Artificial Intelligence

Wir versorgen KI mit Strom: vom Stromnetz bis zum Prozessor

Wir versorgen KI mit Strom und schaffen die Voraussetzungen für energieeffiziente KI-Rechenzentren der heutigen und kommenden Generationen. Mit unserem umfassenden Portfolio an Halbleiterlösungen und unserer Systemkompetenz unterstützen wir unsere Kunden dabei, Leistung, Zuverlässigkeit und Effizienz entlang der gesamten Energiekette zu optimieren: vom Stromnetz bis zum Prozessor.

KI Stromversorgung
Artikel

Okt. 29, 2026

Wegbereiter für eine effiziente, zuverlässige und vertrauenswürdige KI

Künstliche Intelligenz lässt den Bedarf an Rechenleistung in bislang ungekanntem Ausmaß steigen. Damit KI ihr volles Potenzial entfalten kann, muss die zugrunde liegende Infrastruktur hohe Leistung mit Effizienz und Zuverlässigkeit verbinden. Von der Energieinfrastruktur über das Rechenzentrum bis zum KI-Prozessor werden innovative Leistungstechnologien damit zu einem entscheidenden Wegbereiter für die nächste Generation der KI.

Diese Herausforderung zu meistern, erfordert mehr als schrittweise Verbesserungen. Wir müssen grundlegend neu denken, wie elektrische Energie erzeugt, übertragen, gespeichert, verteilt und bereitgestellt wird. Moderne Halbleitertechnologien spielen dabei eine entscheidende Rolle.

Kennzahlen zum Energiebedarf von KI

1 question to ChatGPT needs 10x the energy of 1 Google search
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Training an AI model needs the energy output of 25 wind turbines
The power demand of a single AI data center could power 3 million homes
AI data centers expected to need 90% more electricity by 2027 compared to 2022
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Drei Ebenen der Herausforderung

Das Training immer größerer KI-Modelle in riesigen Rechenzentren erfordert immer mehr Rechenleistung. Dafür werden bis zu 100.000 Prozessoren zu einer virtuellen Maschine gebündelt. Daraus entstehen Herausforderungen auf drei Ebenen:

  • Die Stromversorgung moderner Prozessoren: Immer höhere Lastströme und starke, kurzfristige Lastschwankungen stellen neue Anforderungen. Wir erwarten innerhalb dieses Jahrzehnts Ströme von bis zu 10.000 Ampere pro Prozessor. Das entspricht dem Zehnfachen der heutigen Anforderungen.
  • Die Stromversorgung von KI-Server-Racks: Der Leistungsbedarf wird auf mehr als 1 MW pro Rack steigen. Auch das entspricht etwa dem Zehnfachen des heutigen Niveaus.
  • Die Stromversorgung ganzer Rechenzentren: Leistungsanforderungen im Gigawatt-Bereich erfordern eine andere Infrastruktur und neue Ansätze für die Energieverteilung im Rechenzentrum. Da Rechenzentren zu bedeutenden Stromverbrauchern werden, gewinnen zudem die Pufferung von Lastprofilen und die Bereitstellung netzstützender Dienstleistungen an Bedeutung.

Wie sieht das Energiemanagement der Zukunft aus?

In unserem Whitepaper „The Future of Powering AI“ geben wir Einblicke in mögliche Szenarien für die zukünftige Energieversorgung von KI. Wir untersuchen, wie Veränderungen bei Architektur, Qualität, Effizienz, thermischen Anforderungen und Energieverfügbarkeit die weitere Entwicklung beeinflussen werden. Unsere Analyse gibt einen Überblick über die entscheidenden Trends in diesem dynamischen Umfeld.

Whitepaper herunterladen

Vor welchen Herausforderungen stehen KI-Rechenzentren und wie helfen Halbleiter bei deren Bewältigung?

KI lässt den Bedarf an Rechenleistung in bislang ungekanntem Ausmaß steigen. Mit immer leistungsfähigeren Prozessoren, Server-Racks und Rechenzentren steigen zugleich die Anforderungen an eine effiziente und zuverlässige KI-Infrastruktur.

Wie lassen sich KI-Prozessoren auf kleinerem Raum mit ausreichend Strom versorgen?

1,650 GW waiting to connect

Herausforderung
KI-Prozessoren benötigen extrem hohe Stromstärken und müssen sehr schnell auf Laständerungen reagieren können. Eine herkömmliche seitliche Stromversorgung beansprucht viel Platz auf der Leiterplatte und führt bei sehr hohen Stromstärken zu höheren Verlusten bei der Stromversorgung.

