{"content_id":"xavttcqi03","slug":"ai-data-center-power-grid-tariffs-carbon","locale":"de","schema_type":"Report","category":"report","category_name":"Bericht","title":"Warum der Strombedarf von AI-Rechenzentren zugleich Stromnetze, Strompreise und Klimaziele belastet","summary":"AI-Rechenzentren belasten aufgrund rechenintensiver GPUs und Beschleuniger sowie ihres Kühlbedarfs gleichzeitig die Stromnetze, die Strompreise und die Klimaziele von Unternehmen. Dieser Artikel beleuchtet Netzengpässe, die Kostenverteilung, Nachhaltigkeitskennzahlen und Alternativen für einen stromflexiblen AI-Betrieb aus datenorientierter Perspektive.","sponsorship_disclosure":null,"author":{"name":"injoys","url":"https://injoys.com/ko/about"},"key_points":["Der Strombedarf von AI-Rechenzentren steigt schnell in Cloud-Zentren, in Regionen mit konzentrierter Halbleiter- und Netzwerkinfrastruktur sowie dort, wo günstiger oder sauberer Strom verfügbar ist.","Netzengpässe entstehen nicht nur durch eine unzureichende Stromerzeugung, sondern durch das Zusammenspiel von Übertragungs- und Verteilungskapazitäten, dem Ausbau von Umspannwerken, Wartezeiten beim Netzanschluss und regionalen Genehmigungsverfahren.","Wie die Kosten der Strominfrastruktur für Rechenzentren zwischen Betreibern, Stromversorgern, allgemeinen Verbrauchern und lokalen Gemeinschaften aufgeteilt werden, ist eine Kernfrage der Strompreispolitik.","In Nachhaltigkeitsberichten von Unternehmen müssen Gesamtstromverbrauch, Beschaffung erneuerbarer Energien, Treibhausgasemissionen, Wasserverbrauch und Kühleffizienz gemeinsam betrachtet werden.","Stromflexible AI-Fabriken, die AI-Trainings- und Inferenzaufgaben an die Netzsituation anpassen, sind vielversprechend, doch dabei müssen die Unterschiede zwischen verzögerungstoleranten Aufgaben und Echtzeitdiensten berücksichtigt werden."],"content_markdown":"## Auf einen Blick\n\nAI-Rechenzentren sind nicht einfach nur Servergebäude, sondern Großverbraucher von Strom und Kühlung, Nutzer regionaler Infrastruktur und eine zentrale Variable in der CO₂-Bilanzierung von Unternehmen. Mit der Ausweitung generativer AI sowie des Trainings und der Inferenz großer Modelle rücken der Strombedarf von Rechenzentren und damit zugleich der Netzanschluss, die Stromtarifgestaltung, die Beschaffung erneuerbarer Energie, der Wasserverbrauch und regionale Genehmigungsfragen stärker in den Fokus.\n\nDie Analysen der IEA zu Energie und AI, Untersuchungen zur Strominfrastruktur von Rechenzentren sowie die Nachhaltigkeitsberichte großer Technologiekonzerne werfen übereinstimmend dieselbe Frage auf: **Die Vorteile der AI-Infrastruktur verbreiten sich weltweit, doch die Belastungen für Stromnetze, Flächen, Wasserressourcen und Stromtarife können sich auf bestimmte Regionen konzentrieren.**\n\n## Definition zentraler Begriffe\n\n| Begriff | Bedeutung | Warum ist das wichtig? |\n|---|---|---|\n| AI-Rechenzentrum | Rechenzentrum, das mithilfe von GPU, TPU, Beschleunigern, Hochgeschwindigkeitsnetzwerken und Massenspeichern AI-Training und -Inferenz durchführt | Es weist eine höhere Leistungsdichte pro Rack und einen größeren Kühlbedarf auf als gewöhnliche Büro-IT |\n| Netzanschluss | Verfahren, durch das Kraftwerke oder Verbraucher mit dem Übertragungs- oder Verteilnetz verbunden werden | Große Rechenzentren können Anschlusskapazitäten von mehreren zehn bis mehreren hundert MW benötigen, wodurch Warteschlangen entstehen |\n| Netzengpass | Verzögerung der Stromversorgung, weil die Kapazität in einem Abschnitt der Erzeugung, Übertragung, Umspannung oder Verteilung nicht ausreicht | Selbst wenn genügend Strom vorhanden ist, kann er möglicherweise nicht am erforderlichen Ort und zur erforderlichen Zeit bereitgestellt werden |\n| Scope-1-, Scope-2- und Scope-3-Emissionen | Direkte Emissionen, Emissionen aus eingekauftem Strom sowie sonstige indirekte Emissionen etwa aus Lieferketten und Produktnutzung | Grundlegende Kennzahlen zur Beurteilung, ob Rechenzentrumsbetreiber ihre CO₂-Ziele erreichen |\n| Stromflexibilität | Fähigkeit, Zeitpunkt und Intensität des Stromverbrauchs an Netzbedingungen, Preise und die Erzeugung erneuerbarer Energien anzupassen | Zentrales Instrument, um AI-Berechnungen netzfreundlich zu betreiben |\n| Wassernutzungseffizienz, WUE | Kennzahl, die den Wasserverbrauch eines Rechenzentrums etwa für die Kühlung ins Verhältnis zur IT-Last setzt | In Regionen mit Wasserknappheit ist sie ein ebenso wichtiger Faktor für Genehmigungen und lokale Konflikte wie der Stromverbrauch |\n\n## Wo wächst die Nachfrage nach AI-Rechenzentren besonders schnell?\n\nDer Ausbau von AI-Rechenzentren findet weltweit statt, schreitet jedoch nicht in allen Regionen gleich schnell voran. Regionen, in denen sich die Nachfrage rasch konzentriert, erfüllen meist die folgenden Voraussetzungen.\n\n1. **Regionen mit bestehenden Cloud-Regionen und Netzwerkknoten**  \n   AI-Dienste benötigen umfangreiche Datenübertragungen, niedrige Latenzzeiten und globale Dienstekonnektivität. Regionen, in denen sich bereits Cloud-Anbieter und Telekommunikationsnetze konzentrieren, bieten Vorteile als Standorte für neue AI-Rechenzentren.\n\n2. **Regionen, in denen große Strommengen verfügbar sind**  \n   AI-Trainingscluster erfordern eine hohe Leistungsdichte. Strompreise, freie Kapazitäten im Übertragungsnetz, Umspannwerkskapazitäten und der Zugang zu erneuerbaren Energien sind zentrale Faktoren der Standortentscheidung.\n\n3. **Regionen in der Nähe von Halbleiter- und Serverlieferketten sowie Fachpersonal**  \n   Die Verfügbarkeit von GPU-Servern, Kühlanlagen, Stromversorgungstechnik und spezialisiertem Betriebspersonal wirkt sich unmittelbar auf die Geschwindigkeit des Rechenzentrumsausbaus aus.\n\n4. **Regionen mit klaren politischen Anreizen und Genehmigungsverfahren**  \n   Regionen mit klar geregelten Steuervergünstigungen, Flächennutzungsvorgaben, Stromvertragsmodellen und Umweltprüfkriterien bieten Betreibern eine höhere Planungssicherheit.\n\n5. **Regionen, in denen Stromabnahmeverträge für erneuerbare Energien möglich sind**  \n   Große Technologiekonzerne betonen eine rund um die Uhr verfügbare CO₂-freie Stromversorgung, die Beschaffung erneuerbarer Energien und langfristige Stromabnahmeverträge. Die vertragliche Beschaffung erneuerbarer Energien und die tatsächliche CO₂-Intensität des Stromverbrauchs zu den jeweiligen Tageszeiten können jedoch voneinander abweichen.\n\n## Warum entstehen Engpässe beim Netzanschluss?\n\nDas Stromproblem von AI-Rechenzentren lässt sich nur schwer mit der einfachen Frage „Gibt es zu wenig Strom?“ erklären. Engpässe entstehen üblicherweise auf vier Ebenen.