Dresden rüstet sich für den Stromhunger von KI und Rechenzentren

Am heutigen 6.10.2026 wirkt der Blick von der TU Dresden aus auf die Energiezukunft ziemlich elektrisch. In den kommenden Jahren sollen in Dresden mehrere neue Rechenzentren der 5-Megawatt-Klasse entstehen. Sachsennetze, eine Tochter von Sachsenenergie, verzeichnet laut Geschäftsführer Steffen Heine zahlreiche entsprechende Anfragen.

Parallel kursieren Überlegungen für große Computercluster mit bis zu 800 Megawatt Leistungsaufnahme. Viel mehr als Überlegungen sind das bisher allerdings nicht. Konkreter ist der Bedarf an kleineren, dezentralen Anlagen: Unternehmen digitalisieren ihre Prozesse, verarbeiten Daten lokal in sogenannten Edge Clouds und setzen künstliche Intelligenz ein.

Rechenleistung, aber bitte in der Nähe

Neben großen Anlagen im Ausland wächst deshalb die Nachfrage nach kleineren Rechenzentren vor Ort. Datenschutz spielt dabei eine wichtige Rolle. Mittelständler wollen Geschäftsgeheimnisse häufig nicht in Rechenzentren außerhalb Europas speichern, auf die US-Behörden zugreifen könnten.

Auch der öffentliche Sektor braucht zusätzliche Rechenkapazitäten – wegen der Digitalisierung, aber ebenso wegen der Personalknappheit. Die Dresdner Stadtverwaltung betreibt Rechenzentren im Rathaus und an einem weiteren, nicht näher genannten Standort. Wirtschaftsbürgermeister Jan Pratzka erwartet zusätzlichen Speicher- und Rechenbedarf durch die Einführung der digitalen EUDI-Brieftasche und dadurch, dass weitere Behördengänge ins Internet verlagert werden.

Für den Freistaat und die Kommunen gibt es deshalb Überlegungen zu gemeinsamen Rechenzentren. Das klingt nüchtern, hat aber einen ziemlich handfesten Hintergrund: Daten und Anwendungen verschwinden nicht, nur weil Verwaltungen weniger Personal haben.

Der zusätzliche Stromhunger kommt nicht allein aus Serverräumen. Die Chipfabriken von Globalfoundries und Infineon benötigen jeweils etwa 50 bis 100 Megawatt Anschlussleistung und rund 400 bis 800 Gigawattstunden Strom pro Jahr. Großwärmepumpen von Sachsenenergie, der TU Dresden und Ikea arbeiten mit Leistungen ab etwa 1 Megawatt; allein die drei Großwärmepumpen auf dem TU-Campus kommen zusammen auf 3,9 Megawatt.

In Thiendorf bei Dresden ist außerdem ein Ladepark für Elektro-Lkw mit besonders leistungsstarken Ladesäulen geplant. Deren Leistungsaufnahme liegt häufig zwischen 0,5 und 1 Megawatt. In Wohngebäuden verlagern Wärmepumpen den Heizenergieverbrauch von Gas auf Strom, und der zunehmende Besitz von Elektroautos legt ebenfalls etwas auf die Leitung.

Netze für die nächsten Jahrzehnte

Sachsenenergie und der Übertragungsnetzbetreiber 50Hertz haben für Dresden und Ostsachsen ein milliardenschweres Stromprogramm aufgelegt. Vorgesehen sind zusätzliche Energieanlagen – Gasmotorenkraftwerke, Windräder, große Flusswärmepumpen und Energiespeicher – sowie ein umfassender Ausbau der Stromnetze. Sachsenenergie will in den kommenden Jahren rund 3,2 Milliarden Euro in den Netzausbau investieren.

Das modernisierte Umspannwerk Räcknitz ist wieder vollständig in Betrieb. Dort wird Hochspannung von 110 auf 20 Kilovolt transformiert. Wesentliche Teile der neuen „Nord-Süd-Spange“ laufen ebenfalls: Sie führt Strom vom 38-Kilovolt-Einspeisepunkt Dresden-Süd in den Dresdner Norden, unter anderem zu den Chipwerken in Klotzsche und Wilschdorf.

Bis zu 20 Jahre reichen die Zeithorizonte, mit denen Sachsenenergie und 50Hertz teilweise planen. Langsame Genehmigungsverfahren, Bürgerproteste, begrenzte Baukapazitäten und der bundesweit verzögerte Netzausbau bremsen. Das ist der weniger glänzende Teil der großen Digitalerzählung: Ein Server kann schnell bestellt werden, eine neue Leitung eher nicht.

Der stark wachsende Strombedarf von KI-Rechenzentren sorgt insbesondere in den USA bereits für Konflikte mit Anwohnern. Auch ein geplantes Rechenzentrum der Schwarz-Gruppe im Spreewald stößt auf Widerstand von Grünen, Umweltverbänden und teilweise Anwohnern. Sachsenenergie will in Dresden durch den Netzausbau Konflikte um eine sichere und bezahlbare Strom- und Wasserversorgung vermeiden.

