BlackRock-CEO Larry Fink warnt: Der KI-Boom könnte mehr als 70 Gigawatt Leistung erfordern

BlackRock-CEO Larry Fink hat auf den enormen Energiebedarf hingewiesen, der hinter der rasanten Expansion künstlicher Intelligenz steht. Er warnte, dass der KI-Boom einen massiven Ausbau von Stromerzeugung und Rechenzentrumsinfrastruktur erfordern werde.

Seine Aussagen unterstreichen eine wachsende Herausforderung für die globale Technologiebranche. Während Unternehmen darum wetteifern, immer leistungsfähigere KI-Systeme zu entwickeln, steigt die Nachfrage nach Rechenleistung in einem Tempo, das die Stromnetze weltweit erheblich belasten könnte.

Für Investoren wird das Thema immer wichtiger, weil der KI-Boom nicht mehr nur eine Geschichte über Halbleiter, Software und Cloud Computing ist. Er hat sich zu einer Infrastrukturerzählung entwickelt, die Stromerzeugung, Rechenzentren, Übertragungsnetze, Kühlsysteme und langfristige Kapitalinvestitionen umfasst.

Finks Bemerkungen tragen zu einer wachsenden Debatte darüber bei, ob die bestehende Energieinfrastruktur der Welt mit der außergewöhnlichen Rechenleistung Schritt halten kann, die für KI-Systeme der nächsten Generation erforderlich ist. Die Internationale Energieagentur schätzte 2024, dass der weltweite Stromverbrauch von Rechenzentren bei etwa 460 Terawattstunden lag und bis 2026 auf über 1.000 Terawattstunden steigen könnte, getrieben in erheblichem Maße durch KI-Workloads.

Quelle: XPost

KI wird zu einer energieintensiven Branche

Künstliche Intelligenz benötigt enorme Rechenleistung. Jedes Mal, wenn ein fortgeschrittenes KI-Modell trainiert wird, können Tausende – oder sogar Hunderttausende – spezialisierter Prozessoren gleichzeitig in großen Rechenzentren arbeiten. Diese Prozessoren benötigen Strom nicht nur für Berechnungen, sondern auch für Kühlsysteme, Netzwerktechnik, Speicherinfrastruktur und andere Komponenten, die erforderlich sind, um Rechenzentren dauerhaft am Laufen zu halten.

Mit zunehmender Größe und Leistungsfähigkeit von KI-Modellen wächst die Infrastruktur, die zu ihrer Unterstützung erforderlich ist, rasant. Dadurch ist ein neues Verhältnis zwischen Technologiebranche und Energiesektor entstanden.

Über Jahrzehnte sahen Investoren Rechenzentren vor allem als Teil der Technologieinfrastruktur, die das Internet unterstützt. Die rasante Entwicklung generativer KI hat diese Wahrnehmung grundlegend verändert. Rechenzentren werden zunehmend als große Industrieanlagen mit einem Strombedarf behandelt, der mit dem großer Fertigungsbetriebe vergleichbar ist.

Die 70-Gigawatt-Zahl verdeutlicht den Umfang

Der Hinweis auf mehr als 70 Gigawatt Leistung verdeutlicht die Größenordnung der infrastrukturellen Herausforderung. Ein Gigawatt entspricht einer Milliarde Watt; 70 Gigawatt stehen daher für eine enorme Stromnachfrage – ungefähr vergleichbar mit der gesamten installierten Stromerzeugungskapazität eines Landes wie dem Vereinigten Königreich.

Die genaue Leistung, die KI benötigt, hängt davon ab, wie schnell Unternehmen neue Rechenzentren bauen, wie effizient künftige Chips sind, welche Fortschritte es bei der Kühlung gibt und wie viel Rechenleistung auf das Modelltraining im Vergleich zur alltäglichen KI-Inferenz entfällt. Dennoch ist der übergeordnete Trend klar: KI-Infrastruktur wird zu einer wichtigen Quelle künftiger Stromnachfrage.

