Der KI-Boom bringt Bewegung in die europäische Bau- und Energiewirtschaft – und zugleich lange Gesichter bei den Netzbetreibern. Rechenzentren werden dringend gebraucht, doch der Strom dafür lässt vielerorts auf sich warten. In Europa müssen Entwickler großer Anlagen laut BCS Consultancy teils bis zu zehn Jahre auf ausreichende Netzkapazität warten. In Deutschland können es bis zu 13 Jahre sein.

Das Kuriose: Grundstücke, Kapital und Kundennachfrage sind an vielen Standorten längst vorhanden. Der größte Engpass ist laut Marcel Reifschneider-Hicker von BCS Consultancy die verfügbare Netzleistung. Netzkapazität und Planungssicherheit haben für Projektentwickler inzwischen sogar Vorrang vor dem eigentlichen Bauprojekt. Erst der Strom, dann der Beton.

Frankfurt bleibt stark – und stößt an Grenzen

Nach Angaben von JLL dauern Netzanschlüsse für Rechenzentren ab 50 Megawatt im Rhein-Main-Gebiet bis zu 13 Jahre. Frankfurt ist mit rund 970 Megawatt installierter Leistung weiterhin Europas größter Rechenzentrumsmarkt, bei der Stromversorgung wird die Luft dort jedoch zunehmend dünn.

Die EU-Kommission nennt je nach europäischem Markt Anschlusszeiten von drei bis zehn Jahren. In etablierten europäischen Rechenzentrumszentren sowie in Frankfurt, Amsterdam, Paris und Dublin sind sieben bis zehn Jahre möglich, in Einzelfällen bis zu 13 Jahre. Für Europa wird eine Spanne von drei bis zehn Jahren genannt. Bei Amazon-Web-Services-Projekten kann die Entwicklung eines Rechenzentrums zwar teils in rund zwei Jahren gelingen – der Netzanschluss ist in Europa aber teilweise erst nach bis zu sieben Jahren möglich.

Für geplante Hyperscale-Standorte der Jahre 2026 bis 2028 nennt JLL eine durchschnittliche Entfernung von 175 Kilometern zu großen europäischen Rechenzentrumszentren. Bei Projekten aus den Jahren 2022 bis 2025 waren es durchschnittlich 46 Kilometer. Der Unterschied ist nicht bloß eine Zahl auf einer Karte: Standorte mit Glasfaser und Kunden verlieren an Attraktivität, wenn zusätzliche Stromkapazität erst Jahre später verfügbar ist.

Deshalb wandern Projekte zunehmend aus etablierten Zentren wie Frankfurt, London und Amsterdam in andere Regionen. In Deutschland könnten unter anderem Regionen außerhalb des Rhein-Main-Gebiets profitieren; Berlin dürfte seine Rechenzentrumskapazitäten deutlich ausbauen. Deutschland entwickelt sich ohnehin zu einem wichtigen europäischen Standort für KI- und Cloud-Infrastruktur. Frankfurt/Rhein-Main wächst dynamisch und bildet gemeinsam mit Berlin-Brandenburg neue Cluster für Hyperscale-Rechenzentren.

Milliarden warten nicht gern

Bei Hyperscale-Rechenzentren geht es um Investitionen in Milliardenhöhe. Eine Verzögerung von sechs Monaten kann laut BCS Consultancy Kosten in Millionenhöhe verursachen. Wie stark die finanziellen Folgen ausfallen, hängt unter anderem von der Finanzierung, den Kundenverträgen und bereits eingegangenen Verpflichtungen ab. Dazu kommen mögliche höhere Bau- und Infrastrukturkosten.

Auch technisch kann eine lange Pause teuer werden. Die Entwicklung schreitet schnell voran; bei einer Verzögerung müssen bereits geplante Anlagen womöglich angepasst werden. Ein Grundstück mit zugesagter Netzleistung verliert seinen Vorteil, wenn diese Kapazität erst viele Jahre später bereitsteht. Ein Netzanschluss erst Mitte der 2030er-Jahre kommt für viele Projekte schlicht zu spät.

Deutschland und Österreich konkurrieren bei diesen Milliardeninvestitionen unter anderem mit Polen, Spanien, Italien und den nordischen Staaten. Traditionelle Rechenzentrumsstandorte bleiben relevant, doch neue Vorhaben orientieren sich immer stärker an der verfügbaren Stromversorgung. Grundstück, Glasfaseranschluss und Kapital reichen nicht mehr aus. Entscheidend sind belastbare Zusagen für die benötigte Leistung.

Die Herausforderungen beschränken sich dabei nicht auf den Strom. Hoher Energiebedarf, begrenzte Netzkapazitäten, steigende Strompreise und anspruchsvolle Nachhaltigkeitsvorgaben setzen die Standorte unter Druck. Daraus entstehen neue Modelle für eine sektorübergreifende Infrastrukturplanung.

Wenn das Rechenzentrum mitheizt

Das Projekt „Neues Gartenfeld“ zeigt, wie sich Rechenzentren in lokale Energiesysteme einbinden lassen. Dort fallen rund 8 Megawatt Abwärme an. Wärmepumpen bringen sie auf etwa 65 bis 70 Grad Celsius, anschließend wird die Wärme in ein Nahwärmenetz eingespeist.

