Künstliche Intelligenz wird häufig als Softwarethema diskutiert, doch das greift zu kurz: Mit dem KI-Boom steigt der Bedarf an Rechenleistung, Energieversorgung und spezifischer Infrastruktur. KI ist nicht nur eine Technologie-, sondern eine Systemfrage: Welche Voraussetzungen braucht KI, um langfristig ressourceneffizient, resilient und souverän betrieben zu werden? Die Antwort auf diese Frage wird auch darüber entscheiden, welche Standorte im Wettbewerb um diese Schlüsseltechnologie des 21. Jahrhunderts erfolgreich sein werden.

Mit jeder neuen KI-Anwendung wächst nicht nur der Bedarf an Daten, sondern auch an Rechenleistung, Energie und physischer Infrastruktur. Dabei spielen Faktoren wie Energieversorgung, Netzstabilität, Kühlung, Hardwareverfügbarkeit und geopolitische Abhängigkeiten eine zentrale Rolle.

Besonders sichtbar werden die Herausforderungen in Rechenzentren. Sie bilden die physische Grundlage moderner KI-Anwendungen und bündeln viele der infrastrukturellen Anforderungen, die mit Entwicklung, Training und Betrieb leistungsfähiger KI-Systeme verbunden sind. Sie sind die systemische Schnittstelle zwischen Energieversorgung, daten- und rechenintensiven Anwendungen und damit eine zentrale Voraussetzung für die nachhaltige Bereitstellung von KI-Infrastruktur.

Rechenzentren als Ausgangspunkt nachhaltiger KI-Infrastrukturen

Vor diesem Hintergrund hat sich das Forschungs- und Innovationszentrum Kognitive Dienstleistungssysteme am Standort Heilbronn im von der Dieter-Schwarz-Stiftung geförderten Projekt H2-Innovationslabor intensiv mit der Rolle nachhaltiger Rechenzentrumsinfrastrukturen beschäftigt. Eine zentrale Erkenntnis der Studie: Rechenzentren sind nicht nur eine Schlüsselkomponente moderner, KI-orientierter Ökosysteme, sondern zugleich strategischer Faktor für die nachhaltige Energieversorgung, Standortentwicklung und technologische Resilienz.

Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass einzelne Technologien allein nur begrenzte Nachhaltigkeitsgewinne ermöglichen. Die größten Potenziale entstehen durch das Zusammenspiel verschiedener Maßnahmen. Besonders relevant sind dabei moderne Kühlkonzepte, die Nutzung entstehender Abwärme sowie die intelligente Kopplung von Rechenzentren mit erneuerbaren Energien und Speichersystemen. Dadurch werden Rechenzentren zunehmend von isolierten IT-Infrastrukturen zu aktiven Bestandteilen regionaler Energiesysteme.

Warum nachhaltige Rechenzentren allein nicht ausreichen

Viele der entscheidenden Einflussfaktoren liegen nicht innerhalb einzelner Rechenzentren: Energieversorgung, Hardware, KI-Modelle und Anwendungen beeinflussen sich gegenseitig und prägen gemeinsam die Nachhaltigkeit, Resilienz und Leistungsfähigkeit des Gesamtsystems.

Besonders deutlich wird dies beim Blick auf die steigenden Anforderungen moderner KI-Systeme. Große Sprachmodelle, multimodale Systeme oder leistungsfähigere Agentensysteme erzeugen nicht nur bei GPUs und in Stromnetzen enorme Lasten, sondern auch für Kühl- und Versorgungssysteme. Fast täglich entstehen neue Anwendungen, die noch vor wenigen Jahren technisch oder wirtschaftlich unmöglich erschienen.

Die eigentlichen Herausforderungen zukünftiger KI-Infrastrukturen entstehen nicht isoliert innerhalb einzelner Systeme, sondern an deren Schnittstellen. Energieversorgung, Stromnetze, Chips, Hardwareentwicklung, Rechenzentren, KI-Modelle und Anwendungen beeinflussen sich gegenseitig, aber werden heute meist getrennt voneinander entwickelt und optimiert. Daraus entstehen Ineffizienzen, Abhängigkeiten und fehlende Transparenz entlang der gesamten KI-Wertschöpfungskette.

