Rechenzentren: die Kraftwerke des digitalen Zeitalters

Wie KI die Zukunft gestaltet

In den vergangenen zehn Jahren haben wir tiefgreifende technologische Veränderungen erlebt, die den Weg für das Aufkommen der KI geebnet haben. Seit 2015 ist die Zahl der Internetnutzer um 60 % gestiegen und umfasst nun 67 % der Weltbevölkerung.^[2] Diese rasante Erweiterung der digitalen Landschaft hat die globale Konnektivität erheblich gesteigert und unsere Abhängigkeit von Cloud-Diensten und Servern weiter verstärkt.

Heute ist unser Leben eng mit diesen digitalen Infrastrukturen verwoben, von Handys und Smartwatches bis hin zu Streaming-Plattformen und sozialen Medien. Ein grosser Teil unseres digitalen Lebens findet inzwischen in der Cloud statt. In jüngster Zeit hat sich die generative KI zu einem wichtigen Thema im Technologiesektor entwickelt und mit weit verbreiteten Tools wie ChatGPT erreicht KI nun ein breiteres Publikum als je zuvor. Das Potenzial, Produkte und Dienstleistungen zu verbessern sowie die Produktivität zu steigern, ist beträchtlich und könnte das Wirtschaftswachstum erheblich fördern.

Prognosen zufolge werden sich KI-Such- und generative KI-Anwendungen zu einem bedeutenden Wirtschaftszweig mit einem Wert von über 100 Mrd. USD entwickeln. Das wirtschaftliche Potenzial der generativen KI könnte der Weltwirtschaft einen zusätzlichen Wert von 2,6 bis 4,4 Mrd. USD bringen, wenn sie in verschiedenen Anwendungsfällen vollständig umgesetzt wird.^[3]  Darüber hinaus wird ein exponentielles Wachstum des Volumens an KI-Servern erwartet, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 42 % bis 2027.^[4] 

Die anfängliche Begeisterung über neue KI-Anwendungen und die Aussicht auf erhebliche Einnahmen hat das Interesse der Anleger weltweit geweckt und zu beträchtlichen Kapitalzuflüssen in den Technologiesektor geführt. Besonders profitieren konnten Unternehmen, die grosse Datenmengen über globale Netzwerke verwalten, die sogenannten Hyperscaler^[5]. Doch Investoren, die auf sofortige Renditen am Aktienmarkt gehofft hatten, wurden enttäuscht, als Bedenken hinsichtlich des Tempos der Einführung von KI, der hohen Ausgaben für den Aufbau der anfänglichen KI-Infrastruktur und der Zeit, die für eine klare KI-Monetarisierung erforderlich ist, aufkamen. In der Tat besteht die grösste Herausforderung für KI heute in der Zeit, die benötigt wird, um diese Investitionslücke zu schliessen, insbesondere bei der Erweiterung der Kapazitäten von Rechenzentren, die ein zentrales Element der KI-Infrastruktur darstellen.

Die unbesungenen Helden des digitalen Zeitalters

Es ist leicht zu vergessen, dass Cloud-Dienste und Server auf physische Rechenzentren angewiesen sind, die das Rückgrat unserer digitalen Infrastruktur bilden. Da Künstliche Intelligenz sowohl im Berufsleben als auch in der Freizeit zunehmend an Bedeutung gewinnt, wird ein erheblicher Leistungsbedarf entstehen, der den gleichzeitigen Betrieb tausender von Servern erforderlich macht.

Folglich wird die Effizienz der Datenübertragung und -kommunikation zunehmend von der Leistung dieser Rechenzentren abhängen.

Die Kosten des KI-Fortschritts

Mit dem Voranschreiten von KI-Anwendungen wie dem autonomen Fahren wird die Nachfrage nach grösseren Rechenzentrumskapazitäten deutlich zunehmen. Um das Potenzial der KI voll auszuschöpfen, müssen neue Rechenzentren gebaut werden. Der Bau und Betrieb ist jedoch äusserst kapitalintensiv: Der Bau von Grossanlagen mit einer Kapazität von mehr als 250 Racks (etwa 3.500 Servern) kann zweistellige Millionenbeträge kosten, während die jährlichen Betriebs- und Wartungskosten sich oft auf mehr als 10 Mil. US-Dollar belaufen. ^[6] Die Ausgaben für diese Einrichtungen werden voraussichtlich 49 Mrd. USD erreichen, wobei die Nachfrage bis 2030 jährlich um 10 % steigen dürfte (Abbildung 1). ^[7]

Abbildung 1: Der Markt für Rechenzentrumsinfrastrukturen - eine Analyse
Die weltweiten Ausgaben für den Bau von Rechenzentren werden bis 2030 voraussichtlich 49 Mrd. USD erreichen.