\n\n### 1. Unterschied zwischen Erzeugungskapazität und tatsächlicher Verfügbarkeit\n\nDie Erzeugung aus Solar- und Windenergie schwankt je nach Tageszeit und Wetter. Eine stabile Versorgung ist nur im Zusammenspiel mit anderen Ressourcen wie Kernkraft, Gas, Wasserkraft und Speichern möglich. Da Rechenzentren häufig rund um die Uhr betrieben werden, stellt Strommangel zu bestimmten Zeiten ein erhebliches Risiko dar.\n\n### 2. Physische Grenzen von Übertragungsnetzen und Umspannwerken\n\nStrom muss vom Kraftwerk zum Rechenzentrum transportiert werden. Selbst bei ausreichender Erzeugung kann sich der Anschluss verzögern, wenn die Kapazitäten von Übertragungsleitungen, Umspannwerken oder Verteilnetzen nicht ausreichen. Deshalb werden neue Rechenzentren zusammen mit Plänen zum Ausbau des Stromnetzes geprüft.\n\n### 3. Warteschlangen beim Netzanschluss und Verzögerungen bei der Anlagenbeschaffung\n\nWenn große Verbraucher und Projekte für erneuerbare Energien gleichzeitig zunehmen, verlängert sich die Warteschlange für den Netzanschluss. Auch die Lieferzeiten wichtiger Anlagen wie Transformatoren, Leistungsschalter und leistungselektronischer Geräte können zum Engpass werden.\n\n### 4. Regionale Genehmigungen und Akzeptanz in der Bevölkerung\n\nRechenzentren wirken sich nicht nur auf den Stromverbrauch aus, sondern auch auf Flächen, Wasser, Lärm, Landschaftsbild, Steuereinnahmen, Beschäftigung und lokale Strompreise. Wenn Einwohner den Eindruck haben, dass die Infrastrukturbelastung größer ist als der regionale Nutzen, können sie sich dagegen aussprechen.\n\n## Stromtarife und Kostenverteilung: Wer trägt die Netzkosten für AI?\n\nDer Ausbau von AI-Rechenzentren stellt Energieversorger und Regulierungsbehörden vor schwierige Fragen. Wer sollte die Kosten tragen, wenn für einen einzigen Großkunden Übertragungsleitungen und Umspannwerke ausgebaut werden?\n\n| Kostenposten | Ursache | Streitpunkt |\n|---|---|---|\n| Baukosten für den Netzanschluss | Ausbau von Umspannwerken sowie Übertragungs- und Verteilanlagen zur Anbindung des Rechenzentrums | Ob der Betreiber die Kosten trägt oder sie in die Tarife aller Verbraucher einfließen |\n| Kosten zur Deckung der Spitzenlast | Gewährleistung der Versorgungssicherheit zu Zeiten der höchsten Stromnachfrage | Ob Kunden, die Lastspitzen verursachen, höhere Tarife zahlen sollen |\n| Kosten für Reserven und Notstromversorgung | Vermeidung von Stromausfällen und Aufrechterhaltung der Netzstabilität | Wie der rund um die Uhr bestehende Bedarf von Rechenzentren an hochzuverlässiger Stromversorgung bepreist werden soll |\n| Kosten für erneuerbare Energien und Speicher | Investitionen, um CO₂-Ziele und Stromstabilität zugleich zu erreichen | Wer die Kosten für langfristige Stromabnahmeverträge, Speicher und Übertragungsnetze trägt |\n| Lokale Umweltkosten | Wasserverbrauch, Wärmeabgabe, Flächennutzung, Lärm usw. | Ob außerhalb der Stromtarife lokale Ausgleichsmaßnahmen und Genehmigungsauflagen erforderlich sind |\n\nPolitisch könnten folgende Modelle diskutiert werden.\n\n- **Verursacherprinzip**: Die Kosten für Ausbauten, die aufgrund des Anschlusses eines bestimmten Rechenzentrums erforderlich sind, werden in größerem Umfang vom jeweiligen Betreiber getragen.\n- **Zeitabhängige Tarife**: In Zeiten hoher Netzauslastung oder hoher CO₂-Intensität werden höhere Strompreise verlangt.\n- **Lastmanagementverträge**: Rechenzentren erhalten eine Vergütung, wenn sie bei Stromknappheit einen Teil ihrer Rechenlast reduzieren oder in eine andere Region verlagern.\n- **Langfristige Mindestentgelte oder Leistungspreise**: Kunden, die umfangreiche Strominfrastruktur reserviert haben, tragen unabhängig von ihrem tatsächlichen Verbrauch bestimmte Kosten.\n- **Bedingungen für regionalen Nutzen**: Steuereinnahmen, Arbeitsplätze, Abwärmenutzung, Beschränkungen des Wasserverbrauchs und Investitionen in das regionale Stromnetz werden in die Genehmigungsauflagen aufgenommen.\n\n## Kennzahlen, auf die in Nachhaltigkeitsberichten von Unternehmen zu achten ist\n\nDie Umwelt- und Nachhaltigkeitsberichte großer Technologiekonzerne wie Google und Amazon sind wichtige Quellen, um die tatsächliche Belastung durch AI-Infrastruktur zu ermitteln. Da sich jedoch Berechnungsmethoden, Geschäftsjahre, die Behandlung von Zertifikaten für erneuerbare Energien und die Abgrenzung zwischen Rechenzentren und dem Gesamtgeschäft je nach Unternehmen unterscheiden, dürfen die Zahlen nicht einfach direkt verglichen werden.\n\n### Checkliste zentraler Kennzahlen\n\n| Kennzahl | Was ist zu prüfen? | Worauf ist bei der Interpretation zu achten? |\n|---|---|---|\n| Gesamtstromverbrauch | Entwicklung des Stromverbrauchs des gesamten Unternehmens und der Rechenzentren | Der ausschließlich auf AI entfallende Verbrauch wird möglicherweise nicht separat veröffentlicht |\n| Beschaffung erneuerbarer Energien | PPA, Zertifikate, Eigenerzeugung, Ziele für CO₂-freien Strom | Jährlicher und zeitgenauer Abgleich haben unterschiedliche Bedeutungen |\n| Scope-2-Emissionen | Treibhausgasemissionen aus eingekauftem Strom | Unterschiede zwischen marktbasierter und standortbasierter Berechnungsmethode sind zu prüfen |\n| Scope-3-Emissionen | Emissionen der Lieferkette, etwa durch Server, Halbleiter, Bau und Logistik | Beim Ausbau der AI-Infrastruktur können die Emissionen aus der Geräteherstellung steigen |\n| Wasserverbrauch | Kühlung, Anlagenbetrieb, regionaler Wasserstress | Der Wasserverbrauch muss zusammen mit der lokalen Wasserressourcensituation betrachtet werden |\n| PUE | Verhältnis des Gesamtstromverbrauchs der Anlage zum Stromverbrauch der IT-Geräte | Selbst bei niedriger PUE kann die Gesamtlast steigen, wenn der Gesamtstromverbrauch stark zunimmt |\n| WUE | Wasserverbrauch pro IT-Last | Je nach Kühlmethode und klimatischen Bedingungen bestehen große Unterschiede |\n| CO₂-Entnahme und -Kompensation | Umgang mit verbleibenden Emissionen | Reduktion und Kompensation müssen unterschieden werden |\n\n### Zentrale Punkte bei der Dateninterpretation\n\n- **Effizienzsteigerungen gleichen einen Anstieg der Gesamtmenge nicht automatisch aus.** Selbst wenn sich die Effizienz von Servern und Kühlung verbessert, können der gesamte Strom- und Wasserverbrauch steigen, wenn die AI-Nutzung schneller zunimmt.\n- **Der Einkauf erneuerbarer Energien löst Netzengpässe nicht unmittelbar.** Selbst bei bestehenden Stromabnahmeverträgen muss das Übertragungsnetz zur benötigten Zeit und am benötigten Ort über ausreichende Kapazität verfügen.\n- **Bei CO₂-Zielen muss neben Scope 2 auch Scope 3 berücksichtigt werden.** Denn die Lieferkettenemissionen aus AI-Beschleunigern und dem Bau von Rechenzentren können steigen.\n\n## Möglichkeiten und Grenzen einer „Power-flexible AI factory“\n\nEine stromflexible AI-Fabrik ist ein Betriebsmodell, bei dem AI-Berechnungen an den Zustand des Stromnetzes angepasst werden. Die Kernidee besteht darin, dass nicht alle AI-Aufgaben gleich dringend sind.