Energiewende, KI-Boom und steigender Strombedarf: 2026 als Wendepunkt
Die Energielandschaft befindet sich 2026 weiterhin in einem strukturellen Wandel. In einzelnen Regionen erreichen neue Rechenzentren Anschlussleistungen im Gigawatt-Bereich. Damit entwickeln sie sich von klassischen IT-Verbrauchern zu systemrelevanten Großlasten im Stromnetz.
Entscheidend ist dabei nicht allein die Höhe der Anschlussleistung, sondern zunehmend das tatsächliche Lastverhalten im Betrieb. Für Netzbetreiber, Regulierungsbehörden und Infrastrukturplaner wird relevant, wie vorhersehbar, stabil und steuerbar große Verbraucher agieren.
Besonders deutlich zeigt sich diese Entwicklung in Texas. Der Netzbetreiber ERCOT meldete Ende 2025 einen massiven Anstieg von Netzanschlussanfragen großer Verbraucher, überwiegend aus dem Bereich Rechenzentren. Auch wenn nicht jedes Projekt realisiert wird, signalisiert das Volumen der Anträge eine strukturelle Verschiebung im Verhältnis zwischen Großverbrauchern und Stromnetz. (Latitude Media, 2025)
Gigawatt-Anschlussleistungen: Dimension und Einordnung
Nach Angaben von ERCOT lagen die Anfragen für sogenannte „Large Loads“ im November 2025 bei rund 226 GW – gegenüber etwa 63 GW im Dezember 2024. Rund drei Viertel dieser Anfragen entfielen auf Rechenzentren. Einzelne Projekte überschreiten dabei 1 GW Spitzenleistung. (Latitude Media, 2025; Yahoo Finance, 2025)
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Zur Einordnung: Eine dauerhaft anliegende Last von 1 GW entspricht in etwa dem jährlichen Stromverbrauch von 800.000 bis 900.000 durchschnittlichen US-Haushalten. In dieser Größenordnung ist ein einzelner Standort kein gewöhnlicher Verbraucher mehr, sondern eine planungsrelevante Systemgröße.
Texas ist dabei kein isolierter Fall. Die U.S. Energy Information Administration (EIA) prognostiziert für 2025 und 2026 neue Rekordwerte beim Stromverbrauch in den USA und nennt Rechenzentren – insbesondere im Zusammenhang mit KI-Anwendungen – als einen wesentlichen Treiber. (EIA, 2025; Reuters, 2025)
Auch die Internationale Energieagentur (IEA) weist im Bericht Energy Efficiency 2025 darauf hin, dass der Strombedarf schneller wächst als der gesamte Energiebedarf und dass Rechenzentren sowie künstliche Intelligenz zunehmend Einfluss auf Stromsysteme in fortgeschrittenen Volkswirtschaften nehmen. (IEA, 2025)
Weiterführend: Unsere Zusammenfassung des IEA-Berichts Energy Efficiency 2025 und welche Schlussfolgerungen sich daraus für den Kühlbetrieb von Rechenzentren ergeben.
Warum das über Texas hinaus relevant ist: Auch wenn ERCOT derzeit das sichtbarste Beispiel darstellt, zeigen sich ähnliche Entwicklungen in anderen Regionen, in denen das Wachstum KI-getriebener Rechenzentren auf Engpässe in der Übertragungsinfrastruktur, lange Genehmigungsprozesse und steigende Anforderungen an die Netzstabilität trifft. Die zugrunde liegende Herausforderung ist daher nicht regional, sondern strukturell.
Netzanschluss von Großlasten: Warum sich die Planungslogik ändert
Die bestehenden Netzanschlussprozesse wurden für eine Situation entwickelt, in der große industrielle Verbraucher schrittweise und planbar hinzukamen. Anschlussanfragen im Bereich von mehreren hundert Megawatt bis hin zu Gigawatt verändern diese Logik grundlegend.
Drei Aspekte sind dabei entscheidend:
1. Volumen und Geschwindigkeit
Wenn sehr große Lasten in kurzer Zeit beantragt werden, werden Netzstudien, Genehmigungsverfahren und Ausbauzeiten zu begrenzenden Faktoren – lange bevor ein Standort in Betrieb geht. (ERCOT, 2025)
2. Regionale Konzentration
Mehrere Großprojekte in derselben Region können umfangreiche Investitionen in Netzinfrastruktur erforderlich machen – etwa neue Umspannwerke oder zusätzliche Übertragungsleitungen.
3. Lastverhalten und Netzstabilität
In dieser Größenordnung ist nicht nur die maximale Anschlussleistung relevant, sondern das tatsächliche Verhalten im Betrieb: Lastspitzen, Rampen, Reaktionen auf Störungen oder Extremwetterlagen.
