Der rasante Fortschritt im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) hat in den USA zu einem beispiellosen Boom bei Rechenzentren geführt. Unternehmen wie Microsoft, Amazon und Google investieren Milliarden, um den steigenden Bedarf an Rechenleistung zu decken. Dieser Artikel untersucht die Ursachen, Entwicklungen und Herausforderungen dieses Booms.
Die Nachfrage nach Rechenleistung ist in den letzten Jahren exponentiell gestiegen. Nach Prognosen von McKinsey wird die Anschlussleistung in den amerikanischen Data-Centern bis 2030 auf etwa 35 Gigawatt ansteigen, verglichen mit 17 Gigawatt im Jahr 2022. Diese Entwicklung ist vor allem durch den Wettlauf um die Vorherrschaft im Bereich der KI getrieben, wobei Programme wie ChatGPT immense Datenmengen verarbeiten müssen.
Zur Jahresmitte 2023 befand sich eine Anschlussleistung von rund 3,3 Gigawatt in Bau, und mehr als 11 Gigawatt waren in der Planungsphase. Trotz dieser massiven Investitionen kommt es zu Engpässen, da die neuen Kapazitäten schnell absorbiert werden.
Eine der wichtigsten Regionen für Rechenzentren ist der Norden Virginias. Mit einer installierten Anschlussleistung von rund 3.600 Megawatt ist die Region der größte Hub weltweit. Neben günstigen Strompreisen und staatlichen Fördermitteln zieht die Nähe zu gut ausgebauten Datenautobahnen Investoren an. Amazon Web Services plant, bis 2040 rund 35 Milliarden US-Dollar in Northern Virginia zu investieren.
Auch in anderen Regionen wie Phoenix, Arizona, und Ohio steigen die Investitionen rapide an. In Phoenix sind zusätzliche 7.000 Megawatt angefragt, und in Ohio plant Amazon weitere 7,8 Milliarden Dollar in Datenzentren zu investieren.
In Europa gehören Frankfurt, London, Amsterdam und Paris zu den am schnellsten wachsenden Standorten für Cloud-Infrastruktur. Diese Städte sind wichtige Knotenpunkte des weltweiten Datennetzes.
Die steigende Nachfrage nach Rechenleistung bringt auch neue technologische Herausforderungen mit sich. Traditionelle Rechenzentren sind oft nicht in der Lage, den hohen Energiebedarf moderner KI-Anwendungen zu decken. Daher werden zunehmend leistungsfähigere Server und bessere Kühltechniken benötigt.
Der Energiebedarf steigt, was Fragen der Nachhaltigkeit aufwirft. Betreiber bemühen sich zunehmend um Direktabnahmeverträge für grünen Strom. OpenAI beispielsweise betreibt die Computer für das Training von ChatGPT ausschließlich mit regenerativer Energie.
Die traditionelle Luftkühlung stößt bei hohen Leistungsdichten an ihre Grenzen. Daher setzen Unternehmen wie Microsoft und Skybox Datacenters bereits auf innovative Kühlmethoden wie die Immersionskühlung, bei der das gesamte elektrische Gerät in Flüssigkeit getaucht wird.
Der Energiehunger der neuen KI-Anwendungen erfordert nachhaltige Lösungen. So betreiben viele Rechenzentren ihre Server zunehmend mit erneuerbaren Energien. Die USA haben im ersten Halbjahr 2024 ihre Kapazitäten zur Elektrizitätsproduktion um 20,2 Gigawatt erweitert, was der höchste Zuwachs seit mehr als zwei Jahrzehnten ist.
Der größte Teil des Ausbaus entfällt auf CO2-freie Methoden wie Solar- und Batterie-Technik. Dennoch bleibt die Stromversorgung ein Engpass. Beispielsweise verbraucht eine typische Anfrage an ChatGPT etwa das Zehnfache des Stroms einer einfachen Google-Suche.
In einigen Regionen wie Irland und den Niederlanden sind bereits Einschränkungen für den Bau neuer Rechenzentren in Kraft, um die Netzstabilität zu gewährleisten.
Der Boom bei Rechenzentren ist ein globales Phänomen. In Asien hat der südkoreanische Suchmaschinenanbieter Naver eines der größten Rechenzentren Asiens eröffnet. Auch in Deutschland und anderen europäischen Ländern wird massiv in die Rechenzentrumsinfrastruktur investiert.
Microsoft plant, 3,2 Milliarden Euro in die deutsche Cloud- und KI-Infrastruktur zu investieren, insbesondere im Rheinischen Revier, der Braunkohleregion in NRW. Googles erstes Cloud-Zentrum in Deutschland wurde im Oktober 2023 in Hanau eröffnet.
Der Boom bei Rechenzentren in den USA und weltweit ist eine direkte Folge der rasanten Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz. Die steigende Nachfrage nach Rechenleistung führt zu massiven Investitionen und technologischen Innovationen, stellt aber auch Herausforderungen in Bezug auf Energieversorgung und Nachhaltigkeit dar. Die kommenden Jahre werden entscheidend sein, um diese Herausforderungen zu meistern und die Vorteile der KI-Revolution voll auszuschöpfen.