Auch Forschung zur Zukunft der KI-Infrastruktur verweist auf Rechencluster im Gigawatt-Maßstab und einen deutlichen Anstieg des Strombedarfs in den kommenden Jahren. Eine Analyse schätzte, dass die weltweite Stromnachfrage von KI-Rechenzentren unter bestimmten Szenarien bis 2030 um mehr als 130 Gigawatt steigen könnte.

Rechenzentren werden zur neuen Infrastrukturfront

BlackRock hat Rechenzentrumsinfrastruktur bereits als große Investitionschance positioniert. In einer Partnerschaft mit BlackRock, Microsoft und dem in Abu Dhabi ansässigen MGX, die 2024 unter dem Namen Global AI Infrastructure Investment Partnership (GAIIP) angekündigt wurde, wollten die Unternehmen zunächst 30 Milliarden US-Dollar an privatem Kapital für KI-Infrastruktur, einschließlich Rechenzentren und Konnektivität, mobilisieren.

BlackRock bezeichnete Rechenzentren als grundlegende Infrastruktur für die digitale Wirtschaft und argumentierte, dass Investitionen in diesem Bereich Wirtschaftswachstum und technologische Innovation unterstützen könnten.

Die Investitionslogik ist einfach: KI-Unternehmen brauchen Rechenleistung; Rechenleistung braucht Rechenzentren; Rechenzentren brauchen Strom. Dadurch könnte die Expansion von KI Chancen weit über traditionelle Technologieunternehmen hinaus schaffen. Versorger, Stromerzeuger, Netzbetreiber, Bauunternehmen, Gerätehersteller und Infrastrukturanleger könnten alle vom Ausbau profitieren.

Strom könnte zu einem kritischen Engpass für KI werden

Die größte Herausforderung könnte nicht die Verfügbarkeit von KI-Chips sein – sondern der Strom.

Unternehmen können Prozessoren bestellen und Gebäude errichten, doch ohne verlässliche Energie können diese Anlagen nicht betrieben werden.

Das schafft einen potenziellen Engpass für die KI-Branche. Ein Rechenzentrum kann baulich fertiggestellt sein, aber nicht mit voller Kapazität arbeiten, wenn das umliegende Stromnetz nicht über ausreichende Erzeugungs- oder Übertragungskapazitäten verfügt. Deshalb wird die Verfügbarkeit von Energie zu einem immer wichtigeren Kriterium, wenn Technologieunternehmen Standorte für neue Rechenzentren auswählen.

Regionen mit reichlich Strom, zuverlässiger Übertragungsinfrastruktur und günstigen Energiepreisen könnten sich zu wichtigen Zentren der KI-Entwicklung entwickeln.

KI-Infrastruktur löst einen neuen Investitionszyklus aus

Das schnelle Wachstum der künstlichen Intelligenz schafft möglicherweise einen der größten Infrastruktur-Investitionszyklen seit Jahrzehnten. Unternehmen investieren Milliarden von Dollar in Rechenzentren, Hochleistungsrechnersysteme und Netzwerkinfrastruktur. Gleichzeitig prüfen Regierungen und Versorger, wie sich die Stromerzeugung erhöhen lässt.

Der Investitionsbedarf erstreckt sich über mehrere Branchen. Kraftwerke müssen gebaut oder modernisiert werden. Übertragungsleitungen müssen ausgebaut werden. Rechenzentren müssen errichtet werden. Die Halbleiterproduktion muss skaliert werden. Die Kühltechnologie muss effizienter werden. All diese Investitionen erfordern Kapital – ein Grund, warum große Vermögensverwalter wie BlackRock KI-Infrastruktur zunehmend in den Fokus nehmen.

Warum BlackRock interessiert ist

Für einen Vermögensverwalter in der Größenordnung von BlackRock ist KI-Infrastruktur mehr als nur ein Technologietrend. Sie stellt eine potenzielle langfristige Infrastruktur-Investitionschance dar. Rechenzentren können durch langfristige Verträge mit Technologieunternehmen wiederkehrende Einnahmen generieren. Auch Strominfrastruktur kann Investitionsmöglichkeiten mit langer Laufzeit bieten.

