Was die 1-GW-Klasse für KI, Energie und den Standort bedeutet

OpenAI arbeitet laut übereinstimmenden Medienberichten an einem Rechenzentrumsprojekt in Indien mit mindestens 1 Gigawatt (GW) IT-Kapazität – eine Größenordnung, die die aktuelle Hyperscale-Landschaft in Asien und darüber hinaus verschieben würde. Der Vorstoß ist Teil der globalen Infrastruktur-Initiative „Stargate“, mit der OpenAI und Partner zusätzliche mehrgigawattstarke KI-Fabriken aufbauen wollen. Besonders brisant: Indien ist längst zum zweitgrößten Markt von ChatGPT avanciert, OpenAI hat eine lokale Gesellschaft registriert und eine Niederlassung in Neu-Delhi angekündigt. All das deutet darauf hin, dass der Subkontinent bei der nächsten Ausbaustufe generativer KI eine tragende Rolle übernehmen soll.

Der aktuelle Stand: Bloomberg-Meldung, Reuters-Bestätigung, Stargate-Kontext

Auslöser der Dynamik ist ein Bericht von Bloomberg, wonach OpenAI in Indien lokale Partner für ein 1-GW-Rechenzentrum sondiert. Reuters hat die Meldung aufgegriffen und ordnet sie in das Stargate-Programm ein, dessen globale Ausweitung OpenAI und Oracle im Juli mit zusätzlichen 4,5 GW Kapazität unterstrichen haben. Parallel hat OpenAI in Indien bereits eine Rechtseinheit gegründet, den Markteintritt mit einem Büro in Neu-Delhi „noch in diesem Jahr“ verlautbart und die Reichweite durch einen besonders günstigen ChatGPT-Tarif angepasst. Zusammengenommen entsteht das Bild eines gezielten Infrastruktur- und Go-to-Market-Vorstoßes mit Indien als Knotenpunkt.

Was bedeutet „1 Gigawatt“ konkret?

Ein Rechenzentrum in der 1-GW-Klasse wäre eine Anlage mit rund 1.000 Megawatt IT-Leistung – ein sogenannter „Mega-Campus“, der häufig aus mehreren, über Jahre gestaffelten Bauabschnitten besteht. Bei Vollauslastung entspräche das rein rechnerisch einem jährlichen Energiebedarf von etwa 8,76 Terawattstunden. Branchenbeobachter sprechen seit einiger Zeit von einem Trend zu Gigawatt-Standorten, weil Trainings- und Inferenzlasten generativer Modelle den Leistungsbedarf von klassischen Hyperscale-Zentren um Größenordnungen übersteigen. Ein 1-GW-Campus wäre damit nicht nur für Indien, sondern global ein Leuchtturmprojekt.

Warum Indien jetzt?

Indien verbindet mehrere Standortvorteile: eine enorme Entwickler- und Ingenieursbasis, stark wachsende Nachfrage nach KI-gestützten Diensten und eine Rechenzentrumsindustrie, die sich rasant professionalisiert. Marktanalysen prognostizieren, dass die landesweite Datacenter-Kapazität bis 2027 auf rund 1,8 GW anwachsen wird – getrieben durch Nachfrage aus BFSI, Tech und digitalen Services, mit Hotspots in Mumbai, Bengaluru, Delhi-NCR und Chennai. Politisch flankieren Bund und Bundesstaaten den Ausbau mit vereinfachten Genehmigungen und gezielten Incentives, während Infrastrukturbetreiber zusätzliche Knoten auch in Tier-II/III-Städten erschließen. Dass OpenAI Indien als zweiten Kernmarkt ausweist und hier die Nutzerzahlen zuletzt vervierfacht wurden, verstärkt den Logikeffekt: lokale Präsenz, lokale Compliance, kürzere Latenzen und bessere Kostenkontrolle für Trainings- und Inferenzlasten.

