Das Schattenstromnetz von Big Tech
KI verschlingt Unmengen an Energie. Hyperscaler wie Amazon, Google und Microsoft bauen deshalb eigene Kraftwerke. Dabei setzen sie vor allem auf fossile Energien und Atomstrom.
Amazon plant in Texas ein gigantisches Gaskraftwerk zur Stromversorgung von KI-Rechenzentren. Es soll eine Leistung von 7,65 Gigawatt haben und wäre damit das grösste Erdgaskraftwerk, das je in den USA gebaut wurde. Zur Einordnung: Die vier Atomkraftwerke der Schweiz kommen zusammen nur auf knapp drei Gigawatt.
Die Behörden von Pecos County haben Emissionen von bis zu 33 Millionen Tonnen CO₂ pro Jahr genehmigt. Würde diese Obergrenze ausgeschöpft, wäre die Anlage die grösste einzelne Verschmutzungsquelle der USA und würde selbst das grösste Kohlekraftwerk übertreffen. Dies geht aus Recherchen von «Cleanview» hervor, welche die Verbindung hinter dem Projekt namens GW Ranch und Amazon herstellen.
Quelle: Render GW Ranch / Pacifico Energy
Der Fall steht exemplarisch für den Energiehunger der Künstlichen Intelligenz. Er zeigt, wie Tech-Konzerne beginnen, ihre eigene Energieinfrastruktur aufzubauen. Mit weitreichenden Folgen für Stromsysteme, Klima und Gesellschaft.
Wie viel Strom braucht KI wirklich?
Zahlen zum Stromverbrauch einzelner KI-Abfragen wirken zunächst beruhigend. Google bezifferte vor einem Jahr den Energiebedarf einer Textanfrage an Gemini auf 0,24 Wattstunden (Wh). Das entspricht neun Sekunden Fernsehen. OpenAI kommt auf 0,34 Wh. Andere Berechnungen auf bis zu 1 Wh.
Komplexe oder agentische Anfragen verbrauchen jedoch schnell ein Vielfaches. Auch Bilder und Videos sind wahre Stromfresser. «MIT Technology Review» rechnet vor, dass die Erstellung eines 5-sekündigen Videos mit einem Open-Weight-Modell fast eine Kilowattstunde (1000 Wh) benötigt – gleich viel wie eine Mikrowelle in einer Stunde Dauerbetrieb. Hinzu kommt der Energiebedarf für das Training neuer Modelle.
Alle diese Zahlen sind mit Vorsicht zu geniessen. Sie mögen für spezifische KIs und eine spezifische Infrastruktur stimmen. Doch die Effizienz von Modellen und Chips variiert gewaltig. Je nach Anzahl der Parameter und genutzter Server kann der Energiebedarf deutlich tiefer oder höher liegen. Um ihn wirklich richtig einschätzen zu können, müssten Google, OpenAI und Anthropic die wahren Gesamtverbräuche offenlegen. Was sie aber nicht tun. Deshalb bleiben nur Milchbüchleinrechnungen und Annäherungen.
Bis 2030 sollen Rechenzentren zusätzliche 515 TWh Strom verbrauchen. So viel wie ganz Deutschland.
Die Internationale Energieagentur (IEA) schätzt, dass Rechenzentren aller Art 2024 weltweit rund 415 Terawattstunden (TWh) Strom verbrauchten. Bis 2030 könnte sich dieser Bedarf mehr als verdoppeln auf 945 TWh. Ein zentraler Treiber ist KI. Zum Vergleich: Die Schweiz verbraucht heute knapp 60 TWh Strom pro Jahr. Der Jahresverbrauch der USA liegt bei rund 4200 TWh.
Quelle: International Energy Agency
Auch eine Greenpeace-Studie erwartet, dass der Strombedarf von KI-Rechenzentren bis 2030 etwa elfmal so hoch sein wird wie 2023. Dies entspräche dann in etwa dem heutigen Stromverbrauch aller konventionellen Serverfarmen. In der Schweiz machen Rechenzentren nach Schätzungen heute 6 bis 8 Prozent des Stromverbrauchs aus. Bis 2030 könnte dieser Anteil auf 15 Prozent steigen.
