Einkauf · 9 min Lesezeit
Stromkosten von KI-Workstations realistisch kalkulieren
Was kostet ein KI-Server wirklich? Vollständige TCO-Berechnung für den BRW-B01: Stromkosten, Kühlung, Abschreibung und Vergleich mit Cloud-Alternativen.
Der Kaufpreis eines KI-Servers steht ganz oben im Angebot. Er steht nicht für den Kostenblock, den Sie über die nächsten fünf Jahre tatsächlich tragen. Wer im Einkauf oder Controlling arbeitet, braucht eine vollständige Rechnung: Strom, Kühlung, Raumkosten, Wartung, Abschreibung und die ehrliche Gegenrechnung zur Cloud-Alternative.
Dieser Artikel liefert genau das: konkrete Zahlen, ein vollständiges TCO-Modell über 5 Jahre und eine Break-even-Analyse. Als Referenzgerät dient der BRW-B01 von Badische Rechenwerke, ein 5U-Rack-System mit vier GPUs und redundanten Netzteilen.
Der Kaufpreis ist nicht das Problem
Angebote für KI-Server landen im Einkauf meistens als einmalige Investition. Das führt zu einem klassischen Fehler: Das Budgetgespräch dreht sich um den Anschaffungspreis, während die laufenden Kosten in einer Schublade verschwinden.
Für einen KI-Server mit vier GPUs gilt: Die Betriebskosten über 5 Jahre können den Kaufpreis merklich übersteigen oder zumindest verdoppeln, abhängig von Standort und Auslastung. Das ist keine Warnung gegen den Kauf. Es ist ein Argument dafür, die Rechnung vollständig aufzumachen.
Energieverbrauch: Idle, Teillast, Volllast
Moderne GPU-Server sind keine Geräte mit einem festen Verbrauch. Leistungsaufnahme variiert stark je nach Arbeitslast.
| Betriebszustand | Typischer Verbrauch (4-GPU-System) |
|---|---|
| Idle / Standby | 300–500 W |
| Teillast (Inferenz, 50 %) | 800–1.200 W |
| Volllast (Training, 100 %) | 1.500–2.000 W |
Der BRW-B01 ist mit 2× 1.600 W redundanten Netzteilen ausgestattet. Die Redundanz dient der Ausfallsicherheit, nicht dem Doppelverbrauch: Beide Netzteile teilen sich die Last und springen gegenseitig ein.
Für die Kostenkalkulation verwenden Sie einen gewichteten Durchschnitt auf Basis Ihrer erwarteten Workload-Verteilung. Ein realistischer Ansatz für gemischten Betrieb (Training und Inferenz): angenommener Durchschnitt von 1.800 Watt über alle Betriebsstunden.
Jahresstromkosten: Die Rechnung
Grundformel: Verbrauch (kW) × Betriebsstunden × Strompreis (€/kWh) = Jahreskosten.
Für den BRW-B01 bei Dauerbetrieb (24/7): 1,8 kW × 24 h × 365 Tage = 15.768 kWh/Jahr.
| Strompreis | Jahreskosten |
|---|---|
| 0,25 €/kWh (günstiger Gewerbestrom) | 3.942 € |
| 0,30 €/kWh (typischer deutscher Industriestrompreis) | 4.730 € |
| 0,35 €/kWh (höherer Tarif oder Kleingewerbe) | 5.519 € |
Für die meisten mittelständischen Unternehmen ist 0,28 bis 0,32 €/kWh ein realistischer Ansatz. Prüfen Sie Ihren aktuellen Energievertrag und addieren Sie Netzentgelte sowie Umlagen.
Bei Nutzung nur an Werktagen (250 Tage, 8 Stunden täglich, plus Grundlast an den restlichen Zeiten) sieht die Rechnung anders aus:
- Volllast: 1,8 kW × 8 h × 250 Tage = 3.600 kWh
- Grundlast: 0,4 kW × 16 h × 250 Tage + 0,4 kW × 24 h × 115 Tage = 2.704 kWh
- Gesamt: ca. 6.304 kWh/Jahr, also rund 1.890 €/Jahr bei 0,30 €/kWh
Dieses Szenario ist für viele KI-Anwendungen in der Praxis treffender als 24/7-Vollbetrieb.
