Hohe Energiepreise könnten Europas KI‑Aufholjagd gegenüber USA und China ausbremsen
Hohe Stromkosten und langsame Genehmigungsverfahren erschweren Europas Aufbau von Rechenzentren und könnten die KI‑Wettbewerbsfähigkeit gegenüber USA und China gefährden.
- Strompreise, Standortvorteile und Anschlussgeschwindigkeiten lenken Investitionen in Rechenzentren
- billigere Regionen dürften bevorzugt werden.
Nach Angaben von Branchenexperten und Analyseberichten drohen Europas hohe Energiepreise die Bemühungen zu unterlaufen, im Bereich Künstlicher Intelligenz zu den USA und China aufzuschließen. Rechenzentren sind für die benötigte Rechenleistung fundamental, zugleich verbrauchen sie große Mengen Elektrizität; damit wird Energie zur zentralen Standortfrage für Investitionen in KI‑Infrastruktur.
Zugleich zeigen Preisunterschiede bereits tatsächliche Verschiebungen bei Standortentscheidungen: Für energieintensive Industrien lagen die Kosten in Europa zuletzt im Schnitt etwa doppelt so hoch wie in den USA und rund 50 Prozent über dem Niveau in China und Indien. Konkrete Durchschnittspreise im Mai illustrieren das Gefälle zwischen Ländern: im Vereinigten Königreich bei 111,65 US‑Dollar, in Deutschland bei 88,97 US‑Dollar, in Frankreich bei 44,19 US‑Dollar und in den USA bei 28 US‑Dollar.
Inzwischen betonen Fachleute, dass Investoren dort bauen, wo Energie am preiswertesten ist. Michael Brown von Franklin Templeton nannte explizit die USA und China als bevorzugte Standorte für große, milliardenschwere Rechenzentrumsprojekte. Olivier Darmouni von HEC Paris warnte, dass sich in Rechenzentrumshotspots die regionalen Stromkosten um 20 bis 40 Prozent erhöhen könnten, wodurch die Energieversorgung zu einer Frage wirtschaftlicher Souveränität wird.
Unterdessen stehen die EU‑Staaten vor strategischen Entscheidungen: Ohne substanziellen Ausbau von Rechenzentrumskapazitäten, ohne wettbewerbsfähige Energiepreise und ohne beschleunigte Genehmigungs‑ sowie Anschlussprozesse dürften erhebliche Investitionen ausbleiben. Der Aufbau technologischer Kapazitäten für KI erfordert nicht nur Kapital und Know‑how, sondern auch verlässliche, preiswerte Energie und schnellere Marktanbindungen, um mit den Investitionsvolumina in den USA zu konkurrieren.