Der nächste Engpass für KI könnte Strom sein, nicht Chips.
US-Rechenzentren verbrauchten 2023 rund 4,4 % des landesweiten Stroms, und dieser Anteil könnte bis 2028 auf 6,7 % bis 12 % steigen. Für Cloud-Anbieter, Colocation-Betreiber und Unternehmenskunden von KI ist die Herausforderung nicht mehr nur die Sicherung von Beschleunigern oder Cloud-Kapazität. Es geht darum, ob Energieversorger gesicherte Stromversorgung in die Regionen, Umspannwerke und Übertragungskorridore liefern können, in denen KI-Campusse geplant sind.
Der Strombedarf von KI wächst schneller, als sich lokale Stromnetze anpassen können
Der vom DOE unterstützte Bericht prognostizierte, dass der Stromverbrauch von US-Rechenzentren von rund 176 Terawattstunden im Jahr 2023 bis 2028 auf 325 bis 580 Terawattstunden steigen könnte, was den Anteil des Sektors von 2023 am oberen Ende nahezu verdreifachen würde
Diese nationale Zahl kann das dringendere lokale Problem verschleiern. Das Beratungsgremium des Energieministers erklärte, dass Anschlussanfragen von Hyperscalern über 300 bis 1.000 Megawatt oder mehr, oft mit Vorlaufzeiten von einem bis drei Jahren, die lokalen Stromnetze an ihre Grenzen bringen. Die Infrastruktur für die Stromübertragung benötigt für Genehmigung, Finanzierung und Bau typischerweise mehr Zeit.
In Gebieten mit Engpässen bei der Stromübertragung kann die Lücke klein, aber folgenreich sein. Ein Beispiel des SEAB beschreibt einen Energieversorger, der ein Rechenzentrum an etwa 350 Tagen im Jahr versorgen kann, während an den verbleibenden 15 Tagen Reserveerzeugung, Speicher oder eine andere Lösung zur Sicherung der Netzstabilität erforderlich ist.
Für Planer von KI-Infrastrukturen entsteht dadurch ein Risiko beim Netzzugang. Regionen mit begrenzter Übertragungskapazität können möglicherweise keine neuen Hyperscale-Anlagen innerhalb der Zeitpläne versorgen, die den Roadmaps für die Einführung von KI zugrunde liegen. Jüngste Deals für KI-Rechenkapazität zeigen, dass Stromversorgung, Kühlung, Vernetzung und Rechenzentrumsflächen inzwischen gleichzeitig verfügbar sein müssen.
Flexible KI-Workloads können helfen, doch gesicherte Stromversorgung bleibt die Lücke
Die Flexibilität der Last ist eine kurzfristige Option. Das SEAB erklärte, dass sich einige Inferenzaufgaben von KI abhängig von der lokalen Netzlast und dem Anteil erneuerbarer Energie im Stromnetz über verschiedene Regionen verteilen lassen, mit begrenzten Auswirkungen auf die Nutzer, wenn die Latenz nicht entscheidend ist. Dadurch könnten einige Workloads während Zeiten hoher Nachfrage aus überlasteten Stromnetzen verlagert werden.
Flexibilität kann helfen, die Belastung des Stromnetzes zu steuern, beseitigt aber nicht den Bedarf an gesicherter Stromversorgung. Nach Angaben des SEAB sahen die Beteiligten neue Kapazitäten für Erdgas sowie Solar- und Windkraft und Batteriespeicher im Allgemeinen als die derzeit wichtigsten verfügbaren Optionen zur Aufrechterhaltung der Netzstabilität. Das erschwert die Planung sauberer Energie, während sich das Rennen um KI-Infrastruktur von Chips auf Rechenzentren, Vernetzung und Stromversorgung ausweitet.
Kernenergie wird zunehmend zu einem längerfristigen Absicherungsinstrument. Die Associated Press berichtete, dass Constellation Energy den 835-Megawatt-Reaktor von Three Mile Island im Rahmen eines Plans wieder in Betrieb nehmen will, der an einen 20-jährigen Stromliefervertrag mit Microsoft geknüpft ist. Google, Kairos Power und die Tennessee Valley Authority erklärten, dass Hermes 2 in Oak Ridge, Tennessee, für die Inbetriebnahme vorgesehen ist und 2030 bis zu 50 Megawatt in das Netz der TVA liefern soll. Doch keines der beiden Projekte beseitigt die kurzfristige Netzlücke, mit der KI-Campusse konfrontiert sind, die jetzt Strom benötigen.
Die Regulierungsbehörden prüfen außerdem, wer für Netzausbauten im Zusammenhang mit neuen KI-Campussen aufkommen sollte. Das SEAB empfahl Tarife, nach denen Rechenzentren diese Kosten mittragen oder vollständig übernehmen müssten, und warnte, dass einige Unternehmen Standorte außerhalb der Vereinigten Staaten in Betracht zögen, falls die Zeitpläne für die Stromversorgung im Inland nicht umsetzbar blieben.
Für Teams, die in Unternehmen an KI arbeiten, gehört die Verfügbarkeit von Strom inzwischen neben Modellleistung, der Versorgung mit Beschleunigern und der Platzierung von Workloads.
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