SARA-PORTFOLIO INSIGHTS Q4/2025: Kein Strom – keine KI!

Rechenzentren – insbesondere jene, die KI-Modelle trainieren und ausführen – haben sich in wenigen Jahren zu einem der größten Stromabnehmer weltweit entwickelt. KI-Systeme, Cloud-Services, autonome Fahrzeuge und IoT erzeugen kontinuierlich Daten, deren Verarbeitung in Echtzeit immer größere Hardware-Kapazitäten benötigt. Moderne KI-Modelle erfordern Milliarden Parameterevaluierungen und Millionen GPU-Stunden – dafür werden enorme Mengen Leistungselektronik, Kühlsysteme, stabile Netzinfrastrukturen und Strom benötigt.

Die digitale Ökonomie hat einen Punkt erreicht, an dem ihr Energiehunger erstmals direkt mit dem traditionellen industriellen Verbrauch konkurriert. Bereits heute benötigen Rechenzentren laut Gartner rund 450 TWh Strom pro Jahr, und bis 2030 soll sich dieser Verbrauch auf fast 950 TWh mehr als verdoppeln. Damit würden weltweite Rechenzentren allein so viel Strom verbrauchen wie das gesamte heutige Japan – aktuell liegt der Verbrauch „nur“ auf dem Niveau von Südafrika.

Allerdings kann die Erzeugungskapazität mit diesem schnellen und starken Nachfrageanstieg teilweise nicht mithalten. So muss in den USA, der Weltregion mit dem schnellsten Ausbau an Rechenkapazität, ein Projekt ohne Netzzusage laut US-Kraftwerksbetreibern bis 2028 oder 2029 auf einen Stromanschluss warten. In Europa sieht die Lage noch schwieriger aus: In etablierten Rechenzentrumsmärkten wie Frankfurt, London, Amsterdam oder Dublin liegen die Warteschlangen für Netzanschlüsse im Bereich von etwa 7–10 Jahren.

Verschärft wird die Problematik noch durch zwei weitere Faktoren: Neben den Rechenzentren führt auch die zunehmende Elektrifizierung der Wirtschaft zu einer steigenden Stromnachfrage. In den USA soll daher die Nachfrage nach Strom in den nächsten zehn Jahren um jährlich 2,8 % steigen– in den letzten zehn Jahren waren es lediglich 0,5 % pro Jahr. Außerdem wurde in den letzten Jahren aufgrund des stagnierenden Stromverbrauchs in vielen Industrieländern nicht ausreichend in die Netzinfrastruktur investiert – sodass selbst bei ausreichenden Erzeugungskapazitäten die Frage aufkommt, wie der Strom zu den Abnehmern gelangen soll. In den USA liegt die mediane Wartezeit für Netzanschlüsse neuer Kraftwerke bei 4,5 Jahren; in der EU beträgt sie je nach Land zwischen drei und acht Jahren und in Japan – abhängig von der Projektgröße – zwei bis vier Jahre.

All diese Faktoren haben zu Entwicklungen geführt, die wohl vor wenigen Jahren noch die wenigsten für möglich gehalten hätten: Große Technologiekonzerne wie Alphabet und Microsoft schließen langlaufende Verträge mit Kraftwerksbetreibern in den USA, um stillgelegte Atomkraftwerke wieder ans Netz zu bringen. In den USA wird zudem diskutiert, ob die Regelungen zur Luftverschmutzung gelockert werden sollen, um mehr Dieselgeneratoren einsetzen zu können, und die Strompreise für US-Verbraucher sind 2025 so stark gestiegen wie seit Jahren nicht mehr. In Japan oder Großbritannien werden alte Fabriken zu hochattraktiven Standorten für KI-Fabriken. Die Areale verfügen über leistungsstarke Stromanschlüsse, Umspannwerke und Kühlsysteme. Hinzu kommt, dass KI-Cluster riesige, flache Hallen mit hoher Bodenlastkapazität benötigen – genau das, was eine moderne Fabrik bietet.

Die steigende Stromnachfrage bekommt zunehmend auch eine politische Dimension. Einerseits hat Donald Trump das Thema als Wahlkampfthema für die Zwischenwahlen ausgemacht und fordert, dass die großen Technologiekonzerne einen größeren Teil der Rechnung tragen, um die Verbraucher nicht zu stark zu belasten. Andererseits könnte die Verfügbarkeit von Strom im Wettlauf zwischen China und den USA um die Marktführerschaft bei KI zum Zünglein an der Waage werden: Während die USA nur noch wenig freie Kapazitäten haben, sieht es in China deutlich komfortabler aus. Zwar ist aufgrund von Exportverboten die technologische Klasse der Rechenzentren in China geringer, dies lässt sich jedoch durch schiere Masse überkompensieren. Ein Rechenbeispiel verdeutlicht die Dimensionen: Technisch sind die fortschrittlichsten chinesischen KI-Chips nur bei 30 % der Leistung des Marktführers Nvidia – mit der vierfachen Strommenge in riesigen Chipclustern kann dieser Leistungsunterschied jedoch überkompensiert werden. Stark steigende Stromkosten in den USA würden zudem die Rentabilität von Rechenzentrumsprojekten senken und sich wahrscheinlich negativ auf Ausbaugeschwindigkeit und -volumen auswirken.

Um von den Engpässen in der Stromversorgung als Investor zu profitieren, gibt es verschiedene Möglichkeiten. Beispielsweise bieten sich Hersteller von Generatoren und Kleinkraftwerken an, die helfen, sowohl die zu erwartende Netzinstabilität als auch lange Netzanschlusszeiten zu kompensieren. Eine weitere Möglichkeit ist eine Investition in klassische Kraftwerksbetreiber, denn diese profitieren davon, dass durch die höhere Nachfrage Kapazitätserweiterungen genehmigt und damit die Basis für ihre regulierten Erträge gesteigert wird. Ebenfalls eine Option ist eine Investition in Unternehmen, die Turbinen und anderes Equipment für den Kraftwerksbau bereitstellen – oder in diejenigen Unternehmen, die mit Stromkabeln, Steckern, Schutzrelais und Transformatoren die Netzinfrastruktur bauen. Schließlich bieten sich auch Unternehmen an, die die Installation der Stromleitungen übernehmen. In unseren Portfolios haben wir diesen Trend schon mit Beginn der KI-Ausbreitung erkannt und sind unter anderem seit einigen Jahren in den Kabelhersteller Prysmian, den Strominstallateur Comfort Systems sowie in die Energiemanagementunternehmen Schneider Electric und Eaton investiert.

KI-Rechenzentren treiben den globalen Stromverbrauch rasant in die Höhe, während Netz- und Erzeugungskapazitäten oft nicht Schritt halten. Lange Anschlusszeiten und steigende Preise machen Energie zum entscheidenden Engpass im KI-Wettlauf. Investitionen in Energieerzeugung, Netzinfrastruktur und Stromversorgungslösungen bieten daher attraktive Chancen, von der KI-Revolution und der digitalen Transformation zu profitieren.