Small Modular Reactors als mögliche Lösung für Stromversorgung von AI-Rechenzentren

Der globale Nuklearmarkt mit einem geschätzten Volumen von 206,9 Milliarden US-Dollar erlebt durch den rasanten Anstieg des Strombedarfs von Rechenzentren eine Renaissance. Small Modular Reactors – kompakte Kernreaktoren mit einer Leistung von typischerweise unter 300 Megawatt – gelten als mögliche Lösung für die Energieversorgung von AI-Rechenzentren. Rechenzentren verbrauchten 2022 geschätzt 460 Terawattstunden Elektrizität, wie die International Atomic Energy Agency (IAEA) mitteilte. Bis 2026 könnte diese Zahl auf über 1.000 Terawattstunden ansteigen – eine Steigerung um rund 117 Prozent – und damit mehr als ein Drittel der gesamten Stromproduktion aller Kernkraftwerke der Welt im Jahr 2021 erreichen.

Technologische Entwicklung: Drei Designs dominieren den westlichen Markt

Drei westliche Leichtwasserreaktor-Designs befinden sich in fortgeschrittenen Zulassungs- und Einsatzphasen: NuScale VOYGR, GE Hitachi BWRX-300 und Rolls-Royce SMR. Diese Designs setzen auf bewährte Leichtwassertechnologie und vermeiden damit die regulatorische Unsicherheit, die mit neuartigen Nicht-Leichtwasser-Reaktoren verbunden ist. Ein Leichtwasserreaktor nutzt gewöhnliches Wasser sowohl als Kühlmittel als auch als Moderator zur Verlangsamung der Neutronen – eine seit Jahrzehnten erprobte Technologie.

China verfolgt mit dem Linglong One einen ambitionierten Kurs: Der Reaktor sollte in der ersten Jahreshälfte 2026 in Betrieb gehen und wäre damit der erste kommerzielle landgestützte SMR der Welt. Russland betreibt bereits den weltweit ersten schwimmenden SMR. Im Westen wird der erste kommerzielle SMR für 2029 erwartet – der GE Hitachi BWRX-300 am Standort Darlington in Kanada, der seit Anfang 2026 der erste im Bau befindliche SMR in Nordamerika ist.

Wirtschaftliche Parameter: Die Kostenfrage bleibt zentral

SMRs zielen auf Investitionskosten (CAPEX) von 4.000 bis 7.000 US-Dollar pro Kilowatt für Reaktoren der Nth-of-a-Kind-Generation ab – also für Anlagen, die nach mehreren Vorgängermodellen gebaut werden und von Lerneffekten profitieren. Zum Vergleich: Kürzlich fertiggestellte große Reaktorbauten erreichten Kosten von 8.000 bis 12.000 US-Dollar pro Kilowatt. Die Bauzeiten sollen von 6 bis 10 Jahren auf 3 bis 5 Jahre komprimiert werden.

Die projizierte Stromgestehungskosten (LCOE) – also die Kosten pro erzeugter Megawattstunde über die gesamte Lebensdauer – liegen bei 60 bis 120 US-Dollar pro Megawattstunde. Für First-of-a-Kind-Anlagen, also die ersten kommerziellen Exemplare, werden 90 bis 120 US-Dollar pro Megawattstunde veranschlagt, während spätere Nth-of-a-Kind-Reaktoren Zielkosten von 60 bis 80 US-Dollar pro Megawattstunde erreichen sollen.

Die Realität zeigt jedoch erhebliche Herausforderungen: NuScales Carbon Free Power Project in Utah wurde im November 2023 beendet, nachdem das Angebotsziel von ursprünglich 58 US-Dollar pro Megawattstunde auf 89 US-Dollar pro Megawattstunde gestiegen war. Dieser Fall zeigt, dass erste kommerzielle westliche SMR-Projekte die Nth-of-a-Kind-Kostenziele wesentlich übersteigen werden.

