KI und die Zukunft der globalen Energieversorgung: Ein Bericht der IEA

KI und globale Energie: Chancen und Herausforderungen laut IEA

Die Internationale Energieagentur (IEA) hat die Chancen und Herausforderungen untersucht, die Künstliche Intelligenz (KI) für die globale Energieversorgung mit sich bringt. Der steigende Energiebedarf von KI-Systemen steht dabei im Fokus, ebenso wie das Potenzial von KI zur Optimierung des Energiesektors.

Steigende Investitionen in Rechenzentren

Globale Investitionen in Rechenzentren haben sich seit 2022 nahezu verdoppelt und erreichten 2024 eine halbe Billion Dollar. Dies führt zu Bedenken hinsichtlich des steigenden Strombedarfs. Während Rechenzentren im Jahr 2024 etwa 1,5 % des weltweiten Stromverbrauchs ausmachten (rund 415 Terawattstunden, TWh), ist ihr lokaler Einfluss deutlich größer. Der Verbrauch ist seit 2017 jährlich um etwa 12 % gestiegen und übertrifft damit das allgemeine Stromnachfragewachstum deutlich. Die USA führen diesen Verbrauch mit 45 % an, gefolgt von China (25 %) und Europa (15 %).

Die IEA prognostiziert, dass sich der weltweite Stromverbrauch von Rechenzentren bis 2030 auf etwa 945 TWh mehr als verdoppeln wird. KI wird als der wichtigste Treiber dieses Wachstums identifiziert. Die USA werden voraussichtlich den größten Anstieg verzeichnen, wobei Rechenzentren bis 2030 fast die Hälfte des gesamten Stromnachfragewachstums ausmachen könnten. Bis zum Ende des Jahrzehnts dürften US-Rechenzentren mehr Strom verbrauchen als die gesamte US-Industrie in den Bereichen Aluminium, Stahl, Zement, Chemie und anderen energieintensiven Fertigungsindustrien zusammen.

Die IEA geht in ihrem "Basisszenario" von einem weiteren Anstieg auf rund 1.200 TWh des weltweiten Stromverbrauchs von Rechenzentren bis 2035 aus. Es bestehen jedoch erhebliche Unsicherheiten, wobei die Prognosen für 2035 je nach KI-Akzeptanz, Effizienzgewinnen und Engpässen im Energiesektor zwischen 700 TWh ("Szenario mit Gegenwind") und 1.700 TWh ("Szenario mit Aufschwung") liegen.

Deckung des globalen KI-Energiebedarfs

Die Deckung dieses KI-Booms erfordert einen diversifizierten Energiemix. Die IEA geht davon aus, dass erneuerbare Energien und Erdgas eine führende Rolle spielen werden, aber auch neue Technologien wie kleine modulare Kernreaktoren (SMRs) und fortschrittliche Geothermie werden eine Rolle spielen. Erneuerbare Energien, unterstützt durch Speicher- und Netzinfrastruktur, werden voraussichtlich die Hälfte des Wachstums der Nachfrage nach Rechenzentren weltweit bis 2035 decken.

Die IEA betont die Notwendigkeit von Infrastruktur-Upgrades, insbesondere von Netzinvestitionen. Bestehende Netze sind bereits jetzt stark belastet, was zu Verzögerungen bei rund 20 % der geplanten Rechenzentrumsprojekte weltweit führen könnte.

Das Potenzial von KI zur Optimierung von Energiesystemen

Über den Energiebedarf hinaus bietet KI ein erhebliches Potenzial, den Energiesektor selbst zu revolutionieren. Die IEA beschreibt zahlreiche Anwendungen:

- Energieversorgung: Die Öl- und Gasindustrie nutzt KI zur Optimierung von Exploration, Produktion, Wartung und Sicherheit, einschließlich der Reduzierung von Methanemissionen. - Stromsektor: KI kann die Prognose für variable erneuerbare Energien verbessern und so die Abregelung reduzieren. - Endverbraucher: In der Industrie könnten durch den breiten Einsatz von KI zur Prozessoptimierung Energieeinsparungen erzielt werden, die dem heutigen Gesamtenergieverbrauch Mexikos entsprechen. - Innovation: KI kann die Entdeckung und Erprobung neuer Energietechnologien, wie z. B. fortschrittlicher Batteriechemien, Katalysatoren für synthetische Kraftstoffe und Materialien zur Kohlenstoffabscheidung, erheblich beschleunigen.

Zusammenarbeit ist der Schlüssel zur Bewältigung der Herausforderungen

Trotz des Potenzials behindern erhebliche Barrieren die vollständige Integration von KI in den Energiesektor. Dazu gehören Probleme mit dem Datenzugriff und der Datenqualität, unzureichende digitale Infrastruktur und Qualifikationen, regulatorische Hürden und Sicherheitsbedenken. Die IEA kommt zu dem Schluss, dass ein intensiverer Dialog und eine verstärkte Zusammenarbeit zwischen dem Technologiesektor, der Energiewirtschaft und den politischen Entscheidungsträgern von größter Bedeutung sind.

Während KI Möglichkeiten für erhebliche Emissionsreduzierungen durch Optimierung bietet, die die durch Rechenzentren verursachten Emissionen übersteigen, sind diese Gewinne nicht garantiert und könnten durch Rebound-Effekte zunichte gemacht werden.

Bibliographie: https://www.iea.org/reports/energy-and-ai https://www.iea.org/news/ai-is-set-to-drive-surging-electricity-demand-from-data-centres-while-offering-the-potential-to-transform-how-the-energy-sector-works https://openexo.com/feed/item/iea-the-opportunities-and-challenges-of-ai-for-global-energy https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/executive-summary https://iea.blob.core.windows.net/assets/b8a83930-5c77-4da7-b795-270ab6a6c272/EnergyandAI.pdf https://energydigital.com/technology-and-ai/iea-asks-how-is-ai-reshaping-global-energy-demand https://www.iea.org/topics/artificial-intelligence https://www.theguardian.com/technology/2025/apr/10/energy-demands-from-ai-datacentres-to-quadruple-by-2030-says-report https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/ai-for-energy-optimisation-and-innovation