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Wie grüne Daten die Energiewende vorantreiben
Im Jahr 2010 erzeugten, erfassten, kopierten und nutzten die Menschen weltweit zwei Zettabyte an digitalen Daten1– genug, um zwei Billionen Spielfilme zu speichern. Bis 2021 stieg diese Zahl auf 120 Zettabyte.2 Wir sind immer stärker vernetzt, und immer mehr Aspekte unseres Lebens verlagern sich in den digitalen Raum. Daher werden wir Prognosen zufolge bis 2030 jährlich ein Yottabyte an Daten erzeugen – das entspricht eintausend Billionen (oder einer Billiarde) Spielfilmen.
Als „Big Data“ bezeichnen wir den praktisch pausenlosen Strom von Informationen, die wir freiwillig und unfreiwillig weitergeben. Sein Volumen und die Rechenleistung, die benötigt wird, um ihn zu analysieren, übersteigen inzwischen fast die Vorstellungskraft. Aufgrund der riesigen und schnell wachsenden Menge an Informationen sind Daten das Lebenselixier des digitalen Zeitalters. Sie ermöglichen individuelle Dienstleistungen in jedem Bereich – vom Dating bis zur Finanzplanung.
Big Data spielen auch eine wichtige Rolle bei der Effizienzsteigerung und der Förderung von Innovationen, die den Übergang zu einer sozial und ökologisch nachhaltigen Wirtschaft vorantreiben. So lassen sich entsorgte Materialien beispielsweise mithilfe von Big Data korrekt und schnell für das Recycling sortieren. Und die Nahrungsmittelproduktion und -verteilung kann optimiert werden, um Abfall zu reduzieren. Die digitale Revolution verschmilzt jedoch mit der Nachhaltigkeitsrevolution. Das schürt Sorgen bezüglich der Nachhaltigkeit der Big Data selbst.
Allgegenwärtige Daten
Big Data betreffen sämtliche Aspekte unseres Alltags. Bei jeder Internet-Suche, jedem Online-Kauf oder allein schon, wenn man bei der Fortbewegung von einem Ort zum anderen ein Mobiltelefon bei sich hat: Ständig werden neue Daten erzeugt, die in den globalen Speicher eingehen. Gentests, die unsere DNA entschlüsseln und unser Risiko für bestimmte Erkrankungen vorhersagen, basieren auf der Leistungsfähigkeit von Big-Data-Analysen.4 Dasselbe gilt für Social-Media-Algorithmen, die Ihnen ein Video zeigen, in dem eine Katze vom Sofa fällt.
Manche Big-Data-Anwendungen erscheinen vielleicht belanglos, doch sie alle erfüllen einen Zweck. Bei Unternehmen, die Big-Data-Analysen anwenden, können wirksame Algorithmen der Schlüssel zum Geschäftserfolg sein. Netflix etwa versuchte 2006, einen besseren Algorithmus zur Vorhersage von Filmbewertungen durch die Nutzer zu finden, um die Filmempfehlungen zu personalisieren. Also lobte das Unternehmen den „Netflix-Preis“ aus: USD 1 Mio. für das Team, das einen Algorithmus entwickeln konnte, der seinen eigenen übertraf.
Netflix investierte weiter in Big-Data-Analysen. Heute wird jeder Augenblick getrackt, den die 278 Millionen Abonnentinnen und Abonnenten5 auf der Plattform verbringen. Die erfassten Daten werden mithilfe von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz (KI) analysiert: als Grundlage für Entscheidungen darüber, welche Filme und Serien Netflix produziert, welche wiederholt und wem sie empfohlen werden.6 Branchenweit geht man davon aus, dass das Know-how von Netflix bei Big-Data-Analysen entscheidend für den schnellen Aufstieg zu einem der fünf grössten Medienunternehmen weltweit war.7
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Intelligente Energie
Dieselbe Technologie, die in vielen Branchen die Geschäftsmodelle transformierte, wird auch bei der Umgestaltung unserer Energiesysteme genutzt. Wenn Energie gebraucht wird, ist heute vielerorts Strom aus erneuerbaren Energiequellen die erste Wahl. Das Angebot an erneuerbarer Energie unterliegt jedoch natürlichen Schwankungen. Selbst dort, wo Solar- und Windgeneratoren in grossem Massstab errichtet wurden, muss der Grundlaststrom deshalb nach wie vor in herkömmlichen Kraftwerken erzeugt werden.
