Andrii Garanin, Chief Energy und Infrastruktur-Officer bei Silicon Foundation – Interview-Serie

Andrii Garanin ist Chief Energy und Infrastruktur-Officer bei Silicon Foundation, wo er AI-Rechenzentren und Batteriespeicherprojekte in den wichtigsten US-amerikanischen Strommärkten wie PJM und ERCOT entwickelt. Mit über 20 Jahren Erfahrung in der gesamten Energie-Wertschöpfungskette, einschließlich Stromerzeugung, Netzeinbindung und Speicherung, ist er einer der wenigen Infrastruktur-Führer, die die Welten der Stromerzeugung und der KI-Rechenzentren verbinden. Er hat Energieanlagen entwickelt und betrieben, die Erneuerbare Energien, Gas und Batteriespeicher umfassen, und hatte Führungspositionen bei internationalen Energie- und Technologie-Unternehmen inne, darunter Scatec Solar und Elementum Energy.

Silicon Foundation ist eine infrastrukturorientierte Organisation, die an der Schnittstelle zwischen Energie, KI-Rechenzentren und Kapitalmärkten aufbaut. Die Kernthese der Stiftung lautet, dass zukünftige KI-Infrastrukturen auf kleinere, dezentrale Rechenzentren angewiesen sein werden, die direkt mit Energieanlagen verbunden sind, anstatt auf massive zentrale Einrichtungen. Um diese Vision zu unterstützen, entwickelt und betreibt Silicon Foundation GPU-Rechenzentren für KI-Workloads, investiert in groß angelegte Batteriespeichersysteme (BESS), um die Netzzuverlässigkeit zu verbessern, und schafft das RAW-Protokoll, eine Marktinfrastrukturschicht, die physische Energie- und Rechenanlagen mit institutionellen Kapitalmärkten verbindet. Die Organisation entwickelt derzeit einen groß angelegten Rechen- und Energie-Campus in West Virginia, der Netzzugang, Energiespeicherung, Kühlinfrastruktur und KI-Rechenleistung kombiniert, um ein energiereiches Zukunftsbild zu schaffen.

Sie haben über zwei Jahrzehnte damit verbracht, Energieinfrastrukturen im Bereich Erneuerbare Energien, Methan-Energie, groß angelegte Solarenergie, Batteriespeicherung und jetzt KI-Rechenzentren aufzubauen. Wie hat diese Reise Ihre Sicht darauf geprägt, dass die Verfügbarkeit von Strom genauso wichtig für die KI-Entwicklung ist wie GPUs und Grundmodell?

Ich habe den größten Teil meiner Karriere auf der Seite der Stromerzeugung verbracht, aber es war die Arbeit auf der Verbraucherseite, die meine Wahrnehmung des gesamten Systems veränderte. Man erkennt schnell, dass die Anpassung der Nachfrage an das Angebot nicht zweitrangig ist. Es ist die Hauptsorge. Die eigentliche Einschränkung liegt nicht in der Erzeugung im Allgemeinen, sondern im Netz selbst, das eine endliche Kapazität hat, um Strom zu transportieren und zu balancieren. Um den Anstieg der Erneuerbaren Energien und die damit verbundene Netzüberlastung zu bewältigen, muss man den Verbrauch als steuerbar und flexibel behandeln, nicht als fest.

KI sitzt genau in der Mitte davon. Es ist die folgenreichste Technologie-Veränderung dieses Jahrhunderts und ist bereits eine wichtige und schnell wachsende Quelle von Stromnachfrage. Die IEA geht davon aus, dass der Stromverbrauch durch Rechenzentren bis 2030 etwa verdoppelt wird, wobei AI-optimierte Einrichtungen mehr als vervierfacht werden; in den USA werden Rechenzentren allein voraussichtlich fast die Hälfte des gesamten Stromnachfrage-Wachstums in diesem Jahrzehnt ausmachen.

Die Verfügbarkeit von Strom ist jetzt ein erster Input für die KI-Entwicklung, auf gleicher Ebene wie Rechenleistung. Die vor uns liegende Arbeit besteht darin, intelligente Wege zu finden, um diesen Strom verfügbar zu machen, und das ist ein Strom-System-Problem genauso wie ein Technologie-Problem.

Bei Silicon Foundation entwickeln Sie KI-Rechenzentren und Batteriespeicherprojekte in den wichtigsten US-amerikanischen Strommärkten wie PJM und ERCOT. Welche sind die größten Missverständnisse, die Technologie-Führer über das haben, was es tatsächlich braucht, um Strom für KI-Infrastrukturen im großen Maßstab zu sichern?

