Knight Frank-Prognose: 1,6 Billionen US‑Dollar für AI-Rechenzentren bis 2030 – Strom wird zum entscheidenden Engpass

Was Knight Frank tatsächlich prognostiziert

Knight Frank erwartet, dass der globale Ausbau von Rechenzentren für AI‑Workloads bis 2030 Investitionen von rund 1,4–1,6 Billionen US‑Dollar erfordert. Die Analyse betont dabei einen Paradigmenwechsel: Nicht mehr Kapital oder verfügbare Flächen sind der Hauptengpass, sondern die gesicherte Stromversorgung mit ausreichender Netzkapazität.

Kernaussagen aus der aktuellen Veröffentlichung:

• Rechenzentrumsleistung (IT‑Power) soll bis Ende der 2020er Jahre massiv wachsen, mit einer deutlichen Verschiebung hin zu AI‑optimierten Kapazitäten.

• Die benötigten Investitionen verteilen sich entlang der Wertschöpfungskette, im Fokus stehen jedoch:

- Hochverdichtete Rechenzentren mit GPU‑Clustern

- Netzanschlüsse im dreistelligen MW‑Bereich pro Standort

- Zusätzliche Erzeugungskapazitäten (On‑Site und Off‑Site)

• Genehmigungs- und Anschlusszeiten für große Standorte bewegen sich bereits heute bei zwei bis vier Jahren und tendieren nach oben.

Für Unternehmen bedeutet das: Die Fähigkeit, verlässlich Strom in der benötigten Menge und Qualität zu bekommen, wird zur Voraussetzung für jede ambitionierte AI‑Roadmap.

Warum Strom statt Chips der neue Flaschenhals ist

In den vergangenen Jahren war AI‑Strategie stark durch Chip‑ und Cloud‑Verfügbarkeit geprägt. Mit der aktuellen Welle an GPU‑Fabriken und massiven Capex‑Programmen der Hyperscaler verschiebt sich der Engpass zunehmend:

• Chips sind planbar bestellbar, auch wenn sie teuer bleiben.

• Leistungsfähige Netzanschlüsse über 100 MW sind dagegen lokal selten, an lange Vorläufe gekoppelt und politisch reguliert.

• Lokale Netze geraten durch konzentrierte AI‑Cluster an die Belastungsgrenze; zusätzliche Transformatoren, Leitungen und Erzeuger müssen erst gebaut werden.

Für AI‑Nutzer heißt das: Compute-Kapazität wird nicht nur über Hardwarepreise, sondern über die Knappheit von Strom- und Netzkapazitäten bepreist. Regionen mit reichlich verfügbarer, günstiger Energie gewinnen strukturelle Standortvorteile.

Strategische Konsequenzen für Unternehmen

1. AI‑Strategie mit Energie- und Standortstrategie verzahnen

Bisher konnten viele Unternehmen AI einfach „aus der Cloud beziehen“. Mit wachsender Nachfrage und begrenzten Strombudgets verändert sich dieses Modell:

• Langfristige Bindung an einzelne Regionen mit gesicherter Energie (z. B. Standorte nahe Wasserkraft-, Solar- oder Windclustern, oder in Ländern mit Netzausbauprogrammen) wird strategisch.

• Latenzanforderungen vs. Energiekosten müssen neu gewichtet werden: Für viele Batch‑AI‑Workloads ist ein weiter entfernter, aber energiearmer Standort oft wirtschaftlicher.

• Co‑Location in Power‑Hubs (Cluster mit vorhandenem Hochspannungsnetz, Transformatoren, Pufferkapazitäten) reduziert Risiko von Anschlussverzögerungen.

Praxisbeispiel: Ein europäischer Industriekonzern mit globalen Produktionsstandorten plant ein zentrales AI‑Trainingscluster. Anstatt den Standort nur nach Nähe zur Zentrale zu bestimmen, werden drei Kriterien gleichrangig bewertet: verfügbare Netzkapazität >200 MW, Anteil erneuerbarer Erzeugung in Reichweite, lokale Genehmigungsdauer. Das Ergebnis kann durchaus ein Standort in einem „Energiehub“ eines anderen Landes sein.

2. Langfristige Energieverträge werden Teil der AI‑Sourcing‑Strategie

Knight Frank deutet an, dass Großverbraucher zunehmend nicht nur Rechenleistung, sondern auch Strom über langfristige Verträge sichern müssen.

