Wir befinden uns in Abilene im Westen von Texas.
Auf den ersten Blick mag dies als recht ungewöhnliches Ziel für eine Reise in die Welt der künstlichen Intelligenz erscheinen. Wir befinden uns weder im Silicon Valley noch vor dem Hauptsitz eines der großen kalifornischen Technologieunternehmen.
Und doch entsteht gerade hier eine der wichtigsten Infrastrukturen des neuen Zeitaltersder künstlichen Intelligenz.
Hinter den Straßen und Freiflächen im Westen von Texas verbirgt sich nämlich der große Stargate-Campus von OpenAI und seinen Partnern: eine Infrastruktur, die darauf ausgelegt ist, den Systemen der künstlichen Intelligenz eine enorme Rechenleistung zur Verfügung zu stellen.
Das Projekt in Abilene umfasst rund 1.100 Acres, acht Gebäude und eine Fläche von etwa 4 Millionen Quadratfuß bei einer geplanten Leistung von rund 1,2 Gigawatt.
Das bedeutet nicht, dass der Campus ständig 1,2 Gigawatt verbraucht: Es handelt sich um die bei voller Auslastung vorgesehene Kapazität.
Aber warum sollte eine Anlage dieser Größenordnung gerade hier errichtet werden?
Um dies zu verstehen, müssen wir – zumindest gedanklich – den Abilene AI Datacenter Campus Stargate betreten
Campus Stargate in Abilene, wo künstliche Intelligenz Gestalt annimmt
Der Name „Stargate“ steht mittlerweile für eines der ehrgeizigsten Programme zum Ausbau der Infrastruktur, die für den Einsatz künstlicher Intelligenz erforderlich ist.
Das Ziel besteht nicht darin, einfach nur neue Gebäude voller Computer zu errichten, sondern ein Netzwerk aus großen Infrastrukturen zu schaffen, das die für die nächste Generation von KI-Systemen erforderliche Rechenleistung bereitstellen kann.
Abilene ist eines der ersten konkreten Beispiele für diese neue Realität.
Der Campus erstreckt sich über ein riesiges Gelände und umfasst Gebäude, die speziell für die Unterbringung von IT-Infrastrukturen mit extrem hoher Dichte konzipiert wurden. Seine Größe veranschaulicht einen Wandel, der oft völlig unsichtbar bleibt, wenn man täglich einen Chatbot vom Computer oder vom Smartphone aus nutzt.
Wenn wir eine Frage an eine künstliche Intelligenz richten, sehen wir lediglich ein Fenster auf dem Bildschirm.
Hinter diesem Fenster verbirgt sich jedoch eine komplexe physische Infrastruktur. Es bedarf Gebäude, Server, Netzwerke, Stromversorgungs- und Kühlsysteme, Glasfaserverbindungen sowie einer enormen Menge an Energie.
Aus diesem Grund ist Abilene auch für diejenigen interessant geworden, die die Zukunft der künstlichen Intelligenz verstehen möchten, ohne sich dabei auf die Betrachtung der Software zu beschränken.
Hier nimmt die KI konkrete Gestalt an; sie ist nicht mehr nur ein Algorithmus, sondern hat sich zu einer industriellen Infrastruktur entwickelt. Und sie wird weiter wachsen.
OpenAI hat den Campus nämlich als Stargate als ein Projekt bezeichnet, das darauf abzielt, die Rechenkapazität in den Vereinigten Staaten schrittweise durch neue Standorte und Investitionen auszubauen. Die Wahl von Standorten wie Abilene zeigt zudem, wie sich die Geografie der Technologie verändert.
Die neuen Zentren für künstliche Intelligenz müssen nicht unbedingt im Herzen der großen Technologiemetropolen liegen. Sie müssen vor allem über ausreichend Platz, Energie, digitale Infrastruktur und geeignete Rahmenbedingungen für den Bau großer Anlagen verfügen.
Abilene mit seinen weiten Flächen und der Möglichkeit, Infrastruktur im industriellen Maßstab zu entwickeln, verkörpert diese neue Geografie perfekt. Doch was verbirgt sich tatsächlich in diesen riesigen Gebäuden?
