Mehr, mehr, mehr: Warum Europas KI-Ausbau eine Strategie braucht
Der Ausbau von KI-Infrastruktur steht in Deutschland und Europa ganz oben auf der politischen Agenda. Dabei geht es im Diskurs vor allem um mehr Rechenzentren, höhere Rechenkapazität und damit nicht zuletzt auch mehr digitale Souveränität. Welche Folgekosten dieser Ausbau für Energiesysteme, Klimaziele und den Umgang mit Hardware-Ressourcen hat, bleibt dabei oft unklar – wer sein eigenes Wissen dazu testen möchte, kann das in unserem Quiz „KI und Nachhaltigkeit“ tun.
„Deutschland könne noch aufholen“, sagte (öffnet in neuem Tab) Bundeskanzler Friedrich Merz kürzlich selbstbewusst mit Blick auf die industrielle KI. Dass das nicht nur wünschenswert, sondern auch strategisch enorm wichtig ist, steht auch außer Frage: Die Kontrolle über Rechenkapazitäten beeinflusst einen wachsenden Teil digitaler Wertschöpfung. Dabei ist die jüngst vorgestellte „Euro Stack-Initiative (öffnet in neuem Tab)“, welche mit Investitionen von 300 Milliarden Euro, Abhängigkeiten von internationalen Tech-Unternehmen reduzieren möchte, beispielhaft für ein wachsendes Bewusstsein, dass digitale Infrastruktur längst zu einem Instrument geopolitischer Machtkämpfe geworden ist. Gerade deshalb bleibt die Frage zu beantworten, nach welchen Prinzipien dieser Ausbau gestaltet werden soll und wie Europa mit den Folgen für Energieversorgung, Klimaziele und den Umgang mit endlichen Ressourcen umgehen will.
Ein Energiebedarf, der Weichen stellt
Der Strombedarf von KI-Rechenzentren wächst erheblich und vor allem deutlich schneller als in früheren Prognosen erwartet. Laut der Internationalen Energieagentur (IEA) (öffnet in neuem Tab) wird sich der globale Stromverbrauch von Rechenzentren von rund 415 Terawattstunden im Jahr 2024 bis 2030 auf etwa 945 Terawattstunden in nur 6 Jahren nahezu verdoppeln. Dabei sind KI, Cloud Computing und Datenwachstum maßgeblich für den Anstieg verantwortlich, KI-spezifische Hardware verstärkt diesen Trend noch zusätzlich. Besonders ersichtlich ist das bei GPU-Racks, welche dank ihrer hochspezialisierten elektronischen Schaltung, welche tausende Rechenaufgaben parallel durchführen kann, unverzichtbar für das Training und die Nutzung großer KI-Modelle sind. Statt den für gewöhnlichen 5-10 Kilowatt pro Rack benötigt ein GPU-Rack für die Anwendung für KI 50-100 Kilowatt, (öffnet in neuem Tab) was einer Zehn- bis Zwanzigfacher Steigerung entspricht.
Dieser Mehrbedarf trifft auf Energiesysteme, die zeitgleich andere Transformationen im Bereich der Elektrifizierung von Wärme und Verkehr, dem Netzausbau, dem Rückbau fossiler Kapazitäten bewältigen sollen. Die Konsequenz daraus ist, dass Betreiber aus Mangel an erneuerbaren Energieinfrastrukturen auf fossile Alternativen zurückgreifen. In Großbritannien haben im letzten Jahr mehr als 100 neue Rechenzentren (öffnet in neuem Tab) Gasanschlüsse als primäre Energiequelle beantragt. Der damit verbundene Jahresbedarf wird auf über 15 Terawattstunden geschätzt. Bestätigt wird diese Beobachtung durch Zahlen des Global Energy Monitor (öffnet in neuem Tab), der darauf verweist, dass das Jahr 2026 ein Rekordjahr für den Zubau gasbetriebener Kraftwerke werden dürfte, wobei rund ein Drittel der geplanten Kapazitäten direkt für Rechenzentren vorgesehen ist.
Auch große Tech-Konzerne sehen sich mit diesem Konfliktfeld konfrontiert. Google, das sich selbst lange als Vorreiter beim Einsatz erneuerbarer Energien sah, plant eine Beteiligung an einem Gaskraftwerk in Texas (öffnet in neuem Tab), das bis zu 4,5 Millionen Tonnen CO₂ und damit mehr als die Stadt San Francisco jährlich emittieren würde. Auch Deutschland muss also die Frage beantworten, wie der zusätzliche Strombedarf durch KI mit den bestehenden Klimazielen vereinbar bleibt.
Das wenig(er) beachtete Materialproblem
Neben der relativ breit diskutierten Frage nach der Energieversorgung kommt ein anderes Thema in der Debatte oft zu kurz: Der Materialverbrauch und der damit verbundene Elektroschrott von KI-Rechenzentren.
Laut eines Berichts (öffnet in neuem Tab) des Think-Tanks „Circularity“, stecken in jedem neu errichteten Megawatt an Rechenzentrumskapazität rund 60 bis 75 Tonnen Mineralien und Metalle wie Kupfer, Stahl, Beton oder seltene Erden. Diese werden unter anderem in Gebäuden, der Stromverteilung oder für Kühlsysteme eingesetzt. Dabei sind die Gebäude dieser Rechenzentren selbst auf eine Nutzungsdauer von 20 bis 25 Jahren ausgelegt. Neben dem hohen Materialeinsatz wird die Kurzlebigkeit der Infrastruktur ebenfalls bei den eingesetzten Hardwares deutlich: GPU-Architekturen werden im 12- bis 18-Monats-Takt weiterentwickelt, während Server typischerweise alle drei bis fünf Jahre ersetzt werden.
