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Der Strombedarf der KI ist über das hinausgewachsen, was Wind und Solar zuverlässig im großen Maßstab liefern können. Die Antwort der Technologiebranche ist eine unerwartete: Kernenergie.
Zwei Jahre nach der 52,7-Milliarden-Dollar-Investition in US-Halbleiterunabhängigkeit produziert TSMC in Arizona 4nm-Chips.
Der KI-Boom hat eine beispiellose Nachfrage nach Strom erzeugt, die Stromnetze belastet, Kernkraftwerke wiederbelebt und die Energiemärkte auf eine Weise umgestaltet, die jedes einzelne KI-Modell überdauern wird. Die Zahlen sind außergewöhnlich – und die Reaktionen der Branche offenbaren tiefe Spannungen zwischen Geschwindigkeit und Nachhaltigkeit.
Microsoft, Google und Amazon haben in den letzten 18 Monaten alle Kernkraft-Deals unterzeichnet. Der AI-Compute-Ausbau verbraucht Strom schneller, als erneuerbare Energien liefern können, und die Branche setzt zunehmend darauf, dass kleine modulare Reaktoren (SMRs) und Wiederinbetriebnahmen stillgelegter Anlagen der schnellste Weg zu zuverlässiger, CO2-freier Stromversorgung im großen Stil sind.
WebAssembly begann als Methode, um C++-Spiele mit nahezu nativer Geschwindigkeit in Chrome auszuführen. Im Jahr 2026 betreibt es Produktionsworkloads auf dem globalen Netzwerk von Cloudflare, treibt Plugin-Systeme in Editoren und Datenbanken an, führt AI-Inferencing an der Edge aus und standardisiert eine Systemschnittstelle – WASI – die es ermöglicht, dass dasselbe Binary in einem Browser, einem Server oder einem Mikrocontroller läuft. So sieht das tatsächlich aus.
Das globale Internet basiert auf einem Netz von rund 550 Glasfaserkabeln auf dem Meeresboden, die praktisch den gesamten internationalen Datenverkehr übertragen. Aktuelle Vorfälle im Roten Meer und in der Ostsee haben gezeigt, wie diese kritische Infrastruktur gestört werden kann – durch Unfall, durch Anker oder mit Absicht.
Was als Fertigungswerkzeug zur Simulation von Düsentriebwerken und Montagelinien begann, ist zur Infrastruktur für Stadtplanung, Krankenhausbetrieb und Katastrophenhilfe geworden. Digitale Zwillinge wachsen heran — und die Komplexität wächst mit ihnen.
KI-Rechenzentren verbrauchen Strom in einem Ausmaß, das die Stromnetze belastet und Klimaforscher alarmiert. Der Engpass sind nicht die Chips – es ist der Datentransfer zwischen ihnen. Silicon Photonics ersetzt Kupferkabel durch Licht und senkt den Energieverbrauch für die Datenübertragung um bis zu 80 %. Im Jahr 2026 wechselt die Technologie von Forschungslabors in die Massenproduktion.
Meta hat Rivos übernommen, Qualcomm hat Ventana Micro gekauft, und RISC-V-Silizium taucht in Rechenzentren und KI-Beschleunigern auf. Nach einem Jahrzehnt der IoT-Dominanz verlagert sich die offene Architektur dorthin, wo das große Rechenbudget liegt.
Drei Laptop-Hersteller haben in der ersten Jahreshälfte 2026 RISC-V-basierte Consumer-Laptops ausgeliefert oder angekündigt. Die offene Befehlssatzarchitektur hat endlich echte Hardware – doch die Performance-Benchmarks und das Software-Ökosystem offenbaren eine Lücke, die Enthusiasten vor dem Kauf verstehen sollten.
Intels Hala Point System, das im April 2024 vorgestellt wurde und nun 2026 an Forschungspartner ausgeliefert wird, zeigt, dass gehirninspirierte Computing-Architekturen eine Energieeffizienz erreichen können, die drei Größenordnungen über herkömmlichem GPU-Computing liegt. Die Technologie verlässt das Labor und dringt in spezifische Workloads ein, in denen sie praktisch keine Konkurrenz hat.
Die Open-Source-ISA, die 2010 an der UC Berkeley entstanden ist, läuft heute in Milliarden von Geräten – von Espressifs 1-Dollar-WLAN-Chips über NVIDIAs GPU-Mikrocontroller bis zu Western Digitals SSD-Controllern. Die nächste Frage ist, ob sie den Sprung in Server und Laptops schaffen kann.