Historisch beispiellose Bewertungen von KI-Unternehmen prägen derzeit die Kapitalmärkte, selbst junge europäische Anbieter vervielfachen ihre Bewertung innerhalb weniger Monate. Der Aufstieg von NVIDIA zum wertvollsten Unternehmen der Welt zeigt, welches ökonomische Potenzial entlang der KI-Wertschöpfungskette entsteht.
Doch jede dieser Wertschöpfungsstufen hat eine gemeinsame Grundlage: Energie. Während sich die öffentliche Debatte auf Modelle, Trainingskosten und mögliche Überbewertungen konzentriert, verschiebt sich der strukturelle Engpass zunehmend von Rechenleistung hin zur Energieversorgung.
Ein starkes Signal dafür war Ende 2025 Googles Übernahme des Energie-Start-ups Intersect für rund 4,75 Milliarden US-Dollar. Diese Transaktion zeigt, dass sich Technologiekonzerne nicht mehr nur um Chips und Rechenzentren kümmern, sondern strategisch Energieinfrastruktur sichern. Energie wird zur Voraussetzung der Skalierung.
Von Rechenzentren zu „AI Factories“
Rechenzentren entwickeln sich zu industriellen Produktionsanlagen. NVIDIA spricht von „AI Factories“: Energie hinein, Tokens heraus. Das Training großer Modelle verschlingt hunderte Megawattstunden Strom, hinzu kommen wachsende Inferenzlasten sowie energieintensive Kühlung.
Für Energiesysteme bedeutet das neue Lastprofile: hochkonzentrierte, nahezu kontinuierliche Grundlasten an wenigen Netzknotenpunkten. Netzanschlusskapazitäten werden zum limitierenden Faktor. In einzelnen Regionen erreichen Rechenzentren bereits zweistellige Anteile am Stromverbrauch. „Time-to-Power“ wird zum strategischen Wettbewerbsfaktor.
Felix Krause (Foto: Vireo Ventures)
Auch die Kostenstruktur verschiebt sich. Während Beschleuniger-Chips den größten Teil der Anfangsinvestitionen ausmachen, entwickelt sich Strom zum dominierenden operativen Kostenblock. Schätzungen zufolge entfallen 40 bis 60 Prozent der laufenden Betriebskosten KI-intensiver Rechenzentren auf Elektrizität. Wenn Hardware langfristig kommoditisiert wird, wird Energieeffizienz das entscheidende Differenzierungsmerkmal.
KI trifft auf die vollständig elektrifizierte Wirtschaft
Der steigende Strombedarf beschränkt sich nicht auf Rechenzentren. Parallel wächst die Nachfrage durch die Elektrifizierung der Realwirtschaft, insbesondere durch die wachsende Marktdurchdringung von E-Autos sowie die Elektrifizierung des gewerblichen Transportsektors, die leistungsstarke Ladeinfrastruktur erfordert. Hinzu kommen Wärmepumpen im Gebäudesektor sowie elektrisch betriebene Industrieprozesse.
Wir bewegen uns auf eine vollständig elektrifizierte Wirtschaft zu. KI beschleunigt diesen Prozess, weil sie Produktions- und Steuerungssysteme digitalisiert und automatisiert und damit elektrifiziert. Der zusätzliche KI-Bedarf wirkt als Multiplikator auf eine ohnehin steigende Stromnachfrage. Effizienzsprünge bei Chips und Software werden zwar den Energiebedarf pro Recheneinheit senken. Infolgedessen ist jedoch mit einem Rebound-Effekt zu rechnen, der dafür sorgt, dass sinkende Kosten neue Anwendungen ermöglichen und die Gesamtnachfrage steigt. Absolute Stromverbräuche nehmen weiter zu.
Wer KI finanzieren will, muss Energie verstehen
Für Kapitalgeber bedeutet das einen Paradigmenwechsel. Der Flaschenhals und damit auch der Wert verlagert sich von reinen KI-Modellen hin zu Energy-Tech-Lösungen an der Schnittstelle von Strommarkt, Netzinfrastruktur und digitaler Skalierung. Energie ist und bleibt eine strategische Infrastruktur-Assetklasse. Neu ist jedoch, dass in einem durch KI und Elektrifizierung geprägten System nicht mehr allein installierte Erzeugungskapazität über Wert entscheidet, sondern die Fähigkeit zur intelligenten Steuerung. Geschäftsmodelle, die Flexibilität marktfähig machen – etwa Lastmanagement, Speicher, Prognosemodelle oder Aggregationsplattformen – gewinnen strukturell an Bedeutung. In einem volatilen Strommarkt wird nicht nur Energie produziert, sondern Systemstabilität bereitgestellt.