Netzteil-Effizienz: 80 PLUS und warum es zählt
Netzteile wandeln Wechselstrom aus der Steckdose in Gleichstrom für die Komponenten um. Diese Umwandlung ist nicht verlustfrei.
| Effizienzklasse | Wirkungsgrad (typisch bei 50 % Last) |
|---|---|
| 80 PLUS Bronze | 85 % |
| 80 PLUS Gold | 90 % |
| 80 PLUS Platinum | 92 % |
| 80 PLUS Titanium | 94 % |
Ein Bronze-Netzteil, das 1.000 Watt Rechenleistung liefert, zieht tatsächlich rund 1.176 Watt aus der Steckdose. Ein Platinum-Netzteil zieht nur rund 1.087 Watt. Der Unterschied klingt klein, läppert sich aber über Jahre.
Beispielrechnung für 15.000 kWh Nutzlast pro Jahr: Bronze (85 %) ergibt 17.647 kWh Gesamtverbrauch und 5.294 € bei 0,30 €/kWh. Platinum (92 %) ergibt 16.304 kWh und 4.891 €. Ersparnis: ca. 403 € pro Jahr, über 5 Jahre mehr als 2.000 € allein durch die Netzteilwahl.
Kühlung: Luft statt Wasser, aber nicht kostenlos
Der BRW-B01 ist luftgekühlt und mit 8 Hochleistungslüftern ausgestattet. Das ist ein Vorteil: Keine Infrastruktur für Wasserkreisläufe nötig, keine zusätzlichen Installationskosten.
Aber Abwärme verschwindet nicht. Sie geht in den Raum, und irgendjemand muss sie abführen.
Faustregel für Rechenzentren und Serverräume: 1 Watt Rechenleistung erzeugt 1 Watt Kühlbedarf. Ein System mit 1.800 Watt Durchschnittslast belastet die Klimatisierung mit weiteren 1.800 Watt. Diese zusätzliche Kühlleistung kostet ebenfalls Strom.
Annahme: Klimaanlage mit COP (Coefficient of Performance) von 3, das heißt, sie liefert 3 kW Kühlleistung pro 1 kW Strom. Kühlaufwand: 0,6 kW × 8.760 h × 0,30 €/kWh = 1.577 €/Jahr.
Das ist ein Posten, den viele Kalkulationen weglassen. Im Colocation-Rechenzentrum ist Kühlung in der Regel in den Rack-Kosten enthalten. Im eigenen Serverraum tragen Sie sie selbst.
Raumkosten: Colocation oder eigener Serverraum?
Colocation-Preise in deutschen Rechenzentren variieren erheblich nach Standort, Anbieter und vertraglicher Bindung.
| Lage | Preis pro U pro Monat |
|---|---|
| Großstädte (Frankfurt, München, Hamburg) | 120–200 € |
| Mittlere Standorte (Stuttgart, Köln, Nürnberg) | 80–140 € |
| Ländliche oder neue Rechenzentren | 60–100 € |
Der BRW-B01 belegt 5 Höheneinheiten (5U).
| Szenario | Monatliche Raumkosten | Über 5 Jahre |
|---|---|---|
| Günstig (80 €/U) | 400 €/Monat | 24.000 € |
| Mittel (130 €/U) | 650 €/Monat | 39.000 € |
| Teuer (200 €/U) | 1.000 €/Monat | 60.000 € |
Bei Colocation sind Strom und Kühlung oft separat oder in einem Power-Density-Paket enthalten. Lesen Sie den Vertrag sorgfältig.
Wenn Sie bereits einen klimatisierten Serverraum betreiben, fallen die Raumkosten nicht als Direktkosten an. Sie existieren trotzdem: anteilige Mietfläche, Klimaanlagenabschreibung, USV, Brandschutz. Als vereinfachter Ansatz können Sie 100 bis 200 € pro Monat für den Stellplatz ansetzen, abhängig davon, wie detailliert Ihr internes Cost-Accounting ist.
