1.200 MW. 875 Hektar. OpenAI Stargate – Rang 2 der Welt.
Wenn OpenAI sagt, ChatGPT braucht mehr Rechenkapazität, meinen sie nicht ein zweites Serverrack. Sie meinen ein Feld in West-Texas, halb so groß wie Monaco, mit einer Leistungsaufnahme, die das halbe Ruhrgebiet versorgen könnte. Das ist Stargate Abilene – und es ist erst der Anfang.
Was ist der Stargate AI Campus Abilene?
Der Stargate AI Campus in Abilene, Texas, ist das Herzstück des Stargate-Programms – eines gemeinsamen Megaprojekts von OpenAI, Oracle und SoftBank. OpenAI braucht massive Trainingskapazitäten für zukünftige GPT-Generationen, Oracle stellt die Infrastruktur, SoftBank liefert Kapital. Das Stargate-Programm sieht ein Gesamtinvestment von 500 Milliarden US-Dollar in KI-Infrastruktur in den USA vor – Abilene ist das erste und größte Einzelprojekt.
Der Campus umfasst 8 Gebäude auf 875 Hektar. Vier Gebäude waren bis September 2025 operativ und zogen rund 300 MW. Die ersten GPU-Cluster sind mit NVIDIA GB200 Blackwell bestückt – der neuesten GPU-Generation, die gegenüber H100 deutlich höhere Leistungsdichte und Energieeffizienz bietet. Das Ziel: 450.000+ dieser Chips auf dem Campus, was eine Gesamtleistung von 1.200 MW erfordern wird.
Die Zahlen
1.200 Megawatt auf 875 Hektar. Zum Einordnen: Das Stadtgebiet von Abilene selbst hat rund 130.000 Einwohner. Der Stromverbrauch des Stargate-Campus wird bei Vollauslastung den gesamten Strombedarf der Stadt um ein Vielfaches übersteigen. Die ~300 MW Gasturbinen vor Ort sind keine optionale Ergänzung – sie sind notwendig, weil das texanische Stromnetz (ERCOT) an diesem Standort nicht ohne weiteres mehrere hundert Megawatt zusätzliche Last aufnehmen kann.
450.000+ NVIDIA GB200 Blackwell-GPUs als Ziel: Jeder GB200 ist Teil eines NVL72-Racks, das bis zu 120 kW zieht. Die Blackwell-Architektur ist für Training von Frontier-Modellen ausgelegt – genau das, was OpenAI für GPT-5 und seine Nachfolger braucht. Der Cluster in Abilene wird zu einem der leistungsstärksten Trainingscomputer der Menschheitsgeschichte.
Der Campus befindet sich im Aufbau: Vier von acht Gebäuden sind operativ. Die verbleibenden vier sollen die Kapazität auf die angestrebten 1.200 MW bringen. Der Zeitplan ist ambitioniert – und hängt wesentlich daran, ob NVIDIA die GB200-Lieferketten in ausreichender Stückzahl bedienen kann.
Wie wird es gekühlt?
NVIDIA GB200-Chips produzieren deutlich mehr Abwärme pro Flächeneinheit als ihre Vorgänger. Der Standard für solche Cluster ist Flüssigkeitskühlung – spezifisch Direct-to-Chip Liquid Cooling, bei dem Kühlmittel direkt an die Chip-Oberfläche geführt wird. Das ermöglicht PUE-Werte (Power Usage Effectiveness) von unter 1,2, also weniger als 20 % Overhead für Kühlung und Infrastruktur.
Bei 1.200 MW Eingangsleistung und einem PUE von 1,2 bedeutet das: rund 240 MW gehen allein in HVAC, Pumpen, Kältemaschinen und Stromverteilung. Das ist mehr Leistung als ein mittelgroßes Gaskraftwerk produziert – und das für reine Kühlung. Die Abwärme wird in West-Texas ins Freie abgeführt, was im Hochsommer bei Temperaturen über 40 Grad Celsius besondere Anforderungen an die Kältemittel-Kreisläufe stellt.
Stromfee-Einordnung
Stargate Abilene ist nicht nur ein Rechenzentrum – es ist ein politisches Statement. Die USA investieren massiv in inländische KI-Infrastruktur, um technologische Abhängigkeiten zu vermeiden. Für die europäische Industrie und den deutschen Markt bedeutet das: Wer auf KI-Dienste von OpenAI setzt, stützt sich auf Infrastruktur, die mit massivem Energieeinsatz – primär Gas – in Texas betrieben wird.
Die Energiefrage ist dabei nicht abstrahierbar. HVAC und Kühlung fressen in Stargate-Dimensionen hunderte Megawatt. Im kleineren industriellen Maßstab – BHKW, PV-Anlage, Batteriespeicher, Gewerbeimmobilie – laufen dieselben Optimierungsfragen ab: Wann ist Strom günstig genug, um zu laden? Wann lohnt sich Einspeisung statt Eigenverbrauch? Wann sollte die Klimaanlage vorauskühlen?
Stromfees BESS-Optimizer und Energiemanagementsystem bringen genau diese Transparenz auf Unternehmensebene – mit Echtzeit-Börsenkurven, HVAC-Lastanalyse und automatischer Lade-/Einspeisestrategie für Batteriespeicher.
Quellen: https://aidatacenterindex.com/datacenters/openai-stargate-data-center-texas.html · https://epoch.ai/blog/openai-stargate-where-the-us-sites-stand