Energieeffizienz durch intelligente Steuerung
KI ist jedoch nicht nur Stressfaktor für unser Energiesystem, sondern Teil der Lösung. KI-basierte Steuerungs- und Optimierungssysteme ermöglichen in Industrie, Gebäuden und Mobilität Energieeinsparungen von 10 bis 30 Prozent. Gleichzeitig schaffen sie neue Erlösquellen in Flexibilitäts- und Regelenergiemärkten.
Konkrete innovative Ansätze zeigen sich bereits am deutschen Markt. So nutzt Green Fusion KI-basierte Wärmebedarfsprognosen, um Heizsysteme in Quartieren vorausschauend zu steuern und Energieverbräuche signifikant zu senken. Encentive optimiert industrielle Lasten auf Basis von Preis- und Erneuerbaren-Prognosen und ermöglicht Unternehmen, Flexibilität aktiv zu monetarisieren. DeltaCharge setzt auf prädiktive Ladealgorithmen für gewerbliche E-Fahrzeugflotten und reduziert Lastspitzen sowie Energiekosten deutlich. FLEXeCHARGE aggregiert dezentrale Assets zu virtuellen Kraftwerken und trägt durch intelligente Steuerung auf Verteilnetzebene zur Netzstabilität bei.
Deutschland im Standortwettbewerb
Deutschland verfügt als Industrie- und Forschungsstandort grundsätzlich über attraktive Voraussetzungen für KI-Anwendungen. Das Rhein-Main-Gebiet rund um Frankfurt zählt zu den größten Rechenzentrumsclustern Europas. Die Nähe zu DE-CIX als einem der weltweit größten Internetknotenpunkte, die vorhandene Netzinfrastruktur und die industrielle Dichte machen die Region zu einem natürlichen Anziehungspunkt für datenintensive Anwendungen.
In Heilbronn entsteht mit dem Innovationspark Künstliche Intelligenz (IPAI) eines der ambitioniertesten KI-Ökosysteme Europas. Hier soll nicht nur geforscht, sondern auch industrialisiert werden – mit direkter Anbindung an produzierende Unternehmen. Entscheidend wird sein, ob parallel ausreichend Energie- und Netzkapazitäten bereitgestellt werden können, um diese Ambitionen auch infrastrukturell zu tragen.
Auch München positioniert sich mit seiner starken Forschungslandschaft, der Nähe zu führenden Industrieunternehmen und einem aktiven Deep-Tech-Ökosystem als KI-Hub. Doch gerade in Süddeutschland sind Netzengpässe und langwierige Genehmigungsprozesse zunehmend ein Wettbewerbsnachteil.
Trotz dieser Standortvorteile bestehen strukturelle Herausforderungen: hohe Strompreise, komplexe Abgabenstrukturen, lange Genehmigungs- und Netzanschlusszeiten sowie regulatorische Unsicherheiten. Während andere Regionen mit standardisierten Netzanschlussprozessen und klaren Industriestrommodellen werben, bleibt „Time-to-Power“ in Deutschland häufig der limitierende Faktor für großskalige KI- und Rechenzentrumsinvestitionen.
Für Investoren ist das entscheidend. Kapital folgt nicht nur Talent und Forschung, sondern planbarer Infrastruktur. Wer KI-Investitionen anziehen will, muss Energiepolitik als Standortpolitik begreifen. Schnellere Netzanschlüsse, beschleunigte Genehmigungsverfahren, verlässliche Industriestrommodelle und marktfähige Flexibilitätsanreize wären konkrete Hebel, um Deutschlands Wettbewerbsfähigkeit zu stärken.
Energie als Voraussetzung der KI-Ökonomie
Die zentrale Erkenntnis lautet: KI wird nicht nur durch Rechenleistung begrenzt, sondern auch durch verfügbare und steuerbare Energie. Energie als Assetklasse steht nicht im Wettbewerb zu KI – sie ist ihre Voraussetzung.
Für Investoren entsteht damit ein langfristiges Investitionsfeld an der Schnittstelle von Digitalisierung und Dekarbonisierung. Nicht nur Modelle, sondern die intelligente Orchestrierung einer vollständig elektrifizierten Wirtschaft wird zum Werttreiber.
Autor Felix Krause ist Gründer und Geschäftsführer des Berliner VCs Vireo Ventures.
