KI-Update Deep-Dive: Jede Menge Gigawatt für die KI

Künstliche Intelligenz benötigt andere bauliche und energetische Voraussetzungen als herkömmliche IT-Infrastrukturen. In der aktuellen Folge des Podcasts KI-Update erklärt Christof Windeck, Redakteur beim Computermagazin c't, warum die Errichtung moderner KI-Rechenzentren die Stromnetze an ihre Grenzen bringt und bestehende Konzepte verändert.

Bislang basierte der Markt in Deutschland vor allem auf sogenannten Co-Location-Rechenzentren – wie etwa jenem der Firma Plus.line in Frankfurt am Main, in dem auch heise online seine Server unterstellt. Bei diesem Modell stellt der Betreiber lediglich die gesicherte Fläche, Kühlung und Stromanschlüsse für genormte Serverschränke (Racks) bereit. Beim Cloud-Modell hingegen stellt der Anbieter selbst die Server und vermietet Dienste darauf. Hyperscaler wie Amazon Web Services, Microsoft Azure und Google Cloud, tun dies weltweit und betreiben dafür sogar eigene Unterseekabel.

„Bei KI ist der eigentliche wesentliche Unterschied, dass die Leistung pro Quadratmeter, die ich in diesem Rechenzentrum installieren kann, um ein Vielfaches höher ist als bisher“, erklärt der c't-Experte. Während klassische Schränke früher eine Leistungsaufnahme von 3 bis 15 Kilowatt aufwiesen, erreichen KI-Racks heute bereits 150 Kilowatt. Künftig seien bis zu einem Megawatt pro Schrank denkbar. In ein Gebäude, das früher Platz für Tausende Schränke bot, passen mit KI laut Windeck nur noch einige Hundert, dann sind Energie und Kühlung ausgeschöpft.

Standorte folgen dem Strom

Die Anschlusswerte solcher KI-Rechenzentren liegen mitunter im Gigawattbereich. „Wir reden hier über eine Milliarde Watt, die da reinfließen. Die ganze Zeit, ein Jahr durch“, gibt der Hardware-Experte zu bedenken. Zum Vergleich: Ein Haushalt mit drei Personen verbrauche rund 4000 Kilowattstunden im Jahr. Deshalb entstehen die Anlagen laut Windeck dort, wo viel Strom verfügbar ist, etwa nahe Umspannwerken oder, wie bei einem kürzlich angekündigten Projekt an der Ostseeküste bei Rostock, wo künftig Windstrom vom Meer ankommt.

In den USA gehe man teils andere Wege: Unter dem Schlagwort „behind the meter“ erzeugen Betreiber ihren Strom selbst. Als Beispiel nennt Windeck Elon Musks KI-Rechenzentrum Colossus 1 in Memphis, Tennessee, das mit modularen Gasturbinen und günstigem Fracking-Gas betrieben werde. Diese Entwicklung führe inzwischen dazu, dass Gasturbinen weltweit ausverkauft seien. Hersteller wie das Tiroler Unternehmen Jenbacher verdienen ihr Geld nicht länger mit Eisenbahn- oder Schiffsmotoren, sondern mit Gasmotoren für Rechenzentren. Was kleine modulare Atomreaktoren angeht, die in der Branche als Energiequelle der Zukunft dargestellt werden, äußert Windeck sich persönlich skeptisch, ob der erste „in unter 15 Jahren“ nennenswert Strom produziere.

Effizienz lässt sich kaum vergleichen

Für die Effizienz von KI-Rechenzentren gibt es laut Windeck in Deutschland zwar einen Grenzwert für die sogenannte Power Usage Effectiveness (PUE), also das Verhältnis des gesamten Stromverbrauchs zum Verbrauch der reinen Rechentechnik, laut dem neue Rechenzentren nicht mehr als 20 Prozent zusätzliche Energie für Kühlung und Ähnliches benötigen sollen. „Doch dieser Wert sagt nichts darüber aus, wie viele Rechenoperationen pro Watt erzielt werden.“ Hier fehle es an belastbaren Zahlen, und die werde es bei KI „eine ganze Weile nicht geben“, erklärt der c’t-Redakteur. Denn Benchmarks, also standardisierte Leistungstests, veralteten bei den sich schnell wandelnden Anwendungen binnen eines halben Jahres. Zudem sei bei Anlagen, die erst in drei Jahren ihre Beschleuniger bekommen, noch gar nicht absehbar, welche Hardware dort laufe.

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Wohin mit der Hitze?

Ein ungelöstes Problem bleibt die Abwärme, da die Rechenzentren fast die gesamte aufgenommene elektrische Energie in thermische Energie umwandeln. Bei sehr großen Anlagen drohe im Umfeld eine spürbare Erwärmung der Umgebungsluft, warnen Bürgerinitiativen an Ballungsstandorten wie Frankfurt-Seckbach. Im Sommer behilft sich die Industrie oft mit Verdunstungskühlung, bei der Wasser auf die Außenkühler gesprüht wird, was jedoch wertvolle Wasserressourcen verbraucht.

Eine direkte Einspeisung in Fernwärmenetze scheitert meist am niedrigen Temperaturniveau: Prozessoren vertragen selten mehr als 60 bis 70 Grad Celsius, weshalb das Kühlwasser meist nur mit 35 bis 45 Grad Celsius aus dem Rechenzentrum austritt. Fernwärmenetze benötigen im Schnitt jedoch 95 Grad Celsius, was das kostspielige Zwischenschalten von Großwärmepumpen erfordert. Hoffnung setzt die Forschung auf neuartige Adsorptionskältemaschinen, die Wärme mithilfe von metallorganischen Gerüstverbindungen (MOF) direkt in Kälte umwandeln können – diese Technologie befindet sich für niedrige Temperaturbereiche jedoch noch in der Entwicklungsphase.

Woher kommt das Geld?

Um im KI-getriebenen Wettbewerb den Anschluss nicht zu verlieren und die digitale Souveränität zu stärken, plant die Bundesregierung, die Kapazitäten der Rechenzentren bis 2030 im Vergleich zu 2025 zu vervierfachen. Eine Auswertung des Aktionsbündnisses „Heiße Luft“ zeigt allerdings, dass es bislang an einer übergeordneten Koordination fehlt und etwa ein Drittel der Bauvorhaben auf US-Konzerne entfällt. Oft handelt es sich um Flächen in ländlichen Gebieten, in denen ehrenamtliche Bürgermeisterinnen und Bürgermeister mit den komplexen, hunderte Seiten langen Genehmigungsverfahren überfordert sind. Das Digitalministerium arbeitet derzeit noch an einem standardisierten Kriterienkatalog für Kommunen zur Bewertung und Priorisierung geeigneter Flächen.

Ob sich am Ende die Milliardeninvestitionen rechnen, kann Windeck nicht beantworten: „Wo soll die Wertschöpfung herkommen?“ Momentan erzielen nur die Speicherchiphersteller echte Gewinne, die KI-Anbieter wie OpenAI und Anthropic hingegen können bislang kein tragendes Geschäftsmodell vorweisen, um in absehbarer Zeit die enorme Rechenleistung aus eigener Tasche zu bezahlen. „Aber irgendeiner muss es ja am Ende bezahlen.“ Angesichts der vielen ungelösten Probleme nun einfach den Kopf in den Sand zu stecken und KI abzulehnen, sei aber auch keine Lösung, betont Windeck. „Man muss einen goldenen Mittelweg finden.“