\n\n### Mögliche Ansätze\n\n1. **Zeitliche Verlagerung von Trainingsaufgaben**  \n   Das Training großer Modelle oder Batch-Aufgaben kann um Stunden oder Tage verschoben werden. Es kann in Zeiten niedriger Strompreise oder hoher Erzeugung aus erneuerbaren Energien verlegt werden.\n\n2. **Verlagerung von Workloads zwischen Regionen**  \n   Mithilfe globaler Cloud-Infrastruktur können Aufgaben aus Regionen mit hoher Netzauslastung in andere Regionen verlagert werden. Datensouveränität, Latenzzeiten und Netzwerkkosten stellen dabei jedoch Einschränkungen dar.\n\n3. **Prioritätsmanagement bei Inferenzlasten**  \n   Dienste, die Echtzeitantworten erfordern, können von verzögerbaren Analyseaufgaben getrennt werden, sodass bei Stromknappheit bestimmte Aufgaben auf eine niedrigere Prioritätsstufe gesetzt werden können.\n\n4. **Einbindung von Batterien, Wärmespeichern und Backup-Ressourcen**  \n   Speicher und Kühlsysteme innerhalb des Rechenzentrums können für das Lastmanagement des Stromnetzes genutzt werden.\n\n### Grenzen\n\n- Bei Aufgaben mit geringer Verzögerungstoleranz, etwa Echtzeitsuche, Kundensupport, Finanztransaktionen sowie medizinischen und sicherheitsbezogenen Diensten, ist der Anpassungsspielraum klein.\n- Die Verlagerung von Workloads kann mit Datenschutzvorschriften, regionalen Cloud-Verträgen und Latenzanforderungen kollidieren.\n- Damit Stromflexibilität tatsächlich zu CO₂-Reduktionen führt, werden zeitlich aufgelöste Daten zur CO₂-Intensität des Stroms benötigt.\n- Damit Betreiber Stromflexibilität anbieten können, müssen die Stromtarife oder Vergütungsmodelle für das Lastmanagement hinreichend klar sein.\n\n## Regionale Wasserressourcen und Kühlungsprobleme\n\nDie Umweltauswirkungen von AI-Rechenzentren beschränken sich nicht auf den Stromverbrauch. Hochleistungsserver erzeugen viel Wärme, und je nach Kühlmethode kann der Wasserverbrauch steigen.\n\n| Kühlmethode | Vorteile | Zu beachten |\n|---|---|---|\n| Luftkühlung | Relativ einfacher Aufbau und potenziell geringer Wasserverbrauch | Kann bei hochverdichteten AI-Racks an Grenzen stoßen |\n| Verdunstungskühlung | Kann dazu beitragen, den Stromverbrauch zu senken | Der Wasserverbrauch kann steigen |\n| Flüssigkeitskühlung | Für hochverdichtete GPU-Server geeignet | Anlagenkomplexität und Anfangsinvestitionen können hoch sein |\n| Hybridkühlung | Kombination je nach Klima und Last möglich | Die Betriebsoptimierung ist komplex |\n\nIn Regionen mit hohem Wasserstress kann der Wasserverbrauch von Rechenzentren mit der Landwirtschaft, der Trink- und Brauchwasserversorgung sowie Ökosystemen konkurrieren. Daher sollten Kommunen im Genehmigungsverfahren den Wasserverbrauch, die Nutzung von Recyclingwasser, Pläne zur Reaktion auf Dürren und Möglichkeiten zur Abwärmenutzung gemeinsam prüfen.\n\n## Für die Politik- und Regulierungsgestaltung erforderliche Daten\n\nBei der Politik für AI-Rechenzentren sind Daten wichtiger als Absichtserklärungen. Kommunen, Energieversorger und Regulierungsbehörden sollten die folgenden Punkte gemeinsam verwalten.\n\n| Datenpunkt | Bereitstellende Stelle | Verwendungszweck |\n|---|---|---|\n| Beantragte Stromkapazität und stufenweiser Ausbauplan | Rechenzentrumsbetreiber | Bewertung des Bedarfs an Netzverstärkungen |\n| Erwartete Last nach Tageszeit | Betreiber und Energieversorger | Gestaltung von Spitzenlastmanagement und Tarifen |\n| Möglicher Umfang der Stromflexibilität | Betreiber | Lastmanagementverträge und Notfallbetriebspläne |\n| Kühlmethode und erwarteter Wasserverbrauch | Betreiber | Bewertung der Auswirkungen auf Wasserressourcen |\n| Plan zur Beschaffung erneuerbarer Energien | Betreiber | Bewertung der CO₂-Ziele und Auswirkungen auf das regionale Stromnetz |\n| Kosten für den Ausbau von Übertragungsnetzen und Umspannwerken | Energieversorger | Kostenverteilung und Tarifgenehmigung |\n| Pläne für regionale Beschäftigung, Steuereinnahmen und Abwärmenutzung | Betreiber und Kommunen | Beurteilung der Akzeptanz in der Bevölkerung |\n| Methode zur Emissionsberechnung | Betreiber | Überprüfung von Nachhaltigkeitsberichten |\n\n## Fazit\n\nDer steigende Strombedarf von AI-Rechenzentren ist kein Problem, das nur die Technologiebranche betrifft. Es handelt sich um eine Frage der öffentlichen Infrastruktur, bei der Netzinvestitionen, Stromtarife, regionale Genehmigungen, Wasserressourcen und CO₂-Ziele gleichzeitig miteinander verknüpft sind. Kern der Politik sollte nicht sein, AI-Innovationen zu verhindern, sondern die Kosten großer Stromverbraucher für lokale Gemeinschaften und das Stromnetz transparent zu messen und gerecht zu verteilen.\n\nDer realistischste Ansatz besteht in der Kombination dreier Maßnahmen. Erstens müssen Rechenzentrumsbetreiber detailliertere Daten zu Strom, Wasser und Emissionen veröffentlichen. Zweitens müssen Energieversorger und Regulierungsbehörden Tarifmodelle entwickeln, die die Netzkosten großer Verbraucher berücksichtigen. Drittens sollten AI-Berechnungen, soweit möglich, flexibel an die Bedingungen des Stromnetzes angepasst werden.","content_html":"\u003ch2\u003e\n\u003ca href=\"#auf-einen-blick\" class=\"anchor\" id=\"auf-einen-blick\"\u003e\u003c/a\u003eAuf einen Blick\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003eAI-Rechenzentren sind nicht einfach nur Servergebäude, sondern Großverbraucher von Strom und Kühlung, Nutzer regionaler Infrastruktur und eine zentrale Variable in der CO₂-Bilanzierung von Unternehmen. Mit der Ausweitung generativer AI sowie des Trainings und der Inferenz großer Modelle rücken der Strombedarf von Rechenzentren und damit zugleich der Netzanschluss, die Stromtarifgestaltung, die Beschaffung erneuerbarer Energie, der Wasserverbrauch und regionale Genehmigungsfragen stärker in den Fokus.\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eDie Analysen der IEA zu Energie und AI, Untersuchungen zur Strominfrastruktur von Rechenzentren sowie die Nachhaltigkeitsberichte großer Technologiekonzerne werfen übereinstimmend dieselbe Frage auf: \u003cstrong\u003eDie Vorteile der AI-Infrastruktur verbreiten sich weltweit, doch die Belastungen für Stromnetze, Flächen, Wasserressourcen und Stromtarife können sich auf bestimmte Regionen konzentrieren.\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003ch2\u003e\n\u003ca href=\"#definition-zentraler-begriffe\" class=\"anchor\" id=\"definition-zentraler-begriffe\"\u003e\u003c/a\u003eDefinition zentraler Begriffe\u003c/h2\u003e\n\u003cdiv class=\"overflow-x-auto\"\u003e\u003ctable\u003e\n\u003cthead\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003eBegriff\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003eBedeutung\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003eWarum ist das wichtig?