Die hohe Kundennachfrage an KI-Dienstleistungen ist enorm und führt bei Betreibern von Rechenzentren zu erheblichen Investitionen in den Bereichen Leistung, Skalierbarkeit, Energieeffizienz und Nachhaltigkeit. Gleichzeitig stehen Unternehmen unter Druck, ihre IT nachhaltiger zu betreiben. Wie lassen sich KI-Hunger und Klimaschutz in Einklang bringen?
Rechenzentren unter Leistungsdruck
KI-Anwendungen wie maschinelles Lernen und generative Modelle erfordern enorme Rechenressourcen, was zu einem signifikanten Anstieg des Energieverbrauchs führt. Prognosen zufolge könnte KI bis 2028 etwa 19 % des gesamten Strombedarfs von Rechenzentren ausmachen [1].
Um genügend KI-Rechenpower zu erreichen, werden oft Dutzende GPU-Server zu leistungsstarken Clustern zusammengeschaltet. Dies führt jedoch auch zu drastisch höherem Energiebedarf pro Rack: 36 bis über 80 Kilowatt sind hier keine Seltenheit – ein Vielfaches dessen, was in herkömmlichen Racks üblich ist. Die Folge: Rechenzentren müssen mehr Strom bereitstellen und die Abwärme effizient abführen, um Überhitzung zu vermeiden [2].
Nachhaltigkeit und Energieeffizienz
Microsoft und Google kämpfen damit, ihre Klimaversprechen einzuhalten, da KI-Workloads den Stromverbrauch in die Höhe treiben. Bei Google etwa stieg der CO₂-Ausstoß 2022 um 38 % gegenüber dem Vorjahr [3].
Die Internationale Energieagentur schätzt, dass Rechenzentren weltweit bis 2026 so viel Strom verbrauchen könnten wie ganz Japan. Auch die Kühlung verbraucht erhebliche Ressourcen – oft werden neben Strom enorme Wassermengen benötigt. Dies erhöht den Druck auf Betreiber, effizientere Technologien einzusetzen und verstärkt auf erneuerbare Energien zu setzen. Große Cloud-Anbieter investieren deshalb in grüne Energie – Google etwa will seine Rechenzentren bis 2030 vollständig CO₂-frei mit Strom versorgen [4][5].
Trends im Rechenzentrum
Die Nachfrage nach spezialisierter KI-Hardware – allen voran Hochleistungs-GPUs – erreicht neue Höchststände. Klassische Luftkühlsysteme stoßen bei der entstehenden Hitze an ihre Grenzen, Flüssigkeiten können die Wärme deutlich effizienter abführen. Daher setzen viele Betreiber neu auf Technologien wie Flüssigkeitskühlung, optimierte Stromversorgung und Abwärmenutzung [6].
Auch im Plattformmanagement kommt KI zum Einsatz: Automatisierte Tools überwachen die Infrastruktur und optimieren die Auslastung in Echtzeit. Google konnte auf diese Weise den Energieverbrauch für die Kühlung um bis zu 40 % senken [7].
Herausforderungen und Chancen für Unternehmen
Für Unternehmen eröffnen KI-Anwendungen einerseits neue Chancen, andererseits steigen die Anforderungen an die IT-Infrastruktur enorm. Wer KI-Dienste nutzen oder anbieten will, steht vor hohen Investitionen: GPUs sind teuer, welche sowohl das IT-Budget sowie die Klimaziele belasten. Manche Firmen mit sensiblen Daten erwägen sogar, eigene KI-Infrastruktur aufzubauen, um die Datenhoheit zu wahren. Das erfordert jedoch viel Know-how und Investitionen in Stromversorgung, Kühlung und Sicherheit [8].
Gleichzeitig können Unternehmen vom KI-Trend profitieren. Cloud-Anbieter stellen eine Fülle von KI-Services und spezialisierter Infrastruktur bereit, sodass auch kleine Betriebe Zugang zu großer Rechenleistung on demand erhalten. So lässt sich innovieren und experimentieren, ohne gleich ein eigenes Datacenter bauen zu müssen. Zugleich zahlt sich Effizienz aus: Wer früh auf energieeffiziente Hardware, clevere Kühlung und Abwärmenutzung setzt, spart langfristig Kosten und verbessert seine Klimabilanz. Und nicht zuletzt verschafft eine nachhaltig ausgerichtete IT-Infrastruktur einen Wettbewerbsvorteil [9].
Ausblick: Zwischen Effizienz und Verantwortung
Künstliche Intelligenz wird nicht verschwinden – im Gegenteil: Ihr Einfluss auf Wirtschaft, Gesellschaft und IT-Infrastruktur wird weiter zunehmen. Umso wichtiger ist es, dass Unternehmen und Anbieter Verantwortung übernehmen und transparente, nachhaltige Strategien verfolgen [10].
Quellen
- Welche neuen Wege Rechenzentren einschlagen müssen, um den neuen Anforderungen der KI gerecht zu werden, Jun 2024
- KI-Boom und Energiewende stellen Rechenzentren vor Herausforderungen, Feb 2024
- KI-Boom belastet die Klimabilanz der Tech-Giganten, Jul 2024
- Google Sustainability, ohne Datum
- KI verdoppelt Stromverbrauch von Rechenzentren bis 2030, Apr 2025
- Nachhaltige Datacenter für KI, Feb 2025
- DeepMind AI Reduces Google Data Centre Cooling Bill by 40%, Jul 2016
- Vertrauenswürdige Datenräume? Aber sicher!, Mrz 2025
- Rechenzentrum-Trends 2025 | Innovationen zwischen KI-Power, grüner Energie und modularer Flexibilität, Jan 2025
- KI im Fokus: Wie sich IT-Infrastrukturen den neuen Anforderungen stellen, Okt 2024