Relevante Modelle:

• Power Purchase Agreements (PPAs) mit erneuerbaren Erzeugern, gekoppelt an Rechenzentrumsverträge

• Hybridverträge: Compute‑Kapazität + definierte Energiemengen (oder CO₂‑Budget) als Bündel

• On‑Site‑Erzeugung (z. B. Gas‑Turbinen, Brennstoffzellen, PV + Speicher) direkt an AI‑Standorten, um Netzausfälle abzufedern

Für CIOs und CFOs bedeutet das:

• Energiepreise werden ein zentraler Treiber der TCO von AI‑Workloads.

• Beschaffungsteams für IT, Rechenzentren und Energie müssen enger zusammenarbeiten.

• Hedging‑Strategien gegen Energiepreisvolatilität werden relevant für AI‑Budgets.

3. Auswirkungen auf Kostenstruktur und Kapazitätspreise

Wo Strom knapp ist, steigen:

• Mietpreise für AI‑fähige Colocation‑Flächen

• Preise für GPU‑Instanzen in der Cloud, insbesondere in power‑konzentrierten Regionen

• Aufschläge für sofort verfügbare Kapazität vs. späterer Bereitstellung

Unternehmen mit hohem AI‑Bedarf sollten daher:

• Workload‑Cluster nach Flexibilität kategorisieren (echtzeitkritisch, latenzsensibel, verschiebbar, batchfähig).

• Verschiebbare Workloads bewusst in energiegünstige Regionen oder Off‑Peak‑Zeiten verlagern.

• Kapazitäts- und Energiekosten im Forecast explizit modellieren statt pauschale Cloud‑Wachstumsraten zu unterstellen.

Governance, ESG und Risiko: Energie wird Vorstandsthema

1. Energie- und Klimarisiken in AI‑Roadmaps integrieren

Mit wachsendem AI‑Einsatz steigen Energieverbrauch und Emissionen, insbesondere in Regionen mit fossiler Stromerzeugung. Unternehmen müssen daher:

• Scope‑2‑Emissionen aus AI‑Rechenzentren transparent erfassen (inkl. genutzter Cloud‑Dienste).

• Grenzwerte oder interne CO₂‑Preise für AI‑Projekte definieren, um Projekte mit ineffizientem Energieeinsatz zu vermeiden.

• Standorte mit hohem Anteil erneuerbarer Energie bevorzugen, um ESG‑Ziele nicht zu gefährden.

2. Resilienz-Planung für AI‑kritische Geschäftsprozesse

Wenn zentrale Geschäftsprozesse von AI‑Diensten abhängen (z. B. Prognosen, Qualitätssicherung, Pricing), wird ein Strom- oder Netzproblem zum operativen Risiko.

Konsequenzen:

• Multi‑Region‑Architekturen mit redundanten Standorten in unterschiedlichen Netzgebieten

• Fallback‑Szenarien, in denen bei Stromengpässen nicht‑kritische AI‑Workloads automatisch reduziert oder pausiert werden

• Verträge mit klaren SLAs für Verfügbarkeit und Wiederanlaufzeiten, inklusive definierter Strom‑Backup‑Konzepte (z. B. Diesel vs. Gas vs. Brennstoffzellen)

Konkrete Handlungsempfehlungen für Entscheider (12–24 Monate)

Kurzfristig (0–6 Monate)

1. AI‑Lasten und Energiebedarf quantifizieren

- Bestehende und geplante AI‑Workloads aufnehmen und in kW/MW und kWh/Jahr übersetzen.

- Sensitivitätsanalysen durchführen: Was passiert bei Verdopplung oder Verdreifachung des AI‑Einsatzes?

1. Standort- und Lieferkettenabhängigkeiten prüfen

- Wo stehen heute die genutzten Rechenzentren (Cloud und Colocation)?

- Welche Netzengpässe und Ausbaupläne gibt es in diesen Regionen laut öffentlichen Quellen und Betreibern?

Mittelfristig (6–18 Monate)

1. AI‑ und Energiestrategie integrieren

- Gemeinsame Roadmap von CIO, COO, CFO und Nachhaltigkeitsverantwortlichen.

- Priorisierung von Regionen und Partnern mit klarer Strom- und Netzausbauperspektive.

1. Energie- und Compute‑Verträge neu verhandeln

- Prüfung von PPAs oder kombinierten Compute‑/Energiepaketen.

- Aufnahme von Klauseln zu Skalierbarkeit, Emissionsfaktoren und Reporting.

Langfristig (18–36 Monate)

1. Portfolio an AI‑Standorten aufbauen

- Mischung aus:

- Hyperscale‑Cloud in energiearmen Regionen

- Strategischen Colocation‑Hubs mit gesicherter Netzkapazität

- Eigenen, energieoptimierten Standorten für kritische Workloads

1. AI‑Effizienz zur Kennzahl machen

- Einführung von Kennzahlen wie „kWh pro inferiertem Ergebnis“ oder „CO₂‑Intensität pro AI‑Transaktion“.

