KI-Rechenzentren schreiben den Bau der US-Strominfrastruktur neu

Der Strombedarf der US-Rechenzentren soll 2026 41 Gigawatt erreichen – nach 31 GW im Jahr 2025. Das entspricht einem Anstieg von 32 Prozent in nur einem Jahr. Goldman Sachs Research erwartet, dass dieser Wert bis 2027 auf 66 GW klettert. Zur Einordnung: 41 GW entsprechen in etwa der gesamten installierten Kernkraftkapazität Frankreichs. Das US-Stromnetz soll diese zusätzliche Last in der Zeit aufnehmen, die normalerweise für Planung und Genehmigung eines einzigen großen Kraftwerks benötigt wird.

Das ist kein Zukunftsproblem. Es ist der aktuelle Betriebszustand der Energieinfrastruktur in Regionen mit hoher Rechenzentrumsdichte – und es verändert grundlegend die Entscheidungen darüber, wo KI-Rechenleistung entsteht, welche Energiequellen sie finanzieren und wer die Kosten des Netzausbaus trägt.

Die Zahlen hinter dem Nachfrageschub

Der globale Stromverbrauch von Rechenzentren wird bis 2026 voraussichtlich 1.000 Terawattstunden überschreiten – etwa das Doppelte des Niveaus von 2023. Der Haupttreiber sind KI-optimierte Server: GPU-Racks und kundenspezifische Beschleuniger, die Training- und Inference-Workloads ausführen. Sie sollen 2025 rund 21 Prozent des gesamten Rechenzentrums-Stromverbrauchs ausmachen, bis 2030 steigt dieser Anteil auf 44 Prozent. Ein heute gebautes Hyperscale-KI-Rechenzentrum kann zwischen 100 MW und 750 MW pro Standort benötigen. Neue Anlagen, die für Ende der 2020er Jahre geplant sind, werden mit der 20-fachen Leistungsdichte der vor fünf Jahren gebauten Hyperscale-Einrichtungen ausgelegt.

In Northern Virginia – dem größten Rechenzentrumsmarkt der Welt – verbrauchen die Einrichtungen bereits mehr als ein Viertel des regionalen Stroms. Im Juli 2024 führte eine Spannungsschwankung dazu, dass sich 60 Rechenzentren gleichzeitig vom Netz trennten – ein Überschuss von 1.500 MW entstand, der Notfallmaßnahmen erforderte, um großflächige Ausfälle zu verhindern. Dieser Vorfall dokumentierte konkret, was Netzplaner zuvor nur in Tabellen modelliert hatten: Lasten im KI-Maßstab schaffen Stabilitätsrisiken, die es bei früheren Rechenzentrumsdichten nicht gab.

Warum Tech-Unternehmen auf Kernkraft setzen

Der Run auf Kernkraft-Abnahmeverträge ist eine direkte Reaktion auf eine spezifische Einschränkung: Erneuerbare Energien (Solar, Wind) sind intermittierend, Rechenzentren brauchen aber konstante Leistung. Ein LLM-Traininglauf oder ein Inference-Cluster kann die Variabilität nicht tolerieren, die Netzbetreiber sonst über ein diversifiziertes Lastportfolio ausgleichen. Ein Rechenzentrum mit 100 MW Dauerlast benötigt 100 MW konstante Erzeugungskapazität – keinen gemittelten Äquivalentwert.

Kernkraft erzeugt konstant, mit hohen Kapazitätsfaktoren und einem CO₂-Fußabdruck, der über den gesamten Lebenszyklus mit Wind und Solar vergleichbar ist. Die in den vergangenen 18 Monaten unterzeichneten Verträge folgen dieser Logik:

• Microsoft unterzeichnete einen 20-jährigen Abnahmevertrag über 835 MW zur Wiederinbetriebnahme von Three Mile Island Unit 1 in Pennsylvania. Die Anlage liefert seit Ende 2024 Strom.
• Google bestellte bis zu 500 MW an Small Modular Reactors von Kairos Power, die Auslieferung ist für Anfang der 2030er Jahre vorgesehen.
• Amazon investierte über 20 Milliarden Dollar, um den Kernkraftstandort Susquehanna in Pennsylvania in einen KI-Rechenzentrums-Campus umzuwandeln, der direkt vom angrenzenden Kraftwerk versorgt wird.
• Meta schloss Vereinbarungen mit TerraPower, Oklo und Vistra und sicherte sich bis 2035 eine Kapazität von bis zu 6,6 GW aus sauberer Energie. Der TerraPower-Natrium-Deal umfasst 690 MW Anfangskapazität mit Optionen auf weitere 2,1 GW.

Zusammengenommen haben die großen Tech-Unternehmen innerhalb von etwa einem Jahr Verträge über mehr als 10 GW potenzieller neuer Kernkraftkapazität in den USA abgeschlossen. Diese Zahl umfasst nicht die bestehende Kernkraftkapazität, die in langfristigen Abnahmeverträgen gebunden wird – nur die Neubauverpflichtungen.

