In deutschen Krankenhäusern hat sich der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) seit 2022 laut einer Analyse des Digitalverbands Bitkom verdoppelt. Inzwischen nutzen 18 Prozent der Ärztinnen und Ärzte in Kliniken bereits KI, etwa zur Auswertung bildgebender Verfahren. Gleichzeitig wird der Boom durch immer leistungsfähigere KI-Modelle getrieben. Indirekt könnte das jedoch unter Umständen zu einem Problem für den Ausbau des Einsatzes in Krankenhäusern werden.
Jede KI benötigt eine sehr aufwendige technische Infrastruktur − von großen Rechenzentren inklusive Kühlsystemen mit häufig hohem Wasserverbrauch bin hin zu belastbaren Stromnetzen und einem gigantischen Bedarf an Grafik- und Speicherchips. Hinzu kommt eine weitere Herausforderung: Je leistungsfähiger die KI-Modelle werden, desto stärker wächst auch ihr Ressourcenbedarf.
Die meisten Kliniken haben weder den Platz, das Personal, noch das nötige Budget, um eigene Rechenzentren betreiben zu können.
Laut Digitalverband Bitkom gibt es aktuell jedoch keine validen Erhebungen dazu, wieviel Rechenzentren im deutschen Gesundheitswesen betrieben werden. Einzelne private Ketten wie Asklepios oder Sana betreiben zwar eigene Serverlandschaften, insgesamt bestehen solche Rechenzentren aber eher aus Serverräumen, um Patientendaten, Bilddaten und Krankenhausinformationssysteme zu verwalten. „Die meisten Kliniken haben weder den Platz, das Personal, noch das nötige Budget, um eigene Rechenzentren betreiben zu können“, sagt Ariane Schenk, die Bereichsleiterin für E-Health und digital Health beim Digitalverband Bitkom. Damit werden auch Kliniken immer abhängiger von einer reibungslos funktionierenden Rechenzentrumslandschaft.
„In den letzten Jahren hat sich die KI stark entwickelt. Anwendungen wie in der Radiologie oder bei der Genomsequenzierung wurden bisher meist getrennt voneinander betrachtet. In Zukunft wird es wichtig sein, diese Daten zusammenzuführen, um Krankheiten besser zu verstehen und zu diagnostizieren“, sagt Dr. Gottfried Ludewig, Leiter des Public Sectors bei T-Systems und der Deutschen Telekom.
Kliniken müssen sich von der Datenhaltung vor Ort verabschieden und diese stattdessen in Rechenzentren verlagern.
Dafür brauche man deutlich mehr Rechenleistung als bisher. Ein Krankenhaus allein werde diese Infrastruktur in fünf Jahren nicht mehr selbst betreiben können, prognostiziert der ehemalige Digitalchef im Bundesgesundheitsministerium. Derzeit lägen etwa sämtliche Patientendaten der Kliniken in 99 Prozent der Fälle ausschließlich vor Ort. „Kliniken müssen sich von der Datenhaltung vor Ort verabschieden und diese stattdessen in Rechenzentren verlagern“, fordert Gottfried Ludewig.
Gemeinsame digitale Infrastruktur
Da heute praktisch kein Klinikum ohne eine App oder KI-Einsatz auskomme und zahlreiche Forschungsteams sogar KI-Anwendungen entwickeln, gelte es auch, diese in die Fläche der Patientenversorgung hineinzubringen. Dazu gelte es, die Vernetzung jener Infrastruktur neu zu denken. „Zugespitzt kann man fragen: Warum haben nicht zumindest die Universitätskliniken einer Region eine gemeinsame digitale Infrastruktur? Und warum investieren Bund und Länder immer wieder in getrennte Systeme?“, fragt Ludewig.
Der Krankenhaustransformationsfonds greife zwar viele wichtige Themen auf. Trotzdem sollte er noch stärker die digitale Transformation und den Einsatz externer KI-Infrastruktur für die Diagnostik fördern. „Wir sollten hier gezielt Schwerpunkte setzen – genauso wie bei schnelleren Genehmigungen für Rechenzentren, günstigeren Strompreisen und dem Ausbau der Netze“, so der Chef der Healthcare-Sparte der Telekom.
Hyperscaler setzen auf Atomenergie
Doch der Energiehunger von Rechenzentren für die KI ist gewaltig und wächst exponentiell, wie sich besonders jenseits des Atlantiks derzeit schon zeigt. Nach Angaben der Marktplatzplattform Cloudscene verfügten die Vereinigten Staaten Ende letzten Jahres über 5427 Rechenzentren, was sie mit deutlichem Abstand zum weltweit größten Rechenzentrumsmarkt macht. Laut einer Analyse von Goldman Sachs, die Ende 2025 veröffentlicht wurde, verbrauchten diese Rechenzentren bereits heute etwa sechs Prozent des gesamten US-Strombedarfs.