Einige Dinge fallen auf. Das erste ist die Überzeugung, dass man ein Gigawatt-Rechenzentrum fast überall errichten kann, solange der Standort auf dem Papier vielversprechend aussieht. In Wirklichkeit muss man nicht nur die Infrastruktur berücksichtigen, die heute existiert, sondern auch das, was kommt: die anderen Lasten und Erzeugung, die sich um Sie herum verbinden und das lokale Netz neu gestalten.

Die Zahlen machen dies konkreter: Der große Lastanschluss-Queue von ERCOT stieg 2025 auf über 200 GW, von etwa 63 GW Ende 2024, wobei der Großteil davon Rechenzentren waren. Sie sitzen nicht in einem statischen System; Sie sitzen in einer Warteschlange, die komplett umgestaltet wird.

Das zweite Missverständnis ist, es als Immobilien-Spiel zu behandeln. Es ist nicht. Ein ernsthafter Entwickler benötigt echte Expertise über die gesamte Wertschöpfungskette, von der Stromerzeugung über die Netzeinbindung und die Rechenzentren-Verwaltung, nicht nur ein Stück davon. Das dritte ist, dass man einen zu engen Blickwinkel hat. Man kann nicht nur auf regional verfügbaren Strom schauen. Man muss nationale Politik verfolgen, mit den Gemeinschaften arbeiten, in die man eintritt, und eng mit dem lokalen Netzbetreiber zusammenarbeiten, da diese entscheiden, ob und wie man sich verbindet.

Viele Investoren bewerten KI-Unternehmen noch hauptsächlich über Software, Chips und Modellleistung. Warum glauben Sie, dass Energieinfrastruktur zu einem der wichtigsten Engpässe und Chancen der KI-Wirtschaft werden könnte?

Sobald der Verbrauch diese Größenordnung erreicht, muss man über Chips und Software hinaus auf die Infrastruktur schauen, die den Rechenbetrieb ermöglicht, und dieses vorherige System ist viel komplexer, als viele Investoren annehmen. Die Rechenebene kann nicht isoliert von dem betrachtet werden, was auf der Stromversorgungsseite passiert; sie sind dasselbe System.

Der Netzzugang ist zur bindenden Einschränkung für den Bau von Rechenzentren geworden, vor Land oder Genehmigungen, und die Anschlusszeiten erstrecken sich jetzt über Jahre. Das ist der Engpass, und es ist auch genau dort, wo die Chance für jeden liegt, der es tatsächlich lösen kann.

Es gibt einen zweiten Faktor, den die Leute unterschätzen: Die Lastkurve eines KI-Rechenzentrums ist nicht flach. Trainings- und Inferenz-Workloads können den Stromverbrauch scharf schwanken lassen, manchmal innerhalb von Sekunden. Diese Unbeständigkeit hat ernsthafte Auswirkungen darauf, wie eine Einrichtung betrieben wird und, grundlegender, wie sie zuerst entworfen und integriert werden muss.

Ein Standort, der diese Schwankungen nicht bewältigen oder sie in eine Funktion umwandeln kann, die das Netz nutzen kann, wird kämpfen. Die Investoren, die verstehen, dass die Energie-Ebene der Ort ist, an dem Wert und Risiko konzentriert sind, werden die Chancen sehen, die die Chip- und Modell-Brille verpasst.

Wir hören oft, dass Rechenzentrums-Betreiber nach Netzzugängen suchen, aber Sie haben argumentiert, dass der Netzzugang allein nicht mehr ausreicht. Welche zusätzlichen Fähigkeiten werden erfolgreiche KI-Infrastruktur-Betreiber in den nächsten zehn Jahren benötigen?

Wie ich sagte, garantiert ein Netzzugang allein nicht den Erfolg eines Projekts, weil das Netz nie statisch ist. Neue Erzeugung und neue Last verbinden sich ständig, und beides verändert, was Ihre Verbindung tatsächlich wert ist. Der Betreiber und Entwickler müssen diese Auswirkungen verstehen: ob das lokale Netz die steigende Nachfrage absorbieren kann und welche Einschränkungen der Betreiber möglicherweise später auferlegt, wenn er erkennt, dass er das System nicht stabil halten kann.

Diese Einschränkungen sind real und werden zunehmend häufiger. PJM, das 67 Millionen Menschen bedient, erreichte kürzlich sein Zuverlässigkeitsziel in einer Kapazitätsauktion zum ersten Mal nicht, wobei die Preise das regulatorische Maximum erreichten.

