Rechenzentren

Weltweite RZ-Kapazität vervierfacht sich bis 2035

Roland-Berger-Studie: Weltweite Rechenzentrumskapazität steigt bis 2035 auf 340 Gigawatt. Europas Anteil schrumpft bis 2030 von 13 auf 10 Prozent.

Rechenzentrumskapazität steigt bis 2035 auf 340 Gigawatt

Der globale Wettlauf um künstliche Intelligenz entscheidet sich zunehmend bei Rechenzentrumskapazitäten, Netzanschlüssen und Genehmigungsverfahren. Laut neuer Roland-Berger-Studie "The AI Datacenter Study – Part 1: The Global Build-out Race" wird sich die weltweit installierte Rechenzentrumskapazität von 88 Gigawatt im Jahr 2025 auf bis zu 340 Gigawatt bis 2035 fast vervierfachen.

Der Anteil von KI an der gesamten Rechenzentrumslast wächst von 20 Prozent heute auf knapp 60 Prozent bis 2035. Die Studie basiert auf dem Roland Berger Datacenter Model, das Entwicklungen von Rechenzentrumskapazitäten, Energiebedarf und Investitionen analysiert. Ergänzt wurde die Untersuchung durch eine Befragung von 70 Entscheiderinnen und Entscheidern aus der europäischen Rechenzentrumsbranche.

Trotz verschiedener politischer Entlastungsdiskussionen droht Europa im KI-Rennen weiter zurückzufallen. Die USA allein verfügten 2025 bereits über mehr Rechenzentren als Westeuropa und Asien zusammen. Laut der Roland-Berger-Analyse dürfte sich der europäische Anteil an der weltweit installierten Rechenzentrumskapazität weiter verringern: Von derzeit etwa 13 Prozent auf rund 10 Prozent bis 2030.

Europäische Souveränität nur mit eigenen Rechenzentren

Die Autoren sehen aktuelle politische Initiativen zum Ausbau digitaler Infrastruktur zwar als wichtigen Schritt zu europäischer Unabhängigkeit, betonen aber die Notwendigkeit weiterer Maßnahmen. „Digitale Souveränität beginnt bei Strom und Rechenleistung. Für den notwendigen Infrastrukturausbau brauchen wir dringend leistungsfähige Stromnetze, schnellere Planungs- und Genehmigungsverfahren sowie wettbewerbsfähige Energiepreise,“ sagt Dr. Edeltraud Leibrock, Global Managing Director bei Roland Berger. Eigene Rechenzentren ermöglichen die Verarbeitung sensibler Daten sowie den Einsatz von KI-Anwendungen unter europäischem Recht und bilden die Grundlage für ein wettbewerbsfähiges europäisches KI-Ökosystem.

Die Studie identifiziert drei zentrale Bremsfaktoren für Europa:

  1. Netzanschlüsse: Der Anschluss eines neuen Rechenzentrums kann in Europa bis zu sieben Jahre dauern – in den USA werden Anschlüsse schneller ermöglicht oder Arten der Vor-Ort Energiegewinnung verwendet.
  2. Energiekosten und -zugang: 69 Prozent der befragten Branchenexperten erwarten, dass die Energieverfügbarkeit bis 2035 noch schwieriger wird. Strom macht rund 40 Prozent der Betriebskosten eines Rechenzentrums aus. Europas Energiepreise liegen deutlich über denen konkurrierender Regionen.
  3. Regulatorische Komplexität: Betreiber von Datenzentren sehen laut Befragung Genehmigungsverfahren und regulatorische Anforderungen in Europa als eine zentrale Hürde für den Ausbau neuer Kapazitäten. Voraussetzung für künftiges Wirtschaftswachstum

Die Dimension des Ausbaus verdeutlicht die Größe der Herausforderung. Ein modernes KI-Rechenzentrum mit einer Leistung von einem Gigawatt verbraucht so viel Strom wie eine Stadt mit rund einer Million Haushalten. Eigene Rechenzentren sind nicht nur eine Voraussetzung für Europas digitale Souveränität, sondern auch für zukünftiges Wirtschaftswachstum: "KI und Rechenzentren haben heute schon einen signifikanten Anteil am amerikanischen Wirtschaftswachstum.

Europa partizipiert zwar in einzelnen Zulieferindustrien, gerät aber in starke Abhängigkeiten,“ sagt Dr. Nikolaus Lehmann, Partner bei Roland Berger."Ohne ausreichende Rechenkapazitäten riskiert Europa, den Anschluss beim Wachstum durch diese Schlüsseltechnologie zu verpassen. “Finanzielle Anreize allein dürften allerdings nicht ausreichen, um Europas Rückstand aufzuholen. Es braucht vielmehr eine vorausschauende Netzplanung und technologieoffene Rahmenbedingungen, die Investitionen ermöglichen statt verzögern.

Die vollständige Studie können Sie hier herunterladen.

Bild: magnific

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