Wie KI die Stromnetze der Welt neu gestaltet: Erkenntnisse aus dem IEA-Bericht

Künstliche Intelligenz (KI) verändert nicht nur die Technologie, sondern auch den globalen Energiesektor erheblich. Laut den neuesten berichten Laut der Internationalen Energieagentur (IEA) führt das rasante Wachstum der KI, insbesondere in Rechenzentren, zu einem deutlichen Anstieg des Strombedarfs. Gleichzeitig bietet KI dem Energiesektor die Möglichkeit, effizienter, nachhaltiger und widerstandsfähiger zu werden. Dieser Wandel dürfte die Art und Weise, wie wir Strom erzeugen, verbrauchen und verwalten, erheblich verändern.

Der wachsende Strombedarf der KI

Einer der unmittelbarsten Auswirkungen von KI auf den weltweiten Stromverbrauch ist das Wachstum von Rechenzentren. Diese Einrichtungen, die die für die Ausführung von KI-Modellen benötigte Rechenleistung bereitstellen, sind bereits jetzt große Stromverbraucher. Mit zunehmender Leistungsfähigkeit und Verbreitung von KI-Technologien wird der Bedarf an Rechenleistung – und der dafür benötigten Energie – voraussichtlich deutlich steigen. Laut der berichtenwird der Stromverbrauch von Rechenzentren bis 945 voraussichtlich 2030 TWh übersteigen und damit mehr als doppelt so hoch sein wie im Jahr 2024. Dieser Anstieg ist hauptsächlich auf die steigende Nachfrage nach KI-Modellen zurückzuführen, die Hochleistungsrechnen erfordern, insbesondere solche, die beschleunigte Server verwenden.

Derzeit verbrauchen Rechenzentren etwa 1.5 % des weltweiten Strombedarfs. Ihr Anteil am weltweiten Strombedarf wird jedoch in den nächsten zehn Jahren voraussichtlich deutlich steigen. Dies liegt vor allem daran, dass KI auf spezialisierte Hardware wie GPUs und beschleunigte Server angewiesen ist. Der energieintensive Charakter von KI wird den zukünftigen Stromverbrauch maßgeblich beeinflussen.

Regionale Unterschiede bei den Auswirkungen von KI auf die Energie

Der Stromverbrauch von Rechenzentren ist weltweit ungleich verteilt. Die USA, China und Europa decken den größten Anteil des weltweiten Strombedarfs von Rechenzentren ab. In den USA dürften Rechenzentren bis 2030 fast die Hälfte des landesweiten Strombedarfswachstums ausmachen. Schwellenländer wie Südostasien und Indien verzeichnen zwar eine rasante Entwicklung der Rechenzentren, ihr Bedarfswachstum bleibt jedoch im Vergleich zu Industrieländern geringer.

Diese Konzentration von Rechenzentren stellt die Stromnetze vor besondere Herausforderungen, insbesondere in Regionen mit bereits überlasteter Infrastruktur. Der hohe Energiebedarf dieser Zentren kann zu Netzüberlastungen und Verzögerungen beim Netzanschluss führen. So kam es beispielsweise in den USA aufgrund begrenzter Netzkapazitäten zu langen Wartezeiten bei Rechenzentrumsprojekten – ein Problem, das sich ohne entsprechende Planung noch verschärfen könnte.

Strategien zur Deckung des wachsenden Energiebedarfs der KI

Der IEA-Bericht schlägt verschiedene Strategien vor, um den wachsenden Strombedarf der KI zu decken und gleichzeitig die Netzzuverlässigkeit zu gewährleisten. Eine Schlüsselstrategie ist die Diversifizierung der Energiequellen. Erneuerbare Energien werden eine zentrale Rolle bei der Deckung des gestiegenen Bedarfs von Rechenzentren spielen, doch auch andere Quellen wie Erdgas, Kernkraft und neue Technologien wie kleine modulare Reaktoren (SMRs) werden dazu beitragen.

Erneuerbare Energien werden aufgrund ihrer wirtschaftlichen Wettbewerbsfähigkeit und schnelleren Entwicklungszeiten bis 2035 voraussichtlich fast die Hälfte des weltweiten Wachstums der Rechenzentrumsnachfrage decken. Um die schwankende Verfügbarkeit erneuerbarer Energien mit der konstanten Nachfrage der Rechenzentren in Einklang zu bringen, sind jedoch robuste Energiespeicherlösungen und ein flexibles Netzmanagement erforderlich. Darüber hinaus kann KI selbst zur Steigerung der Energieeffizienz beitragen, den Kraftwerksbetrieb optimieren und das Netzmanagement verbessern.

