KI-Infrastruktur: Strom und Kühlung schlagen Chip-Verfügbarkeit
Veröffentlicht am: 20.08.2026 um 04:30 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Der Aufbau leistungsfähiger Kapazitäten für Künstliche Intelligenz (KI) hängt zunehmend von der physischen Infrastruktur ab. Branchenexperten identifizierten Mitte August die Verfügbarkeit von Strom, effiziente Kühlsysteme und eine robuste Netzinfrastruktur als die primären Erfolgsfaktoren für digitale Souveränität. Damit verschieben sich die Prioritäten im globalen Wettbewerb weg von reiner Chip-Verfügbarkeit hin zu komplexen infrastrukturellen Ökosystemen.
Infrastruktur als Primärfaktor für die Standortwahl
In der aktuellen Phase der KI-Expansion hat die Verfügbarkeit von elektrischer Energie andere Standortfaktoren verdrängt. Wie Bill Major, CEO von FiberLight, ausführte, habe der Zugang zu Strom steuerliche Anreize und Grundstückskosten als entscheidende Kriterien bei der Wahl von Rechenzentrums-Standorten abgelöst.
Als Beispiele für diese Entwicklung nannte er Regionen wie Oklahoma und das westliche Pennsylvania. In Pennsylvania hat etwa Amazon bereits Investitionen in Höhe von 20 Milliarden US-Dollar für den Aufbau von KI-Infrastruktur zugesagt. Parallel dazu kündigte FiberLight Kapitalinvestitionen von 500 Millionen US-Dollar für Projekte im Westen von Texas an.
Auch Jensen Huang, CEO von NVIDIA, betonte die Kritikalität von Land, Strom und den physischen Hüllen der Rechenzentren. Diese seien für moderne „KI-Fabriken“ ebenso wichtig wie die Prozessoren selbst. Die Geschwindigkeit der Expansion werde maßgeblich durch die Verfügbarkeit dieser Basiskomponenten bestimmt.
Massive Kapazitätserweiterungen für KI-Fabriken
Die Dimensionen geplanter Projekte unterstreichen den enormen Ressourcenbedarf. NVIDIA und SB Energy arbeiten am PORTS-Pike Technology Campus in Ohio zusammen, um die Infrastruktur für eine KI-Fabrik von OpenAI zu schaffen.
Die Anlage soll mit einer Anfangskapazität von 4,25 Gigawatt (GW) starten und ist auf bis zu 8 GW erweiterbar. Schätzungen zufolge umfasst jede Generation einer solchen Fabrik etwa 1,5 Millionen NVIDIA-Grafikprozessoren (GPUs) und generiert Umsätze zwischen 150 und 200 Milliarden US-Dollar.
OpenAI selbst verfolgt ambitionierte Ziele und hat Verpflichtungen für eine Kapazität von etwa 12 GW bis zum Jahr 2030 unterzeichnet, mit einem Potenzial für bis zu 16 GW. Dabei setze das Unternehmen auf Leasingmodelle und vermeide zirkuläre Finanzierungen.
NVIDIA unterstütze diese Vorhaben durch die Sicherung kritischer Infrastruktur, wobei das Unternehmen Skaleneffekte nutzt, jedoch nicht die vollen Kosten übernimmt, sondern sich auf Leasing- und Stromzahlungen konzentriert.
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Technologische Anforderungen an Kühlung und Energieeffizienz
Mit steigender Rechenleistung wachsen die Anforderungen an das Energiemanagement. Aparna Prabhakar von Schneider Electric bezeichnete Energie als den eigentlichen Engpass für die Skalierung von KI. Die Industrie müsse dazu übergehen, Stromversorgung, Kühlung und Rechenleistung als ein integriertes System zu orchestrieren. In diesem Zusammenhang gewinne die Standardisierung an Bedeutung, und es entstünden neue Standards wie 800VDC-Systeme.
Besonders deutlich wird die Herausforderung bei der Leistungsdichte. Ankit Saraiya, CEO von Techno Digital, wies darauf hin, dass KI-Racks Dichten von bis zu 250 Kilowatt (kW) erreichen können, während traditionelle Systeme bei 8 bis 10 kW liegen.
Strom mache bereits 40 bis 60 Prozent der Betriebskosten aus. In einer Anlage in Chennai plant das Unternehmen beispielsweise, die Leistung einer bestehenden Immobilie von 24 Megawatt (MW) auf 40 MW zu steigern, wobei zu fast 100 Prozent erneuerbare Energien zum Einsatz kommen sollen.
Laut Analysen von Samil PwC wird der globale Markt für Rechenzentrumskühlung von 21 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 auf 54,4 Milliarden US-Dollar bis 2034 anwachsen. Besonders die Immersionskühlung verzeichne jährliche Wachstumsraten von über 24 Prozent. Große Akteure wie Schneider Electric, Vertiv und Johnson Controls kooperieren bereits eng mit NVIDIA, um diese Anforderungen zu bedienen.
Nationale Strategien für souveräne Rechenkapazitäten
Weltweit investieren Staaten in eigene KI-Infrastrukturen, um Unabhängigkeit zu sichern. T-Systems betreibt in München eine KI-Fabrik mit 10.000 NVIDIA Blackwell GPUs, die unter anderem Abwärme für das Fernwärmenetz liefert und mit Wasser aus dem Eisbach gekühlt wird.
In Indien plant Yotta Data Services zusätzliche Investitionen von 6 Milliarden US-Dollar, um die Kapazitäten in Navi Mumbai und Greater Noida massiv auszubauen. Das Land verfügt im Rahmen seiner IndiaAI Mission derzeit über etwa 10.000 GPUs und strebt eine Skalierung auf 40.000 an.
In anderen Regionen führen regulatorische Vorgaben zu neuen Infrastrukturanforderungen. Nigeria schreibt ab Anfang 2027 die lokale Speicherung von Zahlungsdaten vor, was den Ausbau kommerzieller Rechenzentren vorantreibt.
Australien wiederum hat neue Regeln eingeführt, die für Rechenzentren den Einsatz sauberer Energie und eine transparente Wasserbilanzierung fordern, während die Regierung dort bis Anfang 2027 eine umfassende KI-Gesetzgebung plant.
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