Regulatorik: DPDP-Gesetz, Datentransfers und Planungssicherheit

Mit dem Digital Personal Data Protection Act (DPDP) hat Indien 2023 ein modernes Datenschutzgesetz eingeführt, dessen Ausführungsregeln 2025 weiter konkretisiert wurden. Kernelement ist ein „Blacklist-Ansatz“ für internationale Datentransfers: Grundsätzlich sind Übermittlungen erlaubt, außer die Regierung schränkt einzelne Jurisdiktionen gezielt ein. Für internationale Cloud- und KI-Workloads entsteht so ein Rahmen, der Datenschutzpflichten schärft, zugleich aber die bauliche und operative Lokalisierung von Datenverarbeitung attraktiv macht. Für einen 1-GW-KI-Campus bedeutet das: regulatorische Sicherheit, hohes Investitionsvolumen und die Möglichkeit, sensible Trainings-Pipelines und Inferenzdienste datennahe zu betreiben – ein Vorteil gegenüber reinen Offshore-Setups.

Energiefrage: Woher kommen 1 GW rund um die Uhr?

Die Energieversorgung ist der Dreh- und Angelpunkt. Indiens Strommix befindet sich in einem Umbruch: Der Anteil sauberer Erzeugung erreicht stetig neue Höchststände, die installierte EE-Kapazität steigt so schnell wie in kaum einem anderen großen Markt, und 2025 markierte das Land Rekorde bei Neuinstallationen – insbesondere bei Solar- und Windkraft. Gleichzeitig bleibt Kohle mittelfristig Rückgrat der Versorgung, insbesondere bei Lastspitzen. Für einen 1-GW-Campus sind daher mehrjährige Stromlieferverträge (PPA) mit Erzeugern, netzdienliche Speicher und ein Mix aus Direktleitungen, Dual-Feed-Anschlüssen sowie lokaler Reserveerzeugung üblich. In Indien deuten jüngste Statistiken auf eine wachsende Basis für solche Hybrid-Setups hin, was die Integration großer KI-Lasten realistischer macht – ökonomisch und systemisch.

Kühlung, Dichte, Architektur: Vom Luftstrom zur Flüssigkeit

Die Architektur solcher „AI-Factories“ unterscheidet sich spürbar von klassischen Hyperscalern. Während früher Racks mit unter 10 kW Standard waren, verlagert sich die Branche in Richtung 120 kW und darüber, mit Roadmaps in Richtung 600 kW pro Rack bis Ende 2027. Ohne flüssige Kühlverfahren – Direct-to-Chip oder Immersion – ist das wirtschaftlich und energetisch kaum darstellbar. Ein indischer 1-GW-Campus dürfte daher in Bauphase 1 auf flüssigkeitsfähige White-Space-Module setzen, die stufenweise skaliert werden. Das reduziert PUE, erhöht Packungsdichten und senkt die Latenz zwischen Speicher- und Rechenknoten – entscheidend für große Transformer-Trainings.

Die ökonomische Dimension: Capex in der 50-Milliarden-Liga?

Wie teuer ist ein 1-GW-KI-Rechenzentrum? Branchenstimmen schätzen ein Investitionsvolumen in der Größenordnung von 50 Milliarden US-Dollar pro Gigawatt – allein rund 35 Milliarden für den Nvidia-Stack (GB200/GB300-Generation) und etwa 15 Milliarden für übrige Komponenten wie Stromversorgung, Kühlung, Gebäude und Netz. Zwar variieren Zahlen je nach Lokation, Energiepreis, Baukosten und Beschaffungsfenster, doch die Daumenregel zeigt: Wer eine 1-GW-AI-Factory baut, greift tief in die Kasse – und fordert Lieferketten wie Netze. Genau deshalb bündeln Programme wie Stargate mehrere Partner vom Silizium bis zum PPA.