Green AI: Die KI-Wertschöpfungskette ganzheitlich betrachten

Wie schaffen wir es KI langfristig ressourceneffizient, resilient und souverän zu betreiben?

Diese Perspektiverweiterung steht im Zentrum der Green AI-Aktivitäten am Fraunhofer IAO. Ziel ist es, die bislang stark fragmentierten Elemente der KI-Wertschöpfungskette in einem integrierten Ansatz von Energieversorgung und Rechenzentren über Hardware und KI-Methoden bis hin zu konkreten Anwendungen und Geschäftsmodellen zusammenzuführen.

Der Gedanke dahinter ist vergleichsweise einfach, in der praktischen Umsetzung jedoch hochkomplex: Wenn KI künftig zum Rückgrat wirtschaftlicher Wertschöpfung wird, dann reicht es nicht mehr aus, einzelne Komponenten isoliert effizienter zu machen. Entscheidend wird vielmehr die Fähigkeit sein, das Gesamtsystem intelligent zu orchestrieren.

Was passiert beispielsweise, wenn KI-Workloads künftig dynamisch an regionale Energieverfügbarkeiten gekoppelt werden? Wie verändern sich Rechenzentren, wenn Abwärme Teil lokaler Energiesysteme wird? Welche Rolle spielen lokale Hardware- und Chipkompetenzen für technologische Souveränität? Und wie lassen sich neue Geschäftsmodelle entwickeln, wenn Energie-, Infrastruktur- und KI-Systeme gemeinsam gedacht werden?

Genau diese Fragestellungen werden mit unserer Forschung adressiert. Mit einem »Green AI Value Chain Blueprint« sollen zunächst zentrale Akteure, Wechselwirkungen und Prioritäten entlang der KI-Wertschöpfung identifiziert werden. Ziel ist es nicht nur, technologische Lösungen zu entwickeln, sondern ein gemeinsames Verständnis dafür zu schaffen, wie zukünftige KI-Infrastrukturen überhaupt gestaltet werden müssen und konkrete Forschungs-, Entwicklungs- und Kooperationsvorhaben entlang der KI-Wertschöpfungskette zu identifizieren.

Ein möglicher Innovationsraum für Green AI: Heilbronn-Franken

Besonders spannend wird diese Perspektive bei der Betrachtung konkreter Innovationsräume. Die Region Heilbronn-Franken besitzt hierfür interessante Voraussetzungen. Energieversorger, Netzbetreiber, Rechenzentrumsbetreiber, Hardwareentwickler, KI-Forschung und Anwenderunternehmen begegnen sich bislang oft nur punktuell. Doch mit dem entstehenden KI-Ökosystem rund um das IPAI, einer starken industriellen Basis sowie Akteuren aus Forschung, Energie und Digitalisierung entsteht ein Umfeld, in dem Infrastrukturfragen nicht nur theoretisch diskutiert, sondern praktisch erprobt werden können. Durch die ganzheitliche Betrachtung der KI-Wertschöpfungskette mit besonderem Fokus auf deren Nachhaltigkeit könnte daraus erstmals ein integriertes Kooperationsgefüge entstehen.

Vielleicht liegt genau darin die eigentliche strategische Chance für Regionen wie Heilbronn-Franken: nicht nur KI-Anwendungen zu entwickeln oder zu nutzen, sondern die Infrastrukturfrage von KI ganzheitlich neu zu denken.

Denn am Ende könnte sich die Zukunftsfähigkeit von KI-Standorten weniger daran entscheiden, wer das nächste Modell veröffentlicht, sondern vielmehr daran, wer in der Lage ist, die zugrunde liegende Infrastruktur ressourceneffizient, resilient und souverän zu organisieren

Leselinks:

Nils Maisel

Autorenprofil - Website



Kategorien: Künstliche Intelligenz, Nachhaltigkeit und Resilienz, Produktion und Wertschöpfung
Tags: , ,