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Rechenzentren verbrauchen weltweit etwa so viel Strom wie ein großes Industrieland, und KI ist der wichtigste Grund, warum dieser Bedarf steigt. Wie groß der Anteil wirklich ist und welche Rolle Wasser spielt, lässt sich inzwischen besser beziffern als noch vor zwei Jahren.
Die Internationale Energieagentur (IEA) hat im April 2025 mit dem Bericht Energy and AI die bislang umfassendste Bestandsaufnahme vorgelegt. Die Kernaussagen:
| Jahr | Verbrauch | Anteil am weltweiten Strom |
|---|---|---|
| 2024 | rund 415 TWh | etwa 1,5 Prozent |
| 2030 (Projektion) | rund 945 TWh | knapp 3 Prozent |
Den größten Teil des Zuwachses erwartet die IEA in den USA und in China. Für Europa rechnet sie bis 2030 mit einem Plus von über 45 TWh, das sind rund 70 Prozent mehr als heute. Der Verbrauch von Servern mit KI-Beschleunigern wächst nach der Analyse etwa um 30 Prozent pro Jahr, deutlich schneller als der konventioneller Server.
Zur Einordnung betont die IEA zwei Punkte. Erstens ist der Anteil am Gesamtstrom global eher klein; Elektroautos, Klimaanlagen und Industrie tragen mehr zum Wachstum bei. Zweitens ist die Wirkung lokal sehr konzentriert: Rechenzentren ballen sich an wenigen Standorten, wo sie einen erheblichen Teil der Netzkapazität beanspruchen.

Der größte Teil des Stroms geht an die Rechentechnik selbst: Beschleuniger, Prozessoren, Speicher, Netz. Hinzu kommen Kühlung, Stromumwandlung und Gebäudetechnik. Das Verhältnis beschreibt der PUE-Wert. Moderne, gut ausgelastete Anlagen erreichen Werte um 1,1 bis 1,2, ältere oder kleinere liegen oft bei 1,5 oder darüber. Das deutsche Energieeffizienzgesetz schreibt für neue Rechenzentren 1,2 vor.
Ein niedriger PUE-Wert sagt allerdings nichts darüber, ob die Rechenarbeit selbst sinnvoll ist. Ein effizient gekühltes Rechenzentrum, das schlecht ausgelastete Server betreibt, kann mehr Strom pro Ergebnis verbrauchen als ein mittelmäßig gekühltes mit hoher Auslastung.
Beim Wasser lohnt es sich, drei Quellen zu unterscheiden:
Die Kennzahl WUE gibt den direkten Verbrauch in Litern pro Kilowattstunde IT-Energie an. Eine viel zitierte Studie von Pengfei Li und anderen ("Making AI Less Thirsty", 2023) schätzte, dass allein das Training von GPT-3 in US-Rechenzentren rund 700.000 Liter Frischwasser direkt verdunstet haben könnte, und betonte, dass Standort und Jahreszeit den Wert stark verändern. Google gab 2025 für eine mittlere Textanfrage an seine Gemini-Apps rund 0,26 Milliliter Wasser an. Beide Zahlen beruhen auf unterschiedlichen Methoden und sind nicht direkt vergleichbar.
Mit steigender Leistungsdichte setzt sich die direkte Flüssigkeitskühlung durch. Dabei fließt Wasser durch Kühlplatten auf den Chips. Weil die Chips heiß werden dürfen, kann das Kühlwasser mit 30 bis über 40 Grad zurückfließen. Das hat zwei Vorteile: In Mitteleuropa reicht dann fast das ganze Jahr die Außenluft zum Rückkühlen, ohne Verdunstung und ohne Kältemaschinen. Und die Abwärme ist warm genug, um Gebäude zu heizen oder in ein Wärmenetz eingespeist zu werden. Der Supercomputer JUPITER in Jülich arbeitet nach diesem Prinzip.
Daneben gibt es Tauchkühlung, bei der ganze Server in einer nicht leitenden Flüssigkeit liegen. Sie ist bislang eher eine Nische.
Viele Betreiber geben an, ihre Rechenzentren vollständig mit erneuerbarem Strom zu versorgen. Meist ist das bilanziell gemeint: Über das Jahr wird so viel Ökostrom eingekauft oder über Herkunftsnachweise belegt, wie verbraucht wird. In einer windstillen Winternacht kommt der Strom trotzdem aus dem Netz mit seinem jeweiligen Mix. Einige große Unternehmen haben sich deshalb das strengere Ziel gesetzt, den Verbrauch Stunde für Stunde mit erneuerbarer Erzeugung in derselben Region zu decken. Auch das deutsche Energieeffizienzgesetz stellt auf eine bilanzielle Deckung ab. Für die Bewertung von Klimazusagen lohnt es sich daher, genau nachzulesen, welche Methode gemeint ist.
Die Quellen zu diesem Beitrag sind auf der Seite Studien und Quellen gesammelt.
Stand: November 2026, Redaktion fast project
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