IEA hebt die Chancen und Herausforderungen der KI im globalen Energiesektor hervor

Die Internationale Energieagentur (IEA) hat sich mit dem dynamischen Zusammenspiel zwischen KI und globaler Energie beschäftigt und sowohl die Chancen als auch die Herausforderungen hervorgehoben, die diese Technologie mit sich bringt. Der Energiehunger von KI ist spürbar, insbesondere in den weitläufigen Rechenzentren, in denen diese anspruchsvollen Modelle trainiert und eingesetzt werden. Laut der IEA verbraucht ein typisches KI-zentriertes Rechenzentrum so viel Strom wie 100.000 Haushalte. Und machen Sie sich auf etwas gefasst – die größten derzeit im Bau befindlichen Rechenzentren werden voraussichtlich das 20-fache dieser Menge benötigen. Das ist eine schockierende Realität, die schwer zu ignorieren ist.

Steigende Investitionen in Rechenzentren

Der globale Appetit auf Rechenzentren ist sprunghaft angestiegen, wobei die Investitionen seit 2022 fast verdoppelt wurden und 2024 die Marke von einer halben Billion Dollar erreicht haben. Dieser Anstieg sorgt für Aufsehen wegen der eskalierenden Strombedürfnisse. Im Jahr 2024 verbrauchten Rechenzentren etwa 1,5 % des globalen Stroms, was insgesamt etwa 415 Terawattstunden (TWh) entspricht. Aber lassen Sie sich von diesem Prozentsatz nicht täuschen – die lokale Auswirkung ist viel ausgeprägter. Seit 2017 wächst der Verbrauch jährlich um etwa 12 %, was das Gesamtwachstum der Stromnachfrage bei weitem übertrifft.

Die Vereinigten Staaten führen die Liste an und machen 45 % dieses Verbrauchs aus, gefolgt von China mit 25 % und Europa mit 15 %. Interessanterweise konzentrieren sich fast die Hälfte der Rechenzentrumskapazität in den USA auf nur fünf regionale Cluster. Laut der IEA wird der weltweite Stromverbrauch von Rechenzentren bis 2030 voraussichtlich mehr als verdoppeln und etwa 945 TWh erreichen. Um das in Perspektive zu setzen, das ist etwas mehr als der derzeitige gesamte Stromverbrauch Japans.

KI ist die treibende Kraft hinter diesem Wachstum. In den USA wird der stärkste Anstieg erwartet, wobei Rechenzentren bis 2030 möglicherweise fast die Hälfte des gesamten Wachstums der Stromnachfrage ausmachen. Bis Ende des Jahrzehnts werden die Rechenzentren in den USA voraussichtlich mehr Strom verbrauchen als die kombinierte Nutzung ihrer energieintensiven Fertigungsindustrien wie Aluminium, Stahl, Zement und Chemikalien.

Das „Base Case“-Szenario der IEA prognostiziert etwa 1.200 TWh globalen Stromverbrauch von Rechenzentren bis 2035. Es gibt jedoch eine große Bandbreite an Unsicherheit, mit Prognosen, die von 700 TWh im „Headwinds Case“ bis zu 1.700 TWh im „Lift-Off Case“ variieren, abhängig von KI-Adoptionsraten, Effizienzverbesserungen und Einschränkungen im Energiesektor.

Fatih Birol, der Exekutivdirektor der IEA, betonte die Bedeutung von KI in der Energielandschaft: „KI ist heute eine der größten Geschichten in der Energiewelt – aber bisher fehlten Politikern und Märkten die Werkzeuge, um die weitreichenden Auswirkungen vollständig zu verstehen. In den Vereinigten Staaten sind Rechenzentren auf dem Weg, fast die Hälfte des Wachstums der Stromnachfrage auszumachen; in Japan mehr als die Hälfte; und in Malaysia bis zu ein Fünftel.“

Erfüllung des globalen KI-Energiebedarfs

Um diesen KI-Boom zu befeuern, ist ein vielfältiger Energiemix unerlässlich. Die IEA schlägt vor, dass erneuerbare Energien und Erdgas an vorderster Front stehen werden, aber auch neue Technologien wie kleine modulare Kernreaktoren (SMRs) und fortschrittliche geothermische Systeme eine Rolle spielen. Erneuerbare Energien, unterstützt durch Speicher und Netzinfrastruktur, werden voraussichtlich bis 2035 weltweit die Hälfte des Wachstums der Rechenzentrumsnachfrage decken. Erdgas wird insbesondere in den USA entscheidend sein, mit einem erwarteten Anstieg von 175 TWh, um den Bedarf der Rechenzentren bis 2035 im Base Case zu decken. Kernenergie wird ebenfalls erheblich beitragen, insbesondere in China, Japan und den USA, wobei die ersten SMRs um 2030 erwartet werden.

