Im April 2025 veröffentlichte die IEA ihren ersten Bericht zu „Energy and AI", worin sie erstmals eine tiefgehende Analyse der Zusammenhänge zwischen künstlicher Intelligenz und Energie lieferte. Seitdem hat sich das Themenfeld rasant weiterentwickelt. Der aktuelle Bericht beleuchtet die Wechselwirkungen zwischen KI und Energie und zeigt die Auswirkungen hinsichtlich Energieversorgungssicherheit und ökonomischen Aspekten auf.

Hohe Investitionen beschleunigen Ausbau von Rechenzentren

Im Jahr 2025 wurde ein sprunghafter Anstieg bei den Investitionen in Rechenzentren mit über 400 Milliarden US-Dollar verzeichnet. Für 2026 wird ein weiterer Anstieg um 75 % erwartet. Fünf Technologieunternehmen investieren mittlerweile mehr in Rechenzentren als die weltweiten Investitionen in Öl- und Erdgasförderung betragen.

Energieverbrauch je KI-Abfrage drastisch gesunken, energieintensive Anwendungsfälle zunehmend beliebter

Die Energieeffizienz der KI, der Energieverbrauch pro KI-Abfrage ist durch Fortschritte bei Soft- und Hardware in den letzten Jahren drastisch gesungen. Einfache Textabfragen benötigen heute weniger Strom als ein laufender Fernseher im selben Zeitraum. Würden alle herkömmlichen Internetsuchen mit einfachen KI-Textabfragen durchgeführt, würde dies jährlich weniger als 4 Terawattstunden (TWh) Strom verbrauchen, was weniger als 1 % des heutigen Gesamtverbrauchs von Rechenzentren entspricht.

Allerdings werden zunehmend energieintensive Anwendungen genutzt, wie die Videogenerierung, logisches Schlussfolgern und agentenbasierte Aufgaben. Diese weisen den 100- bis 1.000-fachen Energieverbrauch von reinen Textabfragen auf. Der Energiebedarf der KI ist Resultat von der Entwicklungen: Effizienzsteigerungen, eine rasant steigende Nachfrage und sich verändernde Modellfähigkeiten, die neue und in vielen Fällen weitaus energieintensivere Anwendungsfälle ermöglichen können.

Trotz der massiven Effizienzgewinne stieg der weltweite Strombedarf von Rechenzentren im Jahr 2025 um 17 % an, was den Prognosen der IEA entsprach. Der Strombedarf von KI-spezialisierten Rechenzentren stieg noch schneller an und legte im selben Jahr um 50 % zu. Große Modellanbieter berichten von einer Verdreifachung der aktiven Nutzer:innenzahlen und einer Verfünffachung des Umsatzes, was das rasante Wachstum der Nachfrage widerspiegelt.

Ringen um Strom, Netzanschlüsse, Produktionskapazitäten, Chips und Kapital in der KI-Wertschöpfungskette

Physische, soziale und wirtschaftliche Aspekte stehen aktuell im Kontrast zum Tempo der KI-Revolution: Engpässe bei Energieversorgungsketten und bei der Herstellung fortschrittlicher Chips verschärfen sich. Eine Flut an Projektanträgen bringt Planungs- und Regulierungssysteme an ihre Grenzen, während der Trend zu raschem Lastwachstum und Elektrifizierung anhält. Gemeinden wehren sich gegen den Bau von Rechenzentren und Bedenken hinsichtlich Finanzierbarkeit und Umweltauswirkungen nehmen zu. Zusätzlich stoßen Komponenten der IT-Branche an ihre Grenzen, wie ein aktueller Mangel an Hochleistungsspeichern, welche für die Produktion von KI-Chips essenziell sind, zeigt.

Strombedarf: kurzfristige Engpässe, langfristiger Aufwärtstrend

Aktuell entspricht die Prognose für den Strombedarf von Rechenzentren weitgehend dem für 2025 dargelegten Verlauf der IEA. Die Prognose geht von einer Verdoppelung des Stromverbrauchs von Rechenzentren auf ca. 950 TWh im Jahr 2030 aus, etwa 3 % des weltweiten Strombedarfs. Der Stromverbrauch von KI-spezialisierten Rechenzentren wächst besonders schnell und wird sich bis dahin verdreifachen.

Mittel- bis langfristig wird erwartet, dass sich Engpässe bei der Herstellung von Energieanlagen und Chips beseitigen lassen und sich energieintensive KI-Anwendungen rasch verbreiten werden – somit könnte der Stromverbrauch nach 2030 noch wesentlich stärker ansteigen.

