Die Studie „The AI Power Surge“ des Center for Strategic and International Studies (CSIS) untersucht die potenziellen Auswirkungen eines anhaltenden Ausbaus von Rechenzentren für generative Künstliche Intelligenz (GenAI) in den Vereinigten Staaten. Im Fokus der Analyse stehen die infrastrukturellen, wirtschaftlichen und energiepolitischen Voraussetzungen, die für ein solches Wachstum bis zum Jahr 2030 erforderlich wären. Die Autoren – Karl Smith, Joseph Majkut, Cy McGeady und Barath Harithas – bewerten drei zentrale Faktoren, die als limitierend wirken könnten: die Verfügbarkeit von Finanzierung, spezialisierter Hardware (insbesondere GPUs) und elektrischer Energie. Auf Basis historischer Wachstumsverläufe in der Technologiegeschichte werden drei Szenarien entwickelt, um die strukturellen Belastbarkeitsgrenzen des Systems aufzuzeigen und politische sowie industrielle Handlungsspielräume zu identifizieren.
Drei Szenarien für das Wachstum
Die Autoren orientieren sich an historischen Analogien:
- „Zweite industrielle Revolution“ (8+ Jahre Wachstum): Ein langfristiger und tiefgreifender Wandel mit struktureller Transformation der Wirtschaft.
- „PC-Explosion“ (5 Jahre): Ein mittelfristiger Aufschwung mit sektoraler Relevanz, begrenzt auf technologieaffine Bereiche.
- „Dotcom-Boom“ (2 Jahre): Ein kurzer Investitionsrausch mit schnellem Rückgang.
In der aggressivsten Variante werden Investitionen von 2,35 Billionen US-Dollar bis 2030 erwartet, ein Rechenleistungszuwachs auf 7×10³⁰ FLOPs sowie ein zusätzlicher Strombedarf von rund 84 GW.
Kapitalverfügbarkeit: Finanzierung kein Engpass
Im optimistischsten Szenario steigen die jährlichen Kapitalkosten (Zins + Abschreibung) für GenAI-Infrastruktur bis 2030 auf 430 Mrd. US-Dollar. Zum Vergleich: US-Unternehmen zahlten 2023 insgesamt 5,2 Billionen US-Dollar für Kapitaldienstleistungen – Tendenz steigend.
Eine Bewertung der Tragfähigkeit zeigt: Wenn GenAI in der Softwareentwicklung eine Produktivitätssteigerung von 42 % erzielt, wäre dies bereits ausreichend, um die Investitionskosten zu rechtfertigen. Weitere Finanzierungsrisiken bestehen daher derzeit nicht.
Hardware: GPU-Produktion bleibt herausfordernd, aber realisierbar
Ausgehend vom heutigen Stand der H100-GPU-Technologie modellieren die Autoren ein „H100-Äquivalent“, das die steigende Effizienz und sinkende Kosten berücksichtigt. Prognosen zufolge könnten bis 2030 bis zu 159 Millionen solcher Äquivalente in Betrieb sein.
Dabei wird erwartet, dass GenAI-Infrastrukturen zwischen 15 % und 50 % der Produktionskapazität von TSMC beanspruchen. Dies gilt als machbar – sofern geopolitische Risiken (z. B. Taiwankonflikt) ausbleiben. Produktionsengpässe werden weniger bei den Halbleitern als in der Peripherie wie Netzteilen, Kühlung und baulicher Infrastruktur erwartet.
Strombedarf: Der entscheidende Flaschenhals
Die Stromnachfrage könnte sich im US-Stromsystem bis 2030 massiv verschieben: Der Zuwachs von 84 GW durch GenAI-Rechenzentren entspricht nahezu der heutigen Spitzenlast von Texas. Dies stellt nicht nur Versorgungsnetzbetreiber vor erhebliche Herausforderungen, sondern tangiert auch die Netzstabilität.
Die Autoren weisen darauf hin, dass sich bereits heute in den USA erste Anzeichen von Netzstress zeigen, insbesondere im Umfeld großer KI-Rechenzentren. Hier werden übermäßige Oberschwingungen gemessen, die auf überlastete Transformatoren und nichtlineare Verbraucher hinweisen – ein Indikator für strukturelle Instabilitäten.