\u003c/th\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/thead\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"Begriff\"\u003eAI-Rechenzentrum\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Bedeutung\"\u003eRechenzentrum, das mithilfe von GPU, TPU, Beschleunigern, Hochgeschwindigkeitsnetzwerken und Massenspeichern AI-Training und -Inferenz durchführt\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Warum ist das wichtig?\"\u003eEs weist eine höhere Leistungsdichte pro Rack und einen größeren Kühlbedarf auf als gewöhnliche Büro-IT\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"Begriff\"\u003eNetzanschluss\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Bedeutung\"\u003eVerfahren, durch das Kraftwerke oder Verbraucher mit dem Übertragungs- oder Verteilnetz verbunden werden\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Warum ist das wichtig?\"\u003eGroße Rechenzentren können Anschlusskapazitäten von mehreren zehn bis mehreren hundert MW benötigen, wodurch Warteschlangen entstehen\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"Begriff\"\u003eNetzengpass\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Bedeutung\"\u003eVerzögerung der Stromversorgung, weil die Kapazität in einem Abschnitt der Erzeugung, Übertragung, Umspannung oder Verteilung nicht ausreicht\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Warum ist das wichtig?\"\u003eSelbst wenn genügend Strom vorhanden ist, kann er möglicherweise nicht am erforderlichen Ort und zur erforderlichen Zeit bereitgestellt werden\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"Begriff\"\u003eScope-1-, Scope-2- und Scope-3-Emissionen\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Bedeutung\"\u003eDirekte Emissionen, Emissionen aus eingekauftem Strom sowie sonstige indirekte Emissionen etwa aus Lieferketten und Produktnutzung\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Warum ist das wichtig?\"\u003eGrundlegende Kennzahlen zur Beurteilung, ob Rechenzentrumsbetreiber ihre CO₂-Ziele erreichen\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"Begriff\"\u003eStromflexibilität\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Bedeutung\"\u003eFähigkeit, Zeitpunkt und Intensität des Stromverbrauchs an Netzbedingungen, Preise und die Erzeugung erneuerbarer Energien anzupassen\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Warum ist das wichtig?\"\u003eZentrales Instrument, um AI-Berechnungen netzfreundlich zu betreiben\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"Begriff\"\u003eWassernutzungseffizienz, WUE\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Bedeutung\"\u003eKennzahl, die den Wasserverbrauch eines Rechenzentrums etwa für die Kühlung ins Verhältnis zur IT-Last setzt\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Warum ist das wichtig?\"\u003eIn Regionen mit Wasserknappheit ist sie ein ebenso wichtiger Faktor für Genehmigungen und lokale Konflikte wie der Stromverbrauch\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/tbody\u003e\n\u003c/table\u003e\u003c/div\u003e\n\u003ch2\u003e\n\u003ca href=\"#wo-w%C3%A4chst-die-nachfrage-nach-ai-rechenzentren-besonders-schnell\" class=\"anchor\" id=\"wo-wächst-die-nachfrage-nach-ai-rechenzentren-besonders-schnell\"\u003e\u003c/a\u003eWo wächst die Nachfrage nach AI-Rechenzentren besonders schnell?\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003eDer Ausbau von AI-Rechenzentren findet weltweit statt, schreitet jedoch nicht in allen Regionen gleich schnell voran. 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Unterschied zwischen Erzeugungskapazität und tatsächlicher Verfügbarkeit\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003eDie Erzeugung aus Solar- und Windenergie schwankt je nach Tageszeit und Wetter. Eine stabile Versorgung ist nur im Zusammenspiel mit anderen Ressourcen wie Kernkraft, Gas, Wasserkraft und Speichern möglich. Da Rechenzentren häufig rund um die Uhr betrieben werden, stellt Strommangel zu bestimmten Zeiten ein erhebliches Risiko dar.\u003c/p\u003e\n\u003ch3\u003e\n\u003ca href=\"#2-physische-grenzen-von-%C3%BCbertragungsnetzen-und-umspannwerken\" class=\"anchor\" id=\"2-physische-grenzen-von-übertragungsnetzen-und-umspannwerken\"\u003e\u003c/a\u003e2. Physische Grenzen von Übertragungsnetzen und Umspannwerken\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003eStrom muss vom Kraftwerk zum Rechenzentrum transportiert werden. Selbst bei ausreichender Erzeugung kann sich der Anschluss verzögern, wenn die Kapazitäten von Übertragungsleitungen, Umspannwerken oder Verteilnetzen nicht ausreichen. Deshalb werden neue Rechenzentren zusammen mit Plänen zum Ausbau des Stromnetzes geprüft.\u003c/p\u003e\n\u003ch3\u003e\n\u003ca href=\"#3-warteschlangen-beim-netzanschluss-und-verz%C3%B6gerungen-bei-der-anlagenbeschaffung\" class=\"anchor\" id=\"3-warteschlangen-beim-netzanschluss-und-verzögerungen-bei-der-anlagenbeschaffung\"\u003e\u003c/a\u003e3. Warteschlangen beim Netzanschluss und Verzögerungen bei der Anlagenbeschaffung\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003eWenn große Verbraucher und Projekte für erneuerbare Energien gleichzeitig zunehmen, verlängert sich die Warteschlange für den Netzanschluss. Auch die Lieferzeiten wichtiger Anlagen wie Transformatoren, Leistungsschalter und leistungselektronischer Geräte können zum Engpass werden.\u003c/p\u003e\n\u003ch3\u003e\n\u003ca href=\"#4-regionale-genehmigungen-und-akzeptanz-in-der-bev%C3%B6lkerung\" class=\"anchor\" id=\"4-regionale-genehmigungen-und-akzeptanz-in-der-bevölkerung\"\u003e\u003c/a\u003e4. Regionale Genehmigungen und Akzeptanz in der Bevölkerung\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003eRechenzentren wirken sich nicht nur auf den Stromverbrauch aus, sondern auch auf Flächen, Wasser, Lärm, Landschaftsbild, Steuereinnahmen, Beschäftigung und lokale Strompreise. Wenn Einwohner den Eindruck haben, dass die Infrastrukturbelastung größer ist als der regionale Nutzen, können sie sich dagegen aussprechen.\u003c/p\u003e\n\u003ch2\u003e\n\u003ca href=\"#stromtarife-und-kostenverteilung-wer-tr%C3%A4gt-die-netzkosten-f%C3%BCr-ai\" class=\"anchor\" id=\"stromtarife-und-kostenverteilung-wer-trägt-die-netzkosten-für-ai\"\u003e\u003c/a\u003eStromtarife und Kostenverteilung: Wer trägt die Netzkosten für AI?\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003eDer Ausbau von AI-Rechenzentren stellt Energieversorger und Regulierungsbehörden vor schwierige Fragen. Wer sollte die Kosten tragen, wenn für einen einzigen Großkunden Übertragungsleitungen und Umspannwerke ausgebaut werden?