Mit der Ausweitung des Hyperscale-Computing ist der öffentliche Widerstand gegen Rechenzentren eng mit der Sorge verbunden, dass die Stromrechnungen steigen werden. Eine im vergangenen Jahr durchgeführte YouGov-Umfrage ergab, dass unter 1,000 befragten Amerikanern mehr als zwei Drittel erwarteten, dass die Strompreise steigen würden, wenn in ihrer Region ein Rechenzentrum gebaut würde. Anfang dieses Jahres prognostizierte Goldman Sachs, dass der Ausbau der KI-Infrastruktur die Stromkosten zwischen 2026 und 2027 um 6% erhöhen würde, gefolgt von einem zusätzlichen Anstieg um 3% bis 2028.

Ein aktuelles Arbeitspapier des Electric Power Research Institute stellt jedoch den angenommenen Zusammenhang zwischen dem KI-Boom und den Stromrechnungen der Haushalte infrage. Die Untersuchung ergab, dass der Betrieb von Rechenzentren bis mindestens 2024 den Sorgen der Verbraucher entgegenlief und mit niedrigeren Endkundenstromkosten verbunden war. Unter Verwendung von Daten der Federal Energy Regulatory Commission (FERC) und von Erlösdaten im Endkundengeschäft der U.S. Energy Information Administration aus den Jahren 2015 bis 2024 identifizierten die Forschenden einen kausalen Zusammenhang zwischen der Nachfrage von Rechenzentren und den Strompreisen: Bei jeder Verdopplung der Rechenzentrumskapazität sanken die durchschnittlichen Endkundenstrompreise um 3.5%. Auf Ebene der Bundesstaaten betrug der Rückgang etwa 6%.

Ein großer Teil dieses Zusammenhangs lässt sich durch Skaleneffekte erklären, ein zentraler Punkt, weil Versorger die Kosten für Erzeugungs-, Übertragungs- und Verteilungsinfrastruktur über die Rechnungen der Kunden decken müssen.

„Electricity markets are different than a lot of markets that they interact with,“ sagte Asa Watten, Mitautor der Studie und EPRI-Forscher, gegenüber Fortune.

Anders als bei Märkten für Sojabohnen oder Benzin, wo Preise an die Produktionskosten gekoppelt sind, beruhen Strompreise auf Kostendeckung beziehungsweise auf der Menge des verbrauchten Stroms. Wenn Fixkosten auf mehr Verbraucher und mehr Kilowattstunden — die Standardenergieeinheit — verteilt werden, teilt das größere Volumen an Kilowattstunden diese Fixkosten breiter auf und senkt die Preise. Eine stärkere Nutzung von Rechenzentren erhöht zudem die Last und bringt mehr Erzeuger ans Netz, von denen viele energieeffizienter werden.

Dieses Muster ist jedoch nicht garantiert von Dauer. Sollte es sich umkehren, könnte die Verschiebung auf eine größere Herausforderung für die Zukunft der KI-Infrastruktur hindeuten: ob das Stromnetz in einem Tempo ausgebaut wird, das dem tatsächlichen Stromverbrauch entspricht. PJM, der größte Stromnetzbetreiber in den Vereinigten Staaten, prognostizierte in einem Bericht in dieser Woche, dass ein Anstieg der Stromkosten für Verbraucher um $6.3 billion in den kommenden drei Jahren größtenteils auf die steigende Stromnachfrage von Rechenzentren zurückzuführen sei. Das Wachstum beim Bau von Rechenzentren, dessen Ausgaben bis 2030 voraussichtlich $7 trillion erreichen werden, korreliert bereits mit höheren Stromkosten. In Virginia, dem Bundesstaat mit den meisten Rechenzentren, sind die Haushaltsstrompreise im vergangenen Jahr laut Daten der U.S. Energy Information Administration um mehr als 13% gestiegen.

Was wird die künftige Beziehung zwischen Rechenzentren und Stromkosten bestimmen?

Watten sagte, der wichtigste Faktor für künftige Strompreise werde sein, ob der rasante KI-Ausbau das Nachfrageniveau hervorbringt, das Entwickler und Versorger erwarten.

„If the grid builds capacity, expecting a lot of demand from data centers, and that doesn’t show up, that could be a clear story of how data centers could increase prices in the future in a way that they did not do in the past,“ sagte er.

Es wird erwartet, dass Rechenzentren erhebliche Fixkosten tragen. Wenn Kunden für diese Anlagen ausbleiben, „then your denominator is less than you thought it would be,“ fuhr Watten fort. „You’re spreading those fixed costs amongst fewer people. It’s the opposite of what we want to be doing, so that could increase prices.“

Die Diskussion findet vor dem Hintergrund einer breiteren Debatte darüber statt, ob sich KI in einer Blase befindet und wann eine solche Blase platzen könnte. Einige Anzeichen deuten darauf hin, dass Anleger dem kurzfristigen Nutzen der Technologie skeptischer gegenüberstehen. Am Donnerstag fielen die Aktien von Tesla und Alphabet, nachdem beide Unternehmen Erhöhungen ihrer KI-Investitionsausgaben angekündigt hatten.

In einer Folge des All-In-Podcasts in dieser Woche warnte der Milliardär und Investor Mark Cuban, dass „a lot of data centers…are going to be turned into pickleball courts.“ Cuban sagte, Hyperscaler lägen richtig mit der Annahme, dass die KI-Nutzung weiter zunehmen werde, argumentierte jedoch, dass KI durch bessere Energieeffizienz günstiger in der Nutzung werde, sodass möglicherweise nicht die gesamte derzeit entstehende Rechenzentrumskapazität benötigt werde.

Watten sagte, es gebe auch eine optimistischere Lesart. Er spekuliere ungern über die Zukunft der KI oder darüber, was sie für den Ausbau von Rechenzentren bedeute, fügte aber hinzu, dass Energie im Allgemeinen weiter effizienter werde. Elektrifizierung — einschließlich mehr Elektrofahrzeugen und elektrischen Wärmepumpen zusätzlich zum Wachstum von Rechenzentren — könnte die Energiekosten der Haushalte weiter senken, und zwar auf eine Weise, die nicht von einem KI-Boom abhängt.

„This clearly efficiency-increasing thing or total budget-reducing thing could have positive spillovers to your neighbors,“ sagte Watten, „such that more electric cars means that if done well, prices are also going down—or at least not going up.“

Diese Geschichte erschien ursprünglich auf Fortune.com: https://fortune.com/2026/07/26/data-centers-electricity-costs-cheaper-7billion-buildout-ai-demand/