Bis zu 4.500 Wohneinheiten, zahlreiche Gewerbeflächen und rund 10.000 Menschen könnten damit versorgt werden. Das Rechenzentrum wäre dann nicht mehr ausschließlich Energieverbraucher, sondern Teil der Wärmeversorgung eines Quartiers. Wärmenetze, lokale Energieerzeugung und intelligente Infrastruktur sollen Versorgungssicherheit und Effizienz verbessern – ein Ansatz, der im Maschinenraum der Energiewende ziemlich praktisch daherkommt. Weiterführende Quellen werden im Zusammenhang mit dem Projekt angekündigt.

Wie gewaltig der Stromhunger moderner Anlagen werden kann, zeigt Googles Rechenzentrum im oberösterreichischen Kronstorf. Die erste Ausbaustufe sieht bis zu 150 Megawatt Anschlussleistung vor, eine mögliche zweite Ausbaustufe bis zu 500 Megawatt. Für die erste Stufe werden bis zu 1,31 Terawattstunden Strom jährlich genannt – rechnerisch etwa der Verbrauch von 375.000 Haushalten. Im Vollausbau könnten es bis zu 4,4 Terawattstunden jährlich sein, fast ein Drittel des bisherigen Strombedarfs Oberösterreichs.

Österreich prüft neue Regeln

Österreich plant eine Reform des Umweltverträglichkeitsprüfungsgesetzes. Rechenzentren sollen erstmals ausdrücklich als eigener Tatbestand aufgenommen werden. Ab 100 Megawatt elektrischer Anschlussleistung soll grundsätzlich eine Umweltverträglichkeitsprüfung erforderlich sein, in besonders schutzwürdigen Gebieten bereits ab 50 Megawatt.

Die Begutachtung läuft bis zum 1. November; danach folgt das parlamentarische Verfahren. Die Grenze von 100 Megawatt gilt im europäischen Vergleich als relativ hoch und dürfte vor allem sehr große Hyperscale-Projekte betreffen. Nach Einschätzung von BCS Consultancy wird ein erheblicher Teil der derzeit in Österreich geplanten Projekte unterhalb dieser Schwelle bleiben.

Für Investoren ist laut BCS Consultancy nicht zwingend ein möglichst niedriges Genehmigungsniveau entscheidend. Wichtiger sei, Dauer und Anforderungen verlässlich einschätzen zu können. Das bereits im Bau befindliche Google-Projekt in Kronstorf braucht nach aktueller Rechtslage keine Umweltverträglichkeitsprüfung. Der entsprechende Feststellungsbescheid wurde überprüft und ist rechtskräftig. Nach einer Gesetzesänderung könnten für künftige Großprojekte andere Genehmigungsregeln gelten.

Vorhaben mit verbindlich zugesagter Netzkapazität und erteilten Genehmigungen haben laut BCS Consultancy einen klaren Vorteil gegenüber neuen Projekten. Das klingt trocken, entscheidet aber über Jahre – und manchmal darüber, ob eine Investition überhaupt noch auf der ursprünglichen Planung beruht.

Mehr Strom, weniger Verschwendung

Der Bedarf wächst nicht nur wegen neuer Serverhallen. Deutschlands Strombedarf könnte sich bis 2045 gegenüber heute etwa verdoppeln. Mehr Elektroautos, Wärmepumpen und der steigende Rechenbedarf durch Künstliche Intelligenz treiben diese Entwicklung. Mehr als ein Drittel der deutschen Rechenzentren steht derzeit im Großraum Frankfurt und im Rhein-Main-Gebiet; weitere Anlagen sind dort geplant. Laut Karsten McGovern, Chef der Landesenergieagentur Hessen, könnte sich dadurch der Strombedarf in Hessen verdreifachen.

Für eine klimaverträgliche Versorgung wären zusätzliche Windkraft- und Solaranlagen, neue Leitungen und eine Erneuerung des Stromnetzes nötig. Gleichzeitig lässt sich auch der Energieverbrauch der Rechenzentren selbst beeinflussen, sagt Wolfgang Maaß, Professor an der Universität des Saarlandes und wissenschaftlicher Direktor des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI).

DFKI-Forschende senkten in Versuchen den Stromverbrauch bei gleicher Leistung durch sparsamere KI-Modelle um knapp 90 Prozent. Getestet wurde das bei der Stahl-Holding-Saar. KI-gesteuerte Drohnen sollen dort Metallschrott erkennen und für die Wiederverwertung sortieren. Gesucht war ein Modell, das verschiedene Schrottarten zuverlässig unterscheidet und trotzdem wenig Rechenleistung benötigt – sonst ist der Drohnenakku schneller leer, als man „Altmetall“ sagen kann.

Das Forschungsteam untersuchte zunächst, welche Parameter den Energieverbrauch von Bildanalyse-Modellen beeinflussen. Laut Maaß gab es dazu zuvor kaum Forschung. Die Erkenntnisse werden derzeit gemeinsam mit T-Systems auf den Betrieb großer Rechenzentren übertragen. Ziel sind vergleichbare Einsparungen in Rechenzentren mit bis zu 10.000 Grafikkarten.

Auch große KI-Unternehmen beschäftigen sich inzwischen mit effizienteren Rechenmodellen. Bei frühen Versionen von ChatGPT wurde bei jeder Anfrage faktisch das gesamte