Das Netz hält nicht Schritt

PJM Interconnection – der Netzbetreiber für rund 65 Millionen Menschen in 13 Bundesstaaten und Washington D.C. – prognostiziert bis 2027 ein Zuverlässigkeitsdefizit von 6 GW. Die Versorger verzeichnen einen Anstieg der Netzanschlussanträge um 50 bis 150 Prozent, und die Genehmigungs- und Bauvorhaben für neue Übertragungskapazitäten laufen über Zeiträume von fünf bis zehn Jahren – nicht vereinbar mit dem Tempo, in dem Rechenzentrumskapazität zugesagt wird.

Goldman Sachs schätzt, dass der Anteil der Rechenzentren an der Spitzennachfrage im US-Sommer von 4,1 Prozent im Jahr 2025 auf 8,5 Prozent im Jahr 2027 steigen wird. Das klingt beherrschbar, bis man bedenkt, dass das jährliche Netzlastwachstum historisch unter einem Prozent lag. Einige Netzbetreiber verzeichneten im vergangenen Jahr ein Lastwachstum von vier Prozent. Eine Infrastruktur, die für 0,8 Prozent jährliches Wachstum ausgelegt ist, kann vier Prozent ohne erhebliche Investitionen und Planungshorizont-Konflikte nicht verkraften.

Die Kosten sind nicht abstrakt. Die Strompreise für Haushalte werden Prognosen zufolge 2026 um fünf Prozent steigen. Eine Analyse schätzt, dass ungebremstes Rechenzentrums-Lastwachstum bis 2033 zu Mehrkosten von 163 Milliarden Dollar für regionale Stromrechnungen führen könnte – die durchschnittliche monatliche Stromrechnung einer Familie würde bis 2028 um rund 70 Dollar steigen. Diese Kosten treffen überproportional private und kleine gewerbliche Kunden, die weniger Möglichkeiten haben, Tarife auszuhandeln oder Lasten zu verschieben.

Wohin der Neubau von Rechenzentren steuert

Die Netzrestriktion lenkt bereits jetzt die Hyperscale-Rechenzentrumsinvestitionen um. Standorte mit verfügbarer Leistung erzielen Aufschläge: Grundstücke in der Nähe bestehender oder geplanter Kernkraftwerke, in der Nähe großer Wasserkraftressourcen oder in Regionen mit unterentwickelter Netzkapazität im Verhältnis zur Erzeugung ziehen Rechenzentrumsankündigungen an, die vor einigen Jahren noch in etablierte Märkte gegangen wären.

Wyoming, Idaho und der pazifische Nordwesten verzeichnen neues Interesse – aus unterschiedlichen Gründen: bestehende Wasser- und Windkraft im Nordwesten, Nähe zu sich entwickelnden Kernkraftprojekten in Idaho und Wyoming. Texas ist wegen der Stromverfügbarkeit und des regulatorischen Umfelds attraktiv, hat aber Netzfragen, die einige Betreiber in ihre Resilienzplanung einbeziehen.

Das Colocation-Modell – bei dem ein Rechenzentrumsbetreiber Kapazität in einer fremden Einrichtung least – steht unter Druck. Colocation-Anbieter konkurrieren um dieselben knappen Netzanschlüsse, die Hyperscaler direkt verfolgen. Die Unternehmen mit dem Kapital, Jahrzehntelange Abnahmeverträge abzuschließen und direkt auf Standorten mit reichlich Strom zu bauen, haben in einem angebotsbeschränkten Umfeld einen strukturellen Vorteil gegenüber dem Colocation-Modell.

Das Nachhaltigkeits-Bilanzproblem

Google führte einen Anstieg seiner Treibhausgasemissionen um 48 Prozent über fünf Jahre auf die KI-Infrastruktur zurück. Microsoft berichtete von ähnlichen Herausforderungen bei der Erreichung seiner Nachhaltigkeitsziele für 2030, weil das Wachstum der KI-Rechenleistung die Beschaffung sauberer Energie übertraf, die eigentlich als Ausgleich gedacht war. Die Atomdeals sind die strukturelle Antwort: Es wird saubere Grundlastkapazität vertraglich gebunden, die mit dem Rechenzentrumsbedarf mitwächst – anstatt zu versuchen, schmutzigen Netzstrom mit Erneuerbare-Energie-Zertifikaten zu kompensieren.

Die grundlegende Spannung besteht darin, dass die Energiewende und der KI-Ausbau gleichzeitig stattfinden und an derselben Netzinfrastruktur, denselben Ausrüstungslieferketten (Transformatoren, Schaltanlagen, Hochspannungskabel) und denselben Genehmigungsverfahren ziehen. Keines der beiden verlangsamt sich. Der Engpass ist die Fähigkeit des Netzes, sich schnell genug weiterzuentwickeln, um beiden gerecht zu werden.