485 Terawattstunden im Jahr 2025. Knapp 950 bis 2030. Die Rechenzentren weltweit werden ihren Stromverbrauch in fünf Jahren verdoppeln, und der Treiber ist klar benannt: künstliche Intelligenz. Zum Vergleich: 950 TWh entsprechen laut der Internationalen Energieagentur (IEA) mehr als dem Dreifachen des gesamten jährlichen Strombedarfs Deutschlands. Keine Hochrechnung einer PR-Abteilung, sondern die Einschätzung einer der renommiertesten Energiebehörden der Welt.
Warum KI die Energiebilanz grundlegend verschiebt
Im Jahr 2024 entfielen laut IEA rund 1,5 Prozent des weltweiten Stromverbrauchs auf Rechenzentren, also etwa 415 TWh. Auf den ersten Blick wenig. Entscheidend ist das Wachstumstempo: 15 Prozent pro Jahr, mehr als viermal schneller als alle anderen Sektoren zusammen, und der KI-Anteil wächst noch rasanter. Die Kapitalausgaben der großen Technologiekonzerne haben 2025 die Marke von 400 Milliarden Dollar überschritten, mit einem erwarteten Anstieg von 75 Prozent im Jahr 2026, wie Bloomberg berichtet. Das übersteigt inzwischen die weltweiten Investitionen in Öl und Gas. Alle Analysen zur digitalen Infrastruktur finden sich in der Rechenzentren-Rubrik, wo die Verbindung zur Blockchain-Welt immer enger wird.
KERNDATEN
Rechenzentrumsverbrauch 2025........... 485 TWh
Prognose 2030.................... ca. 950 TWh
Anteil am globalen Stromverbrauch 2030..... ca. 3 %
Jährliches Wachstum 2024-2030........... ca. 15 %
Capex Big Tech 2025................ über 400 Milliarden Dollar
Erwarteter Capex-Anstieg 2026...... +75 %
Quelle: IEA, Key Questions on Energy and AI, April 2026
Wie viel Energie verbraucht KI wirklich?
Eine einzelne Textanfrage kostet kaum etwas. Das Problem sind Skalierung und Aufgabentyp. Das Training eines Frontier-Modells verschlingt Dutzende GWh. Ein großes KI-Rechenzentrum verbraucht so viel Strom wie 100.000 Haushalte, und die größten derzeit im Bau befindlichen Anlagen peilen das Zwanzigfache an. Dazu kommt ein wenig beachteter Sprung: Agentische Abfragen und Videogenerierung kosten laut IEA hundert- bis tausendmal mehr Energie pro Anfrage als einfacher Text. Je mehr KI-Agenten produktiv eingesetzt werden, desto steiler steigt der Verbrauch. Das zeigt sich bereits beim Einsatz agentischer KI in Banken mit GPT-5.5, der die Modellaufrufe vervielfacht. Weitere Analysen gibt es in der KI-Rubrik.
Globaler Stromverbrauch der Rechenzentren, in TWh
Globaler Stromverbrauch der Rechenzentren, in TWh
Quelle: IEA (Daten 2024-2025, Prognosen 2030-2035) · April 2026
Quelle: IEA (Daten 2024-2025, Prognosen 2030-2035) · April 2026
Die IEA hat das Thema in den Mittelpunkt der energiepolitischen Debatte gerückt: → aktuelle Posts von @IEA auf X lesen.
Global electricity demand grew more than 2x as fast as overall energy demand in 2025, with electrification & AI expanding strongly
, International Energy Agency (@IEA) June 1, 2026
Energy demand growth in the US reached one of its fastest rates this century while growth in emerging economies slowed 👉 https://t.co/U5a5fJsS6H pic.twitter.com/F7JduiaFxq
Wer schaltet den Strom ein, und zu welchem Preis
In den USA decken Rechenzentren ihren Strombedarf zu über 40 Prozent aus Erdgas, gefolgt von erneuerbaren Energien mit 24 Prozent, Kernkraft mit rund 20 Prozent und Kohle mit 15 Prozent, laut IEA-Daten. In China dominiert Kohle mit knapp 70 Prozent. Der Widerspruch liegt offen: Konzerne, die sich als klimaneutral bezeichnen, befeuern heute Gasturbinen, in Erwartung neuer Reaktoren morgen. Genau das treibt Microsoft, Google und Meta in Richtung Kernreaktoren und SMR. Parallel vollzieht ein ganzer Sektor einen historischen Wandel: Bitcoin-Miner stellen auf KI-Rechenzentrumsbetrieb um, weil das Hosting von KI-Berechnungen pro Megawatt bis zu dreimal mehr einbringt als reines Mining. Die bereits unterzeichneten Verträge übersteigen laut Branchenberichten 65 Milliarden Dollar.
Wer die Mining-Welt verfolgt, erlebt eine historische Zäsur. Die Frage lautet nicht mehr, ob genug Kapazität vorhanden sein wird. Sie lautet: Wer kontrolliert sie?
Was die nächsten Monate entscheiden
Das Projekt mit dem größten Maßstab trägt den Namen Stargate. Das Gemeinschaftsprojekt von OpenAI, Oracle und SoftBank zielt auf 10 Gigawatt und ein halbes Billion Dollar, mit dem Campus in Abilene, Texas, der bereits mit Nvidia-Chips in Betrieb ist. Eine halbe Billion Dollar für eine einzige Recheninfrastruktur zeigt, wie hoch die Einsätze sind. Der eigentliche Flaschenhals wird nicht die Software sein, sondern Megawatt, Stromnetze und Genehmigungsverfahren. Die IEA stellt dabei einen überraschenden Befund in den Raum: Trotz des rasanten Wachstums werden Rechenzentren im Jahr 2030 rund 3 Prozent der globalen Stromnachfrage ausmachen. Bedeutsam und schnell wachsend, aber keine Energieapokalypse, wie manche Schlagzeilen suggerieren. Für DACH-Anleger, die in Infrastrukturwerte oder KI-nahe Aktien investieren, sind Genehmigungsrisiken und Netzausbaukosten die entscheidenden Variablen für 2026 und darüber hinaus.