„Intelligente Netze“ können erheblich zur Problemlösung beitragen. Sie passen anhand von Echtzeitdaten die Energieströme dynamisch an. Dazu analysieren und prognostizieren sie Wind und Sonne, überwachen und antizipieren den Verbrauch. Bei günstigem Wetter leiten intelligente Netze überschüssige erneuerbare Energie in Speichersysteme um. Von dort werden sie bei hoher Nachfrage ins Netz eingespeist. In der EU könnte Schätzungen zufolge bis 2040 die Zunahme datengesteuerter intelligenter Netze und Energiespeicherungssysteme die „Ausfallzeit“ von Wind und Sonne von 7% auf 1,6% reduzieren. Dadurch könnten die CO2-Emissionen um 30 Mio. Tonnen sinken.8 Das entspricht der Stilllegung von 20 Millionen Mittelklassewagen.9
Auf der Nachfrageseite können Verbraucher und Unternehmen mithilfe intelligenter Geräte, die datengesteuerte Technologien nutzen, zu diesem Wandel beitragen. Intelligente Ladetechnologien für Elektrofahrzeuge (EF) etwa könnten das Stromnetz flexibler machen, indem sie Datenanalysen für schnelleres Laden nutzen, wenn das Angebot hoch und die Nachfrage gering ist. Je nach Zunahme von Elektrofahrzeugen könnten intelligente EF-Ladetechnologien zwischen 2016 und 2040 rund USD 100 Mrd. bis 280 Mrd. beim Ausbau der Strominfrastruktur einsparen.
Datengesteuerte Technologien können auch genutzt werden, um EF in einen landesweiten Akku zu verwandeln: Eigentümer werden dafür bezahlt, Strom aus ihren Fahrzeugen bei hoher Nachfrage ins Netz abzugeben oder die Netzeinspeisung heimischer Solarmodule zu optimieren.10 Big Data erfordern jedoch eine eigene Infrastruktur – insbesondere Rechenzentren und eine enorme Rechenleistung. Beides ist sehr energieintensiv.
Was treibt Big Data an?
Rechenzentren waren schon immer sehr energieintensiv – aber wir haben noch nie so viele gebraucht. 2018 stieg der weltweite Stromverbrauch von Datenzentren auf 205 Terawattstunden (TWh), nur 11 TWh mehr als 2010.11 Bis 2022 jedoch hatte sich ihr Verbrauch mit geschätzten 460 TWh mehr als verdoppelt und machte damit fast 2% des weltweiten Strombedarfs aus. Dieser Trend wird sich weiter beschleunigen. Bis 2026 wird der Stromverbrauch von Rechenzentren voraussichtlich auf 620 bis 1050 TWh steigen: Das entspricht dem Energieverbrauch eines neuen Landes in der Grösse Deutschlands.12
Dieses exponentielle Wachstum wurde durch die vermehrte Nutzung von Kryptowährungen und zunehmend datenabhängigen Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) angetrieben. Beides erfordert mehr Energie als ältere digitale Technologien. Eine typische Google-Suche etwa verbraucht rund 0,3 Wattstunden (Wh) Strom. Eine typische ChatGPT-Anfrage hingegen erfordert rund 2,9 Wh. Mit der gleichen Energiemenge brennt eine klassische LED-Glühbirne mehr als 17 Minuten.13
Bisher konnte der Übergang zu erneuerbaren Energien mit dem wachsenden Bedarf nicht Schritt halten. 2020 verpflichtete sich Microsoft, bis zum Ende des Jahrzehnts kohlenstoffnegativ zu werden. Tatsächlich stiegen die Emissionen von Microsoft jedoch bis 2023 um 30%, was hauptsächlich am Vorstoss des Unternehmens in die KI lag.14
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Saubere Energie, grüne Daten
Vereinzelt schreitet die Politik nun ein. Die EU hat bereits Verordnungen zur Energieeffizienz von Rechenzentren und zu Berichtsanforderungen erlassen. Die chinesischen Regulierungsbehörden wiederum verfügten, dass alle Rechenzentren staatlicher Einrichtungen bis 2032 nur noch mit erneuerbaren Energien betrieben werden dürfen.15 Einige Grossunternehmen wollen potenziellen strengen neuen Vorschriften zuvorkommen und ihre eigenen unternehmerischen Verpflichtungen erfüllen. Daher suchen sie jetzt nach Möglichkeiten, auf fossile Brennstoffe zu verzichten.
Zwischen 2021 und 2030 wird sich der Stromverbrauch von Rechenzentren in Europa voraussichtlich verdoppeln. Einem Bericht von BloombergNEF16 zufolge muss diese rasch steigende Nachfrage jedoch nicht zwangsläufig die Energiewende gefährden. Durch den vermehrten Kauf von erneuerbarer Energie oder Investitionen in eigens errichtete Solaranlagen und Windparks könnten Rechenzentren aus fossilen Brennstoffen aussteigen. Damit würden sie die Energiewende vorantreiben.
