Ein KI-Rechenzentrum mit einem Gigawatt Leistung, verhandelt hinter verschlossenen Türen zwischen Sam Altman und der Bundesregierung – und am Ende doch nicht gebaut. Der Grund war nicht mangelndes Interesse, sondern eine Standortbedingung: Der Strom sollte aus französischer Kernkraft kommen, weil Deutschland selbst keine wettbewerbsfähige Grundlast anzubieten hatte. Der Fall ist mehr als eine gescheiterte Ansiedlung – er ist der Praxistest für eine Frage, die USA und China auf entgegengesetzte Weise beantworten: Wer sich nicht auf Wind und Sonne verlassen kann, muss die Grundlast irgendwo herholen. Nur eben nicht überall auf dieselbe Art.

Ein gescheiterter Deal als Lackmustest

Laut Handelsblatt-Recherche verhandelte OpenAI-Chef Sam Altman im September 2025 vertraulich mit Bundeskanzler Merz, Vizekanzler Klingbeil und Digitalminister Wildberger über ein KI-Rechenzentrum mit bis zu einem Gigawatt Leistung in Deutschland. Die Bedingung: eine Ansiedlung nahe der französischen Grenze, um von dort Atomstrom zu beziehen. Der Deal kam nicht zustande – offizielle Begründungen bleiben widersprüchlich, von mangelnder Detailtiefe der Gespräche bis zu Altmans Muster großer Ankündigungen ohne Substanz, wie es sich bereits beim gescheiterten Stargate-Projekt in Lordstown/Ohio 2025 gezeigt hatte.

Der eigentliche Befund liegt aber bereits im Angebot selbst, unabhängig vom Ausgang: Ein Akteur, der einen KI-Standort in Deutschland erwog, wollte die dafür nötige Grundlast von Anfang an nicht aus deutschen Erneuerbaren beziehen, sondern importieren. Das ist die praktische Bestätigung eines Arguments, das sich unabhängig davon bereits an anderer Stelle entwickeln ließ: Wind und Photovoltaik sind fluktuierende Quellen, deren Erzeugung meteorologischen statt wirtschaftlichen Zyklen folgt, während ein KI-Cluster rund um die Uhr verlässliche Leistung benötigt. Dass selbst der naheliegendste Ausweg – Grundlaststrom aus einem Nachbarland mit funktionierendem Kernkraftpark zu importieren – politisch nicht organisierbar war, ist ein stärkerer Beleg für den strukturellen Engpass als jede Bilanzzahl.

USA: Private Grundlast im Alleingang

Die amerikanischen Hyperscaler warten nicht auf öffentliche Netzinfrastruktur, sondern bauen an ihr vorbei. Amazon plant in Texas ein Gaskraftwerk mit 7,65 Gigawatt Leistung – das größte je in den USA gebaute – sowie ein weiteres mit 4,5 Gigawatt in Pennsylvania, dazu Beteiligungen an Kernkraftwerken. Microsoft hat mit Constellation Energy die Reaktivierung von Three Mile Island Unit 1 vereinbart, mit Netzstart 2027; Google setzt auf modulare Reaktoren von Kairos Power ab 2030, Amazon zusätzlich auf X-energy-Module. Kurzfristig heißt die Antwort überall Erdgas, langfristig Kernkraft; Wind und Solar bleiben Bestandteil der Klimabilanz über Stromlieferverträge, tragen aber nicht die Grundlast.

Bemerkenswert ist der institutionelle Kniff, mit dem die Kostenfrage gelöst wird: Ein sogenannter Ratepayer Protection Plan soll verhindern, dass private Haushalte für die KI-Stromkosten mitzahlen, weshalb das texanische Amazon-Kraftwerk komplett netzunabhängig betrieben wird. Das Grundlastproblem wird damit nicht gelöst, sondern privatisiert und aus dem öffentlichen Netz herausgelöst – bei einem Preis: Die erteilte Emissionsgenehmigung für das Texas-Projekt würde die Anlage im Vollausbau zur größten CO₂-Einzelquelle der USA machen. Dass das eigentliche Nadelöhr trotzdem bestehen bleibt, zeigen die Netzanschluss-Warteschlangen: Rund 2.600 Gigawatt an Erzeugungs- und Speicherprojekten warten derzeit auf Netzanschluss, mehr als das Doppelte der bestehenden US-Erzeugungskapazität.

China: Staatlich erzwungene Ko-Lokation

Der chinesische Ansatz verlagert die Lösung von der Erzeugung auf die Standortwahl. Die „East-West-Computing-Strategie“ hat acht landesweite Rechenzentrums-Hubs gezielt in Regionen mit Wind- und Solarüberschuss angesiedelt, etwa in der Inneren Mongolei, verbunden mit einer verpflichtenden Quote von 80 Prozent sauberem Strom für neue Anlagen in diesen Hubs. Parallel treibt Peking den Speicherausbau in einem Tempo voran, das den europäischen weit hinter sich lässt: Allein im ersten Quartal 2026 kamen 23 Gigawattstunden neue eigenständige Speicherkapazität hinzu, ein Plus von 205 Prozent gegenüber dem Vorjahr – zum Vergleich, Deutschland kam im selben Zeitraum auf 2 Gigawattstunden. Bis 2027 strebt China 180 Gigawatt Speicherleistung an, gestützt durch gebündelte Genehmigungszuständigkeit auf lokaler Ebene.

