Das Paradox der künstlichen Intelligenz (artificial intelligence, AI): Warum das Silicon Valley groß auf Kernenergie setzt

Der rasante Aufstieg der künstlichen Intelligenz hat eine unvorhergesehene Energiekrise ausgelöst und zwingt den Technologiesektor, sich mit den physischen Grenzen der weltweiten Stromnetze auseinanderzusetzen. Stand Januar 2026 hebt ein neuer Bericht der Vereinten Nationen eine entscheidende Wende in der Energiepolitik hervor: Die „AI-Revolution“ ist jetzt untrennbar mit einer „nuklearen Renaissance“ verbunden. Mit 71 neuen Kernreaktoren, die derzeit weltweit gebaut werden, hat sich die Erzählung von bloßer Nachhaltigkeit hin zur dringenden Notwendigkeit verlagert, eine grundlastfähige Zuverlässigkeit bereitzustellen, die erneuerbare Energien allein nicht gewährleisten können.

Im Zentrum dieses Wandels steht eine verblüffende Projektion: Bis 2035 wird die weltweite Stromnachfrage voraussichtlich um mehr als 10.000 Terawattstunden steigen — eine Zahl, die ungefähr dem derzeitigen Gesamtverbrauch aller fortgeschrittenen Volkswirtschaften entspricht. Für Akteure der KI-Branche ist dies nicht nur eine Infrastrukturherausforderung, sondern eine existenzielle Betriebsanforderung. Die schiere Rechendichte, die erforderlich ist, um Modelle der nächsten Generation zu trainieren und zu betreiben, bringt traditionelle Netze an ihre Belastungsgrenze und macht eine Wende hin zu hochdichten, kohlenstofffreien Kernenergielösungen erforderlich.

Die unersättliche Nachfrage quantifizieren

Um das Ausmaß der Herausforderung zu verstehen, muss man sich die Verbrauchskennzahlen moderner Infrastruktur ansehen. Die Internationale Energieagentur (IEA) berichtet, dass die Stromnachfrage von Rechenzentren zwischen 2023 und 2024 um mehr als 75 % gestiegen ist. Bis 2030 werden diese Einrichtungen voraussichtlich für über 20 % des Wachstums der Stromnachfrage in fortgeschrittenen Volkswirtschaften verantwortlich sein.

Das Energieprofil von KI-Betrieben unterscheidet sich grundlegend vom Standard-Cloud-Computing. Generative KI-Modelle (Generative AI) benötigen kontinuierlich leistungsintensive Rechenleistung für das Training, das sich über Wochen oder Monate erstrecken kann. Ein einzelnes Rechenzentrum mittlerer Größe verbraucht heute so viel Strom wie 100.000 typische Haushalte. In den Vereinigten Staaten, die den Großteil führender KI-Unternehmen beheimaten, dürfte der Stromverbrauch durch KI-getriebene Datenverarbeitung bis zum Ende des Jahrzehnts den kombinierten Stromverbrauch der Aluminium-, Stahl-, Zement- und Chemieindustrie übersteigen.

Die folgende Tabelle veranschaulicht die vergleichende Größenordnung des Energieverbrauchs und zeigt, warum die Branche nach dedizierten Energiequellen sucht.

Table 1: Comparative Energy Consumption Metrics

Der Branchenwechsel: von erneuerbaren Energien zu grundlastfähiger Kernenergie

Jahrelang setzten große Technologieunternehmen auf Power Purchase Agreements (PPAs) für Wind- und Solarenergie, um ihre CO2-Bilanzen auszugleichen. Die intermittierende Natur der erneuerbaren Energien — abhängig von Wetterbedingungen und Tageszeit — ist jedoch nicht kompatibel mit den rund um die Uhr erforderlichen Betriebszeiten mission-kritischer KI-Rechenzentren.

Manuel Greisinger, Senior Manager bei Google mit Schwerpunkt auf KI, brachte diese Verschiebung im jüngsten UN-Bericht unverblümt auf den Punkt: „Wir benötigen sauberen, stabilen und rund um die Uhr verfügbaren CO2-freien Strom. Das ist zweifellos eine extrem hohe Messlatte, die mit Wind- und Solarenergie allein nicht erreichbar ist. KI ist der Motor der Zukunft, aber ein Motor ohne Treibstoff ist fast nutzlos.“

Diese Einschätzung macht deutlich, dass Kernenergie nicht mehr nur als Option betrachtet wird, sondern als unverzichtbarer Kernbestandteil der zukünftigen Energieinfrastruktur. Die Branche benötigt das, was Rafael Mariano Grossi, Generaldirektor der Internationalen Atomenergieorganisation (International Atomic Energy Agency, IAEA), als die „fünf Bedürfnisse“ beschreibt:

1. Niedrig-kohlenstoffige Stromerzeugung
2. Rund-um-die-Uhr-Zuverlässigkeit
3. Ultrahohe Leistungsdichte
4. Netzstabilität
5. Echte Skalierbarkeit

Strategische Allianzen und Reaktor-Wiederanläufe

Die unternehmerische Antwort auf diese Energie-Realität war schnell und kapitalintensiv. Technologieriesen haben sich kollektiv verpflichtet, das Ziel zu unterstützen, die globale Kernenergiekapazität bis 2050 zu verdreifachen. Dieses Versprechen zeigt sich bereits in greifbaren, hochkarätigen Deals, die das Silicon Valley mit dem Kernkraft-Industriekomplex verbinden.