^{1 - Einschliesslich Bauausgaben der Anbieter. Ausgeschlossen sind Ausgaben von Unternehmen und andere Investitionsausgaben ausserhalb des Baugewerbes (z. B. für Ausrüstung).
Quelle: Synergy Research Group, McKinsey & Company: Investing in the rising data economy, (Link), 17.01.23.}

KI vs. Nachhaltigkeit: Die grüne Herausforderung

Die rasche Einführung von KI wird den Stromverbrauch von Rechenzentren erheblich steigern, da diese häufig auf Energie von lokalen Versorgungsunternehmen angewiesen sind, die primär Wohngebiete versorgen. Angesichts der begrenzten Energieressourcen fliessen Milliarden von USD in Investitionen, um den Markt für Rechenzentren umzugestalten, da Kapazitätserweiterungen erhebliche finanzielle Mittel erfordern. Darüber hinaus benötigen die Server in diesen Einrichtungen umfangreiche Kühlsysteme, die oft wasserintensiv sind. Rechenzentren tragen bereits jetzt einen erheblichen Anteil zum weltweiten Stromverbrauch bei, was ihren beträchtlichen Energie-Fussabdruck verdeutlicht (Abbildung 2).

Abbildung 2: Watt ist los?

^{* Quelle: Huawei Technologies, on global electricity usage of communication technology: Trends to 2023
**Einschliesslich Personenkraftwagen, Busse, leichte Nutzfahrzeuge und schwere Lastkraftwagen. Quelle: global EV data explorer, IEA}

Auswirkungen auf Investitionen in die KI-Infrastruktur

Mit dem steigenden Energiebedarf der KI steigen auch die Kohlenstoffemissionen der Hyperscaler. Google meldete in den letzten fünf Jahren einen Anstieg der Emissionen um fast 50 %, was auf die vermehrte Nutzung von KI zurückzuführen ist. ^[8] Im Gegensatz dazu hat Microsoft Investitionen angekündigt, um die Effizienz seiner Rechenzentren zu steigern und gleichzeitig auf eine umweltfreundlichere Energieversorgung zu setzen.

Tatsächlich befinden sich Rechenzentren heute an der Schnittstelle von Digital-, Energie- und Umwelttechnologien, so dass ein effizientes Energiemanagement für die Minimierung ihrer gesellschaftlichen Auswirkungen unerlässlich ist. Die Herausforderung besteht darin, nachhaltige Energie zu erzeugen, um den wachsenden Anforderungen der Rechenzentren und der KI-Technologie gerecht zu werden (Abbildung 3).

Abbildung 3: Rechenzentren und Co2-Emissionen (BCA Research):
Rechenzentren sind Stromfresser und auch Umweltverschmutzer

^{Source: Huawei Technologies, on global electricity usage of communication technology: Trends to 2023}

Für Investoren ist es entscheidend, die Unternehmen im Blick zu haben, die an der Entwicklung dieser grundlegenden KI-Infrastruktur beteiligt sind. Rechenzentren stehen künftig vor der Herausforderung, Energieressourcen effizient zu verwalten und zu optimieren und gleichzeitig den Energieverbrauch zu senken. Die Zukunft der Rechenzentren erfordert daher einen verantwortungsvollen Umgang mit Energieressourcen, und es sind noch erhebliche Fortschritte nötig, um das ehrgeizige Ziel zu erreichen, bis 2030 „Netto-Null“-Emissionen zu erreichen ^[9] - ein Ziel, das durch den steigenden Energiebedarf von KI-Systemen gefährdet ist.

Da die globale Energieproduktion jedoch begrenzt ist, muss ein Ausgleich zwischen technologischem Fortschritt und Umweltschutz gefunden werden. Angesichts des steigenden Energiebedarfs durch KI ist es entscheidend, zukünftige Entwicklungen sorgfältig zu planen und zu steuern, um sicherzustellen, dass der Ausbau der KI- und Rechenzentrumsinfrastruktur die Gesundheit unseres Planeten nicht gefährdet. 

^{[1] Statista: Artificial intelligence (AI) market size worldwide from 2020-2030, 30.07.2024.}

^{[2] Statista: Number of internet and social media users worldwide as of April 2024, 30.07.2024.}

^{[3] McKinsey: The economic potential of generative AI: The next productivity frontier, June 2023.}

^{[4] Gartner: Forecast Analysis: AI-Optimized Servers, Worldwide, Nov. 2023.}

^{[5] Hyperscalers provide cloud computing and data management services to organizations that require vast infrastructure for large-scale data processing and storage.}

^{[6] Intel Granulate: Understanding Data Center Costs and How they Compare to the Cloud, 31.07.24 and Avery Fairbank: Understanding data centre costs and dynamics, (Link), Nov. 23.}

^{[7] McKinsey & Company: Investing in the rising data economy, 17.01.23.}

^{[8] FT: Google emissions jump nearly 50% over five years as AI use surges, 2.07.2024.}

^{[9] Die Wissenschaft zeigt eindeutig, dass der globale Temperaturanstieg auf 1,5°C über dem vorindustriellen Niveau begrenzt werden muss, um die schlimmsten Auswirkungen des Klimawandels abzuwenden und einen lebenswerten Planeten zu erhalten. Derzeit ist die Erde bereits um 1,1 °C wärmer als Ende des 19. Jahrhunderts, und die Emissionen steigen weiter an. Um die globale Erwärmung auf höchstens 1,5 °C zu begrenzen - wie im Pariser Abkommen gefordert - müssen die Emissionen bis 2030 um 45 % gesenkt werden und bis 2050 netto null erreichen.}