Tech-Konzerne als Treiber: Vereinbarungen ohne Stromlieferung

Google, Amazon und Meta haben Vereinbarungen mit mehreren SMR-Entwicklern zur Stromversorgung von AI-Rechenzentren unterzeichnet. Allerdings produzierte am 19. Oktober 2026 keines der US-Designs in diesen Vereinbarungen tatsächlich Strom. Hyperscale-AI-Rechenzentren für Microsoft, Amazon, Google und Meta werden durch SMRs von NuScale, TerraPower, X-energy, Rolls-Royce SMR, Holtec, Oklo und Kairos Power angepeilt.

GE Hitachi plant, die Konstruktion seiner ersten Reaktorfabrik in Oak Ridge, Tennessee, im Jahr 2026 zu beginnen, mit dem Ziel, die Produktion bis 2028 auf 50 Reaktoren pro Jahr hochzufahren. Auch der Rechenzentrums-Betreiber Equinix, der mehr als 200 Rechenzentren betreibt, hat entsprechende Planungen.

Ein Projekt wird zur sogenannten Front-of-the-Meter-Konfiguration übergehen, wobei Elektrizität durch das Stromnetz fließt, bevor sie das Rechenzentrum erreicht. Diese Anordnung sollte vollständig bis zum Frühjahr 2026 funktionsfähig sein – eine Lösung, die regulatorische Hürden umgeht, aber die direkte Kopplung von Reaktor und Rechenzentrum aufgibt.

Globale Deployment-Prognose: Evolution statt Revolution

Die International Energy Agency (IEA) prognostiziert 10 bis 25 Gigawatt elektrische Leistung installierte SMR-Kapazität weltweit bis 2035. Das entspricht 10.000 bis 25.000 Megawatt und damit etwa 1 bis 3 Prozent der globalen Kernkraftkapazität. Diese Zahlen deuten auf eine stetige Entwicklung hin, nicht auf eine disruptive Transformation der Energieversorgung über Nacht.

Neben Kanada und den USA entwickeln auch Großbritannien, Polen und Rumänien konkrete SMR-Projekte. Die Zulassungswege durch die US Nuclear Regulatory Commission (NRC), die kanadische Canadian Nuclear Safety Commission (CNSC) und die britische Office for Nuclear Regulation (ONR) laufen parallel.

Lieferketten-Engpässe bremsen fortgeschrittene Designs

Fortgeschrittene Generation-IV-Nicht-Leichtwasser-Reaktoren versprechen größere Effizienz und höhere Betriebstemperaturen, sehen sich aber kritischen Lieferketten-Engpässen gegenüber. Besonders der Brennstoff High-Assay Low-Enriched Uranium (HALEU) – Uran mit einer Anreicherung von 5 bis 20 Prozent – ist bislang nur in begrenzten Mengen verfügbar. HALEU wird für viele fortgeschrittene Reaktorkonzepte benötigt, die höhere Anreicherungsgrade als herkömmliche Leichtwasserreaktoren nutzen.

Marktausblick: Datengestützte Prognosen bis 2045

Analysten von IDTechEx verfolgen Entwicklungen mit einem datengesteuerten Benchmarking-Schema für 10 verschiedene Reaktortypen und liefern 20-Jahresprognosen für den SMR-Markt, aufgeschlüsselt nach Technologie und Region. Institutionelle Analysen umfassen detaillierte Benchmarks für NuScale VOYGR, GE Hitachi BWRX-300 und Rolls-Royce SMR inklusive LCOE-Vergleichen, CAPEX pro Megawatt und globalen Deployment-Fallstudien bis 2035.

Der 206,9-Milliarden-US-Dollar-Nuklearmarkt steht vor einer Weichenstellung: Ob SMRs tatsächlich den massiven Strombedarf der AI-Industrie decken können, hängt von der Fähigkeit ab, die Kosten zu senken, Lieferketten zu sichern und regulatorische Hürden zu überwinden. Die ersten kommerziellen westlichen Anlagen ab 2029 werden zeigen, ob die technologischen Versprechen in wirtschaftlich tragfähige Realität überführt werden können.