Infrastruktur für KI KI-Rechenzentren: Kapazität steigt bis 2035 auf das Vierfache

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Eine neue Studie von Roland Berger prognostiziert, dass die weltweit installierte Kapazität von KI-Rechenzentren auf bis zu 340 Gigawatt bis 2035 steigen wird. In Europa benötigen Betreiber derzeit bis zu sieben Jahre, um ein Rechenzentrum in Betrieb zu nehmen.

Der Wettlauf um künstliche Intelligenz entscheidet sich zunehmend bei Kapazitäten der Rechenzentren, Netzanschlüssen und Genehmigungsverfahren. Laut der neuen Studie „The AI Datacenter Study – Part 1: The Global Build-out Race“ von Roland Berger wird sich die weltweit installierte Rechenzentrumskapazität von 88 Gigawatt im Jahr 2025 auf bis zu 340 Gigawatt bis 2035 fast vervierfachen. Der Anteil von KI-Rechenzentren an der gesamten Rechenlast wächst von 20 Prozent heute auf knapp 60 Prozent bis 2035.

Die Studie basiert auf dem „Datacenter Model“ von Roland Berger, das Entwicklungen von Rechenzentrumskapazitäten, Energiebedarf und Investitionen analysiert. Ergänzt wurde die Untersuchung durch eine Befragung von 70 Entscheiderinnen und Entscheidern aus der europäischen Branche für Rechenzentren. Trotz verschiedener politischer Entlastungsdiskussionen droht Europa im Rennen um KI-Rechenzentren weiter zurückzufallen. Die USA allein verfügten 2025 bereits über mehr Rechenzentren als Westeuropa und Asien zusammen. Laut der Studie von Roland Berger dürfte sich der europäische Anteil an der weltweit installierten Rechenzentrumskapazität weiter verringern: Von derzeit etwa 13 Prozent auf rund 10 Prozent bis 2030.

Europäische Souveränität mit eigenen KI-Rechenzentren

Die Autoren der Studie sehen aktuelle politische Initiativen zum Ausbau digitaler Infrastruktur zwar als wichtigen Schritt zu europäischer Unabhängigkeit, betonen aber die Notwendigkeit weiterer Maßnahmen.„Digitale Souveränität beginnt bei Strom und Rechenleistung. Für den notwendigen Infrastrukturausbau brauchen wir dringend leistungsfähige Stromnetze, schnellere Planungs- und Genehmigungsverfahren sowie wettbewerbsfähige Energiepreise,“ sagt Dr. Edeltraud Leibrock, Global Managing Director bei Roland Berger. Eigene KI-Rechenzentren ermöglichen die Verarbeitung sensibler Daten sowie den Einsatz von KI-Anwendungen unter europäischem Recht und bilden die Grundlage für ein wettbewerbsfähiges europäisches KI-Ökosystem.

Hindernisse beim Ausbau der Rechenzentrumskapazität

Die Studie identifiziert drei wichtige Bremsfaktoren für den Ausbau der KI-Rechenzentren in Europa:

• Netzanschlüsse: Der Anschluss eines neuen Rechenzentrums kann in Europa bis zu sieben Jahre dauern – in den USA werden Anschlüsse schneller ermöglicht oder Arten der Vor-Ort Energiegewinnung verwendet. 
• Energiekosten und -zugang: 69 Prozent der befragten Branchenexperten erwarten, dass die Energieverfügbarkeit bis 2035 noch schwieriger wird. Strom macht rund 40 Prozent der Betriebskosten eines Rechenzentrums aus. Europas Energiepreise liegen deutlich über denen konkurrierender Regionen.
• Regulatorische Komplexität: Betreiber von KI-Rechenzentren sehen laut Befragung Genehmigungsverfahren und regulatorische Anforderungen in Europa als eine zentrale Hürde für den Ausbau neuer Kapazitäten.

Die Dimension des Ausbaus verdeutlicht die Größe der Herausforderung. Ein modernes KI-Rechenzentrum mit einer Leistung von einem Gigawatt verbraucht so viel Strom wie eine Stadt mit rund einer Million Haushalten. Eigene KI-Rechenzentren sind nicht nur eine Voraussetzung für Europas digitale Souveränität, sondern auch für zukünftiges Wirtschaftswachstum.

KI-Rechenzentren: Wie Europa beim Rückstand aufholt

Dr. Nikolaus Lehmann, Partner bei Roland Berger, kommentiert die Studienergebnisse: „KI und Rechenzentren haben heute schon einen signifikanten Anteil am US-amerikanischen Wirtschaftswachstum. Europa partizipiert zwar in einzelnen Zulieferindustrien, gerät aber in starke Abhängigkeiten. Ohne ausreichende Rechenkapazitäten riskiert Europa, den Anschluss beim Wachstum durch diese Schlüsseltechnologie zu verpassen.“
Finanzielle Anreize allein dürften allerdings nicht ausreichen, um Europas Rückstand aufzuholen. Es braucht vielmehr eine vorausschauende Netzplanung und technologieoffene Rahmenbedingungen, die Investitionen ermöglichen statt verzögern.

Ohne ausreichende Rechenkapazitäten riskiert Europa, den Anschluss beim Wachstum durch diese Schlüsseltechnologie zu verpassen.

Dr. Nikolaus Lehmann Roland Berger

Zur Methodik der Studie: Die Ergebnisse der Studie „The AI Datacenter Study – Part 1: The Global Build-out Race“ basieren auf dem Roland Berger Datacenter Model, das Entwicklungen bei globalen Kapazitäten der Rechenzentren, Energiebedarf und Investitionen analysiert. Ergänzend wurden 70 Entscheiderinnen und Entscheider aus der europäischen Rechenzentrumsbranche befragt, darunter Betreiber von Rechenzentren sowie Unternehmen aus den Bereichen Technologie, Energie, Infrastruktur, Bau und Engineering. Rund 80 Prozent der Befragten sind direkt an strategischen oder investitionsbezogenen Entscheidungen im Rechenzentrumsumfeld beteiligt.
Die Strategieberatung Roland Berger vereint Industrie- und Branchenkenntnis mit umfassender Erfahrung in wichtigen Managementfunktionen und Transformationsprojekten.

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