Die großen Cloud-Konzerne haben für 2026 gewaltige Rechenkapazitäten angekündigt. Gebaut wird davon nur ein Bruchteil, weil Transformatoren und Netzanschlüsse fehlen. Für deutsche Firmen wird KI-Rechenleistung dadurch knapper und teurer.
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Beim Ausbau der KI-Rechenzentren in den USA klafft eine Lücke zwischen Ankündigung und Baustelle. Von rund 16 Gigawatt geplanter Kapazität für 2026 steht nur etwa ein Drittel tatsächlich im Bau. Den Rest bremsen Lieferengpässe und überlastete Stromnetze.
Das Wichtigste in Kürze
- Von etwa 16 Gigawatt für 2026 geplanter Kapazität stehen nur rund 5 Gigawatt wirklich im Bau.
- Sightline Climate erwartet, dass 30 bis 50 Prozent der angekündigten Projekte erst 2027 oder später fertig werden.
- Der Engpass liegt nicht am Geld, sondern an Transformatoren, Schaltanlagen und freien Netzanschlüssen.
- Deutsche Unternehmen bekommen den Stau über knappere und teurere Cloud-Kapazität zu spüren.
Wo klemmt der Ausbau?
Das Analysehaus Sightline Climate verfolgt 140 Projekte, die 2026 ans Netz gehen sollten. Zusammen stehen sie für mindestens 16 Gigawatt, doch nur etwa 5 Gigawatt befinden sich im Bau. Die übrigen elf Gigawatt existieren bisher nur als Ankündigung, obwohl der Bau eines großen Standorts normalerweise zwölf bis achtzehn Monate dauert.
Der Flaschenhals sitzt bei der Hardware. Transformatoren haben Lieferzeiten von bis zu fünf Jahren, und auch Schaltanlagen sind kaum rechtzeitig zu bekommen. Die Zahlen stammen aus dem Data Center Outlook von Sightline Climate.
Warum hilft das viele Geld nicht?
Am Kapital scheitert der Ausbau nicht. Allein Alphabet, Amazon, Meta und Microsoft wollen 2026 mehr als 560 Milliarden Euro in KI-Infrastruktur stecken. Das eigentliche Nadelöhr ist der Stromanschluss. In manchen US-Regionen warten neue Großverbraucher fünf bis sieben Jahre auf einen Netzzugang, während der Strombedarf der Rechenzentren laut Branchenprognosen von 80 Gigawatt im Jahr 2025 auf rund 150 Gigawatt bis 2028 steigen soll. Hinzu kommt Gegenwind vor Ort. Maine hat neue Rechenzentren vorerst untersagt, Virginia prüft eine Obergrenze.
Eine Pressemitteilung über ein Gigawatt ist noch kein Gigawatt am Netz. Der Engpass verschiebt sich vom Chip zum Stromkabel, und das trifft jeden, der KI aus der Cloud bezieht.
— Michael Dobler, Herausgeber Dr. Web
Was heißt das für deutsche Unternehmen?
Der deutsche Mittelstand bezieht KI-Rechenleistung fast ausschließlich über die Clouds von AWS, Microsoft und Google. Knappere Kapazität in den USA bedeutet längere Wartezeiten auf GPU-Instanzen und steigende Preise, auch für Kunden in Frankfurt oder Zürich. Europa baut zwar eigene Kapazität auf, etwa mit der KI-Fabrik von Telekom und Nvidia in München. Doch der Netzanschluss bremst auch hier. In London dauert er für einen neuen 50-Megawatt-Standort rund acht Jahre, in Amsterdam etwa zehn. Wie sich die deutsche Rechenzentrumslandschaft verteilt, zeigt unsere Übersicht der größten Standorte.
Für IT-Verantwortliche lohnt jetzt ein Blick auf die eigene Cloud-Strategie. Prüfen Sie, ob Ihre KI-Workloads an einen einzigen Hyperscaler gebunden sind, und holen Sie Angebote europäischer Anbieter ein. Langfristige Kapazitätsplanung sichert Rechenleistung, bevor der Engpass die Preise weiter treibt. Eine Einführung in die Modellauswahl bietet unser LLMs-Ratgeber.
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