Microsoft machte den ersten Schritt mit der Unterzeichnung eines 10-Milliarden-Dollar-Vertrags über den Kauf von Strom aus erneuerbaren Energien.17 Zudem verpflichtete sich das Unternehmen, seine Rechenzentren vollständig auf erneuerbare Energien umzustellen.18 Google nutzt sogar KI, um seinen CO2-Fussabdruck zu reduzieren: DeepMind reduziert den Strombedarf der sehr energieintensiven Kühlsysteme der Rechenzentren um 40%.19
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An der Spitze der Elektrifizierungsrevolution
Rechenzentren könnten eine weitere, grundlegendere Rolle spielen, wenn sie an nationale Stromnetze angeschlossen werden. Mithilfe von Pufferbatterien vor Ort und „Lastverschiebungen“ wäre so eine reaktionsschnelle und flexible Stromversorgung möglich. Michael Kenefick, Hauptautor des Berichts von Bloomberg NEF, meint: „Rechenzentren können Teil der Lösung sein, um erneuerbare Energien in Europa auszubauen. Ihre lokalen Ressourcen ... könnten zur Unterstützung des Stromnetzes herangezogen werden. Und Rechenaufgaben könnten in Zeiten – oder an Orte – mit hohem Angebot an Wind- und Sonnenressourcen verlagert werden.“
Die mitwirkende Autorin Karina Rigby, President Critical Systems, Electrical Sector, beim Stromversorgungsunternehmen Eaton, äusserte sich wie folgt: „Rechenzentren sind angesichts der Chancen, die sie mit ihrer Rechenleistung und der physischen Infrastruktur bieten, einzigartig und mit Mikronetzen vergleichbar. Dies gilt insbesondere für die riesigen Batteriespeicher ... Diese Studie beleuchtet das enorme ungenutzte Potenzial zur Erzielung von wirtschaftlichen, regulatorischen und klimatischen Vorteilen, das mit der Flexibilität von Rechenzentren verbunden ist.“
Für Anlegerinnen und Anleger dürfte dieser Übergang auf grüne Daten neue Chancen bieten. Viele Tech-Unternehmen konzentrieren sich immer mehr auf sogenannte Hyperscale-Rechenzentren. Diese gewaltigen Anlagen sind so konzipiert, dass sie bei steigender Nachfrage effizient skaliert werden können. Gleichzeitig umfassen sie die neuesten energieeffizienten Technologien und Praktiken. Der globale Markt für diese neue Art von Rechenzentren dürfte sich zwischen 2023 und 2026 auf einen Wert von USD 212 Mrd. verdoppeln.20
Der Bedarf an Finanzmitteln für den Ausbau von Rechenzentren steigt weiter. Anlegerinnen und Anleger spielen daher eine immer wichtigere Rolle bei der Förderung eines nachhaltigen Ansatzes. Wir bei Lombard Odier sind davon überzeugt, dass die „Elektrifizierungsrevolution“ – der Übergang zu einer elektrifizierten Wirtschaft auf der Grundlage erneuerbarer Energien – mit die wichtigste wirtschaftliche Wende seit der industriellen Revolution ist. Unseres Erachtens stehen mit sauberer Energie erzeugte grüne Daten dabei im Mittelpunkt.
1 Data growth worldwide 2010-2025 | Statista
2 Idem
3 www-file.huawei.com/-/media/corp2020/pdf/giv/industry-reports/computing_2030_en.pdf
4 Moving back to the future of big data-driven research: reflecting on the social in genomics | Humanities and Social Sciences Communications (nature.com)
5 Netflix: number of subscribers worldwide 2024 | Statista
6 Netflix and AI: How Artificial Intelligence Powers Streaming Success | by Jeyadev Needhi | Jun, 2024 | Medium
7 The World’s Largest Media Companies 2022: Netflix Falls In The Ranks After Subscriber Loss, Disney Climbs To No. 2 (forbes.com)
8 Digitalization & Energy (IEA report)
9 Grafik: Miles Apart: Car CO2 Emissions | Statista
10 Digitalization & Energy (IEA report)
11 ICT Sector Electricity Consumption and Greenhouse Gas Emissions – 2020 Outcome (Malmodin et al.)
12 Electricity 2024 (IEA research)
13 Electricity 2024 (IEA research); LED Light Bulb Energy Calculator: Watts and kWh (energybot.com)
14 Microsoft’s AI obsession is jeopardizing its climate ambitions (The Verge)
15 Electricity 2024 (IEA research)
16 Data Centers Set to Double Their Power Demand in Europe, Could Play Critical Role in Enabling More Renewable Energy | BloombergNEF (bnef.com)
17 Rush for data centers creates US solar hotspots | Reuters
18 AI’s looming climate cost: Energy demand surges amid data center race (Nikkei Asia)
19 Electricity 2024 (IEA research)
20 Electricity 2024 (IEA research)
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