KI, Wirtschaftswachstum und Energiebedarf

Erste Anzeichen deuten darauf hin, dass KI in einigen Sektoren die Produktivität steigert, was das gesamtwirtschaftliche Wachstum ankurbeln könnte. Die Prognosen zu den Auswirkungen der KI auf das BIP gehen allerdings weit auseinander. Ein stärkeres Wirtschaftswachstum durch KI führt nicht automatisch zu einem höheren Energiebedarf. Schätzungen zufolge könnte ein KI-getriebener Wachstumsschub den weltweiten Energiebedarf im Jahr 2035 um 1 bis 4 % gegenüber den Trends ohne diesen KI-Schub erhöhen – hauptsächlich fortgeschrittene Volkswirtschaften (speziell USA), wobei auch Schwellen- und Entwicklungsländer von der gestiegenen Wirtschaftstätigkeit profitieren.

Letztendlich spielen die Energiepolitik und die eingesetzten Energietechnologien eine weitaus größere Rolle für den Energiebedarf als die potenziellen Auswirkungen eines KI-getriebenen Wirtschaftswachstumsschubs.

Verknüpfung von Energiesicherheit und KI nimmt zu

Lieferkettenengpässe (z. B. bei kritischen Mineralien) und die Nahost-Krise beeinflussen die Standort- und Technologiewahl für Rechenzentren.

KI hat das Potenzial zur Verbesserung der Energieversorgungssicherheit und Nachhaltigkeit beizutragen. KI-technologien überwachen z.B. Stromnetze und Energieanlagen, um Ausfälle zu reduzieren und unterstützen die optimale Nutzung von Netzkapazitäten. Gleichzeitig birgt KI aber Risiken, Cyberangriffe zu erleichtern.

KI-gestützte Robotik, Automatisierung und Effizienzlösungen werden für die industrielle Wettbewerbsfähigkeit von zentraler Bedeutung sein. Die KI-gestützte Optimierung von Produktionsprozessen könnte die Energiekosten in energieintensiven Branchen um 3 bis 10 % senken.

Bedenken und Herausforderungen

Besonders in den Bereichen Umwelt und Strompreise haben die gesellschaftlichen Bedenken betreffend die KI zugenommen. Abgesehen von potentiellen Auswirkungen von Rechenzentren auf die Strompreise sind Bürger:innen über die Folgen der KI für Arbeitsplätze, Wirtschaft, Umwelt und die Gesellschaft besorgt, was aktuelle Umfragen zeigen.

Rechenzentren bringen besondere Herausforderungen für leistbare Stromversorgung mit sich. Sie sind große, konzentrierte und sich rasch entwickelnde Infrastruktureinrichtungen, die lokal Investitionen in neue Erzeugungskapazitäten und das Stromnetz erfordern. Die Diskrepanz zwischen sich schnell entwickelnden Rechenzentren und einem langsam voranschreitenden Ausbau der Strominfrastruktur bergen das Risiko einer Fehlausrichtung zwischen Investitionen in das Stromnetz und dem Bedarf der Rechenzentren. Sollten keine Gegenmaßnahmen ergriffen werden, kann dies zu einem Anstieg der Strompreise führen.

Politik soll konstruktive Rolle der KI im Energiesystem unterstützen

Die IEA schlägt drei Leitlinien vor, um sicherzustellen, dass KI zum Nutzen des Energiesektors eingesetzt wird und um negative Auswirkungen zu minimieren:

1. Proaktives Management
   Bessere Planung von Datenzentrums-Projekten und Strominvestitionen (z. B. durch beschleunigte Genehmigungen und transparente Nachfrageprognosen) sichert zuverlässigen Strom ohne Preistreiberei.
2. Flexibilitätsmaßnahmen im Stromnetz
   Für Betreiber von Rechenzentren könnten Lastmanagement-Maßnahmen gefordert werden. Netzinteraktive Stromerzeugungsanlagen wie Batteriespeicher und Generatoren könnten Rechenzentren von einer Netzlast in eine Netzressource verwandeln.
3. Hindernisse abbauen
   Die Politik soll entsprechende Rahmenbedingungen für Datenverfügbarkeit, Cybersicherheit und Akzeptanz schaffen, um KI für bezahlbare, sichere und nachhaltige Energie zu nutzen.

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Key Questions on Energy and AI