Ein Blick ins Rechenzentrum: Der Rechenzentrumsraum der Zukunft
Um zu verstehen, was ein modernes KI-Rechenzentrum ist, können wir von etwas Vertrautem ausgehen:dem Rechenzentrum, das viele Unternehmen zur Unterbringung von Servern und IT-Systemen nutzen.
Der Unterschied liegt vor allem in der Größe.
In einem herkömmlichen Rechenzentrum finden sich Server, Speichersysteme, Netzwerkgeräte und Vorrichtungen zur Datenverwaltung.
In einer für künstliche Intelligenz konzipierten Infrastruktur hingegen verändert der erforderliche Rechenaufwand die Verhältnisse grundlegend.
Das Herzstück des Systems bilden die Rechenbeschleuniger, also Prozessoren, die dafür ausgelegt sind, enorme Mengen an mathematischen Operationen parallel auszuführen.
Ein einzelner Prozessor würde nicht ausreichen. Um die fortschrittlichsten Modelle zu trainieren und einzusetzen, müssen große Mengen an Beschleunigern über extrem schnelle Netzwerke miteinander verbunden werden, damit sie als eine riesige verteilte Maschine arbeiten können.
Dieses Konzept lässt sich nur schwer veranschaulichen.
Wir können uns das Rechenzentrum jedoch als einen riesigen Serverraum vorstellen, in dem es statt einiger weniger Serverreihen eine enorme Anzahl von Rechnern gibt, die gleichzeitig arbeiten und in extrem kurzer Zeit miteinander kommunizieren müssen.
Das Netzwerk gewinnt somit fast ebenso an Bedeutung wie die Rechenleistung.
Die Daten müssen nämlich schnell zwischen den verschiedenen Systemen übertragen werden, und die Beschleuniger müssen zusammenarbeiten können, ohne Engpässe zu verursachen.
Es gibt jedoch noch einen weiteren entscheidenden Aspekt: Diese gesamte Rechenleistung erzeugt Wärme.
Und genau hier beginnt sich ein KI-Rechenzentrum noch deutlicher von einem herkömmlichen Serverraum abzuheben. Mit steigender Rechendichte nimmt auch die auf denselben Raum konzentrierte Wärmemenge zu. Das Kühlsystem stellt daher einen wesentlichen Bestandteil der Infrastruktur dar.
Aus diesem Grund setzen moderne, auf KI spezialisierte Rechenzentren zunehmend auf Flüssigkeitskühlsysteme ein, die die Wärme direkt von den Komponenten, die sie erzeugen, an die Kühlanlagen ableiten können.
Im Falle des Stargate-Campus in Abilene hat sich OpenAI für ein Kühlsystem mit geschlossenem Kreislauf ohne Verdunstung entschieden.
Die Kühlflüssigkeit wird kontinuierlich umgewälzt, um die von den Rechensystemen erzeugte Wärme abzuführen, ohne dass der Kühlbetrieb auf einem ständigen Wasserverbrauch durch Verdunstung beruht. Dies ist ein technisches Detail, das auch dann an Bedeutung gewinnt, wenn es um die physikalischen Auswirkungen der künstlichen Intelligenz geht.
Denn in einem Rechenzentrum befinden sich nicht nur Computer. Dort gibt es auch Energieinfrastrukturen, Stromverteilungssysteme, Backup-Anlagen, Netzwerke, Kühlanlagen und Steuerungssysteme.
Mit anderen Worten: Eine Einrichtung wie Stargate ähnelt nicht mehr so sehr dem Computerraum eines Unternehmens. Sie gleicht vielmehr einer großen industriellen Infrastruktur, die rund um die Datenverarbeitung aufgebaut ist. Und dies ermöglicht es uns zu verstehen, warum die künstliche Intelligenz auch die Geografie der Technologiebranche verändert.
Die neue Geografie der künstlichen Intelligenz
Seit Jahrzehnten verbinden wir technologische Innovation vor allem mit Großstädten. Silicon Valley, Seattle, New York, London und andere große Ballungszentren sind zum Synonym für Technologie geworden.
Die künstliche Intelligenz führt jedoch eine neue Geografie ein.
Ein großes Rechenzentrum kann nicht einfach dort errichtet werden, wo es viele Programmierer gibt. Es benötigt Strom, Platz, Glasfaseranschlüsse, Netzwerkinfrastruktur und Systeme, die die Geräte kontinuierlich kühlen können. Aus diesem Grund können riesige Campusse auch fernab der traditionellen Technologiezentren entstehen.
