Am 30. Juni 2026 veröffentlichte Google seinen elften Umweltbericht. Die darin enthaltenen Energiedaten sind für die Automatisierungsbranche aus zwei Gründen relevant: Sie quantifizieren erstmals transparent den Ressourcenbedarf großskaliger KI-Infrastruktur, und sie stellen die Frage, wie industrielle Anwender mit diesem Energieproblem beim Einsatz von KI in der Fertigung umgehen sollen.
Die Kerndaten des Berichts sind konkret: Googles Rechenzentren verbrauchten 2025 über 42 Millionen Megawattstunden Strom – ein Anstieg von 37 Prozent gegenüber dem Vorjahr und mehr als 250 Prozent gegenüber 2019. Als Treiber benennt Google eindeutig den Ausbau der KI-Infrastruktur für das Training und den Betrieb großer Sprachmodelle sowie weiterer generativer Modelle. Zum Vergleich: Die genannte Verbrauchsmenge liegt in der Größenordnung des jährlichen Stromverbrauchs von Ländern wie Dänemark oder Neuseeland.
Besonders bemerkenswert ist die Offenheit des Berichts in Bezug auf das strukturelle Problem: Der Ausbau der KI-Kapazitäten läuft schneller als die Dekarbonisierung der Stromnetze. Das bedeutet, dass steigende KI-Workloads kurzfristig auch steigende CO₂-Emissionen nach sich ziehen – trotz paralleler Investitionen in erneuerbare Energien.
Für Ingenieure in der industriellen Automatisierung stellt sich damit eine praktische Planungsfrage: Wer KI-gestützte Anwendungen in Fertigungsumgebungen einführt – etwa für Predictive Maintenance, Quality Inspection oder Prozessoptimierung – muss den Energiebedarf der zugrundeliegenden Inferenz- und Trainingsinfrastruktur in die Gesamtbilanz einrechnen.
An dieser Stelle setzt laut Hannover Messe eine neue Referenzarchitektur von Siemens und NVIDIA an. Die gemeinsame Architektur soll industriellen Anwendern einen strukturierten Rahmen bieten, wie KI-Workloads in der Produktion deploybar und dabei energetisch beherrschbar bleiben. Konkrete technische Details zur Architektur waren zum Zeitpunkt der Quelle noch nicht vollständig verfügbar, der Ansatz verbindet jedoch die Steuerungs- und Automatisierungsexpertise von Siemens mit NVIDIAs GPU-basierter Inferenzhardware und Software-Stack, etwa auf Basis von NVIDIA Holoscan oder dem Industrial Edge-Portfolio.
Die Kombination aus Googles Berichtsdaten und der Siemens-NVIDIA-Initiative macht deutlich, dass Energieeffizienz bei KI in der Industrie kein Randthema mehr ist. Wer heute KI-Architekturen für Fertigungsanlagen plant, sollte den Strombedarf von Inferenz-Hardware, Edge-versus-Cloud-Verteilung der Rechenlast sowie Kühlkonzepte für GPU-Cluster als gleichwertige Planungsparameter neben Latenz und Modellgenauigkeit behandeln. Die Frage ist nicht ob, sondern wie energieeffiziente KI-Infrastruktur in industriellen Umgebungen aussieht.
Quelle: Hannover Messe News – https://www.hannovermesse.de/de/news/news-fachartikel/google-legt-die-stromrechnung-der-ki-auf-den-tisch
