Google pausiert KI-Lasten zum Schutz der Stromnetze
Google hat eine Vereinbarung bekannt gegeben, nicht-essenzielle KI-Arbeitslasten vorübergehend einzustellen, um Stromnetze in Zeiten hoher Nachfrage zu stabilisieren. Diese am Montag, dem 4. August 2025, vorgestellte Initiative erweitert eine Praxis, die Google bereits für andere nicht-kritische Operationen anwendet, wie die Verarbeitung von YouTube-Videos, die typischerweise in Rechenzentren mit verfügbarer Stromkapazität verlagert werden, anstatt in Gebieten mit Netzbelastung fortgesetzt zu werden.
Die neue Vereinbarung umfasst Indiana Michigan Power (I&M) und die Tennessee Valley Authority (TVA). Sie kommt zustande, da die von diesen Versorgungsunternehmen bedienten Regionen eine Hitzewelle erwarten, die aufgrund des weit verbreiteten Einsatzes von Klimaanlagen die Stromnachfrage erheblich steigern dürfte. Inmitten laufender Diskussionen über den erheblichen Strom- und Wasserverbrauch von Rechenzentren zielt Google darauf ab, seinen Energie-Fußabdruck proaktiv zu verwalten und Situationen zu vermeiden, in denen seine KI-gestützten Dienste als Verursacher von Stromausfällen bei extremen Temperaturen wahrgenommen werden könnten.
Gemäß den Bedingungen der Vereinbarung können I&M und TVA Google auffordern, seinen Stromverbrauch zu reduzieren, wenn die Energienachfrage steigt oder wenn das Netz aufgrund schwerer Wetterbedingungen Störungen erfährt. Google wird darauf reagieren, indem es Arbeitslasten neu plant oder nicht dringende Aufgaben begrenzt, bis das Netzproblem behoben ist.
Google bezeichnet diese dynamische Anpassung des Stromverbrauchs seiner Rechenzentren als „Demand Response“ (Nachfragereaktion). Das Unternehmen argumentiert, dass die Implementierung solcher Lastflexibilität die Anbindung neuer Rechenzentren an das Netz beschleunigen kann, da Versorgungsunternehmen weniger Bedenken hätten, dass diese Einrichtungen zu Stromschwankungen oder -ausfällen führen könnten. In einem Blogbeitrag erklärte Google: “Indem wir Lastflexibilität in unseren gesamten Energieplan aufnehmen, können wir KI-gesteuertes Wachstum auch dort managen, wo Stromerzeugung und -übertragung eingeschränkt sind.”
Das Training und der Betrieb von KI-Modellen können einen erheblichen Strombedarf haben, der je nach Komplexität oft über längere Zeiträume Dutzende oder sogar Hunderte von Megawatt verbraucht. Allerdings erfordern nicht alle KI-Arbeitslasten einen kontinuierlichen Betrieb. Fortschritte in der Checkpointing-Technologie ermöglichen es beispielsweise, bestimmte Modelle ausschließlich außerhalb der Spitzenzeiten, etwa nachts, zu trainieren, wenn die Netzkapazität typischerweise höher ist.
Trotz ihres Potenzials ist die Demand Response von Rechenzentren noch eine aufkommende Technologie, die derzeit nur in einer begrenzten Anzahl von Google-Einrichtungen implementiert ist. Google weist auch darauf hin, dass dieser Ansatz mit bestimmten Diensten mit hoher Nachfrage, einschließlich seiner Kernfunktionen wie Suche und Karten oder seinem Cloud-Geschäft, nicht kompatibel ist, da das Pausieren dieser kritischen Operationen erhebliche Störungen für Nutzer und Kunden verursachen würde.
Diese Demand-Response-Strategie ist Teil von Googles umfassenderen Bemühungen, den steigenden Strombedarf seiner KI-Infrastruktur zu managen. Das Unternehmen hat in diesem Bereich erhebliche Investitionen getätigt und Berichten zufolge allein in den ersten 91 Tagen seines Geschäftsjahres 2025 14 Milliarden US-Dollar für Server ausgegeben, mit Plänen, bis Jahresende über 85 Milliarden US-Dollar zu investieren.
Neben der Lastflexibilität investiert Google weiterhin in verschiedene alternative Energiequellen, darunter Geothermie, Solar-, Wind-, Wasserkraft und Kernenergie. Das Unternehmen beabsichtigt, kleine modulare Reaktoren (SMRs) einzusetzen, sobald diese verfügbar sind, und unterzeichnete im Mai eine Vereinbarung mit Elementl Power zur Unterstützung der Entwicklung von drei potenziellen Reaktorstandorten in den Vereinigten Staaten.