Der KI-Boom erreicht amerikanische Hochschulen auf eine neue Art. Nicht mehr nur als Forschungsthema oder Unterrichtsinstrument, sondern als immobilienwirtschaftlicher Akteur. Universitäten sitzen auf großen Grundstücken, die plötzlich mehr wert sind als Rechenzentrum denn als Campus. Zwei Beispiele zeigen, wie unterschiedlich der Weg sein kann.
George Washington University: 427 Millionen Dollar für einen Campus
Die George Washington University hat ihren 120 Hektar großen Virginia Science and Technology Campus in Ashburn verkauft. Der Käufer: Amazon Data Services. Der Preis: 427 Millionen Dollar. Der Campus liegt in Loudoun County, dem Herzen von Data Center Alley, einer der größten Rechenzentrumsdichten der Welt. Die Universität wollte den Käufer zunächst nicht nennen. Doch eine Studentenzeitung deckte die Details auf.
Die ehemalige Professorin Ellen Scully-Russ, die von 2009 bis zum Verkauf an dem Campus lehrte, sprach von mangelnder Transparenz. Weder Fakultät noch Studierende seien vorab informiert worden. Zudem habe der Campus schon länger unter schwindenden Ressourcen gelitten. Lehrassistenten wurden gestrichen, Fakultätsmitglieder durch Abnutzung ersetzt. Der Verkauf sei symptomatisch für einen breiteren Wandel, so Scully-Russ: Universitäten seien große Landbesitzer, und aktuell laufe ein Land-Grab der Rechenzentrumsbetreiber.
University of Michigan: 1,25 Milliarden für Forschung
Die University of Michigan geht einen anderen Weg. Zusammen mit dem Los Alamos National Laboratory plant sie ein 1,25 Milliarden Dollar teures Hochleistungsrechenzentrum in Ypsilanti Township. Die Universität betont, es handle sich nicht um ein kommerzielles Rechenzentrum, sondern um einen spezialisierten Forschungsstandort. Die Rechenleistung solle für Medizin, Materialwissenschaft, erneuerbare Energien und Sicherheit dienen, nicht für Cloud-Computing oder Streaming.
Doch der Widerstand vor Ort ist massiv. Der Gemeinderat von Ypsilanti Township stimmte einstimmig gegen das Projekt. Anwohnerinnen und Anwohner füllen die Sitzungssäle. Die Universität hat dafür bereits 150 Hektar Land erworben. Das Projekt beginnt bei 50 Megawatt und soll langfristig 100 Megawatt erreichen.
Zwei Modelle, ein Problem
Beide Fälle verdeutlichen ein wachsendes Dilemma. Auf der einen Seite stehen Universitäten unter finanziellem Druck. Sinkende Bundesförderung, weniger internationale Studierende und allgemeine Haushaltsprobleme machen Immobilienverkäufe attraktiv. Auf der anderen Seite frisst die KI-Infrastruktur zunehmend Raum und Ressourcen. Die Frage lautet: Was ist der beste Verwendungszweck für universitäres Land?
Scully-Russ sieht darin eine fundamentale Fehlentwicklung. Die Higher-Education-Ressourcen würden abgetragen, um Platz für eine Technologie zu schaffen, die sich ohne Verantwortung ausbreite. Zudem hält sie die Rechenzentren für kurzfristig. Ein technologischer Sprung, und die riesigen Gebäude stünden leer.
Rechenzentren verbrauchen mehr als nur Strom
Morgan Stanley prognostiziert, dass KI-Rechenzentren bis 2028 über eine Billion Liter Wasser jährlich verbrauchen werden, ein Elffaches gegenüber 2024. Mehr als die Hälfte der größten Rechenzentrums-Standorte weltweit liegt bereits in Gebieten mit mittlerem Wasserrisiko. Universitäten stehen damit nicht nur vor einer Immobiliefrage, sondern vor einer Ressourcenfrage.
Zudem haben über 500 US-Gemeinden bereits Moratorien oder Einschränkungen gegen Rechenzentren erlassen. Die Zustimmungswerte sinken. Eine Gallup-Umfrage zeigt, dass 71 Prozent der Amerikanerinnen und Amerikaner Bedenken gegenüber KI-Rechenzentren in ihrer Nähe haben.
Die Entwicklung wirft eine grundsätzliche Frage auf: Dienen Universitäten der Wissensvermittlung oder werden sie zu Grundstücksgesellschaften der KI-Industrie? Die Antwort darauf wird die Bildunglandschaft nachhaltig verändern.
Hinweis: Dieser Artikel wurde mit Unterstützung von Künstlicher Intelligenz erstellt und von einem Menschen redaktionell geprüft.