Erneuerbare Energien sind das warnende Beispiel hier. Viele Projekte wurden nach ihrer Fertigstellung ausgesetzt oder eingeschränkt. Regulierungsbehörden können diese Ereignisse auf Systemebene verwalten, aber die finanzielle Belastung fällt in der Regel auf die Anlagenbetreiber, was direkt den Investitionsfall schwächt. Schlimmer noch, es kann die Investitionsbereitschaft für die nächste Welle von Projekten verringern.

Der entscheidende Faktor ist also nicht die Fähigkeit, sondern die Flexibilität, Speicherung und die richtige vertragliche und betriebliche Ausgestaltung, um das Projekt auch dann bankfähig zu halten, wenn das Netz darum herum sich ändert.

Batterie-Energiespeichersysteme (BESS) werden zunehmend neben KI-Infrastrukturen diskutiert. Wie sehen Sie die Entwicklung von Batteriespeicherung von einer Backup-Lösung zu einem strategischen Vermögenswert für KI-Rechenzentren?

Ich sehe dies als eine der größten Veränderungen des letzten Jahrzehnts, und es kommt auf zwei Faktoren zurück. Der erste ist die Kosten. Die Kosten für Batterien sind dramatisch gesunken, um etwa 90%, während die installierten Kosten für groß angelegte Batterien um etwa 20% pro Jahr gesunken sind. Diese Entwicklung setzt sich fort, und sie verändert, was wirtschaftlich möglich ist.

Der zweite ist die definierende technische Eigenschaft von BESS: Es kann fast sofort auf veränderte Bedingungen im Netz reagieren. Diese Geschwindigkeit ist wichtig, sowohl für die Erzeugung als auch für den Verbrauch von KI-Rechenzentren und für die Gesamt-Netzstabilität. Es ist das einzige Vermögen, das über alle drei Bereiche hinweg sitzt. BESS hat bereits bewiesen, dass es mehrere Einnahmequellen stapeln kann: Energie-Arbitrage, Frequenzregulierung, Kapazität und sekundäre Dienste, während es auch den Puffer bietet, den das Netz während des Stresses benötigt. Diese Kombination ist es, die es von einer Backup-Box in ein strategisches Vermögen verwandelt.

Die echte Herausforderung von hier aus ist die Verteilung. Eine Batterie liefert ihren vollen Wert nur dann, wenn sie dort sitzt, wo das Netz sie tatsächlich benötigt – an den eingeschränkten Knoten, neben der Last und der Erzeugung, die es ausgleicht. Diese Vermögenswerte als koordinierte, verteilte Ressource und nicht als isolierte Installationen zu platzieren und zu betreiben, ist die Arbeit, die den strategischen Wert für KI-Infrastrukturen freischaltet.

Während Ihrer Zeit bei Hiveon haben Sie umfassend an Nachfrage-Response-, Frequenzregulierungs- und Energie-Optimierungsprogrammen gearbeitet. Welche Lektionen aus dem Bitcoin-Mining-Sektor können KI-Rechenzentrums-Betreiber heute anwenden?

Ich sehe die Krypto-Industrie als Brücke zur flexiblen Nachfrage, nicht weil sie Nachfrage-Response erfand, sondern weil sie eine neue Art von Last brachte, die Netzbetreiber dazu zwang, bessere Regeln aufzubauen. Interruptible-Last-Programme für die Schwerindustrie existieren seit Jahrzehnten; das ist nicht neu. Was Mining hinzufügte, war eine Last, die groß, konzentriert und fast perfekt diskretionär ist: Sie können die Leistung mit keinem anderen Kosten als dem entgangenen Umsatz abschalten, ohne dass Geräte beschädigt werden oder Sie etwas neu starten müssen.

Das ist ein seltener Profil, und es ist der Grund, warum ERCOT ein freiwilliges Einschränkungsprogramm für große flexible Kunden wie Bergbauanlagen geschaffen hat und warum diese Lasten als steuerbare Lastressourcen für Nachfrage-Response und sekundäre Dienste registriert werden können.

Aber ich möchte genau sein, was tatsächlich übertragbar ist, weil die Geschwindigkeitsfrage zu sehr vereinfacht wird. Als jemand, der selbst an ASIC-Flotten gearbeitet hat, kann ich Ihnen sagen, dass das Verschieben einer großen Mining-Last in Sekunden wirklich schwierig ist. Wo Mining außergewöhnlich stark ist, ist die schnelle wirtschaftliche Einschränkung und die Notfall-Lastreduzierung, die auf Preissignale oder Netzstress über Minuten, zuverlässig und im großen Maßstab reagiert.

