Die Internationale Energieagentur (IEA), die weithin als weltweit maßgeblichste Institution für Energieprognosen gilt, hat einen der meistdiskutierten Trends der Technologiebranche mit konkreten Zahlen untermauert: Künstliche Intelligenz ist auf dem Weg, zu einem der größten Stromverbraucher der Welt zu werden. In ihrem Bericht „Energy and AI“ vom April 2025 prognostiziert die Agentur, dass sich der weltweite Stromverbrauch von Rechenzentren bis 2030 mehr als verdoppeln und von etwa 415 Terawattstunden (TWh) im Jahr 2024 auf rund 945 TWh steigen wird.

Zum Vergleich: 945 TWh entsprechen nahezu dem kombinierten jährlichen Stromverbrauch Frankreichs und Deutschlands und würden fast 3 % der weltweiten Stromnachfrage ausmachen – gegenüber einem heute deutlich kleineren Anteil.

Die Zahlen hinter dem Anstieg

Der Stromverbrauch von Rechenzentren ist seit 2019 jährlich um etwa 12 % gestiegen. Die IEA erwartet, dass sich dieses Tempo bis zum Ende des Jahrzehnts auf rund 15 % pro Jahr beschleunigt. Getrieben wird das Wachstum fast vollständig von KI-Arbeitslasten, die auf beschleunigten Servern ausgeführt werden, und nicht von herkömmlichen Rechenaufgaben.

Die geografische Konzentration des Anstiegs ist ausgeprägt. Für die USA und China zusammen wird prognostiziert, dass sie nahezu 80 % des gesamten Wachstums der Stromnachfrage von Rechenzentren ausmachen. Allein die USA dürften bis 2030 etwa 240 TWh zusätzliche Rechenzentrumskapazität nachfragen – ein Anstieg von 130 % gegenüber dem Niveau von 2024. Das entspräche nahezu der Hälfte des gesamten prognostizierten Wachstums der US-Stromnachfrage im selben Zeitraum. Anders ausgedrückt: Rechenzentren dürften zu einem der größten einzelnen Treiber der zusätzlichen Stromnachfrage im US-Netz werden.

Das Kapital folgt diesem Trend. Die Ausgaben für Rechenzentren erreichten 2024 rund 500 Milliarden US-Dollar und lagen damit nahezu doppelt so hoch wie zwei Jahre zuvor im Jahr 2022.

Auf der Angebotsseite erwartet die IEA, dass erneuerbare Energien bis 2030 etwa 50 % der zusätzlichen Nachfrage von Rechenzentren decken werden. Erdgas und Kohle zusammen dürften kurzfristig mehr als 40 % abdecken, während Kernenergie je nach regionaler Verfügbarkeit beitragen soll. Das bedeutet, dass sich der Brennstoffmix für die KI-Infrastruktur von Markt zu Markt deutlich unterscheiden wird.

Warum das Stromnetz der eigentliche Engpass ist

Der Bericht unterstreicht ein strukturelles Missverhältnis: Rechenzentren können innerhalb von 18 bis 24 Monaten gebaut werden, während neue Übertragungsleitungen und Erzeugungskapazitäten häufig fünf bis zehn Jahre für Genehmigung und Bau benötigen. Diese zeitliche Lücke setzt bestehende Stromnetze zunehmend unter Druck, insbesondere in Regionen wie Northern Virginia, Zentraltexas und Teilen des Südostens der USA, wo Rechenzentrumscluster die lokalen Stromsysteme bereits belasten. In der Praxis bedeutet das, dass der Zugang zu Strom – und nicht der physische Bau – zum entscheidenden Faktor dafür wird, wie schnell neue KI-Kapazitäten ans Netz gebracht werden können.

Die Erkenntnisse der Agentur zeigen, dass beschleunigte Genehmigungsverfahren und stärker diversifizierte Energiequellen dringend erforderlich sind.

Marktauswirkungen und die Krypto-Dimension

Die Ergebnisse deuten auch auf ein mögliches Spannungsfeld hin. Wenn Rechenzentren einen immer größeren Anteil der neuen Stromkapazitäten beanspruchen, könnten andere stromintensive Branchen Verdrängungseffekten ausgesetzt sein. Bitcoin-Mining-Unternehmen, die um viele derselben Ressourcen konkurrieren – darunter kostengünstigen Strom, Netzanschlüsse und günstige regulatorische Rahmenbedingungen –, könnten sich in einem engeren Markt wiederfinden.

Mehrere börsennotierte Bitcoin-Miner haben bereits damit begonnen, sich auf KI-Hosting und High-Performance-Computing auszurichten. Der Grund ist, dass der Verkauf energieintensiver Infrastruktur an KI-Kunden wirtschaftlich planbarer sein kann als Mining, dessen Erträge an volatile Kryptopreise gebunden sind. Unternehmen wie Core Scientific und Hut 8 haben diesen Wandel zu einer zentralen Säule ihrer Unternehmensstrategien gemacht und nutzen bestehende Stromverträge sowie Rechenzentrumsstrukturen, um KI-Arbeitslasten zu bedienen. Angesichts der IEA-Prognosen, die bis zum Ende des Jahrzehnts auf einen zunehmenden Wettbewerb um Strom hindeuten, wird die Entwicklung von Genehmigungsfristen, dem Ausbau der Erzeugungskapazitäten und der branchenübergreifenden Nachfrage nach denselben Stromressourcen in wichtigen Rechenzentrumsstandorten eine zentrale Dynamik bleiben.

Quelle: CryptoBriefing