Der Abilene AI Datacenter Campus Stargate ist eines der deutlichsten Beispiele dafür.
Das Ergebnis ist, dass die neue Geografie der KI nicht nur aus Büros und Labors besteht. Sie umfasst auch Industriegelände, Stromleitungen, Umspannwerke, Glasfaserkabel und Kühlanlagen.
Diese neue technologische Geografie betrifft jedoch nicht nur die Standorte, an denen Rechenzentren errichtet werden. Künstliche Intelligenz ist zudem von einer langen Kette von Rohstoffen und Mineralien abhängig, die für die Herstellung von Chips, elektronischen Geräten und Energieinfrastrukturen benötigt werden. Eine weitere Reise, von den chinesischen Dünen bis zu den eisigen Weiten Grönlands, erzählt genau von diesem Wettlauf um Seltene Erden und strategische Ressourcen der neuen Technologiewirtschaft.
Die künstliche Intelligenz, die aus unserer Sicht fast immateriell erscheint, benötigt daher eine immer größere physische Präsenz.
Und die nächste Frage drängt sich unweigerlich auf: Wie hoch sind die Kosten – gemessen an Energie und Ressourcen –, um eine Einrichtung wie die in Abilene in Betrieb zu halten?
Wie viel kostet der Betrieb des Abilene AI Datacenter Campus Stargate?
Der erste Faktor ist natürlich die elektrische Energie.
Eine Anlage wie der „Abilene AI Datacenter Campus Stargate“ , die auf eine Leistung von etwa 1,2 Gigawatt ausgelegt ist , spielt in einer völlig anderen Größenordnung als ein gewöhnliches Unternehmensrechenzentrum.
Man muss jedoch erneut zwischen der angegebenen Höchstleistung und dem tatsächlichen Verbrauch unterscheiden.
Strom wird benötigt, um die Beschleuniger und alle anderen IT-Systeme zu betreiben, aber auch die Netzwerke, die Speichersysteme, die Stromversorgungsanlagen sowie die Anlagen, die zur Gewährleistung der Betriebskontinuität erforderlich sind.
Und dann ist da noch das Problem mit der Hitze.
Tatsächlich wird fast die gesamte von Rechensystemen verbrauchte Energie in Wärme umgewandelt, die aus den Geräten abgeleitet werden muss.
Daher ist die Flüssigkeitskühlung von großer Bedeutung.
Im Abilene AI Datacenter Campus Stargate handelt es sich bei dem von OpenAI angegebenen System um ein geschlossenes, nicht verdunstungsbasiertes System. Die Flüssigkeit wird zur Wärmeübertragung umgewälzt, wodurch der für verdunstungsbasierte Systeme typische kontinuierliche Wasserverbrauch reduziert wird.
OpenAI hat erläutert, dass die anfängliche Befüllung des Kühlsystems jedes Gebäudes eine Wassermenge erfordert, die in etwa zwei olympischen Schwimmbecken entspricht. Sobald der Kreislauf befüllt ist, ist der Wasserbedarf für die Kühlung deutlich geringer.
Der Energieverbrauch betrifft jedoch nicht nur die Server.
Ein Campus dieser Größenordnung muss über redundante Stromversorgungssysteme, eine Stromverteilung, Notfallinfrastrukturen und ein Netzwerk verfügen, das die Betriebskontinuität gewährleistet.
Wir können daher nachvollziehen, warum eine einfache, auf dem Smartphone eingegebene Frage lediglich das letzte Glied einer weitaus größeren Kette ist.
Wie viel Ressourcen verbraucht also eine einzelne Anfrage an ChatGPT?
Es gibt keine allgemeingültige Antwort.
Eine kurze Textfrage erfordert einen anderen Rechenaufwand als eine lange und komplexe Aufgabenstellung, insbesondere wenn logisches Denken, die Analyse von Dokumenten, Bildern oder Videos eine Rolle spielen.
Eine von Microsoft im Jahr 2026 veröffentlichte Studie schätzte den mittleren Energieverbrauch der untersuchten Systeme auf etwa 0,31 Wh pro Abfrage. Es handelt sich hierbei jedoch um eine Schätzung, die sich auf bestimmte Bedingungen bezieht und nicht als allgemeingültiger Energieverbrauch für jeden KI-Dienst herangezogen werden kann.