Das passt zur breiteren Anlagestrategie großer institutioneller Investoren, die Vermögenswerte suchen, die über viele Jahre Renditen erzielen können. Der KI-Boom könnte damit eine Brücke zwischen Silicon Valley und klassischem Infrastruktur-Investing schlagen: Technologieunternehmen liefern die Nachfrage, Infrastrukturanleger das Kapital und Energieunternehmen den Strom.

Das Stromnetz steht vor einer neuen Herausforderung

Stromnetze wurden ursprünglich nicht für Cluster massiver KI-Rechenzentren konzipiert. Die traditionelle Stromnachfrage verteilte sich auf Haushalte, Büros, Fabriken und gewerbliche Einrichtungen. KI-Rechenzentren hingegen erzeugen extrem konzentrierte Nachfrage. Eine einzelne große Anlage kann Hunderte von Megawatt benötigen, künftige KI-Campusse möglicherweise noch mehr.

Das stellt Versorger vor Herausforderungen. Sie müssen bestimmen, wo neue Erzeugungskapazitäten entstehen sollen, wie der Strom zu den Rechenzentren gelangt und wie das Netz bei steigender Nachfrage stabil bleibt. Der Ausbau von Übertragungsinfrastruktur kann Jahre für Planung, Genehmigung und Bau benötigen – und damit zu einem möglichen Tempo-Missverhältnis zwischen der Entwicklung von KI und dem Ausbau der Energieinfrastruktur führen.

Kernenergie rückt wieder in den Fokus

Das Wachstum von KI hat auch das Interesse an Kernenergie neu belebt. Kernkraftwerke können rund um die Uhr große Mengen Strom liefern, ohne von Wetterbedingungen abhängig zu sein. Diese Verlässlichkeit ist für Rechenzentrumsbetreiber attraktiv, die kontinuierlich Strom benötigen.

Mehrere Technologieunternehmen sind bereits über erste Prüfungen hinaus zu konkreten Vereinbarungen übergegangen. Im Jahr 2024 kündigte Microsoft ein Stromabnahmeabkommen mit Constellation Energy an, um den Kernreaktor Three Mile Island Unit 1 wieder in Betrieb zu nehmen, während Amazon Investitionen in Small Modular Reactor-Projekte mit Unternehmen wie X-energy bekannt gab. Google kündigte separat eine Vereinbarung mit Kairos Power an, Strom aus Small Modular Reactors zu beziehen. Auch Small Modular Reactors haben breitere Aufmerksamkeit als mögliche zukünftige Stromquelle für große Industrieanlagen erhalten. Kernenergieprojekte stehen jedoch grundsätzlich vor langen Entwicklungszeiten, hohen Kapitalanforderungen und regulatorischen Hürden.

Für die unmittelbare Ausweitung von KI könnten Unternehmen daher auf eine Kombination aus bestehenden Kernkraftwerken, Erdgas, erneuerbarer Erzeugung, Batteriespeichern und Netzmodernisierung angewiesen sein.

Erdgas könnte von der KI-Nachfrage profitieren

Der Stromboom durch KI könnte auch die Nachfrage nach Erdgas stärken. Erdgaskraftwerke können regelbare Elektrizität liefern und lassen sich oft schneller entwickeln als große Kernenergieprojekte, was sie für Regionen attraktiv macht, die schnell wachsenden Strombedarf decken wollen.

Eine stärkere Abhängigkeit von Erdgas führt jedoch zu einer weiteren Debatte über Emissionen und Klimapolitik. Die KI-Branche könnte daher vor einem schwierigen Spagat stehen. Unternehmen wollen verlässlichen und bezahlbaren Strom, während Investoren und politische Entscheidungsträger zunehmend auf CO2-Emissionen achten. Das Ergebnis könnte ein stärker diversifizierter Energiemix aus Erdgas, Kernenergie, erneuerbaren Energien und neuen Technologien sein.