\u003c/p\u003e\n\u003cdiv class=\"overflow-x-auto\"\u003e\u003ctable\u003e\n\u003cthead\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003eKostenposten\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003eUrsache\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003eStreitpunkt\u003c/th\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/thead\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"Kostenposten\"\u003eBaukosten für den Netzanschluss\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Ursache\"\u003eAusbau von Umspannwerken sowie Übertragungs- und Verteilanlagen zur Anbindung des Rechenzentrums\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Streitpunkt\"\u003eOb der Betreiber die Kosten trägt oder sie in die Tarife aller Verbraucher einfließen\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"Kostenposten\"\u003eKosten zur Deckung der Spitzenlast\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Ursache\"\u003eGewährleistung der Versorgungssicherheit zu Zeiten der höchsten Stromnachfrage\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Streitpunkt\"\u003eOb Kunden, die Lastspitzen verursachen, höhere Tarife zahlen sollen\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"Kostenposten\"\u003eKosten für Reserven und Notstromversorgung\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Ursache\"\u003eVermeidung von Stromausfällen und Aufrechterhaltung der Netzstabilität\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Streitpunkt\"\u003eWie der rund um die Uhr bestehende Bedarf von Rechenzentren an hochzuverlässiger Stromversorgung bepreist werden soll\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"Kostenposten\"\u003eKosten für erneuerbare Energien und Speicher\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Ursache\"\u003eInvestitionen, um CO₂-Ziele und Stromstabilität zugleich zu erreichen\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Streitpunkt\"\u003eWer die Kosten für langfristige Stromabnahmeverträge, Speicher und Übertragungsnetze trägt\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"Kostenposten\"\u003eLokale Umweltkosten\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Ursache\"\u003eWasserverbrauch, Wärmeabgabe, Flächennutzung, Lärm usw.\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Streitpunkt\"\u003eOb außerhalb der Stromtarife lokale Ausgleichsmaßnahmen und Genehmigungsauflagen erforderlich sind\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/tbody\u003e\n\u003c/table\u003e\u003c/div\u003e\n\u003cp\u003ePolitisch könnten folgende Modelle diskutiert werden.\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eVerursacherprinzip\u003c/strong\u003e: Die Kosten für Ausbauten, die aufgrund des Anschlusses eines bestimmten Rechenzentrums erforderlich sind, werden in größerem Umfang vom jeweiligen Betreiber getragen.\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eZeitabhängige Tarife\u003c/strong\u003e: In Zeiten hoher Netzauslastung oder hoher CO₂-Intensität werden höhere Strompreise verlangt.\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eLastmanagementverträge\u003c/strong\u003e: Rechenzentren erhalten eine Vergütung, wenn sie bei Stromknappheit einen Teil ihrer Rechenlast reduzieren oder in eine andere Region verlagern.\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eLangfristige Mindestentgelte oder Leistungspreise\u003c/strong\u003e: Kunden, die umfangreiche Strominfrastruktur reserviert haben, tragen unabhängig von ihrem tatsächlichen Verbrauch bestimmte Kosten.\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eBedingungen für regionalen Nutzen\u003c/strong\u003e: Steuereinnahmen, Arbeitsplätze, Abwärmenutzung, Beschränkungen des Wasserverbrauchs und Investitionen in das regionale Stromnetz werden in die Genehmigungsauflagen aufgenommen.\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003ch2\u003e\n\u003ca href=\"#kennzahlen-auf-die-in-nachhaltigkeitsberichten-von-unternehmen-zu-achten-ist\" class=\"anchor\" id=\"kennzahlen-auf-die-in-nachhaltigkeitsberichten-von-unternehmen-zu-achten-ist\"\u003e\u003c/a\u003eKennzahlen, auf die in Nachhaltigkeitsberichten von Unternehmen zu achten ist\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003eDie Umwelt- und Nachhaltigkeitsberichte großer Technologiekonzerne wie Google und Amazon sind wichtige Quellen, um die tatsächliche Belastung durch AI-Infrastruktur zu ermitteln. Da sich jedoch Berechnungsmethoden, Geschäftsjahre, die Behandlung von Zertifikaten für erneuerbare Energien und die Abgrenzung zwischen Rechenzentren und dem Gesamtgeschäft je nach Unternehmen unterscheiden, dürfen die Zahlen nicht einfach direkt verglichen werden.\u003c/p\u003e\n\u003ch3\u003e\n\u003ca href=\"#checkliste-zentraler-kennzahlen\" class=\"anchor\" id=\"checkliste-zentraler-kennzahlen\"\u003e\u003c/a\u003eCheckliste zentraler Kennzahlen\u003c/h3\u003e\n\u003cdiv class=\"overflow-x-auto\"\u003e\u003ctable\u003e\n\u003cthead\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003eKennzahl\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003eWas ist zu prüfen?\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003eWorauf ist bei der Interpretation zu achten?\u003c/th\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/thead\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"Kennzahl\"\u003eGesamtstromverbrauch\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Was ist zu prüfen?\"\u003eEntwicklung des Stromverbrauchs des gesamten Unternehmens und der Rechenzentren\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Worauf ist bei der Interpretation zu achten?\"\u003eDer ausschließlich auf AI entfallende Verbrauch wird möglicherweise nicht separat veröffentlicht\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"Kennzahl\"\u003eBeschaffung erneuerbarer Energien\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Was ist zu prüfen?\"\u003ePPA, Zertifikate, Eigenerzeugung, Ziele für CO₂-freien Strom\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Worauf ist bei der Interpretation zu achten?\"\u003eJährlicher und zeitgenauer Abgleich haben unterschiedliche Bedeutungen\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"Kennzahl\"\u003eScope-2-Emissionen\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Was ist zu prüfen?\"\u003eTreibhausgasemissionen aus eingekauftem Strom\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Worauf ist bei der Interpretation zu achten?\"\u003eUnterschiede zwischen marktbasierter und standortbasierter Berechnungsmethode sind zu prüfen\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"Kennzahl\"\u003eScope-3-Emissionen\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Was ist zu prüfen?\"\u003eEmissionen der Lieferkette, etwa durch Server, Halbleiter, Bau und Logistik\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Worauf ist bei der Interpretation zu achten?\"\u003eBeim Ausbau der AI-Infrastruktur können die Emissionen aus der Geräteherstellung steigen\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"Kennzahl\"\u003eWasserverbrauch\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Was ist zu prüfen?