TCO-Modell über 5 Jahre: Vollständige Übersicht
| Kostenblock | Eigener Serverraum | Colocation (günstig) | Colocation (teuer) |
|---|---|---|---|
| Kaufpreis (netto) | 75.000 € | 75.000 € | 75.000 € |
| Strom, 5 Jahre (0,30 €/kWh) | 23.650 € | enthalten oder separat | enthalten oder separat |
| Strom separat Colo (0,18 €/kWh RZ-Tarif) | entfällt | 14.190 € | 14.190 € |
| Kühlung, 5 Jahre | 7.885 € | enthalten in Colo | enthalten in Colo |
| Rack-Miete, 5 Jahre | 6.000–12.000 € | 24.000 € | 60.000 € |
| Wartung und Ersatzteile | 2.000–5.000 € | 2.000–5.000 € | 2.000–5.000 € |
| TCO gesamt (ca.) | 114.000–123.000 € | 115.000–128.000 € | 151.000–156.000 € |
Die interne IT-Administration (Betriebssystem, Software, Monitoring) ist in dieser Tabelle nicht enthalten, da sie stark von der bestehenden Infrastruktur abhängt. Planen Sie 1 bis 2 Stunden pro Woche für einen erfahrenen Administrator ein.
Abschreibung (AfA): Die steuerliche Dimension
Server gelten in Deutschland nach den amtlichen AfA-Tabellen als Wirtschaftsgut mit einer Nutzungsdauer von 5 Jahren. Die lineare Abschreibung teilt den Anschaffungspreis gleichmäßig auf: 75.000 € / 5 Jahre = 15.000 € Abschreibung pro Jahr.
Diese 15.000 € mindern jedes Jahr den steuerlichen Gewinn. Bei einem Körperschaftsteuersatz von rund 30 % (inkl. Gewerbesteuer) ergibt sich eine jährliche Steuerersparnis von etwa 4.500 €. Über 5 Jahre summiert sich das auf rund 22.500 € Steuerersparnis, die den effektiven Kaufpreis senken.
Die Möglichkeit, Sonderabschreibungen (§ 7g EStG) für digitale Wirtschaftsgüter zu nutzen, sollten Sie mit Ihrem Steuerberater klären. Im günstigsten Fall ist eine Sofortabschreibung oder beschleunigte AfA möglich, was den Liquiditätsvorteil weiter erhöht.
Vergleich: On-Premise vs. Cloud
Was kostet die vergleichbare Rechenleistung in der Cloud? Vier H100-GPUs oder ein vergleichbares Angebot kosten bei großen Cloud-Anbietern zwischen 4 und 8 € pro GPU-Stunde.
| Nutzungsprofil | Cloud-Kosten pro Jahr | Über 5 Jahre |
|---|---|---|
| 4 GPUs × 4 €/h × 8 h × 250 Tage | 32.000 € | 160.000 € |
| 4 GPUs × 6 €/h × 8 h × 250 Tage | 48.000 € | 240.000 € |
| 4 GPUs × 8 €/h × 8 h × 250 Tage | 64.000 € | 320.000 € |
Der On-Premise-TCO liegt je nach Szenario bei 114.000 bis 156.000 €. Die Cloud ist nur im günstigsten Tarif und bei angenommener konstanter Preisgestaltung näher an On-Premise heran. In der Praxis kommen weitere Cloud-Kosten hinzu.
Versteckte Cloud-Kosten, die Preislisten nicht zeigen:
- Egress-Gebühren für ausgehende Daten (oft 0,08 bis 0,12 €/GB)
- Speicherkosten für Modelle, Datensätze, Checkpoints
- API-Aufschläge bei verwalteten AI-Diensten
- Rate-Limits, die Produktionsprozesse bremsen oder teure Retry-Logik erfordern
- Compliance-Aufwand, wenn personenbezogene Daten das Unternehmen verlassen
- Preiserhöhungen des Anbieters, auf die Sie keinen Einfluss haben
Break-even-Analyse: Ab wann lohnt sich On-Premise?
Die entscheidende Frage: Bei welcher Auslastung schlägt On-Premise die Cloud?
Vereinfachte Rechnung: On-Premise TCO (5 Jahre) von 120.000 €, Cloud-Kosten pro GPU-Stunde (4 GPUs) von 24 € (4 × 6 €). Stunden bis Break-even: 120.000 / 24 = 5.000 GPU-Stunden gesamt.
5.000 Stunden über 5 Jahre sind 1.000 Stunden pro Jahr, also rund 4 Stunden pro Werktag bei 250 Arbeitstagen.
Das ist eine moderate Auslastung. Wer seine KI-Infrastruktur ernsthaft nutzt, überschreitet diese Schwelle schnell. Wer sie selten nutzt oder sehr unregelmäßig, ist mit Cloud-Zugkauf flexibler.
Empfehlung von Badische Rechenwerke
Wer KI-Workloads dauerhaft und planbar betreibt, fährt mit eigenem Gerät günstiger als mit Cloud-Instanzen. Das gilt ab einer täglichen GPU-Auslastung von 4 bis 6 Stunden und einem Planungshorizont von 3 bis 5 Jahren.
