Nachhaltigere Rechenzentren? Einblicke in Best Practices
Das Portal it-daily dokumentiert drei Praxisbeispiele, in denen KI-gestützte Steuerung den Energieverbrauch von Rechenzentren messbar senkt – darunter belastbare Eckdaten von Huawei und Equinix.
Die Novelle des Bundeskabinetts vom 24. Juni 2026 verlängert die Übergangsfrist zur Einhaltung der Energieverbrauchseffizienz für Neubauten von zwei auf vier Jahre und flexibilisiert die Abwärmepflicht. Für IT-Verantwortliche und Hardware-Einkäufer bleiben PUE-Wert, Kühlungsarchitektur und Lastmanagement die entscheidenden Beschaffungsparameter.
Regulatorischer Rahmen: Kennzahlen und Fristen
Die IT-Anschlussleistung deutscher Rechenzentren steigt bis 2030 voraussichtlich auf über 6000 Megawatt. Gleichzeitig gelten für Neubauten die Vorgaben des EnEfG. Der deutsche Branchenmittelwert liegt nach Angaben des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz (2025) bei einem PUE von 1,46. Der Equinix-Standort FR6 erreicht mit PUE 1,2 einen Wert, der die EnEfG-Anforderungen für deutsche Neubauten erfüllt. Die Novelle verschiebt die Frist zur Erfüllung von zwei auf vier Jahre und knüpft die Pflicht zur Abwärmenutzung an die Existenz eines vor Ort verfügbaren Wärmenetzes. Ohne Wärmenetz entfällt die Pflicht. Diese Trennung ist für Standortentscheidungen direkt relevant.
KI-gestützte Kühlung: gemessene Resultate
Kühlung verbraucht bis zu 40 Prozent der Rechenzentrumsenergie. Zwei Anbieter liefern dokumentierte Eckdaten:
- Huawei iManager: KI-gestützte Stromverteilung. Ressourcennutzung um bis zu 20 Prozent optimiert.
- Equinix FR6 (Frankfurt): Reinforcement-Learning-Steuerung auf Basis von Echtzeit-Wetter- und Lastdaten. Jährliche Einsparung 900 MWh. PUE auf 1,2 gesenkt.
- Equinix SG5 (Singapur): jährliche PUE-Verbesserung um 10 Prozent.
- Equinix global: Durchschnitts-PUE 2025 bei 1,37. 36 Millionen US-Dollar Investitionsvolumen in die Modernisierung von 79 Standorten.
Die adaptive Steuerung nimmt kontinuierlich minimale Luftstromanpassungen vor und lernt selbstständig. Sie ersetzt keine Hardware, sondern skaliert vorhandene Kühlungsinfrastruktur lastabhängig aus. Wer Effizienzgewinne ohne Hardwaretausch realisieren will, prüft vorrangig Steuerungs- und Monitoring-Komponenten, nicht die Kühlungsaggregate selbst.
Planung mit digitalen Zwillingen
Digitale Zwillinge sind virtuelle 3D-Modelle und simulieren komplette Betriebsabläufe. Sie identifizieren ineffiziente Prozesse bereits vor Inbetriebnahme und liefern Eingangsdaten für die PUE-Prognose. Für den Hardware-Einkauf bedeutet das: Bei Beschaffung neuer Kühlungs- oder Energieüberwachungskomponenten ist die Kompatibilität mit bestehenden oder geplanten Zwillingsmodellen als Pflichtkriterium zu definieren.
Zu prüfende Parameter
| Parameter | Wert / Schwelle |
|---|---|
| PUE Branchenmittel DE (2025) | 1,46 |
| PUE EnEfG-konformer Neubau (Beispiel FR6) | 1,2 |
| Kühlungsanteil am Energiebedarf | bis 40 % |
| Übergangsfrist EnEfG (Novelle 06/2026) | 4 Jahre |
| Abwärmepflicht | nur bei vorhandenem Wärmenetz |
Lieferanten, die zu diesen Größen belastbare Messdaten statt Marketingaussagen liefern, sind kurzfristig zu bevorzugen. Was zu beobachten bleibt: die Konkretisierung der EnEfG-Durchführungsverordnung, die Marktreife vergleichbarer KI-Steuerungen jenseits der genannten Anbieter sowie die tatsächliche Verfügbarkeit kommunaler Wärmenetze an geplanten Neubaustandorten.