2.200 MW. 500.000 Chips. Kein einziger Nvidia. AWS Project Rainier – Rang 3 der Welt.
Was passiert, wenn der weltweit größte Cloud-Anbieter entscheidet, seine Abhängigkeit von Nvidia zu beenden – und zwar sofort, im Maßstab von halben Millionen Chips? AWS Project Rainier in Indiana ist die Antwort. Und sie ist beeindruckend: Die größte KI-Compute-Anlage der Welt, die ohne eine einzige NVIDIA-GPU auskommt.
Was ist AWS Project Rainier?
Project Rainier ist ein KI-Trainingscampus von Amazon Web Services (AWS) in New Carlisle, Indiana – benannt nach dem höchsten Berg des US-Bundesstaats Washington, wo Amazons Stammsitz liegt. Das Projekt wurde in Partnerschaft mit Anthropic entwickelt: AWS ist einer der Hauptinvestoren in Anthropic, und Project Rainier trainiert primär Anthropics Claude-Sprachmodelle.
Der Campus umfasst 30 Gebäude auf 1.200 Hektar. Phase 1 mit 7 Gebäuden ging im Oktober 2025 online und zog bereits 420 MW. Der entscheidende Unterschied zu jedem anderen Großrechenzentrum: Statt NVIDIA H100, H200 oder GB200 setzt AWS ausschließlich auf selbst entwickelte Amazon Trainium-2-Chips. Das ist eine strategische Entscheidung – Chip-Unabhängigkeit als Wettbewerbsvorteil. Im November 2025 kündigte Amazon 15 Milliarden Dollar Investment für Phase 2 an.
Die Zahlen
500.000 Trainium-2-Chips in Phase 1, mit einem Ziel von über einer Million Chips im Vollausbau. Das klingt nach einer abstrakten Zahl – aber es bedeutet, dass AWS mehr eigene KI-Chips in einem einzigen Gebäudekomplex betreibt als jede andere Firma der Welt eigene anwendungsspezifische KI-Chips besitzt. Das ist die größte Nicht-Nvidia-Compute-Deployment in der Geschichte.
2.200 MW Endziel – das übertrifft selbst xAI Colossus mit 2.000 MW. Bei 420 MW aktiver Phase-1-Last bedeutet das: Bereits heute zieht Rainier etwa so viel Strom wie 350.000 deutsche Durchschnittshaushalte. Im Vollausbau wird der Campus die Strombilanz von Indiana spürbar verschieben.
Die 1.200 Hektar Grundfläche entsprechen etwa 1.680 Fußballfeldern. Auf diesem Areal entstehen bis zu 30 Rechenzentrumsgebäude – jedes davon ein eigenständiges Rechencluster. Die Investitionssumme für Phase 2 allein beträgt 15 Milliarden Dollar.
Wie wird es gekühlt?
Trainium-2-Chips haben eine andere thermische Charakteristik als NVIDIA-GPUs, aber die Physik bleibt gleich: Rechenarbeit erzeugt Wärme, und diese Wärme muss abgeführt werden. Bei 420 MW aktiver Last in Phase 1 und einem PUE von typischerweise 1,2–1,3 für moderne Hyperscaler bedeutet das: 84 bis 126 MW zusätzliche Last rein für Kühlung, Stromverteilung und Infrastruktur in Phase 1.
Im Vollausbau mit 2.200 MW würde der HVAC-Overhead 440 bis 660 MW betragen – das Äquivalent eines mittelgroßen deutschen Kohlekraftwerks, ausschließlich für Kühlung. AWS nutzt eine Kombination aus Freiluftkühlsystemen (Economizer), die in Indianas gemäßigtem Klima effizient funktionieren, und mechanischen Kältemaschinen für Spitzenlasten im Sommer.
Stromfee-Einordnung
Project Rainier ist ein Lehrstück in strategischer Versorgungssicherheit: AWS hat erkannt, dass Abhängigkeit von einem einzigen Chiphersteller ein existenzielles Geschäftsrisiko ist – und investiert Milliarden, um diese Abhängigkeit zu beseitigen. Dieselbe Logik gilt für jeden Industrie- und Gewerbebetrieb in Deutschland beim Thema Energie: Wer vollständig vom Netzstrom abhängt, ist verwundbar. Wer eigene PV-Anlage, BHKW und Batteriespeicher kombiniert, hat Handlungsspielraum.
Der Energiehunger von Project Rainier – 420 MW aktiv, 2.200 MW als Ziel – zeigt, dass KI-Infrastruktur zu einem dominanten Faktor in der globalen Stromerzeugungsplanung wird. Die 15 Milliarden Dollar Phase-2-Investition wird sich nicht nur in Chips niederschlagen, sondern auch in neuen Kraftwerken, Leitungen und Speicherkapazitäten in Indiana.
Für mittelständische Unternehmen und BHKW-Betreiber in Deutschland ist die Ableitung klar: Energiemanagement und Lastoptimierung sind kein Luxus, sondern Grundlage für wirtschaftlichen Betrieb in einem Markt, der durch KI-Nachfrage zunehmend volatil wird. Stromfees BESS-Optimizer und Energiemanagementsystem liefern genau diese Grundlage – auf Ihre Anlagengröße skaliert.
Quellen: https://aidatacenterindex.com/datacenters/aws-project-rainier-ai-campus-indiana.html · https://www.datacenterdynamics.com/en/news/aws-activates-project-rainier-cluster-of-nearly-500000-trainium2-chips/ · https://www.cnbc.com/2025/10/29/amazon-opens-11-billion-ai-data-center-project-rainier-in-indiana.html