Elektronikschrott zählt bereits heute zu den am schnellsten wachsenden Abfallkategorien weltweit, wie der Global E-Waste Monitor 2024 (öffnet in neuem Tab) dokumentiert. Was mit ausgemusterter Rechenzentrum-Hardware passiert, ist dabei oft alles andere als nachhaltig. „Recycling“ bedeutet dabei oft weder echtes Materialrecycling noch eine Weiterverwendung in weniger leistungsintensiven Anwendungen, sondern Schreddern und Entsorgung.
Dass es trotzdem auch anders geht, zeigen Vorreiter in der Branche (öffnet in neuem Tab). Microsoft beispielsweise erreichte bereits eine Wiederverwendungs- und Recyclingquote von 90,9 Prozent für ausgemusterte Hardware. Gleichzeitig bezieht Google 44 Prozent seiner Komponenten für Neuinstallationen aus aufbereitetem Bestand. Ein strukturiertes Aufarbeitungsprogramm für 10.000 ausgemusterte Server kann demnach jährlich über zehn Millionen Euro an Materialwert zurückgewinnen. Das Potenzial für Kreislaufwirtschaft in der Rechenzentrumsbranche ist also vorhanden, es wird bislang jedoch nur von einzelnen Unternehmen systematisch gehoben.
Zwischen Grundsatzpapieren und Geschäftsentscheidungen
Viele große Unternehmen haben inzwischen Grundsätze zu KI und Nachhaltigkeit formuliert. Bei der Umsetzung in die operative Praxis hapert es aber noch: Bei Investitionsentscheidungen zu Rechenzentren dominieren technologische und logistische Fragen im Bereich der Kapazität, Latenz, Ausfallsicherheit. Wirtschaftlich zwar absolut nachvollziehbar, aber Aspekte des Lebenszyklus, des Materialverbrauchs oder der Klimawirkung brauchen hier mehr Gewicht. Das liegt nicht zwingend am fehlenden Willen einzelner Unternehmen, sondern an strukturellen politischen Rahmenbedingungen. Solange Genehmigungsverfahren, Ausschreibungen und Förderinstrumente keine entsprechenden Anforderungen stellen, sind Unternehmen kaum systematisch dazu veranlasst, diese Fragen zu priorisieren.
Was wäre ein europäisches Modell?
Wenn wir wissen, wie (nachhaltig) wir unsere Rechenzentren bauen, sind wir auch der Antwort auf eine größere Frage einen Schritt näher: Wie soll das europäische Modell für KI-Infrastruktur zukünftig insgesamt aussehen?
Die USA priorisieren Geschwindigkeit und Skalierung, gleichzeitig dominiert China mit einem staatsgelenkten Ansatz und massiven Subventionen. Europa setzt traditionell auf die Verbindung von Innovation mit regulatorischen Standards, die langfristige ökologische und soziale Überlegungen versuchen zu inkludieren. Dabei gelten die Ziele und Werte (öffnet in neuem Tab) der Europäischen Union, wie die der „Erhaltung und des Schutzes der Umwelt sowie Verbesserung ihrer Qualität“, als wegweisend für legislative Entscheidungen. Diese Werte sind dabei kein bloßer regulatorischer Nebeneffekt, sondern das eigentliche Alleinstellungsmerkmal Europas im globalen KI-Wettlauf. Angesichts dessen wäre das Prinzip „Nachhaltigkeit by Design (öffnet in neuem Tab)“ eine konsequente Erweiterung dieses langfristigen Ansatzes. Damit würden Kreislaufwirtschaft, erneuerbare Energien und transparente Lieferketten nicht als nachträgliche Auflage, sondern als Anforderung von Beginn an verstanden werden.
Das setzt voraus, dass Genehmigungsrahmen und Förderprogramme für Rechenzentren konkrete Mindestanforderungen formulieren, etwa zu Energiequellen, Hardware-Lebensdauer und Wiederverwendungsquoten. Unternehmen müssen ihre formulierten KI-Prinzipien außerdem stärker in operative Entscheidungsprozesse überführen. Beides ist zwar nicht leicht, aber eine Voraussetzung dafür, dass Europa beim Aufbau von KI-Infrastruktur nicht nur quantitativ aufholt, sondern eine eigenständige, zukunftsträchtige und wertebasierte Position entwickelt.
Ausblick: Designentscheidungen mit langer Wirkung
Rechenzentren sind physische Infrastruktur mit langen Planungshorizonten. Die Entscheidungen, die jetzt über Energie, Hardware, Lebensdauer und Recyclingwege getroffen werden, werden die nächsten zwei Jahrzehnte prägen. Studien machen dabei deutlich: Kreislaufprinzipien, Modularität, Replizierbarkeit und einfache Demontage sind dabei keine Einschränkung, sondern schlichtweg wirtschaftlich sinnvoll. Damit diese Prinzipien ihre volle Wirkung entfalten, braucht es jedoch einen kohärenten europäischen Umgang mit KI, bei dem Unternehmen und Gesellschaft an einem Strang ziehen. Essenziell dabei ist ein erster Schritt zu einem „Nachhaltigkeit by Design“-Ansatz für die KI-Infrastruktur der Zukunft.
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