Das rasante Wachstum KI-getriebener Rechenzentren erhöht nicht nur den Strombedarf, sondern erschwert auch die Prognose erheblich – mit weitreichenden Folgen für die Planung und Bereitstellung von Energiesystemen. Eine große Mehrheit der Energieverantwortlichen rechnet mit extremeren und weniger vorhersehbaren Nachfragespitzen, während mehr als drei Viertel angeben, Schwierigkeiten bei der präzisen Prognose des künftigen Bedarfs zu haben. Das zeigt die aktuelle Studie des Capgemini Research Institute AI meets the grid: shaping the data center power play.
Die Studie basiert auf einer Befragung von über 600 leitenden Führungskräften aus der Energiewirtschaft von Unternehmen mit einem Jahresumsatz von mehr als 500 Millionen US-Dollar. Sie verdeutlicht, dass Energiesysteme eine neue Phase erreichen, da KI-Workloads zunehmend unvorhersehbar werden. Prognosen werden deutlich schwieriger, gleichzeitig ist KI jedoch Teil der Lösung: Die Mehrheit der Führungskräfte erwartet, dass ihr Einsatz zu erheblichen Effizienz- und Produktivitätsgewinnen führt.
Stromnachfrage wird volatiler und unsicherer
Neben Wachstum ist Unsicherheit die größere Herausforderung. Energieversorger planen zunehmend für eine Nachfrage, die möglicherweise nie eintritt. Eine Studie zeigt eine zunehmende Diskrepanz zwischen prognostizierter und tatsächlicher Nachfrage. 67 Prozent der Führungskräfte (in Deutschland 50 Prozent) sprechen von „Phantom“-Lastanfragen von Rechenzentren, von denen etwa zwei von zehn (19 Prozent) nie realisiert werden. Dies verzerrt Prognosen und erhöht das Risiko von Über- und Unterinvestitionen.
Diese Unsicherheit stellt die Versorger vor ein erhebliches Dilemma bei der Kapitalallokation. Sie müssen entscheiden, wie viel Kapazität sie aufbauen und wo sowie wann sie in die Netzmodernisierung investieren, um künftige Nachfrage zu bedienen und gleichzeitig Fehlinvestitionen zu vermeiden. Auch für Hyperscaler ist die Herausforderung erheblich: Sie müssen weitreichende Infrastrukturentscheidungen auf Basis unsicherer Prognosen, Netzverfügbarkeit und Anschlusszeiten treffen. Darüber hinaus geben mehr als drei Viertel (77 Prozent) der Versorger an, dass sie den künftigen Bedarf nur schwer zuverlässig vorherzusagen können, da sich Verbrauchsmuster durch KI weniger stabil entwickeln und schwieriger modellierbar sind. Entsprechend rechnen sie damit, dass die Nachfragevolatilität zu einer zentralen Herausforderung für die Systemplanung und -steuerung wird.
Zudem erwarten 68 Prozent der Führungskräfte Versorgungsengpässe, da die Nachfrage von Rechenzentren schneller wächst, als das Angebot erweitert werden kann. Die Situation wird durch die geografische Konzentration von Rechenzentren weiter verschärft, da dies zu einer erheblichen Belastung der lokalen Netze führt. Mehr als die Hälfte der Führungskräfte sieht die Lastkonzentration als wesentliches Hindernis für eine stabile Versorgung. Große Cluster hochverdichteter Anlagen führen zu lokalen Engpässen und beeinträchtigen somit die Netzstabilität und die Investitionsplanung.
„KI transformiert Energiesysteme weit über das reine Nachfragewachstum hinaus. Sie macht strukturelle Engpässe bei Netzkapazitäten, Planung und Stromverfügbarkeit sichtbar und lässt die Nachfrage zugleich dynamischer und schwerer prognostizierbar werden“, erklärt Sebastian Menge, VP & Head of Energy Platforms bei Capgemini Invent in Deutschland. „Energieversorger übernehmen dabei eine Schlüsselrolle: Sie nutzen KI‑gestützte Erkenntnisse, um Netz‑ und kundeneigene Ressourcen auszubalancieren, verfügbare Kapazitäten schneller zu erschließen und die nächste Wachstumsphase von Rechenzentren zu ermöglichen.“
KI in der Doppelrolle: Nachfragetreiber und Hebel für Netzleistung
Laut der Studie wird der Stromverbrauch für Training und Nutzung von KI‑Anwendungen in den nächsten drei bis fünf Jahren deutlich steigen – von derzeit 25 Prozent auf 60 Prozent des gesamten Strombedarfs von Rechenzentren – und damit andere IT‑Workloads weitgehend verdrängen. Gleichzeitig sehen Energieverantwortliche KI als entscheidenden Hebel für Netzplanung und Zuverlässigkeit: Rund sechs von zehn erwarten, dass fortschrittliche KI‑Analysen Verbesserungen von über 10 Prozent bei der Reduzierung von Störungen, der operativen Produktivität sowie bei der Vermeidung und Behebung von Ausfällen ermöglichen.
