KI frisst Strom und soll das Netz retten – warum beides gleichzeitig stimmt

Das rasante Wachstum KI‑getriebener Rechenzentren erhöht nicht nur den Strombedarf, sondern erschwert auch die Vorhersage erheblich.

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KI-Rechenzentren treiben laut einer aktuellen Studie die Energienachfrage, machen Prognosen unsicherer und zwingen Energieversorger zu neuen Investitionsentscheidungen. Gleichzeitig könnte Künstliche Intelligenz (KI) selbst helfen, Netze effizienter und robuster zu steuern.

Das Problem: Mit jedem großen Sprachmodell, jedem KI-Training und jeder wachsenden Cloud-Anwendung verschiebt sich auch etwas im Energiesystem. Rechenzentren werden größer, leistungsfähiger und energieintensiver. Was früher vor allem als digitale Infrastruktur galt, entwickelt sich zunehmend zu einer industriellen Großlast mit direkter Wirkung auf Netzplanung, Versorgungssicherheit und Investitionsentscheidungen. KI trifft das Stromnetz nicht nur als zusätzlicher Verbraucher, sondern als neuer Unsicherheitsfaktor, so die Autoren der aktuellen Studie des Capgemini Research Institute.

Rechenzentren verändern Muster des Energiebedarfs

Für die Studie „AI meets the grid: Shaping the data center power play“ wurden im Januar 2026 weltweit 612 Führungskräfte aus der Energiewirtschaft sowie 175 Führungskräfte von Unternehmen mit eigenen oder betriebenen Rechenzentren befragt. Die Studie berücksichtigt 21 Länder. Sie zeigt deutlich, dass die Herausforderung längst nicht auf einzelne Hotspots beschränkt ist. Capgemini beschreibt digitale Infrastruktur und KI als einen der am schnellsten wachsenden Treiber des Strombedarfs. Besonders hochperformante KI-Rechenzentren verändern dabei nicht nur die Quantität, sondern auch das Muster des Energiebedarfs.

Nach Studienangaben erwarten 80 % der Energieversorger extremere und weniger vorhersehbare Lastspitzen; zugleich rechnen 70 % der Stromverantwortlichen und 83 % der Rechenzentrumsverantwortlichen damit, dass KI-geprägte Rechenzentrumsstandorte die regionale Nachfrage in den nächsten drei bis fünf Jahren deutlich erhöhen.

Herausfordernd für Energieversorger

Für Energieversorger entsteht daraus ein neues Planungsdilemma. Sie müssen Netze, Anschlüsse und Kapazitäten für Lasten vorbereiten, deren Zeitpunkt, Größe und Realisierung unsicher sind. Besonders problematisch sind sogenannte „Phantom“-Lastanfragen. Laut Studie berichten 67 % der befragten Führungskräfte weltweit, in Deutschland 50 %, von Verbrauchsankündigungen aus dem Rechenzentrumsumfeld, die später möglicherweise nie umgesetzt werden.

Im Schnitt betrifft das etwa 19 % der eingehenden Ankündigungen. Für Netzbetreiber ist das mehr als eine statistische Unschärfe. Jede große Anschlussanfrage beeinflusst Investitionsplanung, Kapazitätsreservierung und Priorisierung. Wenn ein relevanter Teil dieser Nachfrage nicht real wird, drohen Überinvestitionen. Wenn Versorger zu vorsichtig planen, kann später Kapazität fehlen.

Die Nachfrage wächst und wird schwerer berechenbar

Doch das Problem ist längst nicht nur, dass KI den Strombedarf erhöht. Das Problem ist, dass sie ihn volatiler, lokal konzentrierter und schwerer modellierbar macht. Mehr als drei Viertel der Versorger geben an, Schwierigkeiten zu haben, den künftigen Bedarf präzise vorherzusagen. Gleichzeitig erwarten 68 % Versorgungsengpässe, weil die Nachfrage aus Rechenzentren schneller wächst, als neue Erzeugungs- und Netzkapazitäten bereitgestellt werden können.

Capgemini verweist zudem auf strukturelle Bremsen: alternde Infrastruktur, Genehmigungsverzögerungen, lange Anschlusszeiten, knappe Reservemargen und Lieferkettenprobleme verlangsamen die Kapazitätserweiterung. Ein Rechenzentrum ist kein gewöhnlicher Stromkunde. Es kann in kurzer Zeit sehr hohe Anschlussleistungen benötigen, ist auf besonders zuverlässige Versorgung angewiesen und bündelt enorme Lasten an wenigen Standorten. Wenn mehrere solcher Anlagen in einer Region entstehen, werden lokale Netze stark beansprucht. Genau diese geografische Konzentration verschärft das Problem. Mehr als die Hälfte der Führungskräfte sieht Lastkonzentrationen als wesentliches Hindernis für stabile Versorgung. Damit wird KI nicht nur zu einem Thema nationaler Strommengen, sondern zu einer sehr konkreten Frage lokaler Netzkapazität.