Der Unterschied wird noch deutlicher, wenn wir vom Text zu Bildern und vor allem zu Videos übergehen.
Die Erstellung eines Videos erfordert in der Tat einen weitaus höheren Rechenaufwand als eine einfache textuelle Antwort. Es geht also nicht darum, jeder unserer Fragen eine bestimmte Anzahl von Wattstunden zuzuordnen. Vielmehr geht es darum zu verstehen, dass hinter jedem KI-Dienst eine physische Maschine steht, die mit Strom versorgt, gekühlt und gewartet werden muss.
Die Wasser-Falschmeldung: Die Falschmeldung von einem halben Liter pro Frage
Es gibt einen Satz, der in den letzten Jahren fast schon zu einem Klischee geworden ist: Jede an ChatGPT gerichtete Anfrage verbrauche einen halben Liter Wasser.
Dies ist eine der bekanntesten Falschmeldungen zum Thema künstliche Intelligenz.
Die Angabe von einem halben Liter ist jedoch nicht frei erfunden.
Dies geht aus einer wissenschaftlichen Schätzung der University of California, Riverside, hervor, die den Wasserverbrauch im Zusammenhang mit der Nutzung eines Modells wie GPT-3 unter bestimmten Bedingungen berechnet hatte. Die Schätzung bezog sich auf eine Sitzung mit etwa 20 bis 50 Fragen, je nach den Bedingungen und dem Ort, an dem die Berechnung durchgeführt wurde.
Das Problem entsteht, wenn diese Schätzung in eine wesentlich einfachere Formel umgewandelt wird:
Eine Frage an ChatGPT = ein halber Liter Wasser.
So betrachtet handelt es sich um eine Fälschung.
Es gibt nämlich keine festgelegte Wassermenge, die jeder einzelnen Nachfrage zugeordnet werden kann.
Der Verbrauch hängt von der zur Kühlung eingesetzten Technologie, vom Klima, von der Auslegung des Rechenzentrums, von der Wasserquelle und von der Art und Weise ab, wie die Wärme abgeführt wird.
Und vor allem wird nicht das gesamte Wasser, das sich in einem Kühlsystem befindet, zwangsläufig verbraucht.
Im Fall des Abilene AI Datacenter Campus (Stargate / Lancium) handelt es sich bei dem von OpenAI angegebenen System um ein geschlossenes, nicht verdunstungsbasiertes System. Dies bedeutet jedoch nicht, dass auf dem Campus kein Wasser verwendet wird.
Das bedeutet, dass wir eine unter bestimmten Bedingungen ermittelte Schätzung nicht automatisch in eine Wassermenge umwandeln können, die jeder Anfrage an ChatGPT zugeordnet ist.
Die eigentliche Frage ist daher weitaus interessanter: Wie werden die Systeme konzipiert, die die Wärme abführen müssen, die durch den enormen Rechenaufwand entsteht, der für den Betrieb der KI erforderlich ist?
Vom Problem zur Ressource: die Fernwärme
Doch gerade diese Wärme, die normalerweise als etwas angesehen wird, das beseitigt werden muss, könnte zu einer Ressource werden.
Das Prinzip ist einfach: Wenn Rechenzentren enorme Mengen an Strom verbrauchen und fast die gesamte Energie in Wärme umgewandelt wird, warum sollte man dann nicht versuchen, diese zurückzugewinnen?
Die Lösung könnte die Fernwärme sein.
Die von IT-Systemen erzeugte Wärme kann über Wärmetauscher an ein Wassernetz übertragen und bei Bedarf mithilfe großer Wärmepumpen auf die gewünschte Temperatur gebracht werden. Von dort aus kann sie an die an das Netz angeschlossenen Gebäude verteilt werden.
Das ist nicht nur eine theoretische Hypothese.
In Finnland entwickelt Microsoft gemeinsam mit Fortum ein System, bei dem die Abwärme von Rechenzentren zurückgewonnen wird, um die Fernwärmeversorgung von Espoo, Kauniainen und Kirkkonummi zu gewährleisten. Nach vollständiger Inbetriebnahme soll das Projekt etwa 40 % des Jahresbedarfs eines Netzes decken, das rund 250.000 Kunden versorgt, wobei eine geschätzte Emissionsminderung von etwa 400.000 Tonnen CO₂ pro Jahr erwartet wird.