Auch erneuerbare Energien spielen eine Rolle

Erneuerbare Energien bleiben ein wichtiger Teil der Diskussion über KI-Infrastruktur. Solar- und Windkraft können große Mengen vergleichsweise günstigen Strom liefern. Die Herausforderung besteht darin, dass KI-Rechenzentren typischerweise rund um die Uhr verlässliche Energie benötigen. Solarstrom variiert im Tagesverlauf, Windleistung schwankt je nach Wetterbedingungen.

Das bedeutet, dass erneuerbare Energien möglicherweise mit Energiespeichern, Netzanschlüssen oder anderen gesicherten Stromquellen kombiniert werden müssen. Einige Technologieunternehmen schließen bereits langfristige Stromabnahmeverträge für erneuerbare Energien, um ihren wachsenden Stromverbrauch zu decken.

Effizienz könnte die Rechnung verändern

Die von KI benötigte Strommenge ist nicht festgelegt. Technologische Verbesserungen könnten den Energiebedarf einzelner KI-Aufgaben deutlich senken. Effizientere Prozessoren, bessere Software, verbesserte Kühlsysteme und Fortschritte in der Modellarchitektur könnten den Stromverbrauch senken.

Gleichzeitig könnten Effizienzgewinne zu einer stärkeren Nutzung von KI führen – ein Effekt, der manchmal als Rebound-Effekt beschrieben wird. Wenn KI günstiger und effizienter wird, könnten Unternehmen sie häufiger einsetzen und damit einen Teil der Energieeinsparungen wieder ausgleichen. Verbesserungen bei der Effizienz könnten somit den Strombedarf pro KI-Aufgabe reduzieren, ohne zwangsläufig den gesamten Strombedarf zu senken.

Die KI-Wirtschaft wird physisch

Eine der wichtigsten Folgen der Energiedebatte ist, dass künstliche Intelligenz nicht länger nur ein digitales Phänomen ist. KI wird zwar über Software bereitgestellt, doch die sie tragende Infrastruktur ist physisch. Sie benötigt Gebäude, Strom, Kühlsysteme, Glasfasernetze und Halbleiterfabriken.

Das bedeutet, dass die Zukunft der KI teilweise von Branchen abhängt, die traditionell wenig mit Softwareentwicklung zu tun hatten. Energieunternehmen könnten für Technologieinvestoren immer wichtiger werden. Bauunternehmen könnten vom Ausbau der Rechenzentren profitieren. Gerätehersteller könnten eine höhere Nachfrage nach elektrischen Systemen und Kühltechnik sehen. Infrastrukturfonds könnten neue Anlagen finanzieren. Die KI-Wirtschaft erweitert sich damit in die physische Wirtschaft hinein.

Anleger beobachten den KI-Strom-Trade

Der steigende Strombedarf von KI schafft ein neues Anlagethema. Investoren schauen zunehmend über Unternehmen hinaus, die KI-Modelle und Chips entwickeln, und prüfen auch Firmen, die die Infrastruktur für den Betrieb dieser Systeme bereitstellen.

Versorger könnten von steigendem Stromverbrauch profitieren. Stromerzeuger könnten von langfristigen Verträgen profitieren. Betreiber von Rechenzentren könnten von einer starken Nachfrage nach Rechenleistung profitieren. Infrastrukturanleger könnten an der Finanzierung groß angelegter Projekte beteiligt sein. Das Ergebnis ist ein breiteres KI-Investitionsökosystem.

Ein mögliches Hemmnis für das KI-Wachstum

Wenn die Strominfrastruktur nicht schnell genug ausgebaut wird, könnte die Verfügbarkeit von Energie zu einem Hemmnis für die KI-Entwicklung werden. Unternehmen verfügen möglicherweise über das Kapital, um Chips zu kaufen und Rechenzentren zu bauen, sehen sich aber dennoch mit Verzögerungen konfrontiert, weil sie nicht genug Strom sichern können.