Fossile Energien und Kernkraft
Das Amazon-Projekt in Texas ist kein Einzelfall. Tech-Konzerne sichern sich zunehmend eigene, grossindustrielle Stromquellen. So wollen sie sich vom öffentlichen Netz abkoppeln. Erneuerbare Energien eignen sich dabei nur begrenzt, weil die Serverfarmen rund um die Uhr Strom benötigen. Dazu bräuchte es enorme Zwischenspeicher. Der einfachere und schnellere Weg führt über fossile Energien. Auch Atomenergie steht hoch im Kurs.
Microsoft hat mit dem US-Versorger Constellation Energy einen 20-jährigen Liefervertrag abgeschlossen. Im Gegenzug soll der Reaktorblock «Three Mile Island Unit 1» in Pennsylvania wieder in Betrieb gehen, um Rechenzentren von Microsoft mit Atomstrom zu versorgen. Die Trump-Regierung hat dafür bereits einen Kredit von einer Milliarde US-Dollar gesprochen und die entsprechende Bewilligung erteilt.
Quelle: Wikimedia Commons / formulaone
Google setzt auf eine neue Generation kleiner, modularer Atomreaktoren (SMR). Die Alphabet-Tochter hat einen Vertrag mit dem US-Start-up Kairos Power geschlossen, um bis 2030 einen ersten SMR in Betrieb zu nehmen. Weitere sollen bis 2035 folgen. Auch Amazon beteiligt sich an mehreren SMR-Projekten und hat sich Strombezugsrechte an einem Kernkraftwerk von Talen Energy in Pennsylvania gesichert. Oracle plant ein Rechenzentrum, das vollständig durch drei SMR-Module versorgt werden soll.
Bis August 2026 haben Betreiber von Datenzentren eigene Kraftwerke mit einer Gesamtleistung von 90 Gigawatt angekündigt.
Parallel dazu entstehen weitere grosse Gaskraftwerke. Neben Amazons GW-Ranch-Projekt baut Microsoft im selben texanischen County gemeinsam mit Chevron ein Gaskraftwerk mit 2 Gigawatt Leistung. Amazon verhandelt zudem über ein weiteres Gaskraftwerk mit 4,5 Gigawatt in Pennsylvania.
Weitreichende ökologische Folgen
Der Energiehunger von KI hat direkte Klima- und Umweltfolgen. Greenpeace berechnet in seiner Studie, dass die Emissionen aller Arten von Rechenzentren von 29 Millionen Tonnen CO₂-Äquivalent im Jahr 2023 auf 166 Millionen Tonnen im Jahr 2030 steigen könnten, selbst bei einem wachsenden Anteil erneuerbarer Energien.
Quelle: Shutterstock
Auch ein UN-Bericht weist darauf hin, dass sich Rechenzentren zu einem relevanten Faktor im globalen Ressourcenverbrauch entwickeln. Sie verursachen nicht nur CO₂-Emissionen, sondern beanspruchen grosse Mengen Wasser und führen zu erheblichem Elektroschrott durch kurzlebige Server- und Chip-Generationen.
Besonders problematisch: KI-Rechenzentren verbrauchen mehr Wasser als konventionelle Serverfarmen und stehen oftmals in trockenen Regionen. Der UN-Bericht geht 2025 von einem Bedarf von 4,5 Billionen Litern aus. Bis 2030 könnte er auf 9,3 Billionen Liter steigen. Zur Wahrheit gehört allerdings auch, dass andere Industrien ebenfalls viel Wasser benötigen. Allein US-amerikanische Golfplätze verbrauchen 2,7 Billionen Liter pro Jahr.
Auch die Herstellung der Hardware verursacht Emissionen. Chips für KI werden mit hohem Energieeinsatz – oft aus Kohlekraft – produziert. Der CO₂-Fussabdruck eines grossen KI-Modells ist damit bereits vor der ersten Anfrage erheblich.
Gleichzeitig arbeitet die Branche an Effizienzgewinnen. Das Schweizer Start-up Corintis testet zum Beispiel Flüssigkühlung direkt am Chip, um Strombedarf und Wasserverbrauch zu senken und Abwärme nutzbar zu machen. Wenn Kühlkanäle auf die thermische Struktur einzelner Chips zugeschnitten werden, lässt sich der Energiebedarf für die Kühlung angeblich um etwa 20 Prozent senken. Doch Effizienz löst das Grundproblem nicht zwingend. Je effizienter und günstiger eine Technologie wird, desto stärker wächst ihre Nutzung – und damit oft auch der absolute Verbrauch.