Dieser Anteil werde sich bis 2030 voraussichtlich auf elf Prozent fast verdoppeln und damit Teile des US-Stromnetzes über kritische Grenzen hinaustreiben, schätzen die Analysten. Das Environmental and Energy Study Institute (EESI) geht in einer Analyse noch weiter und prognostiziert bis 2028 einen Verbrauch von bis zwölf Prozent des US-amerikanischen Strombedarfs.
Um dem drohenden Energieengpass zu begegnen, setzen große US-Tech-Konzerne zum Betrieb einer ausreichenden KI-Infrastruktur selbst auf Energieerzeugung, die nicht an das öffentliche Stromnetz angeschlossen ist. Bisher sind das häufig Gaskraftwerke. In Zukunft setzten sie dafür aber auch auf Atomkraft. Microsoft plant etwa, das durch die schwere Havarie (teilweise Kernschmelz, die Red.) bekannt gewordene Atomkraftwerk Three Mile Island bei Harrisburg (Pennsylvania) wieder hochzufahren, Google plant Ähnliches bei einem 2020 stillgelegten AKW in Idaho. Auch Amazon, Meta, Oracle oder auch Elon Musk setzen auf Kernkraft, sie wollen teilweise mit sogenannten Small Modular Reactors (SMRs) den Energiebedarf neuer Rechenzentren decken.
Rechenzentrumsstandort Deutschland
Obwohl in Deutschland deutlich weniger Rechenzentren als in den USA stehen, ist der Standort führend im europäischen Vergleich. Auch gemessen an ihrer Kapazität, die laut einer aktuellen Bitkom-Studie allein von 2024 auf 2025 um rund 9 Prozent gestiegen ist und im Jahr 2026 erstmals 3000 Megawatt erreicht hat. Ein Gutachten im Auftrag des Bundeswirtschaftsministeriums zum Stand und Entwicklung des Rechenzentrumsstandorts lässt allerdings aufhorchen. Demnach könnte sich hierzulande in Zukunft ein ähnliches Stromproblem ergeben wie in den USA.
Allein zwischen 2010 und 2024 ist der Stromverbrauch von Rechenzentren um über 90 Prozent auf 20 Terawattstunden (TWh) pro Jahr gestiegen und dürfte bis 2030 auf etwa 31 TWh ansteigen. Bis 2045 rechnet das Gutachten sogar mit einem Anstieg bis etwa 80 TWh, womit Rechenzentren dann für 5 bis 7 Prozent des Strombedarfs in Deutschland verantwortlich sein werden. Herausfordernd für die Rechenzentrumsbranche und die Energiewirtschaft wird es sein, diese Bedarfe überhaupt zu decken, so das Fazit des Gutachtens.
Wir haben eines der stabilsten Netze weltweit, das bedeutet für Deutschland einen sehr guten Standortfaktor.
Dennoch sehen Experten wie Killian Wagner, Bereichsleiter für nachhaltige digitale Infrastrukturen beim Digitalverband Bitkom, derzeit noch keine gravierenden Probleme am Horizont. „Wir haben eines der stabilsten Netze weltweit, das bedeutet für Deutschland einen sehr guten Standortfaktor. Die Netzbetreiber sorgen für einen sicheren und stabilen Netzbetrieb und prüfen neue Netzanschlüsse auf ihre technische Umsetzbarkeit. Sie vergeben keine Netzwerkanschlüsse, wenn die Versorgungssicherheit an einem bestimmten Standort nicht gegeben sein sollte“, betont er. Zudem verweist Killian darauf, dass die Mitte März vorgestellte nationale Rechenzentrumsstrategie darauf abziele, Deutschland als führenden, souveränen und klimaneutralen Standort für Rechenzentren zu stärken.
Bis 2030 sollen deren Kapazitäten demnach mindestens verdoppelt werden und vollständig mit erneuerbarem Strom betrieben werden. Die „Industrial AI Cloud“, das neue Rechenzentrum der Telekom, das Anfang Februar in München in Betrieb gegangen ist und für einen Strombedarf von 12 Megawatt ausgelegt ist, ist ein Beispiel dafür. Es wurde in rund sechs Monaten aufgebaut und wird bereits vollständig aus erneuerbaren Energien betrieben, wozu etwa die Wasserkraft des nahegelegenen Eisbaches zum Einsatz kommt.
Ausbau des Stromnetzes hakt
Allerdings gibt es laut Bitkom auch Rechenzentren in Deutschland, für die eigene Gaskraftwerke errichtet wurden, um deren Stromversorgung sicherzustellen, ähnlich wie in den USA. Obwohl sich EU-Kommissionspräsidentin Ursula von der Leyen jüngst deutlich für eine Renaissance der Kernenergie in Europa ausgesprochen hat, hält Kilian Wagner diese Option zumindest in Deutschland für unrealistisch – zumal der kommerzielle Betrieb von SMRs erst ab 2030 erwartet wird.