Die Internationale Energieagentur betrachtet gerade die Abwärme von Rechenzentren als eine der Quellen, die in Fernwärmenetze integriert werden können, insbesondere wenn sich die Anlagen in ausreichender Nähe zu den Gebieten befinden, die Wärme benötigen.
Die Zukunft der Rechenzentren könnte sich daher von unseren Vorstellungen unterscheiden.
Nicht nur riesige Anlagen, die Strom verbrauchen und Wärme erzeugen, sondern Infrastrukturen, die – zumindest unter bestimmten Bedingungen – einen Teil dieser Wärme an die Städte zurückgeben können.
Das Rechenzentrum könnte somit nicht nur zu einer Rechenmaschine werden, sondern auch zu einem Bestandteil des städtischen Energiesystems.
Und gerade wenn wir über Wasser sprechen, zeigt sich eine der am weitesten verbreiteten Vereinfachungen in Bezug auf künstliche Intelligenz.
Können wir den Abilene AI Datacenter Campus Stargate besichtigen?
Und nun kommen wir zu einer Frage, die sich im Zusammenhang mit einer Reise nach Abilene fast von selbst stellt. Wenn wir in der Stadt ankämen, könnten wir dann den großen Stargate-Campus besichtigen?
Was die Innenräume betrifft, lautet die Antwort nein. Ein Rechenzentrum, in dem kritische Infrastrukturen untergebracht sind, ist kein Ort, der für die Öffentlichkeit zugänglich ist. Im Inneren befinden sich IT-Systeme, Netzwerkgeräte, Energieversorgungsanlagen und Kühlsysteme, die sowohl physisch als auch digital geschützt werden müssen.
Für den Abilene AI Datacenter Campus Stargate gibt es kein reguläres Programm mit öffentlichen Führungen.
Das bedeutet jedoch nicht, dass die Reise uninteressant wäre.
Es besteht in der Tat ein wesentlicher Unterschied zwischen dem Besuch eines Rechenzentrums und der Besichtigung des Standorts, an dem es sich befindet. Der Stargate-Campus in Abilene befindet sich in einem Gebiet, das von außen betrachtet ganz anders aussieht, als wir es uns vorstellen, wenn wir an künstliche Intelligenz denken.
Es gibt kein riesiges Schild mit der Aufschrift „Hier wohnt die KI“. Doch es gibt große Industriegebäude, Strominfrastruktur, Zufahrtsstraßen und weitläufige Technikbereiche.
Und genau dieser Kontrast macht diesen Ort so interessant.
Die künstliche Intelligenz, die wir täglich nutzen, erscheint als etwas Immaterielles, das in einem Browserfenster eingeschlossen ist.
In Abilene nimmt dies hingegen die konkrete Form einer riesigen Industrieinfrastruktur an.
Um zu verstehen, was sich tatsächlich in einem Rechenzentrum befindet, muss man sich daher vor allem auf die von den Betreibern selbst zur Verfügung gestellten Unterlagen stützen.
Ein Beispiel hierfür liefert Google, das aus Sicherheitsgründen keine öffentlichen Führungen durch seine Rechenzentren anbietet, jedoch einen virtuellen 360-Grad-Rundgang durch das Rechenzentrum in The Dalles, Oregon, sowie Bilder und Informationsmaterial zur Verfügung stellt.
Es handelt sich um eine Lösung, die es ermöglicht, zumindest virtuell das zu tun, was physisch sehr schwierig wäre: einen der Orte zu betreten, an denen die Rechenkapazität des neuen digitalen Zeitalters aufgebaut wird.
Für diejenigen, die nach Abilene kommen, bleibt die Reise daher vor allem ein Erlebnis von außen. Doch vielleicht ist es gerade das, was sie so interessant macht. Man muss keinen Serverraum betreten, um zu verstehen, was dort vor sich geht. Es reicht aus, die Größe der Gebäude, die sie umgebende Infrastruktur und die Menge an Energie zu betrachten, die erforderlich ist, um sie am Laufen zu halten.
Künstliche Intelligenz, die zunächst als scheinbar immaterielles Phänomen erscheint, wird plötzlich zu etwas Physischem.