Microsoft machte Schlagzeilen mit einem wegweisenden 20-jährigen Strombezugsvertrag (Power Purchase Agreement), der die Wiederinbetriebnahme von Einheit Eins des Kernkraftwerks Three Mile Island in Pennsylvania ermöglicht. Dieser Schritt symbolisiert einen bedeutenden Wandel in der öffentlichen und unternehmerischen Wahrnehmung, bei dem Energiesicherheit und Klimaziele historischen Vorbehalten vorgezogen werden.

Ähnlich hat Google Neuland betreten, indem es die weltweit erste Vereinbarung über den Kauf von Kernenergie aus mehreren Small Modular Reactors (SMRs) unterzeichnete. Im Gegensatz zu traditionellen Anlagen bieten diese SMRs eine dezentrale Lösung, die perfekt mit der modularen Natur der Rechenzentrumserweiterung übereinstimmt. Wenn die regulatorischen und Bauzeitpläne eingehalten werden, könnten diese Einheiten bis 2030 in Betrieb sein und Google einen dedizierten Energiezufluss direkt zu seinen Rechenzentren liefern.

Der Aufstieg kleiner modularer Reaktoren (Small Modular Reactors, SMRs)

Die Diskussion über Kernenergie konzentriert sich zunehmend auf kleine modulare Reaktoren (Small Modular Reactors, SMRs) als „Killer-Anwendung“ für die Energieversorgung von Rechenzentren. Traditionelle Kernkraftwerke erfordern massive Vorabinvestitionen, große Sperrzonen und Bauzeiten von einem Jahrzehnt oder mehr. SMRs versprechen hingegen ein anderes Paradigma.

Key Advantages of SMRs for AI Infrastructure:

• Footprint: Significantly smaller physical footprint allows for deployment near industrial zones and data center campuses.
• Grid Independence: Tech companies can generate power on-site, bypassing regional grid constraints and avoiding transmission losses.
• Safety: Enhanced passive safety systems make them suitable for closer proximity to populated or commercial areas.
• Scalability: Modular design allows companies to add more reactors as their compute needs grow.

Der Generaldirektor der IAEA, Grossi, bemerkte, dass sich SMRs zwar noch über die F&E-Phase hinausbewegen, die Agentur jedoch eng mit den Regulierungsbehörden zusammenarbeitet, um ihre Einsatzfähigkeit zu beschleunigen. Die Vision ist, „große Zahlen kleiner Reaktoren“ speziell zur Befriedigung der lokalisierten, intensiven Nachfrage der digitalen Wirtschaft einzusetzen.

Globales Panorama: Ein Wettlauf um Energiedominanz

Die Schnittstelle von KI und Kernenergie verändert auch die geopolitische Landschaft. Staaten erkennen, dass Führungsansprüche in der KI eine robuste, unabhängige Energiebasis erfordern.

• Vereinigte Staaten: Mit derzeit 94 betriebenen Anlagen planen die USA 10 neue Reaktoren. Der Fokus liegt stark auf der Revitalisierung bestehender Infrastruktur und der Pionierarbeit bei SMR-Technologien.
• China: Fortschritt auf zwei Fronten – China erzielt große Erfolge sowohl in der KI-Entwicklung als auch im Kernreaktorbau und rangiert derzeit weltweit an erster Stelle bei der Anzahl neuer Reaktoren.
• Europa: Traditionelle Kernenergienationen wie Frankreich und das Vereinigte Königreich setzen verstärkt auf Neubau. Aufstrebende Volkswirtschaften wie Polen beschleunigen ihren Einstieg in den Kernenergiesektor, um ihre digitalen Korridore zu unterstützen.
• Russland: Bleibt der weltweit größte Exporteur von Kerntechnologie und ein Vorreiter bei fortschrittlichen Reaktordesigns und nutzt dabei eine starke Forschungsbasis in Mathematik und Informatik.
• Naher Osten: Die VAE haben erfolgreich ein Kernenergieprogramm etabliert und positionieren sich als regionaler Knotenpunkt sowohl für Energie als auch für künstliche Intelligenz.

Jenseits des Netzes: Weltraumgestützte Solarenergie und zukünftige Technologien

Während Kernenergie die unmittelbare Lösung für das nächste Jahrzehnt bietet, blicken Technologieunternehmen auch weiter in die Zukunft. Google erforscht weltraumgestützte Solarnetzwerke — Satelliten, die ungefilterte Sonnenenergie in der Umlaufbahn sammeln und zur Erde übertragen. Zwei Prototyp-Satelliten sollen Anfang 2027 gestartet werden, um Strahlungstoleranz und Datenverarbeitung im All zu testen.

Diese futuristischen Unternehmungen bleiben jedoch ergänzend zu den unmittelbar und konkret auf dem Boden ergriffenen Maßnahmen. Der Konsens unter Politikern, Technologen und Energieexperten ist klar: Der Weg zu einer nachhaltigen KI-Zukunft führt durch den Reaktorkern.

Fazit

Die Erzählung des Jahres 2026 ist eine der Konvergenz. Die digitale Welt, oft als immateriell und cloudbasiert wahrgenommen, prallt auf die harten Realitäten von Physik und Infrastruktur. Die 71 Reaktoren, die derzeit im Bau sind, repräsentieren mehr als nur Energieerzeugungskapazität; sie bilden das Fundament der nächsten Ära des Rechnens. Mit zunehmender Komplexität und Allgegenwärtigkeit von KI-Modellen wird das Schweigen eines Serverraums immer häufiger vom Brummen einer Turbine aus der Kernenergie begleitet. Für die KI-Branche hat die Kernenergie sich von einer kontroversen Alternative zu einer kritischen Abhängigkeit entwickelt.