Auch hier ist das physische Grundproblem damit nicht gelöst, nur schneller bearbeitet: Chinesische Energieforscher benennen selbst die unzureichende Netzaufnahmefähigkeit für wetterbedingte Erneuerbaren-Schwankungen als eines der drängendsten Probleme des laufenden Fünfjahresplans, und auch dort führen Abschaltungen und Netzengpässe zu denselben Phasen negativer Preise wie in Europa. Die verbleibenden 20 Prozent der Quote lassen zudem offen, in welchem Umfang fossile oder nukleare Reserveleistung die tatsächliche Grundlast der neuen Rechenzentrums-Hubs stellt.

Dieselbe Frist, drei Antworten

Alle drei Fälle stehen vor demselben physischen Mismatch – Netz- und Speicherausbau, die langsamer wachsen als die KI-Nachfrage –, beantworten ihn aber institutionell auf entgegengesetzte Weise. Die USA lösen das Grundlastproblem privat und dezentral, auf Kosten von Emissionen und einer wachsenden Parallelinfrastruktur außerhalb des öffentlichen Netzes. China löst es staatlich und geografisch, über erzwungene Standortnähe zu Erzeugungsüberschüssen und beschleunigten Speicherzubau, ohne das Netzaufnahmeproblem damit vollständig zu beseitigen. Deutschland hat, wie der OpenAI-Fall zeigt, bislang kein eigenes Angebot – nicht einmal den Import von Grundlaststrom aus einem Nachbarland mit funktionierendem Kernkraftpark konnte es organisieren.

Damit bestätigt sich aus einem neuen Blickwinkel eine bereits andernorts entwickelte Zeitlogik: Ein politisch gesetztes Zieldatum wie 2045 unterschätzt strukturell, wie lange die institutionelle Einbettung eines neuen Energieregimes historisch braucht. Der KI-getriebene Nachfrageschub macht diese Frist nicht enger, weil die Politik zu langsam wäre, sondern weil er zusätzlich sichtbar macht, dass keines der drei betrachteten Systeme das Grundlastproblem bereits gelöst hat – sie haben es lediglich unterschiedlich verlagert: in die Bilanz der Hyperscaler, in die Statistik der Netzbetreiber, oder, im deutschen Fall, ins Ausland, wo es am Ende ebenfalls nicht griff.

Ralf Keuper

Quellen:

Handelsblatt: „KI: OpenAI plante Rechenzentrum in Deutschland mit Atomstrom aus Frankreich“ (20.7.2026)Primärquelle zu den vertraulichen Gesprächen zwischen Altman und der Bundesregierung. → handelsblatt.com/politik/deutschland/ki-openai-plante-rechenzentrum-in-deutschland-mit-atomstrom-aus-frankreich/100239757.html

Datacenter-Insider: „Warum OpenAI kein KI-Rechenzentrum in Deutschland baut“ (22.7.2026) Einordnung der Gigawatt-Zahl, der Standortbedingung und des Stargate-Lordstown-Präzedenzfalls. → datacenter-insider.de/warum-openai-kein-ki-rechenzentrum-in-deutschland-baut-a-9c88775153880cd0fce28fa5b5e20024

heise online: „Amazon plant gigantisches Gaskraftwerk für neues KI-Rechenzentrum“ Beleg für Kapazität, Emissionsgenehmigung und Ratepayer Protection Plan des Texas-Projekts. → heise.de/news/Amazon-plant-gigantisches-Gaskraftwerk-fuer-neues-KI-Rechenzentrum-11404032.html

ZFK: „Chinas Stromnetz bremst den Ausbau der erneuerbaren Energien“ Beleg für Speicherzubauzahlen Q1 2026 und den China-Deutschland-Vergleich. → zfk.de/energie/china-stromnetz-erneuerbare-energien-kohle-netzbetreiber

Cleanthinking: „China macht Rechenzentren saubere Energie zur Pflicht“ Beleg für die East-West-Computing-Strategie und die 80-Prozent-Quote. → cleanthinking.de/rechenzentren-saubere-energie-china-usa

pv magazine: „China strebt 180 Gigawatt neue Energiespeicher bis 2027 an“ Beleg für das nationale Speicherausbauziel. → pv-magazine.de/2025/09/15/china-strebt-180-gigawatt-neue-energiespeicher-bis-2027-an

Eigener Beitrag: „Die Mismatch-Krise der Energiewende“ (31.8.2026) → econlittera.bankstil.de/die-mismatch-krise-der-energiewende

Eigener Beitrag: „Die Energieilusion: Warum die Wirtschaft der Zukunft mehr Energie braucht, nicht weniger“ (13.3.2026) → econlittera.bankstil.de/7203-2