Dresdner Hardware gegen den Energiehunger

Eine Antwort soll nicht nur aus neuen Leitungen kommen, sondern auch aus der Technik selbst. Ein Forschungsteam aus Dresden präsentierte am 16. Mai eine Hardware-Plattform, die den Energieverbrauch von KI-Rechenzentren senken soll. Vorgestellt wurde die Entwicklung im Mai auf einer Branchenveranstaltung mit Schwerpunkt Energieeffizienz und CO₂-Reduktion.

Im Mittelpunkt stehen neuromorphe Chips, bei denen Rechen- und Speicherfunktionen eng gekoppelt sind. Neue Halbleitermaterialien und Fertigungsprozesse sollen Umwandlungsverluste reduzieren, Kompressionstechniken Datenmengen und damit die erforderliche Datenbewegung verringern. Dazu kommen effiziente Kühlsysteme, die Abwärme in Fernwärmenetze oder Industriebetriebe weiterleiten könnten.

Beteiligt sind unter anderem die Technische Universität Dresden, das Fraunhofer-Institut für Photonische Mikrosysteme (IPMS), GLOBALFOUNDRIES, Cloud & Heat, Additive Drives, das Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf, die Universität des Saarlandes und das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI). Die TU Dresden arbeitet an neuromorphen Chips und Kompressionstechniken. Fraunhofer IPMS bringt Fachwissen zu energieeffizienter Hardware ein, GLOBALFOUNDRIES soll die Überführung der Forschung in die Serienfertigung unterstützen.

Cloud & Heat entwickelt Lösungen für Systemintegration und Kühlung, Additive Drives ist an der Fertigung spezieller Komponenten beteiligt. Nach ersten unabhängigen Messreihen soll die Dresdner Hardware gegenüber etablierten CPU- und GPU-Architekturen in Hyperscale-Rechenzentren energieeffizienter sein und CO₂-Emissionen reduzieren.

Für Betreiber könnten niedrigere Strom- und Betriebskosten folgen, außerdem weniger Kühlbedarf und weniger Abwärme. KI- und Cloud-Dienste könnten nachhaltiger und möglicherweise günstiger werden; Regionen mit der nötigen Infrastruktur erhielten womöglich zusätzliche Standortvorteile. Das klingt gut, ist aber noch kein Freifahrtschein.

Die Integration in bestehende Rechenzentren bringt technische und finanzielle Hürden mit sich. Ältere Anlagen müssen möglicherweise für neue Hardware-Plattformen umgerüstet werden. Die Kompatibilität neuromorpher Chips und spezieller Kompressionstechniken mit vorhandenen Systemen ist nicht immer gewährleistet. Für Serienfertigung und die Anpassung an unterschiedliche KI-Modelle sind laut Artikel erhebliche Investitionen erforderlich.

Der tatsächliche Effizienzgewinn hängt vom jeweiligen Anwendungsfall ab und ist nicht allgemein übertragbar. Unklar bleibt auch, wie sich die Umstellung auf die KI-Leistung auswirkt; ein allgemeiner Leistungszuwachs ist nicht automatisch zu erwarten. Offen ist zudem, wie schnell sich die Plattform verbreitet und ob sich die erwarteten Einsparungen im praktischen Betrieb bestätigen. Die Entwicklung gilt als vielversprechend, aber noch nicht als technisch oder wirtschaftlich gesichert.

Weniger rechnen, gezielter rechnen

Wie groß der Spielraum sein kann, zeigen Versuche des DFKI. Wolfgang Maaß, Professor an der Universität des Saarlandes und wissenschaftlicher Direktor des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz, zufolge senkten sparsamere KI-Modelle dort den Stromverbrauch bei gleicher Leistung um knapp 90 Prozent.

Bei einem Forschungsprojekt der Stahl-Holding-Saar ging es um KI-gesteuerte Drohnen, die verschiedene Metallschrottarten erkennen und sortieren sollten. Gesucht wurde ein Modell, das zuverlässig arbeitet und wenig Rechenleistung benötigt, damit sich der Drohnenakku nicht schnell entlädt. Das Team untersuchte zunächst, welche Parameter den Energieverbrauch von Bildanalyse-Modellen beeinflussen – dazu gab es laut Maaß zuvor kaum Forschung.

Die Erkenntnisse sollen nun auf große Rechenzentren übertragen werden. Gemeinsam mit T-Systems wird das in einem Rechenzentrum getestet. Ziel sind vergleichbare Einsparungen in sehr großen Anlagen mit bis zu 10.000 Grafikkarten.

Auch große KI-Unternehmen beschäftigen sich inzwischen mit effizienteren Rechenmodellen. Bei älteren Standardmodellen, etwa zu Beginn von ChatGPT, sei bei jeder Anfrage faktisch das gesamte Modell aktiviert worden. Heute werden Rechenoperationen gezielter ausgeführt, wodurch weniger Energie benötigt wird.

Als wichtigen jüngeren Entwicklungsschritt nennt Maaß das chinesische Modell DeepSeek R1, das von einem kleinen Unternehmen entwickelt wurde. Es zerlegt ein großes Modell in mehrere kleine „Experten“, die miteinander kommunizieren. Dadurch sinkt der Energiebedarf deutlich. Maaß vergleicht das mit dem menschlichen Gehirn, das