Das könnte beeinflussen, wo künftige KI-Anlagen entstehen. Regionen mit überschüssiger Stromerzeugung könnten attraktiver werden. Auch Länder mit schnelleren Genehmigungsverfahren könnten Vorteile haben. In den Vereinigten Staaten könnte die Fähigkeit, Stromerzeugung und Übertragung auszubauen, ein wichtiger Faktor für den Erhalt technologischer Führungspositionen werden.

Der Wettbewerb um Strom könnte zunehmen

KI-Rechenzentren werden nicht die einzige Quelle wachsenden Strombedarfs sein. Elektrofahrzeuge, die Industrie, die Elektrifizierung von Industrieprozessen und andere Technologien erhöhen ebenfalls den Stromverbrauch. Das könnte zu Wettbewerb um verfügbare Leistung führen.

Versorger müssen möglicherweise die Bedürfnisse von Rechenzentren mit denen von privaten und industriellen Kunden ausbalancieren. Das könnte politische Debatten über Strompreise und Infrastrukturinvestitionen auslösen. Die Frage, wer den Netzausbau bezahlt, könnte besonders wichtig werden.

KI könnte die Energiebranche umgestalten

Die Beziehung zwischen KI und Energie könnte sich letztlich gegenseitig verstärken. KI-Unternehmen brauchen Strom, und Energieunternehmen können KI nutzen, um Abläufe zu verbessern. Künstliche Intelligenz kann Versorgern helfen, die Stromnachfrage zu prognostizieren, erneuerbare Erzeugung zu steuern, Kraftwerke zu optimieren und Wartungsprobleme zu erkennen.

KI könnte damit gleichzeitig die Stromnachfrage erhöhen und der Energiebranche helfen, effizienter zu arbeiten. Die Technologie könnte somit sowohl zu einem großen Stromverbraucher als auch zu einem wichtigen Instrument zur Verbesserung des Energiesystems werden.

Das größere Bild

Larry Finks Warnung vor dem enormen Leistungsbedarf im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz hebt eine der wichtigsten Herausforderungen hervor, vor denen die Technologiebranche steht. Die KI-Revolution erfordert weit mehr als bessere Modelle und schnellere Chips. Sie braucht eine massive physische Infrastruktur, die immer leistungsfähigere Computersysteme tragen kann.

Rechenzentren brauchen Strom. Stromsysteme brauchen neue Erzeugungs- und Übertragungskapazitäten. Investoren müssen Kapital bereitstellen. Regierungen müssen Genehmigungsverfahren und Infrastrukturentwicklung beschleunigen. Technologieunternehmen müssen Wege finden, KI-Systeme immer energieeffizienter zu machen.

Der Umfang der Herausforderung ist enorm, doch ebenso groß ist die wirtschaftliche Chance. BlackRock und andere große Investoren behandeln KI-Infrastruktur bereits als zentrales langfristiges Anlagethema. Frühere Infrastrukturinitiativen des Unternehmens betonten die wachsende Bedeutung von Rechenzentren und den enormen Kapitalbedarf, der mit dem KI-Ausbau verbunden ist.

Für die Technologiebranche könnte die nächste Phase des KI-Wettlaufs daher nicht nur davon abhängen, wer die fortschrittlichsten Modelle baut, sondern auch davon, wer die zum Betrieb nötige Elektrizität sichern kann. Da sich KI weiter in Unternehmen, Verbraucheranwendungen und staatliche Dienstleistungen ausbreitet, könnte Energie zu einer der wichtigsten strategischen Ressourcen im globalen Technologiewettlauf werden.

Unternehmen und Länder, die zuverlässige, bezahlbare und skalierbare Strominfrastruktur aufbauen können, könnten letztlich einen erheblichen Vorteil bei der Frage haben, wie schnell sich künstliche Intelligenz entwickeln kann.

Quelle: Hokanews