Stargate in der Praxis: Oracle-Allianz, UAE-Cluster und mögliche Indien-Anbindung

Im Juli haben OpenAI und Oracle angekündigt, zusätzliche 4,5 GW an Stargate-Kapazität aufzubauen – eine Größenordnung, die den US-Markt binnen weniger Jahre spürbar verändern kann. Bereits zuvor wurde ein Stargate-Cluster in den VAE kommuniziert, was die internationale Ausrichtung bestätigt. Vor diesem Hintergrund wirkt ein 1-GW-Campus in Indien wie der nächste logische Baustein eines global verteilten Netzes aus Trainings- und Inferenzknoten, das Latenz, Souveränität und Kosten gegeneinander optimiert.

Wettbewerb und Vergleich: 1 GW wird neuer Referenzwert

Die 1-GW-Marke definiert längst auch außerhalb von OpenAI den neuen Referenzwert. Google etwa plant laut Berichten in Visakhapatnam (Andhra Pradesh) eine 1-GW-Anlage, flankiert durch Milliardeninvestitionen in Erneuerbare. Dass derartige Projekte in Indien ökonomisch denkbar werden, hängt an sinkenden EE-Gestehungskosten, staatlichen Anreizen und dem rasant wachsenden Bedarf an KI-Infrastruktur in der Region. Für OpenAI erhöht sich damit der Druck, Zugänge zu Standorten, Energie und Fachkräften früh zu sichern – inklusive Partnerschaften mit lokalen Co-Location- und Infrastruktur-Playern.

Mögliche Standorte und Genehmigungen: Von Mumbai bis Delhi-NCR

Obwohl Ort und Zeitplan offiziell noch offen sind, erscheinen mehrere Korridore plausibel: Mumbai/Navi Mumbai mit reifen Strom- und Glasfaserachsen, Chennai wegen Hafen- und Subsea-Nähe, Bengaluru als Engineering-Hochburg und Delhi-NCR (inklusive Noida) mit starkem Policy-Support. Entscheidend werden Netzanbindung (idealerweise Dual-Feed), Landverfügbarkeit, wasser- bzw. „water-aware“ Kühlstrategien sowie der Zugang zu erneuerbarer Erzeugung über PPAs. Dass Bundesstaaten wie Uttar Pradesh duale Netzanschlüsse und Subventionen anbieten, ist in diesem Kontext ein klarer Standortvorteil.

Makrorisiken: Lieferketten, Genehmigungen, Netzkapazität

Projekte dieser Größenordnung sind mit Risiken behaftet: Lieferketten für Hochleistungs-GPU-Systeme bleiben eng getaktet; Transformatoren, Schaltanlagen und Mittelspannungstechnik haben teils lange Vorlaufzeiten; Netzausbau und Speicherintegration müssen synchronisiert werden; regulatorische Anforderungen (von Umweltgutachten bis Datenschutz) sind komplex. Hinzu kommt, dass Indiens Stromnachfrage im Industriebereich dynamisch wächst, was die Notwendigkeit netzdienlicher Lösungen – etwa große Batteriespeicher und flexible Lastfahrpläne – erhöht. Für Betreiber bedeutet das: Parallel zum Campusbau müssen Power-Procurement, Netzanschlüsse, Kühlkonzepte und Lieferlogistik orchestriert werden, damit die Ramp-up-Kurve hält.

Was als Nächstes zu erwarten ist

Reuters verweist auf Spekulationen, wonach Sam Altman die Indien-Pläne im September konkretisieren könnte. Sollte sich das bewahrheiten, wären in einer ersten Welle typischerweise Standort, Baupartner, Meilensteine, PPA-Eckdaten und die schrittweise Inbetriebnahme definiert. Parallel ist zu erwarten, dass OpenAI die lokale Teamstruktur in Neu-Delhi ausbaut und Integrationspfade zu existierenden Stargate-Knoten – etwa in den USA oder der Golfregion – nachzeichnet. Klar ist: Ein 1-GW-Campus in Indien wäre nicht nur ein Symbolprojekt, sondern ein operatives Schwergewicht, das die regionale KI-Wertschöpfung spürbar anhebt – von Forschung über Cloud-Dienste bis hin zu Industrieanwendungen.

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