KI macht Probleme sichtbar

Laut Sebastian Menge, VP & Head of Energy Platforms bei Capgemini Invent in Deutschland, macht KI strukturelle Engpässe bei Netzkapazitäten, Planung und Stromverfügbarkeit sichtbar und lässt die Nachfrage gleichzeitig dynamischer und schwerer prognostizierbar werden. Energieversorger erhielten dadurch eine Schlüsselrolle: Sie müssten KI-gestützte Erkenntnisse nutzen, um Netz- und kundeneigene Ressourcen auszubalancieren, verfügbare Kapazitäten schneller zu erschließen und die nächste Wachstumsphase von Rechenzentren überhaupt zu ermöglichen.

Dabei kann KI nicht nur Nachfragetreiber, sondern auch ein möglicher Hebel für Netzleistung sein. Mehr als 60 % der Energieverantwortlichen erwarten laut Capgemini, dass KI erhebliche Effizienzgewinne im Stromnetz selbst ermöglicht. Genannt werden unter anderem bessere Netzplanung, zuverlässigere Steuerung, schnellere Störungserkennung, produktivere Betriebsprozesse und eine bessere Vermeidung oder Behebung von Ausfällen. Der Nutzen kann erheblich sein: Rund sechs von zehn Führungskräften erwarten Verbesserungen von mehr als 10 % in zentralen Betriebsbereichen.

KI soll helfen, das KI-Problem zu steuern

Trotzdem bleibt der Einsatz fortgeschrittener KI in der Energiewirtschaft bisher begrenzt. Laut Studie nutzen zwar 45 % der Versorger KI für Netzoptimierung, in Deutschland 37 %. Fortgeschrittene KI-gestützte Ansätze zur Optimierung von Stromflüssen, zur Resilienzsteigerung oder zur Echtzeitsteuerung haben jedoch nur 16 % weltweit und 12 % in Deutschland implementiert. Das ist die eigentliche Lücke: Die Nachfrage wächst bereits KI-getrieben, während viele Netze noch nicht im gleichen Tempo KI-gestützt betrieben werden. Capgemini spricht deshalb von einer Chance, digitale und KI-basierte Betriebsmodelle deutlich zu skalieren.

Darüber hinaus setzen Rechenzentrumsbetreiber immer häufiger auf eigene Stromlösungen. Fast 29 % der Befragten geben an, bereits Vor-Ort-Erzeugung einzusetzen; 39 % planen dies in den kommenden ein bis zwei Jahren. Mehr als sieben von zehn erwarten, dass solche Lösungen die Abhängigkeit vom Stromnetz innerhalb von fünf Jahren deutlich reduzieren. Was früher vor allem als Backup gedacht war, wird damit zunehmend zur primären oder ergänzenden Versorgung „behind the meter“ – also hinter dem Netzanschlusspunkt oder in direkter Nähe zum Standort. Für Versorger verändert das die Beziehung zu großen Kunden grundlegend. Rechenzentren werden nicht nur Abnehmer, sondern teilweise eigene Energieakteure.

Parallelstrukturen verhindern

Das kann Netze entlasten, schafft aber neue Koordinationsaufgaben. Wenn große Verbraucher eigene Erzeugung, Speicher und flexible Lasten aufbauen, müssen diese Ressourcen sinnvoll in das Gesamtsystem eingebunden werden. Sonst entstehen Parallelstrukturen, die zwar einzelne Standorte absichern, aber nicht automatisch das Netz als Ganzes stabilisieren. Gleichzeitig wächst der Druck auf den Energiemix.

Laut Capgemini sagen 78 % der Stromverantwortlichen und 73 % der Rechenzentrumsverantwortlichen, dass erneuerbare Energien allein derzeit noch keine durchgängige 24/7-Versorgung im großen Maßstab sicherstellen können. Beide Gruppen investieren deshalb in Batteriespeichersysteme. Langfristige Optionen wie Small Modular Reactors benötigen Zeit, während 68 % der Befragten Erdgas als kurzfristige Übergangslösung sehen: trotz offensichtlicher Spannungen mit Klimazielen.