Der globale Stromverbrauch von Rechenzentren steigt laut IEA-Report “Energy and AI” vom April 2025 von 415 Terawattstunden (2024) auf 945 Terawattstunden bis 2030. Goldman Sachs schätzt in der Analyse “Generational Growth” für die USA einen Anstieg der Rechenzentrums-Last um 165 Prozent bis 2030. Eine einzelne ChatGPT-Anfrage zieht laut EPRI rund 2,9 Wattstunden, eine Google-Suche 0,3 Wattstunden. Das knapp Zehnfache.
Diese Zahlen werden meistens als Argument für mehr Erneuerbare verwendet. Sie sind in Wahrheit ein Argument dafür, warum gerade Kohlekraftwerke in Virginia, West Virginia und Michigan ihre Abschaltung verschieben.
Wer Strom braucht, bekommt Strom. Egal woher
In Halifax County, Virginia, steht die Clover Power Station von Dominion Energy. 877 Megawatt Kohle. Die Stilllegung war für 2025 geplant. Sie ist jetzt für 2045 angesetzt. Zwanzig Jahre Verlängerung.
Laut DeSmog-Recherche vom Dezember 2025 und Daten von S&P Global Commodity Insights fiel die Entscheidung, nachdem Dominion mehrere Großkundenverträge eingereicht hatte. Auf der Liste: Oracle mit einem 1,4-Gigawatt-Rechenzentrum im Bau, dazu Google. Dasselbe Unternehmen, das Oracle und Google als KI-Stromkunden gewinnt, verlängert parallel den Betrieb eines Kohleblocks um zwei Jahrzehnte. Das ist keine Anekdote, das ist die Bilanz eines einzigen Versorgers.
AEP verschiebt Kohleblöcke in West Virginia. Consumers Energy hat den J.H. Campbell Plant in Michigan, 1,5 Gigawatt, schon zweimal verlängert. Die DeSmog- und S&P-Daten summieren 15 US-Kohlekraftwerke mit 8,5 Gigawatt geplanter Stilllegungskapazität, deren Abschaltung verschoben wurde. Die Begründung in den Anträgen ist erstaunlich konsistent: Lastprognosen wegen neuer Rechenzentren.
Was hier passiert, ist keine technische Überraschung. Wenn die Last in einer Region kurzfristig um 1,4 Gigawatt steigt, kann ein Versorger zwei Dinge tun: Neue Erzeugung in entsprechender Größe bauen, was bei Solar und Wind plus Speicher ohne Genehmigungs- und Netzanschluss-Verzögerungen kaum in wenigen Jahren gelingt. Oder bestehende Kapazität laufen lassen, die schon im Netz hängt, abgeschrieben ist und morgen liefert. Versorger wählen die zweite Option. Datenzentrumsverträge haben feste Liefertermine, und Kohleblöcke sind die einzigen, die diese Termine einhalten.
Das Gegenargument, und warum es zeitlich nicht passt
Die Steelman-Variante lautet: KI beschleunigt die Energiewende stärker, als sie sie bremst. Bessere Wettermodelle für die Netzplanung. Optimierte Lastflüsse. Vor allem aber: Materialforschung.
GNoME von Google DeepMind hat laut Nature-Publikation vom November 2023 in einem einzigen Lauf 2,2 Millionen neue Kristallstrukturen vorhergesagt, davon 380.000 stabile Materialien. 736 wurden inzwischen experimentell synthetisiert. Das ist ein Sprung in der Batterie- und Photovoltaik-Forschung, der ohne KI Jahrzehnte gedauert hätte.
Stimmt alles. Bricht aber an der Zeitachse.
Von einer im Modell stabilen Kristallstruktur bis zu einer marktfähigen Batteriezelle vergehen 10 bis 20 Jahre: Synthese, Skalierung, Sicherheitsprüfung, Fertigungslinie, Kosten-Lernkurve. Die fossilen Kilowattstunden, die heute zusätzlich verbrannt werden, um Oracle und Google zu beliefern, kommen nicht in 15 Jahren in die Atmosphäre. Sie kommen jetzt. Die CO2-Einsparung, die GNoME irgendwann ermöglicht, kommt vielleicht in den 2040ern.