Es reicht jedoch nicht aus, die Stromerzeugung einfach hochzufahren. Die IEA unterstreicht die dringende Notwendigkeit von Infrastrukturverbesserungen, insbesondere bei Netzinvestitionen. Bestehende Netze stehen bereits unter Druck, was etwa 20 % der geplanten Rechenzentrumsprojekte weltweit aufgrund komplexer Anschlussschlangen und langer Vorlaufzeiten für kritische Komponenten wie Transformatoren verzögern könnte.

Das Potenzial von KI zur Optimierung von Energiesystemen

Neben ihrem enormen Energieappetit hat KI das Potenzial, den Energiesektor selbst zu revolutionieren. Die IEA skizziert mehrere Anwendungen:

• Energieversorgung: Die Öl- und Gasindustrie, ein früher Anwender, nutzt KI zur Optimierung von Exploration, Produktion, Wartung und Sicherheit, einschließlich der Reduzierung von Methanemissionen. KI kann auch die Exploration kritischer Mineralien verbessern.
• Elektrizitätssektor: KI kann die Vorhersage für variable erneuerbare Energien verbessern und Einschränkungen reduzieren. Es verbessert das Netzbalancing, die Fehlererkennung (Reduzierung der Ausfallzeiten um 30-50 %) und kann durch intelligenteres Management erhebliche Übertragungskapazitäten freisetzen – potenziell 175 GW ohne den Bau neuer Leitungen.
• Endverbrauch: In der Industrie könnte die weitreichende Einführung von KI zur Prozessoptimierung Energieeinsparungen erzielen, die dem heutigen Gesamtenergieverbrauch Mexikos entsprechen. Verkehrsoptimierungen wie Verkehrsmanagement und Routenoptimierung könnten Energie sparen, die 120 Millionen Autos entspricht, obwohl Rebound-Effekte von autonomen Fahrzeugen überwacht werden müssen. Das Optimierungspotenzial von Gebäuden ist erheblich, wird aber durch langsamere Digitalisierung behindert.
• Innovation: KI kann die Entdeckung und Erprobung neuer Energietechnologien erheblich beschleunigen, wie fortschrittliche Batteriechemien, Katalysatoren für synthetische Kraftstoffe und Materialien zur Kohlenstoffabscheidung. Der Energiesektor nutzt KI für Innovationen jedoch im Vergleich zu Bereichen wie der Biomedizin noch zu wenig.

Zusammenarbeit ist der Schlüssel zur Bewältigung von Herausforderungen

Trotz des Potenzials gibt es erhebliche Hindernisse für die vollständige Integration von KI in den Energiesektor. Dazu gehören Probleme mit Datenzugang und -qualität, unzureichende digitale Infrastruktur und Kompetenzen (die Konzentration von KI-Talenten ist im Energiesektor geringer), regulatorische Hürden und Sicherheitsbedenken. Cybersicherheit ist ein zweischneidiges Schwert: Während KI die Verteidigungsfähigkeiten stärkt, rüstet sie auch Angreifer mit ausgeklügelten Werkzeugen aus. Cyberangriffe auf Versorgungsunternehmen haben sich in den letzten vier Jahren verdreifacht.

Die Sicherheit der Lieferkette ist ein weiteres kritisches Anliegen, insbesondere bei kritischen Mineralien wie Gallium (verwendet in fortschrittlichen Chips), wo das Angebot stark konzentriert ist. Die IEA schlussfolgert, dass ein intensiverer Dialog und eine engere Zusammenarbeit zwischen dem Technologiesektor, der Energiewirtschaft und politischen Entscheidungsträgern von größter Bedeutung sind. Die Bewältigung von Herausforderungen bei der Netzintegration erfordert intelligentere Standortwahl für Rechenzentren, die Erkundung operativer Flexibilität und die Vereinfachung von Genehmigungsverfahren.

Während KI durch Optimierung erhebliche Emissionsreduktionen ermöglicht, sind diese Gewinne nicht garantiert und könnten durch Rebound-Effekte zunichtegemacht werden. „KI ist ein Werkzeug, potenziell ein unglaublich mächtiges, aber es liegt an uns – unseren Gesellschaften, Regierungen und Unternehmen –, wie wir es einsetzen“, sagte Dr. Birol.

Die IEA wird weiterhin Daten, Analysen und Foren für den Dialog bereitstellen, um Politikern und anderen Akteuren zu helfen, den Weg nach vorne zu navigieren, während der Energiesektor die Zukunft von KI prägt und KI die Zukunft der Energie gestaltet.