Eine neue Roland-Berger-Studie prognostiziert, dass der Anteil von KI an der Rechenzentrumslast bis 2035 auf fast 60 Prozent steigen könnte. Welche Folgen das für Europas digitale Souveränität und Infrastruktur hat, bleibt umstritten
Die global installierte Rechenzentrumskapazität könnte sich bis 2035 auf bis zu 340 Gigawatt vervierfachen. Das geht aus der veröffentlichten Studie "The AI Datacenter Study" von Roland Berger hervor. Demnach wird der Anteil von Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI) an der gesamten Rechenzentrumslast von derzeit rund 20 Prozent auf nahezu 60 Prozent steigen. Die Studie basiert auf Modellrechnungen und einer Befragung von 70 Führungskräften aus der europäischen Rechenzentrumsbranche. Die Autoren betonen, dass diese Entwicklung erhebliche Auswirkungen auf Energiebedarf, Infrastruktur und Wettbewerbsfähigkeit hat.
Wachstum der Rechenzentrumskapazität
Die Analyse von Roland Berger zeigt, dass die Nachfrage nach Rechenleistung durch KI-Anwendungen in den kommenden Jahren deutlich zunehmen dürfte. Während die USA bereits 2025 mehr Rechenzentren als Westeuropa und Asien zusammen betreiben könnten, wird für Europa ein Rückgang des Anteils an der weltweiten Rechenzentrumskapazität erwartet: von aktuell etwa 13 Prozent auf rund 10 Prozent bis 2030. Die Studie verweist darauf, dass die installierte Leistung moderner Rechenzentren inzwischen mit dem Stromverbrauch einer Großstadt vergleichbar ist. Ein einzelnes KI-Rechenzentrum mit einer Leistung von einem Gigawatt kann so viel Strom benötigen wie eine Stadt mit einer Million Haushalten.
Herausforderungen für Europa
Die Autoren der Studie sehen in aktuellen politischen Initiativen zum Ausbau digitaler Infrastruktur zwar einen Fortschritt, halten aber zusätzliche Maßnahmen für notwendig, um die digitale Souveränität Europas zu sichern. Sie heben drei zentrale Bremsfaktoren hervor: Erstens kann der Netzanschluss neuer Rechenzentren in Europa bis zu sieben Jahre dauern, während in den USA Anschlüsse schneller realisiert oder alternative Energiequellen genutzt werden. Zweitens liegen die Energiepreise in Europa deutlich über denen anderer Regionen, was die Betriebskosten erhöht. Drittens gelten komplexe Genehmigungsverfahren und regulatorische Anforderungen als Hürde für den Ausbau neuer Kapazitäten. Laut der Befragung erwarten 69 Prozent der Branchenexperten, dass die Energieverfügbarkeit bis 2035 noch schwieriger wird.
Digitale Souveränität und internationale Konkurrenz
Die Studie unterstreicht, dass eigene Rechenzentren für die Verarbeitung sensibler Daten und die Entwicklung eines wettbewerbsfähigen europäischen KI-Ökosystems unerlässlich sind. Nur so könnten Anwendungen unter europäischem Recht betrieben und die Kontrolle über kritische Infrastrukturen gewahrt werden. Die Autoren fordern leistungsfähigere Stromnetze, schnellere Planungs- und Genehmigungsverfahren sowie wettbewerbsfähige Energiepreise. Im internationalen Vergleich droht Europa jedoch weiter zurückzufallen, wenn die strukturellen Herausforderungen nicht adressiert werden. Die Bedeutung von Investitionen in digitale Infrastruktur zeigt sich auch in anderen Technologiebereichen, wie etwa im KI- und Diagnostikmarkt, auf den in einem aktuellen Beitrag zu Finanzierungs- und Übernahmetrends hingewiesen wird.
Rechenzentrumskapazität bezeichnet die maximal verfügbare elektrische Leistung, die für den Betrieb von Servern, Speicher- und Netzwerktechnik in einem Rechenzentrum bereitgestellt wird. Sie wird üblicherweise in Megawatt (MW) oder Gigawatt (GW) angegeben. Die tatsächliche Nutzung hängt von der Auslastung, der Energieeffizienz der Hardware und den Anforderungen der betriebenen Anwendungen ab. Besonders KI-Anwendungen führen zu einem deutlich höheren Energiebedarf, da sie große Datenmengen verarbeiten und komplexe Modelle trainieren oder ausführen. Die Skalierung der Rechenzentrumskapazität ist daher ein zentraler Faktor für die Wettbewerbsfähigkeit digitaler Ökosysteme und stellt hohe Anforderungen an Stromnetze, Energiepreise und regulatorische Rahmenbedingungen.