\"\u003eKühlung, Anlagenbetrieb, regionaler Wasserstress\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Worauf ist bei der Interpretation zu achten?\"\u003eDer Wasserverbrauch muss zusammen mit der lokalen Wasserressourcensituation betrachtet werden\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"Kennzahl\"\u003ePUE\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Was ist zu prüfen?\"\u003eVerhältnis des Gesamtstromverbrauchs der Anlage zum Stromverbrauch der IT-Geräte\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Worauf ist bei der Interpretation zu achten?\"\u003eSelbst bei niedriger PUE kann die Gesamtlast steigen, wenn der Gesamtstromverbrauch stark zunimmt\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"Kennzahl\"\u003eWUE\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Was ist zu prüfen?\"\u003eWasserverbrauch pro IT-Last\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Worauf ist bei der Interpretation zu achten?\"\u003eJe nach Kühlmethode und klimatischen Bedingungen bestehen große Unterschiede\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"Kennzahl\"\u003eCO₂-Entnahme und -Kompensation\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Was ist zu prüfen?\"\u003eUmgang mit verbleibenden Emissionen\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Worauf ist bei der Interpretation zu achten?\"\u003eReduktion und Kompensation müssen unterschieden werden\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/tbody\u003e\n\u003c/table\u003e\u003c/div\u003e\n\u003ch3\u003e\n\u003ca href=\"#zentrale-punkte-bei-der-dateninterpretation\" class=\"anchor\" id=\"zentrale-punkte-bei-der-dateninterpretation\"\u003e\u003c/a\u003eZentrale Punkte bei der Dateninterpretation\u003c/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eEffizienzsteigerungen gleichen einen Anstieg der Gesamtmenge nicht automatisch aus.\u003c/strong\u003e Selbst wenn sich die Effizienz von Servern und Kühlung verbessert, können der gesamte Strom- und Wasserverbrauch steigen, wenn die AI-Nutzung schneller zunimmt.\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eDer Einkauf erneuerbarer Energien löst Netzengpässe nicht unmittelbar.\u003c/strong\u003e Selbst bei bestehenden Stromabnahmeverträgen muss das Übertragungsnetz zur benötigten Zeit und am benötigten Ort über ausreichende Kapazität verfügen.\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cstrong\u003eBei CO₂-Zielen muss neben Scope 2 auch Scope 3 berücksichtigt werden.\u003c/strong\u003e Denn die Lieferkettenemissionen aus AI-Beschleunigern und dem Bau von Rechenzentren können steigen.\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003ch2\u003e\n\u003ca href=\"#m%C3%B6glichkeiten-und-grenzen-einer-power-flexible-ai-factory\" class=\"anchor\" id=\"möglichkeiten-und-grenzen-einer-power-flexible-ai-factory\"\u003e\u003c/a\u003eMöglichkeiten und Grenzen einer „Power-flexible AI factory“\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003eEine stromflexible AI-Fabrik ist ein Betriebsmodell, bei dem AI-Berechnungen an den Zustand des Stromnetzes angepasst werden. Die Kernidee besteht darin, dass nicht alle AI-Aufgaben gleich dringend sind.\u003c/p\u003e\n\u003ch3\u003e\n\u003ca href=\"#m%C3%B6gliche-ans%C3%A4tze\" class=\"anchor\" id=\"mögliche-ansätze\"\u003e\u003c/a\u003eMögliche Ansätze\u003c/h3\u003e\n\u003col\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eZeitliche Verlagerung von Trainingsaufgaben\u003c/strong\u003e\u003cbr\u003e\nDas Training großer Modelle oder Batch-Aufgaben kann um Stunden oder Tage verschoben werden. Es kann in Zeiten niedriger Strompreise oder hoher Erzeugung aus erneuerbaren Energien verlegt werden.\u003c/p\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eVerlagerung von Workloads zwischen Regionen\u003c/strong\u003e\u003cbr\u003e\nMithilfe globaler Cloud-Infrastruktur können Aufgaben aus Regionen mit hoher Netzauslastung in andere Regionen verlagert werden. Datensouveränität, Latenzzeiten und Netzwerkkosten stellen dabei jedoch Einschränkungen dar.\u003c/p\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePrioritätsmanagement bei Inferenzlasten\u003c/strong\u003e\u003cbr\u003e\nDienste, die Echtzeitantworten erfordern, können von verzögerbaren Analyseaufgaben getrennt werden, sodass bei Stromknappheit bestimmte Aufgaben auf eine niedrigere Prioritätsstufe gesetzt werden können.\u003c/p\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eEinbindung von Batterien, Wärmespeichern und Backup-Ressourcen\u003c/strong\u003e\u003cbr\u003e\nSpeicher und Kühlsysteme innerhalb des Rechenzentrums können für das Lastmanagement des Stromnetzes genutzt werden.\u003c/p\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003c/ol\u003e\n\u003ch3\u003e\n\u003ca href=\"#grenzen\" class=\"anchor\" id=\"grenzen\"\u003e\u003c/a\u003eGrenzen\u003c/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eBei Aufgaben mit geringer Verzögerungstoleranz, etwa Echtzeitsuche, Kundensupport, Finanztransaktionen sowie medizinischen und sicherheitsbezogenen Diensten, ist der Anpassungsspielraum klein.\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eDie Verlagerung von Workloads kann mit Datenschutzvorschriften, regionalen Cloud-Verträgen und Latenzanforderungen kollidieren.\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eDamit Stromflexibilität tatsächlich zu CO₂-Reduktionen führt, werden zeitlich aufgelöste Daten zur CO₂-Intensität des Stroms benötigt.\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eDamit Betreiber Stromflexibilität anbieten können, müssen die Stromtarife oder Vergütungsmodelle für das Lastmanagement hinreichend klar sein.\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003ch2\u003e\n\u003ca href=\"#regionale-wasserressourcen-und-k%C3%BChlungsprobleme\" class=\"anchor\" id=\"regionale-wasserressourcen-und-kühlungsprobleme\"\u003e\u003c/a\u003eRegionale Wasserressourcen und Kühlungsprobleme\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003eDie Umweltauswirkungen von AI-Rechenzentren beschränken sich nicht auf den Stromverbrauch. Hochleistungsserver erzeugen viel Wärme, und je nach Kühlmethode kann der Wasserverbrauch steigen.