Wachsender Widerstand
Der massive Ausbau von KI-Infrastruktur trifft auf eine zunehmend kritische Öffentlichkeit. In der Schweiz zeigt eine repräsentative Umfrage, dass eine grosse Mehrheit der Bevölkerung den Strom- und Wasserverbrauch von Rechenzentren kritisch sieht. 72 Prozent fordern, dass neue Rechenzentren nur gebaut werden dürfen, wenn sie mit erneuerbarer Energie betrieben werden. 79 bis 80 Prozent wünschen sich Transparenzpflichten zu Energieverbrauch und Umweltfolgen.
In den USA sind KI-Rechenzentren laut Umfragen extrem unbeliebt. Der Widerstand vereint sogar Republikaner und Demokraten. Überparteiliche Bündnisse wehren sich gegen Anlagen in Wohngebieten. Anwohnerinnen und Anwohner protestieren gegen Rechenzentren, weil sie glauben, diese würden Lärm verursachen, viel Wasser verbrauchen und mit ihren Kraftwerken die Luft verpesten. Der Bundesstaat New York hat deswegen bereits einen einjährigen Baustopp für grosse Rechenzentren verhängt.
Quelle: Shutterstock
Die KI-Industrie warnt hingegen davor, den Ausbau von Rechenzentren zu blockieren. Denn KI bringe Produktivitätsgewinne, höhere Einkommen und Fortschritte in wichtiger Forschung. Überzogene Regulierung oder flächendeckende Baustopps könnten diese Chancen gefährden – und geopolitisch dazu führen, dass Regionen mit strenger Regulierung technologisch zurückfallen.
Erst 802 von 3969 angekündigten Rechenzentren befinden sich im Bau.
Viele neuen Rechenzentren und Kraftwerke sind bisher nur heisse Luft. Welche davon schliesslich gebaut werden, steht in den Sternen. Bauverzögerungen sind bei solchen Projekten nichts Ungewöhnliches. Gemäss Goldman Sachs gingen in der Vergangenheit jedoch immerhin 72 Prozent der Rechenzentren rechtzeitig online. Für die nächsten zwei Jahre prognostiziert die US-Bank, dass höchstens die Hälfte der versprochenen Server Realität wird. Stand August 2026 haben die Bauarbeiten bei gerade einmal gut 800 von 4000 geplanten Rechenzentren überhaupt angefangen – und in vielen Fällen bedeutet das bisher nicht mehr als ein paar Bagger und Gerüste.
Nachfrage ist nicht in Stein gemeisselt
Die grossen Energieprojekte von Amazon und Co. basieren auf einem Szenario explodierender KI-Nachfrage. Doch diese Prognosen sind umstritten. Investoren subventionieren das bisherige Wachstum massiv. Sie verbrennen Unmengen an Risikokapital in den Server-Hochöfen von OpenAI und Anthropic verbrennen. Es ist keineswegs sicher, dass die Nachfrage nach Chatbots so hoch bleibt, wenn die Kundschaft einst die realen Kosten bezahlen muss – sowohl für die Entwicklung als auch für den Betrieb.
Dieses Risiko scheint insbesondere für die US-amerikanischen Hyperscaler hoch. Sie bauen ihre Server zu einem grossen Teil für Anthropic und OpenAI. Doch chinesische Open-Weight-Modelle sind den beiden Marktführern dicht auf den Fersen und werden immer beliebter. Selbst in den USA geht mittlerweile fast die Hälfte der Tokens von Firmenkunden aufs Konto von DeepSeek, Qwen und anderen KIs aus dem Reich der Mitte. In Afrika haben sie Claude und ChatGPT längst überholt.
Auch staatliche Regulierung oder gesellschaftlicher Widerstand könnten den Big-Tech-Firmen einen Strich durch die Rechnung machen. Was mit den geplanten Gaskraftwerken, SMRs und reaktivierten Atomreaktoren geschieht, wenn die Nachfrage kleiner ausfällt als gedacht, ist offen. Solche Anlagen sind für Laufzeiten von Jahrzehnten ausgelegt. Sie könnten als fossile und nukleare «Lock-ins» enden, die Klimaziele auch ohne KI-Boom langfristig erschweren.
Mein Fingerabdruck verändert sich regelmässig so stark, dass mein MacBook mich nicht erkennt. Der Grund: Sitze ich nicht vor einem Bildschirm oder stehe hinter einer Kamera, hänge ich oft an den Fingerspitzen in einer Felswand.
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