Frequenzregulierung, die nahezu instanzielle, automatische Ausgleich, die das Netz verwendet, um seine Frequenz konstant zu halten, ist ein anderes und viel schwierigeres Problem, weil es eine kontinuierliche, proportionale Kontrolle über die gesamte Flotte erfordert. Es kann getan werden: Ich war an der Integration von ASICs in die Frequenzregulierung in einem nordischen Markt beteiligt, wo die Reaktionszeiten unter fünf Sekunden lagen. Aber es wurde mit der Zeit komplexer, und ich habe nicht gesehen, dass Bergleute in den USA tatsächliche Frequenzregulierung wie Nachfrage-Response und Einschränkung liefern.

KI-Rechenzentren werden oft als massive Verbraucher von Strom dargestellt. Könnten sie schließlich zu netzunterstützenden Vermögenswerten werden, die helfen, die Energiemärkte zu stabilisieren, anstatt einfach nur Nachfrage hinzuzufügen?

Absolut. Ich bin überzeugt, dass Rechenzentren als Kategorie ihre Fähigkeit, flexibel zu arbeiten, erheblich unterutilisieren. Diese sind programmierbare Maschinen. Durch ihre Natur können sie geplant und in bestimmten Mustern betrieben werden. Ich möchte nicht zu sehr verallgemeinern, weil nicht jede Workload unterbrechbar ist. Aber selbst für den Teil, der nicht unterbrochen werden kann, gibt es auf dem Gelände Infrastruktur, einschließlich Backup-Generation und zunehmend Batterien, die das Netz unterstützen oder Lasten abwerfen können, wenn das Netz sie benötigt.

Die zugrunde liegende Realität hat sich geändert. Der Verbrauch ist nicht mehr eine flache Linie, und mit Erneuerbaren Energien, die jetzt einen wesentlichen Anteil an der Erzeugung ausmachen, ist auch die Erzeugung nicht mehr flach. Es gibt Spitzenzeiten und Zeiten mit niedriger Nachfrage, und Rechenzentren mit den richtigen Werkzeugen und Netz-Anreizen können diese Variabilität absorbieren, anstatt einfach nur Stress auf das System zu legen. ERCOT hat bereits den Präzedenzfall gesetzt, bei dem flexible große Lasten Regulierung und Reserve-Dienste während Zeiten des Netz-Stresses bereitstellen.

Für die meisten Betreiber ist die Lücke nicht die Fähigkeit; es ist die Bereitschaft. Und der Fall für Flexibilität geht über die zusätzlichen Einnahmen hinaus. Es geht auch um die langfristige Sicherheit der Versorgung. Wenn Sie flexibel sind, halten Sie das System stabil und vermeiden es, Ihre eigene Lieferkette an die absolute Grenze zu treiben, wo ein einzelner Ausfall stromaufwärts Sie zum Stillstand bringen kann. Flexibilität ist sowohl eine Einnahmequelle als auch eine Versicherungspolice. Die Betreiber, die sie so behandeln, werden diejenigen sein, die das Netz haben will.

Sie haben eine Bilanz über die gesamte Energie-Wertschöpfungskette und haben Projekte geleitet, die von großen internationalen Institutionen finanziert wurden. Was unterscheidet ein KI-Infrastruktur-Projekt, das für langfristige Infrastruktur-Investoren attraktiv ist, von einem, das es nicht ist?

Der deutlichste Unterschied ist die Reife. Die KI-Rechenzentrums-Industrie ist noch sehr jung und muss durch eine Phase der Etablierung gehen, in der sich die Ertragsmodelle, die operativen Risikorahmen, die Basis der Fähigkeiten und die Lieferkette alle verfestigen. Derzeit treten viele Spieler in den Markt ein, die aus sehr unterschiedlichen Hintergründen kommen, aber nur wenige haben Expertise über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg, von der Stromerzeugung über die Netzeinbindung, die Finanzierung, den Bau und die Rechenzentren-Verwaltung. Diese Art der End-to-End-Koordination ist selten, und sie ist genau das, wonach langfristige Infrastruktur-Investoren suchen, weil sie die Cash-Flows vorhersehbarer macht.

Was ein finanzierbares Projekt von einem, das nicht finanzierbar ist, unterscheidet, ist, ob die gesamte Kette durchdacht und unter einem einzigen, kohärenten Plan koordiniert wurde. Es kann nicht ein starker Standort mit einer schwachen Stromstrategie oder ein guter Strom-Deal mit keinem echten Verständnis dafür sein, wie die Rechenlast tatsächlich verhalten wird. Die Infrastruktur-Kapitalgeber unterzeichnen Haltbarkeit und Vorhersehbarkeit über Jahrzehnte. Die Projekte, die gewinnen, sind die, bei denen jeder Link echt integriert wurde, sodass der Investor nicht gebeten wird, auf fünf separate Dinge zu setzen, die durch Glück zusammenkommen.

