Cooling AI servers is becoming the tech industry's biggest resource issue. A study by the University of California warns that public utilities' water capacities are becoming the primary bottleneck for new data center growth. By 2030, US data centers could require up to 5.5 billion liters of additional peak water per day – comparable to the daily supply for New York City. The financial consequences are enormous: building this capacity could cost up to €53 billion. In addition to water, the power consumption of large language models (llm) poses immense challenges for energy suppliers. A single hyperscale data center can consume as much energy as two million private households. This demand threatens to undo progress in the energy transition.

Die Kühlung von KI-Servern entwickelt sich zur größten Ressourcenfrage der Tech-Branche. Eine Studie der University of California warnt, dass die Wasserkapazitäten öffentlicher Versorger werden zum primären Engpass für neues Datenzentrum-Wachstum. Bis 2030 könnten US-Rechenzentren täglich bis zu 5,5 Milliarden Liter zusätzliches Spitzenwasser benötigen – vergleichbar mit der Tagesversorgung von New York City. Die finanziellen Folgen sind enorm: der Aufbau dieser Kapazitäten könnte bis zu 53 Milliarden Euro kosten. Neben Wasser stellt der Stromverbrauch großer Sprachmodelle Energieversorger vor immense Herausforderungen. Ein einziges Hyperscale-Rechenzentrum kann so viel Energie benötigen wie zwei Millionen Privathaushalte. Dieser Bedarf droht, Fortschritte bei der Energiewende zunichte zu machen.

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