Preise und Tools der künstlichen Intelligenz
Wenn der Betrieb künstlicher Intelligenz mit physischen Kosten verbunden ist, entstehen natürlich auch wirtschaftliche Kosten für diejenigen, die sie nutzen.
Die wichtigsten Anbieter haben sich für unterschiedliche Modelle entschieden und bieten sowohl kostenlose Zugangsstufen als auch kostenpflichtige Tarife an.
ChatGPT verfügt beispielsweise über einen kostenlosen Tarif und verschiedene kostenpflichtige Stufen. OpenAI gibt derzeit 8 Dollar pro Monat für ChatGPT Go, 20 Dollar für Plus und 200 Dollar für Pro an, wobei die Preise in einigen Märkten angepasst sind.
Die höheren Tarife bedeuten nicht lediglich, dass Sie ChatGPT gegen Bezahlung nutzen können , sondern bieten möglicherweise auch erweiterte Nutzungsmöglichkeiten, Zugang zu fortschrittlicheren Modellen und zusätzliche Tools.
Auch Claude, das von Anthropic entwickelt wurde, bietet in den Vereinigten Staaten einen Pro-Tarif für 20 Dollar pro Monat an.
Google verfolgt mit seinenGoogle-AI-Angeboten einen ähnlichen Ansatzund integriert Gemini in andere Dienste des Google-Ökosystems. In Italien kostet Google AI Pro 21,99 Euro pro Monat.
Neben den Chatbots gibt es zudem Dienste, die auf die Erstellung von Bildern, Audio- und Videodateien spezialisiert sind und häufig auf Guthaben oder monatlichen Limits basieren: Das Geschäftsmodell ändert sich, doch die zugrunde liegende Logik bleibt dieselbe: Hinter jeder Funktion steht Rechenleistung. Und hinter dieser Rechenleistung steht eine Infrastruktur wie die, die wir gerade in Abilene gesehen haben.
Wohin wird uns diese Reise mit der künstlichen Intelligenz führen?
Die Reise begann in Abilene, vor riesigen Gebäuden, die von außen betrachtet einfach wie Teil eines neuen Industriegebiets wirken könnten. Wir betraten das Rechenzentrum – zumindest im übertragenen Sinne – und stellten fest, dass hinter der künstlichen Intelligenz Energie, Netzwerke, Prozessoren, Kühlsysteme und eine gewaltige Infrastruktur stehen.
Doch am Ende dieser Reise dreht sich die interessanteste Frage nicht mehr darum, was sich in diesen Hallen befindet. Sie betrifft vielmehr die Frage, welche Rolle die KI in unserem Leben spielen wird. Sie könnte uns dabei helfen, Zugang zu Wissen zu erhalten, etwas zu schaffen, zu kommunizieren, zu reisen, zu lernen und Erfahrungen zu machen, die heute Zeit und Ressourcen erfordern.
Es könnte aber auch dazu fähig werden, Bilder, Musik, Videos, Gespräche und virtuelle Umgebungen zu erschaffen, die unseren Wünschen immer besser entsprechen.
Und genau hier stellt sich die schwierigste Frage.
Wird das künstliche Leben befriedigender sein als die Realität?
Die Realität ist unvollkommen, unvorhersehbar und oft anders, als wir es uns wünschen würden. Eine künstliche Intelligenz hingegen könnte es schaffen, eine immer stärker auf uns zugeschnittene Welt um uns herum zu gestalten. Vielleicht besteht die eigentliche Herausforderung daher nicht nur darin, zu verstehen, wozu künstliche Intelligenz fähig ist, sondern zu entscheiden, wie viel wir ihr tatsächlich überlassen wollen.
Wir haben uns auf die Suche nach dem Ort begeben, an dem die KI angesiedelt ist, und sind dabei auf Rechenzentren, Energieversorgung, Kühlsysteme, Prozessoren und Netzwerke gestoßen.
Letztendlich haben wir jedoch festgestellt, dass die wichtigste Frage nicht lautet, wo die künstliche Intelligenz angesiedelt ist, sondern wohin wir sie in unserem Leben integrieren wollen: Wenn wir eine künstliche Realität schaffen könnten, die genau unseren Vorstellungen entspricht, würden wir dann die Realität, so wie sie ist, noch benötigen?