Es gibt eine wachsende Diskussion über die eigene Stromerzeugung, Mikro-Netze, Erdgas, Erneuerbare Energien und Hybrid-Energiesysteme. Welche Energie-Strategien glauben Sie, werden die nächste Welle des KI-Infrastruktur-Wachstums am wahrscheinlichsten unterstützen?

„Bring deine eigene Erzeugung mit“ ist fast eine Voraussetzung für die Entwicklung neuer Rechenzentren geworden, weil Netze Nachfragespitzen haben, die sie allein nicht sicher bewältigen können. Wir sehen dies bereits in den Daten. Entwickler in den USA gehen zunehmend mit der Aufstellung von Gaserzeugung vor Ort voran, und die IEA schätzt, dass 15 bis 27 GW an Gaserzeugungskapazität, die Rechenzentren antreibt, bis 2030 installiert werden könnten.

Aber ich würde mich dagegen wehren, dies zu allgemein zu beantworten, weil die richtige Strategie wirklich standort- und regionspezifisch ist. Der Standort bestimmt, was verfügbar ist, was genehmigt werden kann und was das Netz zulässt. Das sagte, wenn die Priorität die Geschwindigkeit der Bereitstellung ist – und das ist es derzeit fast immer -, ist die Gaserzeugung clearly die attraktivste Option. Die Alternativen sind entweder intermittierend, wie Wind und Sonne, oder benötigen Jahre, um online zu gehen, wie Kernenergie, Wasserkraft oder Kohle.

Auf die nächsten fünf bis zehn Jahre voraus schauend, was glauben Sie, dass die KI-Branche noch immer unterschätzt, was die Beziehung zwischen Rechenleistung, Energie, Netz-Flexibilität und Infrastruktur-Finanzierung betrifft, und worauf sollten Führer sich heute vorbereiten?

Es ist schwierig, als Prophet in einer sich so schnell bewegenden Umgebung zu agieren, aber einige Dinge scheinen mir klar zu sein.

Erstens werden alle Rechenzentren netzinteraktiv. Dies wird kein Nice-to-Have-Feature sein. Es wird eine Bedingung für die Verbindung sein. Wir können bereits sehen, wie Netzbetreiber in diese Richtung gehen, mit PJM und ERCOT, die neue Kategorien großer Lasten schaffen, die Einschränkungen akzeptieren, im Austausch für einen schnelleren Zugang. Flexibilität wird zum Preis des Eintritts.

Zweitens werden Entwickler zunehmend nach gestrandeter Energie suchen und sich der vertikalen Integration zuwenden. Das kann bedeuten, die Erzeugung und Netz-Assets zu erwerben, oder es kann bedeuten, diese Expertise im Haus aufzubauen. Wenn die Warteschlange der Anschlusszeiten der Engpass ist, gewinnt man durch den Besitz eines größeren Teils der Wertschöpfungskette mehr Kontrolle über den eigenen Zeitplan.

Drittens wird das negative öffentliche Image von Rechenzentrums-Entwicklungen beginnen, sich zu ändern, aber nur, wenn Entwickler und Betreiber lernen, sich ordnungsgemäß in die Gemeinschaften einzubinden, in denen sie operieren. Das bedeutet, die Infrastrukturkosten fair zu teilen, transparent über Wasserverbrauch und Stromverbrauch zu sein und klare lokale Vorteile zu schaffen. Ein großer Teil dieses Drucks wird auch von der Finanzseite kommen. Infrastruktur-Investoren und Kreditgeber werden bessere ESG-Leistungen und Gemeinschafts-Alignment als Bedingung für Kapital fordern, und das wird die Branche dazu zwingen, ihre Entwicklung professioneller zu gestalten.

Die Projekte, die Gemeinschafts-Integration und Umweltleistung als Kern der Finanzierung und nicht als Public-Relations-Maßnahme behandeln, sind die, die finanziert und gebaut werden. Mein Rat an Führer heute ist einfach: Bauen Sie Flexibilität, Wertschöpfungsketten-Kontrolle und echte Gemeinschafts-Alignment in Ihre Projekte ein. In fünf bis zehn Jahren werden alle drei Einstiegsvoraussetzungen und nicht Unterscheidungsmerkmale sein.

Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten die Silicon Foundation besuchen.