\u003c/p\u003e\n\u003cdiv class=\"overflow-x-auto\"\u003e\u003ctable\u003e\n\u003cthead\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003eKühlmethode\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003eVorteile\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003eZu beachten\u003c/th\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/thead\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"Kühlmethode\"\u003eLuftkühlung\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Vorteile\"\u003eRelativ einfacher Aufbau und potenziell geringer Wasserverbrauch\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Zu beachten\"\u003eKann bei hochverdichteten AI-Racks an Grenzen stoßen\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"Kühlmethode\"\u003eVerdunstungskühlung\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Vorteile\"\u003eKann dazu beitragen, den Stromverbrauch zu senken\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Zu beachten\"\u003eDer Wasserverbrauch kann steigen\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"Kühlmethode\"\u003eFlüssigkeitskühlung\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Vorteile\"\u003eFür hochverdichtete GPU-Server geeignet\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Zu beachten\"\u003eAnlagenkomplexität und Anfangsinvestitionen können hoch sein\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"Kühlmethode\"\u003eHybridkühlung\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Vorteile\"\u003eKombination je nach Klima und Last möglich\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Zu beachten\"\u003eDie Betriebsoptimierung ist komplex\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/tbody\u003e\n\u003c/table\u003e\u003c/div\u003e\n\u003cp\u003eIn Regionen mit hohem Wasserstress kann der Wasserverbrauch von Rechenzentren mit der Landwirtschaft, der Trink- und Brauchwasserversorgung sowie Ökosystemen konkurrieren. Daher sollten Kommunen im Genehmigungsverfahren den Wasserverbrauch, die Nutzung von Recyclingwasser, Pläne zur Reaktion auf Dürren und Möglichkeiten zur Abwärmenutzung gemeinsam prüfen.\u003c/p\u003e\n\u003ch2\u003e\n\u003ca href=\"#f%C3%BCr-die-politik--und-regulierungsgestaltung-erforderliche-daten\" class=\"anchor\" id=\"für-die-politik--und-regulierungsgestaltung-erforderliche-daten\"\u003e\u003c/a\u003eFür die Politik- und Regulierungsgestaltung erforderliche Daten\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003eBei der Politik für AI-Rechenzentren sind Daten wichtiger als Absichtserklärungen. Kommunen, Energieversorger und Regulierungsbehörden sollten die folgenden Punkte gemeinsam verwalten.\u003c/p\u003e\n\u003cdiv class=\"overflow-x-auto\"\u003e\u003ctable\u003e\n\u003cthead\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003eDatenpunkt\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003eBereitstellende Stelle\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003eVerwendungszweck\u003c/th\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/thead\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"Datenpunkt\"\u003eBeantragte Stromkapazität und stufenweiser Ausbauplan\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Bereitstellende Stelle\"\u003eRechenzentrumsbetreiber\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Verwendungszweck\"\u003eBewertung des Bedarfs an Netzverstärkungen\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"Datenpunkt\"\u003eErwartete Last nach Tageszeit\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Bereitstellende Stelle\"\u003eBetreiber und Energieversorger\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Verwendungszweck\"\u003eGestaltung von Spitzenlastmanagement und Tarifen\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"Datenpunkt\"\u003eMöglicher Umfang der Stromflexibilität\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Bereitstellende Stelle\"\u003eBetreiber\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Verwendungszweck\"\u003eLastmanagementverträge und Notfallbetriebspläne\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"Datenpunkt\"\u003eKühlmethode und erwarteter Wasserverbrauch\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Bereitstellende Stelle\"\u003eBetreiber\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Verwendungszweck\"\u003eBewertung der Auswirkungen auf Wasserressourcen\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"Datenpunkt\"\u003ePlan zur Beschaffung erneuerbarer Energien\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Bereitstellende Stelle\"\u003eBetreiber\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Verwendungszweck\"\u003eBewertung der CO₂-Ziele und Auswirkungen auf das regionale Stromnetz\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"Datenpunkt\"\u003eKosten für den Ausbau von Übertragungsnetzen und Umspannwerken\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Bereitstellende Stelle\"\u003eEnergieversorger\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Verwendungszweck\"\u003eKostenverteilung und Tarifgenehmigung\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"Datenpunkt\"\u003ePläne für regionale Beschäftigung, Steuereinnahmen und Abwärmenutzung\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Bereitstellende Stelle\"\u003eBetreiber und Kommunen\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Verwendungszweck\"\u003eBeurteilung der Akzeptanz in der Bevölkerung\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"Datenpunkt\"\u003eMethode zur Emissionsberechnung\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Bereitstellende Stelle\"\u003eBetreiber\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"Verwendungszweck\"\u003eÜberprüfung von Nachhaltigkeitsberichten\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/tbody\u003e\n\u003c/table\u003e\u003c/div\u003e\n\u003ch2\u003e\n\u003ca href=\"#fazit\" class=\"anchor\" id=\"fazit\"\u003e\u003c/a\u003eFazit\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003eDer steigende Strombedarf von AI-Rechenzentren ist kein Problem, das nur die Technologiebranche betrifft. Es handelt sich um eine Frage der öffentlichen Infrastruktur, bei der Netzinvestitionen, Stromtarife, regionale Genehmigungen, Wasserressourcen und CO₂-Ziele gleichzeitig miteinander verknüpft sind. Kern der Politik sollte nicht sein, AI-Innovationen zu verhindern, sondern die Kosten großer Stromverbraucher für lokale Gemeinschaften und das Stromnetz transparent zu messen und gerecht zu verteilen.\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eDer realistischste Ansatz besteht in der Kombination dreier Maßnahmen. Erstens müssen Rechenzentrumsbetreiber detailliertere Daten zu Strom, Wasser und Emissionen veröffentlichen. Zweitens müssen Energieversorger und Regulierungsbehörden Tarifmodelle entwickeln, die die Netzkosten großer Verbraucher berücksichtigen. Drittens sollten AI-Berechnungen, soweit möglich, flexibel an die Bedingungen des Stromnetzes angepasst werden.\u003c/p\u003e\n","tags":["KI Rechenzentrum","Stromnetz","Stromkosten","Carbon emissions","Sustainability"],"faqs":[{"question":"Warum verbrauchen KI-Rechenzentren mehr Strom als herkömmliche Rechenzentren?","answer":"KI-Training und -Inferenz setzen in großem Umfang Hochleistungsbeschleuniger wie GPUs und TPUs ein und weisen eine hohe Leistungsdichte pro Server-Rack auf. Da die Geräte zudem viel Wärme erzeugen, steigen der Strombedarf für die Kühlung und in manchen Fällen auch der Wasserverbrauch."