Langfristig erfordert die prognostizierte Stromnachfrage eine tiefgreifende Reform der Energiepolitik. Besonders kritisch sind dabei:
- Genehmigungsverfahren für Hochspannungsleitungen
- Überlastete Einspeise-Wartelisten
- Engpässe bei Transformatoren und anderen Schlüsselkomponenten
- Koordination zwischen Strom- und Gasversorgung
- Neubau von Kernkraftwerken
Fazit
Die Vereinigten Staaten verfügen grundsätzlich über die wirtschaftlichen Mittel, um ein nachhaltiges Wachstum im Bereich GenAI-Rechenzentren zu ermöglichen. Während Kapital und Hardwareproduktion als überwindbar gelten, stellt der Strombedarf eine strukturelle Herausforderung dar.
Aus Sicht der Rechenzentrumsbranche ergeben sich daraus mehrere Schlussfolgerungen:
- Planungssicherheit: Energiezugang wird zu einem dominierenden Standortfaktor („Speed-to-Power“).
- Investitionsdruck: Die Geschwindigkeit beim Ausbau der Rechenzentrumsinfrastruktur übertrifft jene des Netzausbaus.
- Politikbedarf: Ein koordiniertes Handeln von Industrie und Politik auf Bundes- und Landesebene wird unabdingbar.
Ohne tiefgreifende Reformen in der Energieinfrastruktur ist ein anhaltendes Wachstum der KI-Rechenzentrumslandschaft nicht gewährleistet. Der Bericht liefert damit zentrale Argumentationslinien für strategische Investitionsentscheidungen, Netzentwicklungspläne und regulatorische Anpassungen im Bereich der Rechenzentrumsinfrastruktur.
Was untersucht der Bericht „The AI Power Surge“?
Der Bericht analysiert die langfristige Tragfähigkeit des Wachstums von Rechenzentren für generative KI in den USA bis 2030. Er fokussiert auf drei potenzielle Engpässe: Finanzierung, Hardwareverfügbarkeit und Energiebedarf.
Welche Wachstumsmodelle werden im Bericht betrachtet?
Es werden drei Szenarien untersucht: ein langfristiger Verlauf wie bei der Industriellen Revolution (8+ Jahre), ein mittelfristiger „PC-Explosion“-Effekt (5 Jahre) und ein kurzer „Dotcom-Boom“ (2 Jahre).
Wie hoch sind die prognostizierten Investitionen im Extremfall?
Im aggressivsten Szenario werden kumulierte Investitionen von 2,35 Billionen US-Dollar bis 2030 erwartet.
Welche Bedeutung hat der Energiebedarf laut Bericht?
Der Strombedarf der GenAI-Rechenzentren könnte bis 2030 um 84 GW steigen – etwa so viel wie der gesamte heutige Stromverbrauch von Texas. Das stellt die größte Herausforderung für das Infrastrukturwachstum dar.
Sind die Investitionen finanzierbar?
Laut Analyse sind die Kapitalmärkte der USA in der Lage, auch die höchsten prognostizierten Investitionen zu tragen, solange moderate Produktivitätsgewinne erzielt werden – insbesondere im Bereich Softwareentwicklung.
Wie wirkt sich die GPU-Verfügbarkeit auf das Wachstum aus?
Die Studie zeigt, dass selbst im Hochszenario die benötigten Mengen an GPUs innerhalb der Kapazitäten von TSMC liegen – sofern geopolitische Risiken wie ein Konflikt um Taiwan ausbleiben.
Was bedeutet „Speed-to-Power“ für Rechenzentren?
„Speed-to-Power“ beschreibt die Bedeutung, wie schnell ein Rechenzentrum mit Strom versorgt werden kann. Dieser Faktor wird laut Bericht zum entscheidenden Standortkriterium in der Branche.
Welche politischen Maßnahmen werden empfohlen?
Der Bericht fordert schnellere Genehmigungsverfahren, den beschleunigten Ausbau der Stromnetze sowie Investitionen in neue Kraftwerke, insbesondere im Bereich Kernenergie.