Ob und wie künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt werden sollte, ist Gegenstand kontroverser Diskussionen. Während einige strengere Regulierungen fordern, sehen andere in ihr Potenzial für Produktivität und Innovation. Fest steht: Der Einsatz von KI wird zunehmen. Damit wächst auch der Bedarf an Datenverarbeitung und an der zugrunde liegenden Infrastruktur. Die Herausforderung: neue Rechenzentren möglichst ressourcenschonend zu errichten und zu betreiben.
In Deutschland verzeichnet der Rechenzentrumsmarkt laut Prognosen ein kontinuierliches Wachstum. So soll die IT-Anschlussleistung von Rechenzentren zwischen 2024 und 2030 von 2.730 auf 4.850 Megawatt steigen – ein durchschnittliches jährliches Wachstum von etwa 9,5 Prozent. Die Treiber: steigender Bedarf an Cloud-Diensten und digitalen Anwendungen.
Nachhaltigkeit als Planungsfaktor
Mit dem Wachstum steigen die Erwartungen an Klimaschutzmaßnahmen. Gartner zufolge wird bis 2027 ein Großteil der Betreiber ein auf Nachhaltigkeit ausgerichtetes Programm eingeführt haben. Erste Projektverzögerungen aufgrund umweltbezogener Bedenken deuten darauf hin, dass Nachhaltigkeitsaspekte frühzeitig in Planung und Betrieb integriert werden müssen, um Verzögerungen und zusätzliche Kosten zu vermeiden. KI kann dazu beitragen, Prozesse in Rechenzentren zu optimieren. Durch die Analyse großer Datenmengen lassen sich Energieverbräuche, Arbeitslasten und Betriebsabläufe besser prognostizieren und steuern. Das kann helfen, Ressourcen effizienter einzusetzen.
KI-gestützte Energieüberwachung
Einige Betreiber, darunter Huawei, setzen bereits KI zur Energieüberwachung ein. So soll das System iManager helfen, die Ressourcennutzung durch effizientere Stromverteilung um bis zu 20 Prozent zu verbessern. Ein wesentlicher Anteil des Stromverbrauchs entfällt auf Kühlsysteme – laut Studien bis zu 40 Prozent. Hier setzen Forschung und Praxis an. In Frankfurt testet Equinix gemeinsam mit einem deutschen Startup den KI-gestützten Betrieb von Rechenzentren. Ziel ist es, durch Berücksichtigung von Wetterdaten und Auslastungen die Kühlstrategie zu verbessern. Google hatte mit DeepMind bereits 2016 Algorithmen entwickelt, die den Energieverbrauch der Kühlung deutlich senkten. Equinix strebt laut Unternehmensangaben eine Reduktion des Kühlenergiebedarfs um bis zu 48 Prozent an.
Digitale Zwillinge für bessere Planung
Auch jenseits der Kühlung lassen sich mit KI Einsparungen erzielen. Virtuelle Modelle von Rechenzentren – sogenannte digitale Zwillinge – können dabei helfen, Betriebsprozesse zu simulieren und Optimierungspotenziale aufzuzeigen. Das Produkt 6Sigma von Cadence nutzt dazu KI, Softwareanalyse und maschinelles Lernen, um Leistungswerte zu prognostizieren und die benötigten Kapazitäten bereits vor dem Bau zu bestimmen.
Vorausschauende Instandhaltung
Für den langlebigen und effizienten Betrieb von Anlagen ist vorbeugende Wartung entscheidend. Systeme wie Huaweis iPower sollen durch KI-gestützte Analysen Ausfälle verhindern, indem sie beispielsweise Batterielebensdauer prognostizieren und Wartungsbedarf frühzeitig erkennen. Das kann helfen, ungeplante Ausfallzeiten zu reduzieren und Risiken zu minimieren.
Integration erneuerbarer Energien
Für eine nachhaltige digitale Infrastruktur ist der Einsatz erneuerbarer Energien zentral. Projekte wie das des Betreibers Stellium in Newcastle zeigen, wie KI helfen kann, Energiequellen effizient zu steuern – etwa durch die Berechnung optimaler Umschaltzeitpunkte zwischen herkömmlicher und erneuerbarer Versorgung. Vergleichbare Konzepte kommen auch in Büro- und Industrieimmobilien zum Einsatz. KI kann die Umweltbilanz von Rechenzentren verbessern – unter anderem durch Energieeinsparung, Prozessoptimierung und Integration erneuerbarer Energiequellen. Damit wird sie zu einem potenziellen Baustein für eine ressourcenschonendere digitale Infrastruktur.