},{"question":"Entstehen Engpässe im Stromnetz ausschließlich durch einen Mangel an Kraftwerken?","answer":"Nein. Selbst wenn genügend Strom erzeugt wird, kann die für Rechenzentren benötigte Energie möglicherweise nicht rechtzeitig bereitgestellt werden, wenn es an Übertragungsleitungen, Umspannwerken, Verteilnetzen, Netzanschlussverfahren, rechtzeitig lieferbarer Ausrüstung oder regionalen Genehmigungen mangelt."},{"question":"Können die Strompreise für normale Verbraucher wegen KI-Rechenzentren steigen?","answer":"Diese Möglichkeit besteht. Wenn für den Anschluss großer Rechenzentren Investitionen in das Stromnetz erforderlich sind und diese Kosten auf die allgemeinen Stromtarife umgelegt werden, können auch normale Verbraucher belastet werden. Deshalb sind Konzepte wie die Kostenübernahme durch den Verursacher, Leistungstarife und zeitvariable Tarife wichtig."},{"question":"Wird das CO₂-Problem eines Rechenzentrums durch den Abschluss eines Stromabnahmevertrags für erneuerbare Energien gelöst?","answer":"Dies kann zu einer teilweisen Lösung beitragen, reicht aber möglicherweise nicht aus. Selbst wenn die jährlich eingekaufte Menge an erneuerbarer Energie dem Verbrauch entspricht, können die tatsächlichen Verbrauchszeiten und die CO₂-Intensität des Stroms in der jeweiligen Region abweichen; außerdem bleiben Engpässe im Übertragungsnetz davon unabhängig bestehen."},{"question":"Welche Kennzahlen sollte man in Nachhaltigkeitsberichten von Unternehmen zuerst prüfen?","answer":"Der gesamte Stromverbrauch, die Art der Beschaffung erneuerbarer Energien, Scope-2-Emissionen, Scope-3-Emissionen, Wasserverbrauch, PUE und WUE müssen gemeinsam betrachtet werden. Wer nur eine einzelne Effizienzkennzahl betrachtet, kann den Anstieg des Gesamtverbrauchs oder Emissionen in der Lieferkette übersehen."},{"question":"Kann ein Rechenzentrum mit niedrigem PUE als umweltfreundlich gelten?","answer":"Der PUE ist eine wichtige Kennzahl für die Energieeffizienz der Anlage, aber keine hinreichende Bedingung. Auch der gesamte Stromverbrauch, die CO₂-Intensität des Stroms, der Wasserverbrauch, die Emissionen aus der Herstellung der Geräte und die Auswirkungen auf das regionale Stromnetz müssen geprüft werden."},{"question":"Was ist eine stromflexible KI-Fabrik?","answer":"Dabei handelt es sich um eine Betriebsweise, bei der Zeit, Standort und Priorität von KI-Trainings- und Inferenzaufgaben an die Auslastung des Stromnetzes, die Strompreise und die Erzeugung erneuerbarer Energien angepasst werden. Dies ist für aufschiebbare Trainingsaufgaben vorteilhaft, bei Echtzeitdiensten jedoch nur eingeschränkt anwendbar."},{"question":"Welche Aspekte müssen Kommunen bei der Genehmigung von KI-Rechenzentren prüfen?","answer":"Die beantragte Stromkapazität, der stufenweise Ausbauplan, die Kosten für die Verstärkung der Übertragungs- und Verteilnetze, der Wasserverbrauch, die Kühlmethode, die Auswirkungen von Lärm und Wärme, die lokale Beschäftigung und die Steuereinnahmen, die Nutzung von Abwärme sowie der Betriebsplan für die Notstromversorgung müssen gemeinsam geprüft werden."},{"question":"Warum ist der Wasserverbrauch von Rechenzentren ein politisches Thema?","answer":"Einige Kühlmethoden können erhebliche Mengen Wasser verbrauchen und in Regionen mit hohem Wasserstress mit der Trinkwasserversorgung, der Landwirtschaft und den Ökosystemen konkurrieren. Deshalb ist der Wasserverbrauch zusammen mit dem Strombedarf eine zentrale Datengrundlage für regionale Genehmigungsverfahren."},{"question":"Sind die Verbreitung von KI und die Ziele der Klimaneutralität miteinander vereinbar?","answer":"Sie sind miteinander vereinbar, doch dies geschieht nicht automatisch. Dafür sind hocheffiziente Geräte, die zeitabhängige Beschaffung von CO₂-freiem Strom, Flexibilität beim Stromverbrauch, Investitionen in Übertragungsnetze und eine transparente Offenlegung der Emissionen gemeinsam erforderlich."}],"sources":[{"url":"https://www.iea.org/reports/key-questions-on-energy-and-ai","title":"IEA – Zentrale Fragen zu Energie und KI","type":"source"},{"url":"https://www.capgemini.com/wp-content/uploads/2026/06/Final-Infographic-Data-Centers.pdf","title":"Capgemini – Infografik zur Stromversorgungsinfrastruktur von Rechenzentren","type":"source"},{"url":"https://sustainability.google/google-2026-environmental-report/","title":"Google-Umweltbericht 2026","type":"source"},{"url":"https://sustainability.aboutamazon.com/2025-amazon-sustainability-report.pdf","title":"Amazon-Nachhaltigkeitsbericht 2025","type":"source"},{"url":"https://www.weforum.org/stories/2026/06/is-ai-the-next-great-energy-technology/","title":"World Economic Forum – Ist KI die nächste große 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costos","caption":"La escena muestra cómo la demanda eléctrica de los centros de datos de IA presiona la red, las emisiones, el agua y las tarifas.","description":null},"id":{"alt":"Ilustrasi pusat data terhubung ke jaringan listrik, emisi, permukiman, air, dan biaya","caption":"Gambar ini menunjukkan kebutuhan listrik pusat data AI yang menekan jaringan, emisi, air, dan tagihan listrik.","description":null},"pt":{"alt":"Ilustração de um data center ligado à rede elétrica, emissões, casas, água e custos","caption":"A cena mostra a demanda de energia de data centers de IA pressionando redes, emissões, água e tarifas.","description":null},"zh-hant":{"alt":"資料中心連接電網、排放、住宅、用水與成本的插圖","caption":"畫面呈現 AI 資料中心用電需求對電網、排放、用水與電費造成壓力。","description":null},"de":{"alt":"Illustration, die Rechenzentren und das Stromnetz, Fabrikabgase, Wohngebiete sowie Wasser und Kosten gemeinsam zeigt","caption":"Zeigt, wie der Strombedarf von KI-Rechenzentren das Stromnetz, Emissionen, den Wasserverbrauch und die 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turbinas eólicas","caption":"La ilustración muestra centros de datos conectados a la red, al agua de enfriamiento y a energías renovables.","description":null},"id":{"alt":"Pusat data terhubung ke jaringan listrik dan pipa pendingin, dengan panel surya, turbin angin, dan ikon energi","caption":"Ilustrasi ini menunjukkan pusat data yang terhubung ke listrik, air pendingin, dan energi terbarukan.","description":null},"pt":{"alt":"Centros de dados conectados à rede elétrica e a tubos de resfriamento, com solar e eólica","caption":"A ilustração mostra centros de dados ligados à rede, à água de resfriamento e a fontes renováveis.","description":null},"zh-hant":{"alt":"資料中心連接電網與冷卻水管，周圍有太陽能板、風力發電機與電力圖示","caption":"插圖呈現資料中心與電網、冷卻用水和再生能源設施相互連結。","description":null},"de":{"alt":"Über das Stromnetz und Kühlwasserleitungen verbundenes Rechenzentrum, Solar- und Windkraftanlagen sowie ein Stromsymbol","caption":"Zeigt, wie Rechenzentren mit dem Stromnetz, Kühlwasser und Anlagen für erneuerbare 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