Lösung
Bei der vertikalen Stromversorgung wird der Strom durch die Leiterplatte zur Rückseite des Prozessors geführt. Infineon unterstützt diesen Wandel mit low-voltage silicon MOSFETs, discrete power stages und vertikalen Leistungsmodulen, die für eine hohe Stromdichte und Effizienz ausgelegt sind.

Silicon carbide CoolSiC™ MOSFETs
High density power modules

Wie können KI-Racks die heutigen Leistungsgrenzen überwinden?

Herausforderung
Der Leistungsbedarf von KI-Racks steigt rasant, weil immer mehr GPUs und Beschleuniger in hochverdichteten Systemen zusammenarbeiten. Etablierte 48-Volt-Architekturen und einphasige Stromversorgungen lassen sich bei diesen Leistungsanforderungen zunehmend schwieriger skalieren.

Lösung
DC-Architekturen mit höheren Spannungen, disaggregierte Power Shelves, hocheffiziente Netzteile (PSUs), Battery Backup Units (BBUs) und Schutzfunktionen ermöglichen die weitere Skalierung von KI-Racks. Gleichzeitig können sie Umwandlungsverluste reduzieren und die Leistungsdichte erhöhen.

Powering AI PSU solutions
Powering AI BBU solutions

Wie können ganze KI-Rechenzentren effizienter und zuverlässiger mit Strom versorgt werden?

1,650 GW waiting to connect

Herausforderung
KI-Rechenzentren entwickeln sich zunehmend zu großen Stromverbrauchern. Schnell wechselnde GPU-Workloads können die Energieinfrastruktur stark beanspruchen. Gleichzeitig müssen Betreiber eine hohe Verfügbarkeit und Netzstabilität gewährleisten und den Energieverbrauch möglichst effizient gestalten.

Lösung
Das „Grid-to-Core“-Portfolio von Infineon umfasst Lösungen für Umwandlung, Schutz, Überwachung und Pufferung entlang der Energiekette. Dazu gehören unter anderem Solid-State-Transformatoren (SSTs), Solid-State-Leistungsschalter (SSCBs), Batterie-Energiespeichersysteme (BESS), Netzteile (PSUs), Intermediate Bus Converter (IBCs) sowie Modelle zur Bewertung der Zuverlässigkeit der Stromversorgung.

Easy power modules for SSTs
Next-generation solid-state power distribution

Wie lassen sich der wachsende Energiebedarf von KI und ökologische Verantwortung miteinander verbinden?

1,650 GW waiting to connect

Herausforderung
KI-Anwendungen benötigen enorme Rechenleistung und damit auch Energie für Kühlung und unterstützende Infrastruktur. Ohne Effizienzsteigerungen kann die Skalierung von KI zu einem höheren Energieverbrauch und steigenden Emissionen führen.

Lösung
Moderne Leistungshalbleiter können Verluste in mehreren Stufen der Energieumwandlung reduzieren. In Kombination mit erneuerbaren Energien, effizienten Architekturen und einer Echtzeitüberwachung der Stromversorgung können sie dazu beitragen, den Energiebedarf der KI-Infrastruktur effizienter zu decken.

Supporting AI power demands sustainably
Empowering green energy with WBG semiconductors

Wie gelangt der Strom vom Stromnetz bis zum Prozessorkern?

KI-Rechenzentren benötigen entlang der gesamten Energiekette eine zuverlässige und effiziente Stromversorgung. Elektrische Energie aus erneuerbaren Energien kann mithilfe von Batterie-Energiespeichersystemen (BESS) gespeichert und bedarfsgerecht bereitgestellt werden. Solid-State-Transformatoren (SSTs) übernehmen die Umwandlung und Steuerung, während Solid-State-Leistungsschalter (SSCBs) Schutzfunktionen in der Energieinfrastruktur übernehmen.

Im Rechenzentrum sorgen Lösungen für die Umwandlung und Verteilung elektrischer Energie dafür, dass der Strom zuverlässig zu den Server-Racks und schließlich zu den KI-Prozessoren gelangt.

How does power flow from grid to core

Hinter dem KI-Hype: der CO₂-Fußabdruck

Hinter den Möglichkeiten künstlicher Intelligenz steckt ein hoher Rechen- und Energieaufwand. Mit zunehmender Leistungsfähigkeit und Verbreitung von KI rückt deshalb auch der Energieverbrauch von KI-Rechenzentren stärker in den Fokus.