Die North American Electric Reliability Corporation (NERC) weist darauf hin, dass sehr große Lasten aufgrund ihrer betrieblichen Charakteristika Risiken für die Netzstabilität darstellen können und verbesserte Prozesse für Interconnection, Studien und Betrieb erfordern. (NERC, 2025)
ERCOT definiert eine „Large Load“ als Verbraucher mit mindestens 75 MW Spitzenleistung an einem Standort und unterzieht solche Projekte erweiterten Prüfprozessen. (ERCOT, 2025)
Netzorientierter Betrieb von Rechenzentren: Was das konkret bedeutet
In diesem Kontext bezeichnet ein netzorientierter Betrieb die Fähigkeit eines Rechenzentrums, sein elektrisches und thermisches Verhalten im Einklang mit Netzrestriktionen und aktuellen Betriebsbedingungen zu verstehen, vorherzusagen und aktiv zu steuern.
Vor diesem Hintergrund gewinnt der Begriff des netzorientierten Betriebs an Bedeutung. Gemeint ist die Fähigkeit eines Rechenzentrums, sein elektrisches und thermisches Verhalten im Kontext von Netzrestriktionen zu verstehen, vorherzusagen und aktiv zu steuern.
In einem Umfeld steigender Stromnachfrage und wachsender KI-Lasten verschiebt sich der Fokus von der reinen Leistungsbeschaffung hin zur betrieblichen Steuerbarkeit.
Drei operative Fähigkeiten werden dabei besonders relevant:
1. Prognostizierbares Lastverhalten
Das Zusammenspiel von IT-Last, Kühlbedarf, Außentemperatur sowie gegebenenfalls vor Ort installierten Anlagen wie Notstromaggregaten oder Batteriespeichern muss nachvollziehbar modelliert und erklärt werden können.
2. Kühlung als Flexibilitätshebel
Die Kälteversorgung ist in vielen Rechenzentren die größte nicht-IT-seitige elektrische Last. Innerhalb sicherer Betriebsgrenzen bieten sich hier Möglichkeiten zur Lastverschiebung, beispielsweise durch Nutzung thermischer Trägheit oder gezieltes Vorkühlen vor Spitzenlastzeiten. Dadurch kann die Gesamtlast geglättet werden, ohne die Verfügbarkeit zu gefährden.
3. Transparenz gegenüber Netzakteuren
Messbarkeit, Dokumentation und nachvollziehbare Betriebsdaten reduzieren Unsicherheit in Netzstudien und erleichtern Abstimmungen mit Netzbetreibern und Regulierungsbehörden.
In KI-dominierten Rechenzentren sind thermische und elektrische Leistungsgrenzen zunehmend systemisch verknüpft. Welche Konsequenzen sich daraus für Regelungs- und Betriebsstrategien in flüssigkeitsdominierten Kühlsystemen der nächsten Generation ergeben, analysieren wir hier: Next-Level-Kühlung für KI-Rechenzentren.
Von der Anschlussleistung zur betrieblichen Glaubwürdigkeit
Mit Anschlussleistungen im Gigawatt-Bereich verändert sich die Bewertung von Rechenzentren grundlegend. Strom ist nicht mehr ausschließlich eine Beschaffungsfrage, sondern wird zum Planungs- und Betriebsthema.
Ausschlaggebend ist zunehmend nicht nur, wie viel Leistung beantragt werden kann, sondern wie belastbar das Lastverhalten dargestellt werden kann:
- Wie stabil ist die Last?
- Wie reagiert der Standort unter Spitzenbedingungen?
- Wie transparent sind Betriebsdaten gegenüber Netzbetreibern?
Mit dem weiteren Ausbau von KI-Infrastrukturen und dem steigenden Energiebedarf wird diese betriebliche Glaubwürdigkeit zu einem entscheidenden Faktor für Genehmigungsfähigkeit und Skalierbarkeit.
Vertiefung
Ein netzorientierter Betrieb setzt voraus, dass komplexe Energiesysteme in Echtzeit überwacht, geregelt und kontinuierlich an veränderte Rahmenbedingungen angepasst werden können.
etalytics arbeitet mit Betreibern anspruchsvoller Energieinfrastrukturen – darunter Kühlsysteme von Rechenzentren – und unterstützt dabei, Effizienz, Resilienz und operative Leistungsfähigkeit durch KI-gestützte Optimierung gezielt zu verbessern.
Wenn Sie prüfen möchten, wie sich Ihr Kühlbetrieb unter realen Netzbedingungen verhält, tauschen wir uns gerne aus oder teilen Einblicke aus aktuellen Projekten.
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