- Nutzung dieser Kennzahlen in Investitionsentscheidungen und Produktdesign.

Fazit: Ohne Energieplan keine skalierbare AI‑Strategie

Die Knight Frank‑Prognose von bis zu 1,6 Billionen US‑Dollar für AI‑fähige Rechenzentren bis 2030 macht deutlich: Der AI‑Boom wird weniger durch verfügbare Chips als durch verfügbare Megawatt begrenzt. Für Unternehmen heißt das, AI‑Strategie, Standortwahl, Energievertragsmanagement und ESG‑Planung zusammenzudenken.

Wer heute beginnt, seine AI‑Roadmap mit einer klaren Energie- und Infrastrukturperspektive zu hinterlegen, sichert sich nicht nur günstigere Kapazitäten, sondern reduziert zugleich operative Risiken und stärkt die eigene Position in einem zunehmend stromlimitierten AI‑Zeitalter.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was prognostiziert Knight Frank konkret für AI‑Rechenzentren bis 2030?

Knight Frank erwartet bis 2030 globale Investitionen von rund 1,4–1,6 Billionen US‑Dollar in AI‑fähige Rechenzentrumsinfrastruktur. Entscheidend ist dabei weniger das verfügbare Kapital als die gesicherte Stromversorgung und Netzkapazität an den jeweiligen Standorten.

Warum wird Strom zum entscheidenden Engpass für das Wachstum von Künstlicher Intelligenz?

Strom wird zum Flaschenhals, weil leistungsfähige Netzanschlüsse über 100 MW nur selten verfügbar sind und lange Genehmigungs- und Ausbauzeiten haben. Während Chips planbar produziert und bestellt werden können, lässt sich zusätzliche Netz- und Erzeugungskapazität nur mit großem zeitlichen Vorlauf schaffen.

Wie beeinflusst die Verfügbarkeit von Energie die Standortwahl für AI‑Rechenzentren?

Standorte mit reichlich verfügbarer, günstiger und möglichst erneuerbarer Energie erhalten strukturelle Vorteile für AI‑Rechenzentren. Unternehmen müssen deshalb Kriterien wie Netzkapazität, Anteil erneuerbarer Erzeugung und lokale Genehmigungsdauern gleichrangig mit Latenz und Nähe zur Unternehmenszentrale bewerten.

Welche Auswirkungen haben Energieengpässe auf die Kosten von AI‑Workloads?

In Regionen mit knapper Stromversorgung steigen Mietpreise für AI‑fähige Colocation‑Flächen und die Preise für GPU‑Instanzen in der Cloud. Zudem werden Aufschläge für sofort verfügbare Kapazitäten wahrscheinlicher, sodass Energie- und Netzknappheit direkt in die TCO von AI‑Workloads einfließt.

Wie sollten Unternehmen ihre AI‑Strategie mit Energie- und ESG‑Themen verzahnen?

Unternehmen sollten Energiebedarf und Scope‑2‑Emissionen ihrer AI‑Workloads transparent erfassen und interne CO₂‑Preise oder Grenzwerte definieren. Parallel gilt es, Standorte mit hohem Anteil erneuerbarer Energien zu bevorzugen und AI‑Effizienzkennzahlen wie kWh pro Ergebnis oder CO₂‑Intensität pro Transaktion in Entscheidungsprozesse zu integrieren.

Welche Rolle spielen langfristige Energieverträge für AI‑Projekte?

Langfristige Energieverträge wie Power Purchase Agreements (PPAs) werden zum strategischen Bestandteil der AI‑Sourcing‑Strategie. Unternehmen sichern sich damit nicht nur stabile Strompreise, sondern koppeln Rechenzentrumsverträge direkt an definierte Energiemengen oder Emissionsbudgets.

Welche konkreten Schritte sollten Entscheider in den nächsten 12–24 Monaten angehen?

Kurzfristig sollten Unternehmen ihren AI‑Energiebedarf quantifizieren und bestehende Rechenzentrumsstandorte inklusive regionaler Netzengpässe analysieren. Mittelfristig gilt es, eine integrierte AI‑ und Energiestrategie zu erstellen, Energie- und Compute‑Verträge neu zu verhandeln und ein diversifiziertes Portfolio aus Cloud‑, Colocation‑ und eigenen energieoptimierten Standorten aufzubauen.