KI-Boom treibt deutsche Rechenzentren: Rekordinvestitionen von 23,5 Milliarden Euro – doch USA und China ziehen davon

Künstliche Intelligenz als Katalysator: Rechenleistung verdreifacht sich

Künstliche Intelligenz hat sich zum primären Motor für den Ausbau digitaler Infrastruktur in Deutschland entwickelt. Laut der Bitkom-Studie „Rechenzentren in Deutschland 2026: Zahlen, Trends und Perspektiven im internationalen Vergleich“ verlagert sich der Schwerpunkt der Rechenleistung massiv: Während im Jahr 2026 erst 20 Prozent der Rechenzentrumskapazität (670 Megawatt Anschlussleistung) auf KI und High Performance Computing (HPC) entfallen, wird dieser Anteil bis 2030 voraussichtlich auf 36 Prozent (2.100 Megawatt) und bis 2035 auf 55 Prozent (5.300 Megawatt) klettern.

Insgesamt verdreifacht sich die IT-Anschlussleistung hierzulande von derzeit 3.300 Megawatt auf rund 9.700 Megawatt im Jahr 2035. Bereits im vergangenen Jahrzehnt hat sich die verfügbare Rechenleistung von 1.660 Megawatt (2015) auf 3.300 Megawatt im Jahr 2026 fast verdoppelt. Von den gut 2.000 Rechenzentren mit mehr als 100 Kilowatt Leistung vereinen die rund 100 Großrechenzentren (über 5 Megawatt) bereits 52 Prozent der gesamten IT-Anschlussleistung auf sich. Parallel wachsen auch die Kapazitäten von Cloud-Rechenzentren dynamisch: von 1.900 Megawatt (2026) über 3.258 Megawatt (2030) bis auf 6.017 Megawatt im Jahr 2035.

Globaler Wettlauf: USA und China bauen in einer anderen Liga

Obwohl Deutschland seine Kapazitäten bis 2030 auf 5 Gigawatt und bis 2035 auf knapp 10 Gigawatt erweitert, verschärft sich der internationale Wettbewerb drastisch. Im europäischen Vergleich hält Deutschland 2026 mit 3,3 Gigawatt souverän die Spitze vor Großbritannien (2,9 GW), Frankreich (2,0 GW) und Irland (1,7 GW). Doch der globale Maßstab zeigt die eigentliche Kluft.

Bitkom-Präsident Dr. Ralf Wintergerst warnt vor einem Verspielen der digitalen Souveränität: „Der KI-Wettbewerb ist auch ein Wettbewerb um Rechenleistung. Wer bei der Infrastruktur zurückfällt, verliert auch bei KI schnell den Anschluss.“ Für Deutschland zeichne sich dabei ein spezifisches Profil ab: 68 Prozent der befragten Branchenexperten erwarten das Training kleinerer KI-Modelle, 54 Prozent sehen Forschungseinrichtungen als Treiber und 46 Prozent betonen eine Sonderrolle bei „Industrial AI“ – dem KI-Einsatz in Maschinen, Anlagen und Industrieprozessen.

Rekordinvestitionen und regionale Verschiebungen

Die Welle an KI-Anwendungen spiegelt sich in den Finanzströmen wider: Die Ausgaben für Rechenzentren legen 2026 um 57 Prozent auf den Rekordwert von 23,5 Milliarden Euro zu (nach 15 Milliarden Euro 2025 und 12,9 Milliarden Euro 2024). Davon fließen 18 Milliarden Euro in IT-Hardware wie Server und Speicher (2025: 12 Mrd. Euro) sowie 5,5 Milliarden Euro in Gebäude und Gebäudetechnik (2025: 3 Mrd. Euro).

Deutsche Telekom: KI soll 2,5 Mrd. EUR sparen

Die Deutsche Telekom baut den Einsatz von KI deutlich aus. Bis 2030 sollen Künstliche Intelligenz und Automatisierung die jährlichen indirekten Kosten um rund 2,5 Mrd. EUR gegenüber 2023 senken.

Geografisch bleibt Hessen das unangefochtene Zentrum. Der Raum Frankfurt-Rhein-Main vereint aktuell rund 1.200 Megawatt IT-Anschlussleistung auf sich, gefolgt von Bayern (rd. 440 MW) und Nordrhein-Westfalen (rd. 390 MW). Auch bei den Neuprojekten führt Hessen mit 2.000 Megawatt im Bau. Allerdings etabliert sich im Norden ein neuer Schwerpunkt: Brandenburg fungiert mit 1.301 Megawatt in Bau befindlicher Leistung (bei aktuell rd. 104 MW) als klarer Shooting-Star der Branche, weit vor Nordrhein-Westfalen mit 450 Megawatt im Bau.

Höhere Energieeffizienz dämpft steigenden Strom- und Wasserbedarf

Der massive Kapazitätsausbau führt zu einem steigenden Energiebedarf, der jedoch durch Effizienzfortschritte unterproportional wächst. 2026 verbrauchen Rechenzentren und kleinere IT-Installationen in Deutschland rund 23 Milliarden Kilowattstunden Strom. Bis 2030 wird ein Anstieg auf 35 bis 38 Milliarden Kilowattstunden erwartet, bis 2035 auf 56 bis 70 Milliarden Kilowattstunden.

Dass der Verbrauch nicht noch stärker explodiert, liegt an signifikanten technischen Optimierungen. Der durchschnittliche PUE-Wert (Power Usage Effectiveness) deutscher Rechenzentren verbesserte sich von 1,63 (2020) auf 1,42 im Jahr 2026 – der Overhead für Kühlung und Gebäudetechnik verringerte sich damit relativ um rund ein Drittel. Moderne IT-Hardware arbeitet zudem bis zu dreimal energieeffizienter als Systeme aus dem Jahr 2021. Auch beim Wasserverbrauch verzeichnen die Betreiber Erfolge.

Zielverfehlung droht: Bitkom fordert bessere Rahmenbedingungen

Trotz des dynamischen Marktes droht Deutschland seine eigenen politischen Ziele zu verfehlen. Für 2030 prognostiziert der Trend eine Anschlussleistung von 5.500 Megawatt. Das Ausbauziel der Bundesregierung liegt jedoch bei rund 6.000 Megawatt – es droht eine Lücke von circa 500 Megawatt beziehungsweise acht Prozent. Zwar bewerten 66 Prozent der Branchenakteure die Rechenzentrumsstrategie der Politik grundsätzlich positiv, doch nur 33 Prozent halten die Ziele für ausreichend ambitioniert und lediglich 20 Prozent rechnen mit einer zügigen Umsetzung.

KI-Rechenzentren: Chancen für den Maschinenbau

KI-Rechenzentren eröffnen dem Maschinenbau neue Geschäftsfelder. McKinsey-Partner Johan Rauer erklärt, wo Chancen bei Kühlung, Energie, Automatisierung und eigener KI-Nutzung liegen.

Um im globalen Wettbewerb nicht den Anschluss zu verlieren, fordert der Bitkom Nachbesserungen von Bund, Ländern und Kommunen. Dringend nötig seien wettbewerbsfähige Strompreise, ein beschleunigter Netzausbau, die Ausweisung geeigneter Flächen sowie vereinfachte und digitalisierte Genehmigungsverfahren. Zukunftsfähige Vorgaben für das Energieeffizienzgesetz, eine bessere Einbindung der Abwärme in kommunale Wärmeplanungen und praxisnahe Konzepte zum Wasserverbrauch seien entscheidend, um Rechenzentren als Herzstücke der digitalen Industrie zu verankern.

Mit Material des Bitkom