Der Aufbau einer KI-Gigafabrik ist essenziell für die Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Wirtschaft und könnte die lokale Datenhoheit stärken. Aber der immense Strombedarf stellt bisher ungelöste Herausforderungen an die Energieinfrastruktur dar.
(Bild: Beenish/stock.adobe.com - generiert mit KI)
Bedeutung einer KI-Gigafabrik
Ein Hochleistungsrechenzentrum für KI wäre für Deutschland von enormer Bedeutung, um im globalen Wettbewerb mit Standorten wie China und den USA bestehen zu können. Zudem würden europäische Daten in Europa bleiben und mehr Kontrolle darüber bieten, wo und wie Daten gespeichert, verarbeitet und geschützt werden. Die Probleme, die entstehen, wenn man es falsch anpackt, sind u. a. die Belastung durch Vorschriften und die Haftung der Unternehmensleitung, der Verlust der Datenintegrität und der Sicherheitsgarantien.
Wenn wir es richtig anpacken, könnte dies auch der großen Mehrheit der deutschen Unternehmen den Zugang zu Innovationen eröffnen, die derzeit die fortschrittlichsten KI-Dienste nicht nutzen können, da sie für kleine und mittelständische Unternehmen unerschwinglich sind. Wenn wir es falsch machen, könnte dieser potenzielle Wettbewerbsvorteil verloren gehen. Während die Datenhoheit eine wichtige Überlegung ist, liegt der Fokus im Moment auf dem potentiellen Strombedarf einer KI-Gigafabrik.
Auch wenn dies eine höchst willkommene Nachricht ist, so muss doch eingeräumt werden, dass die heutigen Rechenzentren viel Energie verbrauchen - und spezielle KI-Rechenzentren mit stromhungrigen Prozessoren (GPUs) noch mehr. Einem Bericht von Euronews zufolge verbraucht jede ChatGPT-Anfrage schätzungsweise zehnmal mehr Strom als eine herkömmliche Google-Suche. Während herkömmliche Rechenzentren laut IEA zwischen 10 und 25 Megawatt (MW) Strom verbrauchen, kann der Bedarf von Hyperscale-KI-Zentren 100 MW übersteigen, was dem Jahresverbrauch von 100.000 Haushalten entspricht.
Zunehmende Stromknappheit: Wettbewerb um verfügbare Ressourcen
Die Internationale Energieagentur (IEA) sagt voraus, dass Rechenzentren in der EU bis 2026 fast 150 TWh verbrauchen werden.
Das größte angekündigte Rechenzentrum wird so viel Strom verbrauchen wie 5 Millionen Haushalte.
Irland ist bereits ein extremes Beispiel für den Wettbewerb um Strom. Nach Angaben des irischen Zentralamts für Statistik wird der gemessene Stromverbrauch von Rechenzentren bis 2024 um 10 % steigen und mehr als ein Fünftel (22 %) des gesamten gemessenen Stromverbrauchs ausmachen.
Eine Analyse von Bloomberg zeigt, dass es im Umkreis von 50 Meilen um bestimmte KI-Rechenzentren in den USA zu Stromausfällen kommt.
Da die KI-Welle immer mehr an Fahrt gewinnt, stellt dies ein inakzeptables Risiko für Einzelpersonen und bestehende Unternehmen dar und muss bereits in der Planungsphase berücksichtigt werden.Die Verfügbarkeit von Strom ist ein großes Problem, da der Ausbau der Netze und der Stromspeicherung in Deutschland nicht mit dem Ausbau der erneuerbaren Energieerzeugung Schritt hält. Es ist zwar schön, dass die erneuerbaren Energien politisch unterstützt werden, aber die Entwicklung geht nicht schnell genug voran. Da die Kernenergie vom Tisch ist, bietet der Ausbau der erneuerbaren Energien Deutschland die Chance, sein Können in vielen Bereichen unter Beweis zu stellen - wenn der Fortschritt schneller von statten geht.
Die Rolle moderner Speichertechnologien in der KI-Gigafabrik
Nach Angaben des Borderstep Instituts entfallen etwa zwei Drittel des Stromverbrauchs in Rechenzentren auf die IT und ein Drittel auf die Haustechnik. Researchgate.net zeigt, dass allein die Datenspeicherung 20 Prozent der gesamten Energie für den IT-Betrieb im Rechenzentrum verbraucht. In einer KI-Gigafabrik ist es daher wichtig, alle Elemente des Energieverbrauchs zu berücksichtigen, um die Versorgung für Unternehmen und Haushalte zu gewährleisten.
Was die Dateninfrastruktur betrifft, so erfordert KI eine hochleistungsfähige Speicherplattform, die die Datenverfügbarkeit beschleunigt, die Verwaltung vereinfacht und hoch skalierbar ist. Die zu schaffende KI-Infrastruktur muss nachhaltig sein, eine hohe Speicherdichte bieten und weniger Platz und Kühlung im Rechenzentrum benötigen. Moderne, besonders effiziente All-Flash-basierte Speichertechnologie ist bereits eine Voraussetzung für die Bewältigung anspruchsvoller KI-Workloads. In Anbetracht dieser beiden Elemente wird Flash zur offensichtlichen Speichertechnologie für den Einsatz in KI-Gigafabriken in Deutschland.
Das Potenzial von KI in Deutschland ist immens. Als Land haben wir die Möglichkeit, in Europa eine Vorreiterrolle einzunehmen, indem wir energieeffiziente Gigafactorys entwickeln, die die KI-Anforderungen des Landes erfüllen und gleichzeitig den Umweltanforderungen gerecht werden. Deutschland wird dann an der Spitze der Innovation stehen und in der Lage sein, von der Innovation zu profitieren, die KI in den nächsten Jahren und Jahrzehnten bringen kann.
Stand: 16.12.2025
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Elke Steinegger ist Regional Vice President Deutschland & Österreich beim Datenspeicher-Experten Pure Storage.