Da hierzulande laut Fraunhofer Institut ISE der Strom schon heute zu fast 62 Prozent aus erneuerbaren Energien kommt, sei das Problem eher der ausreichende Ausbau des Stromnetzes, um die Energiemengen etwa aus Offshore-Windparks flächendeckend zu verteilen. „Derzeit werden durch spekulative Anfragen besonders viele Netzwerkanschlüsse durch Projekte blockiert, die aller Wahrscheinlichkeit nie umgesetzt werden“, führt Wagner ein weiteres Problem an. Immerhin müsse man etwa im Raum Frankfurt am Main für ein neues großes Rechenzentrum bis zum Jahr 2035 warten, um dafür einen Stromnetzanschluss zu bekommen. Da Deutschland im europäischen Vergleich die höchsten Strompreise aufweist, fordert er außerdem, den Betreibern von Rechenzentren einen Industriestrompreis zu gewähren.
Moderne Rechenzentren arbeiten energieeffizienter
Die Prognose des zukünftig drohenden Energieengpasses der Rechenzentrumsbranche stellt sich für Hyperscaler wie Amazon Web Service (AWS) indes etwas differenzierter dar. „Wenn nicht nur Kliniken, sondern auch Unternehmen mehr Rechenleistung in die Cloud verschieben, fällt das als gesteigerter Energiebedarf in die Bilanz der Rechenzentren. Vorher ist diese allerdings bereits intern im Energiebedarf etwa eines Klinikums angefallen. Das heißt, hier findet zum Teil auch eine Verschiebung in der Bilanz statt“, gibt Michael Hanisch, Head of Technology bei Amazon Web Service (AWS) Deutschland zu bedenken. Das könne immerhin bis zu 15 Prozent des gesamten Stromverbrauchs einer Klinik ausmachen.
Natürlich werde die KI-Revolution zu einem steigenden Energiebedarf führen, räumt der AWS-Experte ein. Allerdings gebe es auch Möglichkeiten, die Energieeffizienz signifikant zu steigern, sagt Hanisch, dessen Firma mit der „AWS European Sovereign Cloud" Anfang 2026 in Brandenburg mehrere Rechenzentren für eine unabhängige Cloud für Europa offiziell in Betrieb genommen habt. Etwa, indem die KI-Modelle energieeffizienter werden.
Man kann hier deutlich Energie sparen, und zwar für die gleiche Rechenleistung, wenn man sie statt unternehmensintern in die Cloud verschiebt.
Auch hardwareseitig gebe es dieses Potenzial, etwa durch bessere Stromverteilung über die verwendeten Chips oder die bessere Platzierung von Server-Racks, sodass sie weniger Kühlenergie brauchen. „Wenn man sich anschaut, wieviel effizienter es ist, Workloads in einer Cloud zu betreiben, belegen Studien, dass etwa die AWS-Rechenzentren 4,1 mal energieeffizienter sind als die typischen Unternehmensrechenzentren.“ Man könne also auch hier deutlich Energie sparen, und zwar für die gleiche Rechenleistung, wenn man sie in die Cloud verschiebe, als das unternehmensintern zu machen“, erläutert Hanisch.
„Das gilt im klinischen Bereich sogar nochmal mehr, weil die Power-Unit-Efficiency eher schlechter ist als bei vielen industriellen Anwendungen“, betont er. Zum anderen würden auch durch die KI selbst Mehrwerte geschaffen, die wiederum an anderer Stelle Energie einsparen.
Hat der Serverraum ausgedient?
Nicht zuletzt investieren die Hyperscaler in Deutschland auch aktiv in erneuerbare Energien, etwa Offshore-Windparks, um den Energiebedarf ihrer Rechenzentren zu decken. „Erst vor kurzem ist ein neues Projekt von AWS mit RWE in der Nordsee entstanden. Über Projekte mit anderen Partnern in der Ostsee und diverse Solaranlagen auf Dächern unserer Standorte werden wir allein in Deutschland über 790 Megawatt an erneuerbaren Energien zur Verfügung haben“, führt Michael Hanisch aus. Und da sei das Potenzial noch lange nicht ausgeschöpft.
Vor diesem Hintergrund ist die deutsche Kliniklandschaft gut beraten, mit Unterstützung der Politik die Nutzung jener externen Infrastruktur zu forcieren. „Um es platt zu sagen: Der Serverraum im Klinikkeller, wo die Wasserleitung daneben läuft, wird einfach nicht die Grundlage einer modernen Präzisionsmedizin des 21. Jahrhunderts sein können“, bringt es Gottfried Ludewig auf den Punkt.
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