Wenn KI-Anlagen ihre eigene Energieinfrastruktur überlasten

Für die Infrastruktur wirkt dieses ständige Hoch- und Herunterfahren wie eine Folge wiederholter mechanischer und thermischer Schocks:

• Batterien und Generatoren: Blei-Säure- und Lithium-Ionen-Batterien verschleißen und versagen vorzeitig. Auch Notstromgeneratoren werden durch unregelmäßige Lastprofile schneller abgenutzt .
• Kühlsysteme: Kältemaschinen und Pumpen sind auf einen relativ gleichmäßigen Betrieb ausgelegt. Schwankender Stromverbrauch und eine entsprechend wechselnde Wärmeentwicklung setzen sie wiederholt mechanischen und thermischen Belastungen aus .
• Motoren und weitere Komponenten: Bei kleinen Erdgas-Verbrennungsmotoren zur Eigenstromversorgung sollen sogar Kurbelteile abgebrochen sein .

Risse bei xAI und ähnlichen Anlagen in Großbritannien

Besonders deutlich wird das Problem bei xAIs Colossus-Anlage in Memphis im US-Bundesstaat Tennessee. Dort entwickelten Gasturbinen Risse, die auf die wiederholte thermische und mechanische Belastung durch schnelle Lastwechsel zurückgeführt werden . Ingenieure sollen daraufhin eigene Software geschrieben haben, die GPUs gezielt mehr Strom verbrauchen lässt. Die zusätzliche Last sollte die Ausschläge glätten und die Turbinen schützen .

Auch in mehreren kleineren Rechenzentren in Großbritannien wurden laut den Berichten Risse an Turbinen festgestellt . Das deutet darauf hin, dass es sich nicht nur um ein lokales Problem einer einzelnen Anlage handelt.

Hohe Kosten durch Ausfälle und geringere Verfügbarkeit

Die Folgen reichen über eine längere Wartungsliste hinaus. Bei einigen Standorten ist die operative Verfügbarkeit Berichten zufolge auf nur noch 80 Prozent gefallen – deutlich unter dem in der Branche angestrebten Wert von 99,99 Prozent .

Für große KI-Cluster kann jede Minute Stillstand Zehntausende US-Dollar kosten, weil währenddessen teure Trainingsläufe und andere rechenintensive Aufgaben unterbrochen werden . Analysten warnen außerdem: Bleibt die Ursache ungelöst, könnte sie innerhalb von 12 bis 24 Monaten die Investitionspipeline für KI-Infrastruktur im Umfang von einer Billion US-Dollar spürbar beeinträchtigen. Wiederholte Ausfälle könnten das Vertrauen von Finanzierern und Investoren schwächen .

Warum die Netzaufsicht NERC Alarm schlug

Die Instabilität bleibt nicht auf das Gelände der Rechenzentren beschränkt. Im Mai 2026 gab die North American Electric Reliability Corporation (NERC) eine seltene Warnung der Stufe 3, eine „Essential Action Alert“, heraus. NERC überwacht die Zuverlässigkeit des Verbundstromsystems in den USA, Kanada und Teilen Mexikos. Die Warnung gilt als ihre höchste Dringlichkeitsstufe und richtet sich unter anderem gegen Risiken durch große Rechenlasten wie KI-Rechenzentren und Krypto-Mining .

Auslöser waren mehrere dokumentierte Fälle, in denen mehr als 1.000 Megawatt Rechenlast binnen Sekunden aus dem Stromnetz verschwanden oder stark oszillierten. Solche abrupten Veränderungen können Frequenz- und Spannungsstörungen auslösen, die sich über größere Netzbereiche ausbreiten . In einem gemeldeten Vorfall soll ein plötzlicher Rückgang um 1.800 Megawatt auf KI-Rechenzentren zurückgegangen sein .

Die sieben geforderten Maßnahmen umfassen unter anderem:

• neue Vorgaben für die Modellierung großer Rechenlasten entwickeln und verteilen,
• Mindest- und Höchstverbrauch sowie die Zusammensetzung der Last erfassen – etwa den Anteil von IT, Kühlung und weiterer Technik,
• für neue Netzanschlüsse Systemverträglichkeitsstudien durchführen,
• verbindliche Inbetriebnahmeprozesse für neue Anlagen schaffen,
• dynamische Fehleraufzeichnungsgeräte installieren,
• direkte Kommunikationswege zwischen Netzbetreibern und Rechenzentren einrichten und
• jährlich die Stabilitätsreserven in Regionen mit großen Rechenlasten untersuchen .

NERC erklärte, Netzbetreiber verfügten derzeit nicht über „ausreichende Prozesse, Verfahren oder Methoden“, um die Risiken solcher Rechenlasten angemessen zu bewältigen . Der zentrale Punkt ist damit klar: Die Lastsprünge, die Batterien und Turbinen innerhalb eines Rechenzentrums beschädigen, können als Störungen auch nach außen wirken. Mit dem weiteren Ausbau von KI wird die Frage daher nicht nur lauten, wie viel Strom Rechenzentren benötigen – sondern auch, wie kontrolliert sie ihn abrufen.