in Europa jedenfalls bereits zu.¹¹

Doch auch dieses Szenario beinhaltet gewisse Risiken. Zum einen könnten die positiven Erwartungen für Versorger bereits weitgehend in den Kursen eingepreist sein.⁸ Zum anderen ist es möglich, dass auf den Hype wie schon in der Vergangenheit ein „KI-Winter“ folgt, der die Energieknappheit und damit die Preise ausbremst.¹²  Zudem sind enorme technische Effizienzgewinne absehbar. So zeigten Forscher:innen, dass sich die rechenintensivsten Elemente großer KI-Sprachmodelle vermeiden lassen, ohne deren Leistung zu mindern. Sie konnten ein Sprachmodell mit einer Milliarde Parametern und eigens entwickelter Hardware mit nur 13 Watt betreiben. Das entspricht etwa der Energie zum Betrieb einer Glühbirne.¹³

Durch technischen Fortschritt könnte sich der Energiebedarf für KI also reduzieren. Doch selbst dann dürften Versorger langfristig an Bedeutung gewinnen. Denn in vielen anderen Wirtschaftsbereichen, wie beispielsweise durch die steigende Zahl an Elektroautos, steigt die Stromnachfrage weiter. Konkret erwartet die Internationale Energieagentur bis 2026 mit durchschnittlich 3,4 Prozent pro Jahr eine schnellere Zunahme als bislang.⁴
 

Hinweis: Eine Veranlagung in Wertpapier birgt neben Chancen auch Risiken.