100,000 KM global HVDC lines

Das Training eines großen KI-Sprachmodells verursacht so viel CO₂ wie fünf Autos während ihrer gesamten Lebensdauer.*

Durch den Einsatz verschiedener moderner Leistungshalbleiter von Infineon könnten weltweit rund 48 TWh Energie eingespart werden. Laut einer Analyse von Infineon entspricht dies mehr als 22 Millionen Tonnen CO₂-Emissionen.

*Quelle: CNBC

Energie für die Zukunft: den wachsenden Strombedarf von Rechenzentren bewältigen

Mit Blick in die Zukunft stehen wir vor zahlreichen technologischen Herausforderungen. Sie gilt es zu lösen und gleichzeitig Energieeffizienz und Leistungsfähigkeit kontinuierlich zu verbessern. Dazu gehört auch, erneuerbare Energien in die Stromversorgung von KI-Rechenzentren zu integrieren und eine zuverlässige Energieversorgung sicherzustellen.

Es geht darum, die Voraussetzungen dafür zu schaffen, dass KI-Technologien weiterwachsen können und gleichzeitig der dafür erforderliche Energiebedarf möglichst effizient gedeckt wird.

Denn ohne Strom keine KI. Diese Erkenntnis treibt uns an, unsere Technologien kontinuierlich weiterzuentwickeln. Mit den Möglichkeiten der KI entwickeln sich auch die Anforderungen an ihre effiziente und zuverlässige Stromversorgung weiter.

FAQ

Warum benötigt KI so viel Strom?

KI-Modelle verarbeiten große Datenmengen und führen komplexe Berechnungen durch. Das Training und der Betrieb moderner Modelle erfordern zahlreiche Prozessoren, schnelle Netzwerke, Kühlung und die entsprechende Energieinfrastruktur. Mit zunehmenden Workloads muss deshalb die gesamte Energiekette vom Stromnetz bis zum Prozessor effizienter und besser skalierbar werden.

Was bedeutet „vom Stromnetz bis zum Prozessor“?

„Vom Stromnetz bis zum Prozessor“ beschreibt den gesamten Weg der Stromversorgung eines KI-Rechenzentrums: vom Netzanschluss über Umwandlung, Schutz und Backup bis zur Energieverteilung auf Rack-Ebene, Zwischenwandlung und abschließenden Spannungsregelung unmittelbar am KI-Prozessorkern. Verbesserungen in jeder einzelnen Stufe können Verluste reduzieren und die Zuverlässigkeit erhöhen.

Welche Technologien von Infineon unterstützen die Stromversorgung von KI-Rechenzentren?

Dazu gehören Leistungshalbleiter auf Basis von Silizium, Siliziumkarbid und Galliumnitrid sowie Leistungsstufen, vertikale Leistungsmodule, Netzteile (PSUs), Battery Backup Units (BBUs), Intermediate Bus Converter (IBCs), Hot-Swap- und Schutzlösungen, Solid-State-Transformatoren, Solid-State-Leistungsschalter und Modelle zur Bewertung der Zuverlässigkeit der Stromversorgung.

Wie können Halbleiter die Energieeffizienz von KI-Rechenzentren verbessern?

Bei jedem AC/DC- und DC/DC-Umwandlungsschritt können Verluste entstehen. Moderne Leistungshalbleiter können Leitungs- und Schaltverluste reduzieren, höhere Schaltfrequenzen ermöglichen, das thermische Verhalten verbessern und die Leistungsdichte erhöhen. Dadurch lassen sich der Energiebedarf für die Stromversorgung und Kühlung sowie die benötigte Systemgröße reduzieren.

Wie können KI-Rechenzentren ihren Energiebedarf effizienter decken?

Ansatzpunkte sind eine effiziente Energieumwandlung, hohe Systemzuverlässigkeit, die Überwachung der Stromversorgung, die Integration erneuerbarer Energien sowie Architekturen, die unnötige Umwandlungsschritte vermeiden. Leistungshalbleiter spielen dabei eine zentrale Rolle entlang der Energiekette vom Stromnetz bis zum KI-Prozessor. 

Maximale Flexibilität für Ihr Design

Mit unserem umfassenden Portfolio an Leistungshalbleitern und unserer Expertise in Silizium-, Siliziumkarbid- und Galliumnitrid-Technologien unterstützen wir die Entwicklung effizienter, zuverlässiger und skalierbarer KI-Infrastrukturen. Unsere Lösungen decken die verschiedenen Stufen der Energiekette ab: vom Stromnetz bis zum Prozessor.