Trotz Potenzial bleibt KI‑Einsatz begrenzt
Bislang nutzen nur 45 Prozent (in Deutschland 37 Prozent) KI zur Netzoptimierung und lediglich 16 Prozent (in Deutschland 12 Prozent) haben fortgeschrittene KI-gestützte Ansätze implementiert, etwa zur Verbesserung von Stromflüssen, zur Stärkung der Resilienz oder zur Verbesserung der Echtzeit-Systemsteuerung, um mit der steigenden Nachfrage Schritt zu halten.
Ein wesentlicher Engpass sind zudem die langen Bauzeiten für Netzinfrastruktur, die das rasante Nachfragewachstum durch KI-Rechenzentren ausbremsen. Dies unterstreicht den dringenden Bedarf, die Netzmodernisierung mithilfe von KI und Klimatechnologien zu beschleunigen, um eine zuverlässige, bezahlbare und nachhaltige Energieversorgung sicherzustellen.
Vor-Ort-Erzeugung treibt strukturellen Umbruch voran
Angesichts von Netzengpässen und Verzögerungen setzen Rechenzentren zunehmend auf eigene Stromlösungen – nicht mehr nur als Backup, sondern als primäre Versorgung „behind-the-meter“ oder in unmittelbarer Nähe. Fast drei von zehn geben an, bereits Vor-Ort-Stromlösungen einzusetzen, und 39 Prozent planen deren Einführung innerhalb der nächsten ein bis zwei Jahre. Mehr als sieben von zehn erwarten, dass diese Lösungen die Abhängigkeit vom Stromnetz innerhalb von fünf Jahren deutlich reduzieren. Die Mehrheit (86 Prozent) sieht die Fähigkeit, unabhängig vom Netz zu agieren, als Wettbewerbsvorteil. Diese Entwicklung verändert die traditionelle Beziehung zwischen Energieversorgern und großen Energieverbrauchern grundlegend und schafft sowohl neue Chancen als auch neue Koordinationsanforderungen.
Diversifizierter Energiemix als Grundlage für stabiles Wachstum
Ein diversifizierter Energiemix wird als entscheidend betrachtet, um Zuverlässigkeit und langfristige Resilienz sicherzustellen. Gleichzeitig sind erneuerbare Energien derzeit noch nicht in der Lage, eine kontinuierliche Versorgung im großen Maßstab für Rechenzentren und KI-Workloads sicherzustellen. So lautet die Einschätzung von 78 Prozent der Energie- und 73 Prozent der Rechenzentrumsverantwortlichen. Beide Gruppen investieren daher aktiv in Batteriespeichersysteme (BESS), um Versorgungslücken zu überbrücken.
Langfristige Lösungen wie die Kernenergie (Small Modular Reactors) benötigen zudem Zeit für ihre Umsetzung. Daher sehen weltweit mehr als zwei Drittel (68 Prozent) der Befragten Erdgas als kurzfristige Übergangslösung, bis erneuerbare Energien und Speichertechnologien ausreichend skalieren können. Dies bringt jedoch Spannungen mit den Klimazielen mit sich.
Methodik der Studie
Im Januar 2026 führte das Capgemini Research Institute eine globale Befragung von 612 Führungskräften aus der Energiebranche (ab Direktorenebene und darüber) durch, deren Unternehmen einen Jahresumsatz von mehr als 500 Millionen US-Dollar erzielen und aktiv mit Rechenzentren arbeiten. Ergänzend wurden 175 Führungskräfte aus Unternehmen befragt, die Rechenzentren besitzen oder betreiben, mit einem Jahresumsatz von über 250 Millionen US-Dollar. Die Erhebung umfasste insgesamt 21 Länder in Nordamerika, Europa, dem asiatisch-pazifischen Raum sowie Lateinamerika.