Der BRW-B01 ist für dieses Szenario ausgelegt: vier GPUs, redundante Platinum-Netzteile, Luftkühlung ohne Wasserinfrastruktur, 5U-Formfaktor. Kaufpreis: 75.000 € zzgl. MwSt.
Wenn Sie Ihre Auslastungserwartung und bestehende Infrastruktur kennen, rechnen wir Ihnen gerne ein individuelles TCO-Modell durch, mit Ihren tatsächlichen Stromkosten, Ihrem Standortszenario und Ihrer Abschreibungsstrategie.
FAQ
Wie viel Strom verbraucht ein KI-Server mit 4 GPUs pro Jahr?
Ein Vier-GPU-System wie der BRW-B01 zieht unter Volllast rund 1.500 bis 2.000 Watt. Bei einem realistischen Durchschnitt von 1.800 Watt ergibt sich ein Jahresverbrauch von etwa 15.768 kWh. Das entspricht bei 0,30 €/kWh rund 4.730 € Stromkosten pro Jahr.
Was bedeutet TCO für einen KI-Server, und warum ist er höher als der Kaufpreis?
TCO (Total Cost of Ownership) erfasst alle Kosten über die Nutzungsdauer: Kaufpreis, Stromkosten, Kühlung, Rack-Miete oder Serverraum, Wartung und Administrationsaufwand. Beim BRW-B01 über 5 Jahre liegen diese Gesamtkosten realistisch zwischen 120.000 und 165.000 €, obwohl der Kaufpreis allein 75.000 € beträgt.
Lohnt sich On-Premise gegenüber Cloud-GPUs wirtschaftlich?
Ja, sobald Sie Ihre GPUs regelmäßig auslasten. Bereits ab 4 bis 6 Stunden Nutzung pro Tag und 250 Arbeitstagen im Jahr übersteigen Cloud-Kosten für vergleichbare H100-Instanzen den On-Premise-TCO deutlich. Über 5 Jahre zahlen Sie On-Premise rund 120.000 bis 165.000 €, in der Cloud hingegen 160.000 bis 320.000 €.
Wie hoch sind Colocation-Kosten für einen 5U-Server in Deutschland?
In deutschen Rechenzentren liegen die Preise je nach Standort und Anbieter zwischen 80 und 200 € pro U und Monat. Für einen 5U-Server ergibt sich eine monatliche Raummiete von 400 bis 1.000 €, also 24.000 bis 60.000 € über 5 Jahre.
Wie wird ein KI-Server steuerlich abgeschrieben?
Server gelten in Deutschland als Wirtschaftsgut mit 5-jähriger Nutzungsdauer. Bei linearer Abschreibung (AfA) teilt sich der Kaufpreis gleichmäßig auf: Ein Gerät zum Preis von 75.000 € netto ergibt 15.000 € Abschreibung pro Jahr, die als Betriebsausgabe den steuerlichen Gewinn mindert.
Was kostet Kühlung zusätzlich zum Serverbetrieb?
Faustregel im Rechenzentrum: 1 Watt Rechenleistung erzeugt 1 Watt Abwärme, die weggekühlt werden muss. Ein System mit 1.800 Watt Durchschnittsverbrauch belastet die Klimaanlage mit rund 1.800 Watt. Sofern der Raum bereits klimatisiert ist, entstehen keine Investitionskosten in Wasserinfrastruktur.
Welche versteckten Kosten entstehen bei Cloud-GPU-Diensten?
Cloud-Anbieter berechnen neben den GPU-Stunden zusätzlich Egress-Gebühren für ausgehende Daten, Speicher, Netzwerk und API-Aufschläge. Hinzu kommen Rate-Limits, die Produktionsprozesse bremsen, sowie Compliance-Aufwand bei Datenschutzanforderungen. Preiserhöhungen des Anbieters können das Budget nachträglich belasten.
Ab wann lohnt sich der Kauf eines eigenen KI-Servers gegenüber Cloud-Miete?
Die Schwelle liegt bei ungefähr 4 bis 6 Stunden täglicher GPU-Auslastung, hochgerechnet auf 250 Arbeitstage pro Jahr. Darunter ist flexible Cloud-Nutzung günstiger; darüber überwiegen die Betriebskostenvorteile der eigenen Hardware deutlich.