Die Rolle der KI bei der Optimierung des Energiesektors

KI ist zudem ein leistungsstarkes Werkzeug zur Optimierung von Energiesystemen. Sie kann die Energieproduktion steigern, Betriebskosten senken und die Integration erneuerbarer Energien in bestehende Netze verbessern. Durch den Einsatz von KI für Echtzeitüberwachung, vorausschauende Wartung und Netzoptimierung können Energieunternehmen die Effizienz steigern und Emissionen reduzieren. Die IEA schätzt, dass durch den flächendeckenden Einsatz von KI im Stromsektor bis 110 jährlich bis zu 2035 Milliarden US-Dollar eingespart werden könnten. Der IEA-Bericht beleuchtet außerdem mehrere wichtige Anwendungsfälle, wie KI die Effizienz von Angebot und Nachfrage im Energiesektor verbessern kann:

• Prognose von Angebot und Nachfrage: KI verbessert die Vorhersage der Verfügbarkeit erneuerbarer Energien, was für die Integration variabler Energiequellen in das Netz unerlässlich ist. Beispielsweise Google Künstliche Intelligenz auf Basis neuronaler Netzwerke hat den finanziellen Wert der Windenergie durch präzise 20-Stunden-Prognosen um 36 % gesteigert. Dies ermöglicht es Versorgungsunternehmen, Angebot und Nachfrage besser abzustimmen und so die Abhängigkeit von fossilen Brennstoffen zu reduzieren.
• Vorausschauende Wartung: KI überwacht die Energieinfrastruktur wie Stromleitungen und Turbinen, um Fehler vorherzusagen, bevor sie zu Ausfällen führen. ÄON Durch den Einsatz von maschinellem Lernen für Mittelspannungskabel konnten Ausfälle um bis zu 30 % reduziert werden, und Enel erreichte mit sensorbasierten KI-Systemen eine Reduzierung um 15 %.
• Netzmanagement: KI verarbeitet Daten von Sensoren und intelligenten Zählern, um den Stromfluss, insbesondere auf der Verteilungsebene, zu optimieren. Dies gewährleistet einen stabilen und effizienten Netzbetrieb, auch wenn die Anzahl der netzgekoppelten Geräte weiter wächst.
• Erwarte Antwort: KI ermöglicht bessere Strompreisprognosen und dynamische Preismodelle und ermutigt Verbraucher, ihren Verbrauch auf Zeiten außerhalb der Spitzenlastzeiten zu verlagern. Dies reduziert die Netzbelastung und senkt die Kosten für Versorger und Verbraucher.
• Verbraucherdienste: KI verbessert das Kundenerlebnis durch Apps und Chatbots und optimiert Abrechnung und Energiemanagement. Unternehmen wie Octopus Energy und Oracle Utilities sind führende Beispiele für diese Innovation.

Darüber hinaus kann KI dazu beitragen, den Energieverbrauch zu senken, indem sie die Effizienz energieintensiver Prozesse wie Stromerzeugung und -übertragung verbessert. Mit der zunehmenden Digitalisierung des Energiesektors wird KI eine entscheidende Rolle beim Ausgleich von Angebot und Nachfrage spielen.

Die Herausforderungen und der Weg nach vorn

Obwohl die Integration von KI in den Energiesektor vielversprechend ist, bestehen weiterhin Unsicherheiten. Die Geschwindigkeit der KI-Einführung, Fortschritte bei der Effizienz von KI-Hardware und die Fähigkeit der Energiesektoren, die steigende Nachfrage zu decken, sind allesamt Faktoren, die den zukünftigen Stromverbrauch beeinflussen könnten. Der Bericht der IEA skizziert mehrere Szenarien. Die optimistischste Prognose geht von einem Nachfrageanstieg von über 45 % über den aktuellen Erwartungen aus.

Um sicherzustellen, dass das Wachstum der KI die Kapazitäten des Energiesektors nicht übersteigt, müssen sich die Länder auf den Ausbau der Netzinfrastruktur, die Förderung flexibler Rechenzentrumsbetriebe und die Sicherstellung einer Energieerzeugung konzentrieren, die den wachsenden Anforderungen der KI gerecht wird. Die Zusammenarbeit zwischen Energie- und Technologiesektor sowie strategische Politikplanung sind unerlässlich, um Risiken zu managen und das Potenzial der KI im Energiesektor zu nutzen.

Fazit

KI verändert den globalen Stromsektor erheblich. Der steigende Energiebedarf von Rechenzentren stellt zwar Herausforderungen dar, bietet dem Energiesektor aber auch Chancen zur Weiterentwicklung und Effizienzsteigerung. Durch den Einsatz von KI zur Verbesserung des Energieverbrauchs und zur Diversifizierung der Energiequellen können wir den wachsenden Energiebedarf der KI nachhaltig decken. Der Energiesektor muss sich schnell anpassen, um das rasante Wachstum der KI zu unterstützen und gleichzeitig KI zur Verbesserung der Energiesysteme einzusetzen. Im nächsten Jahrzehnt erwarten uns große Veränderungen in der Stromerzeugung, -verteilung und -nutzung, die durch die Schnittstelle zwischen KI und digitaler Wirtschaft vorangetrieben werden.