KI braucht Strom: Versorger werden zu den „Schaufelverkäufern“ der AI-Ökonomie

Von Mirko Kohlbrecher, Prokurist und Vermögensbetreuer bei der Spiekermann & CO AG in Osnabrück

Rechenzentren, Cloud und KI treiben den Strombedarf nach oben – in den USA wie in Europa. Wer in KI investiert, kommt an der Energiewirtschaft nicht vorbei. Entscheidend ist das Modell: Skalierung mit langfristigen Abnahmeverträgen oder Systemflexibilität als Industriewerkzeug?

Die große KI-Erzählung basiert auf Halbleitern, Software und Plattformen. Doch in der Realität ist KI vor allem eins: ein massiver Verbraucher von verlässlich verfügbarem Strom rund um die Uhr. Das ist ein struktureller Engpassfaktor, wie die Bandbreiten seriöser Prognosen zeigen: Allein in den USA reichen die Schätzungen für den Stromverbrauch von Rechenzentren bis 2030 von 325 bis 580 TWh pro Jahr (entspricht etwa 6,7 bis zwölf Prozent des gesamten US-Stromverbrauchs). Auch international zieht die Debatte an: Die IEA beschreibt Datenzentren und KI als klaren Treiber steigender Stromnachfrage mit dem Potenzial, die gesamte Energiewirtschaft zu transformieren. Utilities und integrierte Energiekonzerne werden somit zu den „Schaufelverkäufern“ der KI-Ökonomie. Zudem erzwingt der neue Strombedarf neue Geschäftsmodelle: mehr Netze, mehr Flexibilität, mehr Speicher, mehr langfristige Abnahmeverträge (PPAs).

Um diese Entwicklung greifbar zu machen, lohnt ein Blick auf zwei Fallbeispiele als Archetypen für zwei sehr unterschiedliche Modelle. Das US-Modell lässt sich exemplarisch an NextEra beschreiben: Ein großer Teil des Geschäfts basiert auf einem regulierten Versorgergeschäft, kombiniert mit einer zweiten Säule als einer der weltweit größten Betreiber von Wind- und Solaranlagen samt Speicherlösungen. Spannend ist die operative Übersetzung des KI-Bedarfs: Stromintensive Rechenzentren wollen langfristige, planbare Strompreise und zunehmend auch grüne Lösungen plus Speicher, um die „24/7-Verfügbarkeit“ abzusichern. Ein belastbarer Indikator für diese Dynamik ist der Projektbestand: NextEra Energy Resources meldete im Herbst 2025 einen Backlog von nahezu 30 GW an erneuerbaren Projekten und Speicheranlagen – mit Laufzeiten der Inbetriebnahme bis 2029.

Das europäische Modell ist anders und lässt sich archetypisch an Engie darstellen, das auf integrierte Wertschöpfung aus Erneuerbaren, Netzinfrastruktur, Energiemanagement und Flex-Assets (unter anderem Gas-/Hybridkapazitäten und Speicher) abzielt. Hier liegt der zentrale Hebel darin, ein volatiles Energiesystem stabil zu halten und gleichzeitig der Industrie Dekarbonisierung als Dienstleistung zu verkaufen. Engie berichtet selbst von starkem Momentum bei langfristigen Verträgen: In den ersten neun Monaten 2025 wurden mehr als drei GW an PPAs abgeschlossen (unter anderem mit großen Tech-Abnehmern wie Meta), während der Ausbau erneuerbarer und flexibler Assets in Europa konsequent vorangetrieben wird.

Das bedeutet: Wer in KI investiert, investiert indirekt in Strominfrastruktur. Der eigentliche Renditehebel liegt aber nicht im Strom als Commodity, sondern in der Fähigkeit, diesen Strom verlässlich, skalierbar und systemstabil bereitzustellen. Und genau hier unterscheiden sich die Modelle. US-Skalierer profitieren stärker von Projektpipelines, PPAs und regulierten Renditen und können KI-Nachfrage als Wachstumsmotor nutzen. EU-Integrated Utilities profitieren stärker von Flexibilität, Netzen und B2B-Energielösungen, die durch Dekarbonisierungspflichten und Systemkomplexität an Bedeutung gewinnen. Beide Modelle haben dabei einen gemeinsamen Nenner: Sie sind kapitalintensiv und deshalb in der Bewertung sensibel gegenüber Zinsen und regulatorischen Rahmenbedingungen. Für Investoren verschiebt sich damit der Blick: weg vom Strompreis, dafür hin zur Fähigkeit, planbare Lieferfähigkeit zu monetarisieren.

Für die strategische Asset Allocation bedeutet das: Eine konsequente Portfolio-Perspektive kann deshalb beinhalten, Utilities beziehungsweise integrierte Energiekonzerne als zweite Reihe der KI-Wertschöpfung zu betrachten, dabei aber nach Modelllogik zu unterscheiden. Beim „Electricity-as-Infrastructure“-Exposure geht es um Unternehmen, die Stromlieferfähigkeit in großem Maßstab mit langfristigen Verträgen sichern können, während beim „Flexibility-as-a-Service“-Exposure Unternehmen im Fokus stehen, die Systemstabilität und Dekarbonisierung als Dienstleistung gewinnbringend einzusetzen. Die entscheidende Due-Diligence-Fragen lautet daher: Wie planbar sind Cashflows? Wie robust ist die Pipeline? Wie gut ist die Fähigkeit, Volatilität zu managen? Die Antworten darauf liefern die Argumente, die Energieversorgung als das zu behandeln, was sie im sich weiter entwickelnden KI-Umfeld wird: eine strategische Engpass-Infrastruktur.

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