Das ist die unbequeme Asymmetrie der KI-Klimabilanz. Der Strom ist heute. Der Nutzen ist morgen. Und morgen ist in der Klimamathematik nicht gleichwertig mit heute, weil jede zusätzlich emittierte Tonne CO2 für hunderte Jahre im System bleibt.
Was Brüssel mit dem Saldo macht
Die EU hat angefangen, diese Rechnung zu erzwingen. Artikel 53 des EU AI Act verlangt seit August 2025 von Anbietern allgemein einsetzbarer KI-Modelle eine lückenlose technische Dokumentation, einschließlich Energieverbrauch beim Training und in der Inferenz. Wer ein GPAI-Modell auf den EU-Markt bringt, muss diese Daten vorhalten und auf Anfrage der Behörden offenlegen.
Parallel greift die CSRD. Wenn ein deutscher Mittelständler ein KI-Tool eines US-Anbieters einsetzt, wird der Stromverbrauch dieses Anbieters Teil seiner Scope-3-Emissionen. Bisher war das eine theoretische Größe, weil keiner die Zahlen hatte. Mit Artikel 53 fließen die Zahlen. Damit landet die Kohle aus Halifax County, Virginia, formell in der Nachhaltigkeitsberichterstattung des Hamburger Maschinenbauers, der Claude oder ChatGPT in seinem Vertrieb einsetzt.
Das ist nicht Klein-Klein. Das ist der Punkt, an dem KI-Beschaffung von einer reinen Tool-Frage zu einer Reporting-Frage wird. Wer 2027 einen Wirtschaftsprüfer überzeugen muss, dass seine Scope-3-Zahl belastbar ist, wird Anbieter danach auswählen, welche Energiequellen ihre Rechenzentren tatsächlich nutzen. Nicht danach, welche Werbeseiten “100% renewable” zeigen.
Was sich daran ändert, wenn man hinguckt
Halifax County, Virginia, ist 35.000 Einwohner, ländlich, einkommensschwach. Das Clover-Kraftwerk ist seit 1995 in Betrieb. Es sollte stillgelegt werden, weil die Wirtschaftlichkeit gegen modernere Erzeugung nicht mehr trägt. Es läuft jetzt 20 Jahre länger, weil zwei Tech-Konzerne in derselben Region Strom für Server brauchen, mit denen Modelle trainiert werden, die in Marketing-Materialien als Werkzeug für die “grüne Transformation” beschrieben werden.
Genau hier kollidieren zwei Erzählungen. Auf der Foliensoftware der Anbieter steht “AI for Climate”. Auf dem Genehmigungsantrag desselben Versorgers steht “20 Jahre länger Kohle, weil Datenzentrum”. Beide Aussagen sind wahr. Sie beschreiben dieselbe Infrastruktur aus zwei Richtungen.
Die Frage für jeden, der heute KI in seinem Unternehmen einsetzt, ist nicht, ob das so bleibt. Es bleibt nicht so. Erneuerbare wachsen, Speicher werden günstiger, irgendwann decken sie auch die Rechenzentrums-Last. Die Frage ist, wer die Brückenjahre bezahlt, und wer in seiner ESG-Bilanz hinterher steht, weil er sie unterschätzt hat. Wer das Thema systematisch durchdenken will, findet in unserem Beitrag zu nachhaltiger KI und Green AI die Hebel auf Modell- und Infrastrukturebene, und zur Nachhaltigkeit in der Lieferkette die Reporting-Seite.
Was du daraus mitnimmst
Die ehrliche Bilanz heute: KI verlängert die Laufzeit fossiler Kraftwerke in den USA messbar und unmittelbar. Die Klimanutzen aus KI-Materialforschung kommen real, aber zeitversetzt um eine bis zwei Dekaden. In der Zwischenzeit zählt jede Kilowattstunde aus Halifax County in der globalen CO2-Bilanz, und ab 2026 zunehmend auch in europäischen Scope-3-Reports.
Wer in Deutschland KI einkauft, kauft mit. Nicht moralisch, sondern bilanziell. Und das wird dieses Jahr zum ersten Mal in Zahlen sichtbar, die ein Wirtschaftsprüfer testieren muss.
Wer wissen will, welche KI-Anbieter ihre Energiequellen offenlegen und welche es bei Werbeversprechen belassen, findet im KI-Syndikat-Newsletter regelmäßig Recherchen, die ESG-Ansprüche gegen reale Versorgungsverträge gegenrechnen.