Greentech KI: Big Tech setzt auf Atomkraft und Wasserstoff für AI Rechenzentren

Der wachsende Energiebedarf durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) veranlasst Technologieunternehmen wie Google, Microsoft und Amazon dazu, alternative Energiequellen für ihre Rechenzentren zu erschließen. Neben Investitionen in Atomenergie setzen einige Unternehmen auch auf Wasserstoff, um den steigenden Bedarf zu decken.

Yuval Bachar, Gründer des Startups ECL, entwickelt wasserstoffbetriebene Rechenzentren, die mit geringeren CO₂-Emissionen auskommen und schneller in Betrieb genommen werden können als herkömmliche Rechenzentren. Diese Innovation könnte dazu beitragen, den ökologischen Fußabdruck von Datenzentren zu reduzieren und gleichzeitig deren Effizienz zu steigern.

Parallel dazu investieren Technologiekonzerne verstärkt in die Atomenergie. Microsoft hat einen 20-jährigen Stromliefervertrag mit Constellation Energy abgeschlossen, um das stillgelegte Atomkraftwerk Three Mile Island in Pennsylvania wieder in Betrieb zu nehmen.  Dieses Kraftwerk soll künftig die Rechenzentren von Microsoft mit Energie versorgen.

Stillgelegtes Atomkraftwerk Three Mile Island soll Rechenzentren von Microsoft mit Energie speisen

Google plant den Einsatz von kleinen modularen Reaktoren (Small Modular Reactors, SMRs) und hat einen Vertrag mit dem Unternehmen Kairos Power unterzeichnet, um bis 2030 den ersten SMR in Betrieb zu nehmen. Weitere Reaktoren sollen bis 2035 folgen, um den steigenden Energiebedarf durch KI-Anwendungen zu decken.

Auch Amazon hat Vereinbarungen zur Entwicklung von SMRs getroffen. Der Konzern arbeitet mit drei Energieunternehmen zusammen, darunter Energy Northwest, um mehrere SMRs zu bauen, die Anfang der 2030er Jahre in Betrieb gehen sollen. Diese Reaktoren sollen dazu beitragen, den steigenden Strombedarf von Amazons Rechenzentren zu decken und gleichzeitig die CO₂-Emissionen zu reduzieren (Quelle).

Diese Entwicklungen zeigen, wie führende Technologieunternehmen auf innovative Energiequellen setzen, um den steigenden Energiebedarf durch KI zu decken und gleichzeitig ihre Umweltziele zu erreichen.