Texas stoppt Datenzentren: 1.800 KI-Projekte in der Warteschlange
Veröffentlicht am: 14.08.2026 um 16:30 Uhr | Redaktion boerse-global.de
In Texas hat Gouverneur Greg Abbott die Genehmigung neuer Netzanschlüsse für Datenzentren vorerst ausgesetzt. Hintergrund ist eine außerordentliche Belastung des Stromnetzes durch den anhaltenden Boom der Künstlichen Intelligenz (KI). In der Warteschlange des Netzbetreibers ERCOT befinden sich derzeit über 1.800 Projekte mit einer Gesamtkapazität von 474 Gigawatt. Dies entspricht dem Fünffachen der bisherigen Rekordnachfrage im Bundesstaat.
Massive Belastung für Infrastruktur und Haushalt
Die Entscheidung des Gouverneurs erfolgt vor dem Hintergrund einer tiefgreifenden Verschiebung am Energiemarkt. Rund 90 Prozent der neuen Stromanfragen in Texas entfallen mittlerweile auf Datenzentren. Ein geplantes Audit soll nun die konkreten Auswirkungen auf die Strom- und Wasserressourcen bewerten.
Neben der technischen Infrastruktur geraten auch die fiskalischen Rahmenbedingungen unter Druck. Während Texas jährlich Steuervergünstigungen in Höhe von einer Milliarde US-Dollar für die Branche gewährt, warnen Experten vor potenziellen Umsatzsteuerverlusten von 3,2 Milliarden US-Dollar über einen Zeitraum von zwei Jahren.
KI-Infrastruktur als globaler Investitionstreiber
Die Situation in Texas ist Teil einer weltweiten Entwicklung. Nach Analysen von Morgan Stanley werden die Ausgaben der führenden Cloud- und Technologieanbieter für KI-Infrastruktur im Jahr 2026 die Marke von 800 Milliarden US-Dollar überschreiten – fast eine Verdoppelung gegenüber dem Vorjahr.
Allein Microsoft und Meta haben ihre zukünftigen Leasingverpflichtungen für Datenzentren um etwa 120 Milliarden US-Dollar auf insgesamt über 850 Milliarden US-Dollar erhöht.
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Auch Finanzinstitute reagieren auf den Kapitalbedarf. Die Bank of America hat für den Zeitraum von Januar 2026 bis Juli 2027 Zusagen in Höhe von 250 Milliarden US-Dollar für die US-amerikanische KI-Infrastruktur angekündigt, die neben Datenzentren auch Halbleiter und Energieversorgung umfasst. Ähnlich hohe Zusagen in Höhe von jeweils 1,5 Billionen US-Dollar liegen von Morgan Stanley und JPMorgan vor.
In den USA hat der Bau privater Datenzentren mittlerweile ein historisches Ausmaß erreicht. Laut dem US Census Bureau lag die jährliche Investitionsrate in diesem Bereich im April 2026 bei 50,7 Milliarden US-Dollar und übertraf damit erstmals den Bau von Bürogebäuden, der bei 43,8 Milliarden US-Dollar lag.
Ressourcenknappheit und steigende Kosten
Der enorme Expansionsdrang stößt jedoch zunehmend auf Hindernisse. In Pennsylvania stiegen die Strompreise von 13,9 Cent pro Kilowattstunde im Jahr 2020 auf 20,3 Cent im Jahr 2025. Auch die Wasserpreise erhöhten sich im selben Zeitraum deutlich. Ein durchschnittliches 100-Megawatt-Datenzentrum verbraucht täglich zwischen einer und fünf Millionen Liter Wasser.
Zusätzlich verschärft ein massiver Arbeitskräftemangel die Lage. Branchenberichten zufolge fehlen allein in den USA 500.000 Elektriker, 300.000 Schweißer und 550.000 Klempner, um die geplanten Projekte umzusetzen. JPMorgan geht davon aus, dass bis 2027 rund 60 Prozent der angekündigten Kapazitäten noch nicht im Bau sein werden.
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Wirtschaftliche Doppelfunktion: Wachstumsretter und Inflationsherd
Ökonomen wie David Rosenberg weisen darauf hin, dass der KI-Boom eine Rezession in den USA bisher verhindert habe. Etwa 50 Prozent der Unternehmensinvestitionen fließen demnach in den KI-Sektor. Ohne diesen Impuls wäre die US-Wirtschaft angesichts eines annualisierten BIP-Wachstums von 1,5 Prozent im zweiten Quartal 2026 und eines Rückgangs von 23.000 Arbeitsplätzen im Juli vermutlich geschrumpft.
Gleichzeitig treibt die Nachfrage nach Hardware die Inflation an. Die Erzeugerpreise für Elektronik und Zubehör stiegen bis Juni im Jahresvergleich um 27,6 Prozent, der stärkste Anstieg seit den 1960er-Jahren.
Auch die Kosten für DRAM-Speicher könnten sich laut Marktprognosen bis Ende 2026 im Vergleich zu 2024 vervierfachen. Die US-Notenbank Fed beobachtet diese Entwicklung genau, da die hohen Investitionskosten für KI-Infrastruktur zunehmend die Cloud- und Hardwarepreise beeinflussen.
