Was ist eigentlich ein Rechenzentrum?

Blitzzusammenfassung_ (in 30 Sekunden)

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• Rechenzentren sind die physische Basis der digitalen Welt. In den Gebäudekomplexen stehen Tausende Server und massive Infrastruktur für Strom, Kühlung und Sicherheit. Sie bilden das Fundament moderner Internetanwendungen.
• Der KI-Boom hat die Nachfrage explodieren lassen, und effiziente, aber auch besonders energiehungrige KI-spezialisierte Rechenzentren hervorgebracht.
• Der Stromverbrauch von Rechenzentren könnte bis 2030 auf 3% des globalen Gesamtverbrauchs steigen. Damit geht aktuell vor allem ein Zubau von Gaskraftwerken einher.
• Der Ausbau von Rechenzentren erzwingt häufig außerdem Netzinvestitionen; Preiskonkurrenz mit Haushalten und Firmen lässt sich zumindest noch nicht in hohem Maße beobachten.
• Der Wasserverbrauch von Rechenzentren ist nicht ganz eindeutig festzustellen: Die Datenlage ist schwach, populäre Zahlen stellen sich mitunter als falsch heraus.
• In jedem Fall geraten Rechenzentren in einen öffentlichen Diskurs über Ressourcenverbrauch, was oftmals die Frage berührt, wie hoch der Nutzen von KI eingeschätzt wird.
• Das erinnert an Diskussionen zu früheren Querschnittstechnologien, zum Beispiel zu Zeiten der Industrialisierung.

‍Rechenzentren verstehen_

‍(4,5 Minuten Lesezeit)‍

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Die Ära der KI wird von einem Begriff konstant begleitet: Rechenzentren, oder auf Englisch data centres. In sie investieren Techkonzerne Hunderte Milliarden, über sie reden EU-Kommissionäre und gegen sie protestieren Anwohner. Ein einzelnes kann schon einmal auf einer Fläche, welche jener Manhattans entspricht, stehen. Sie befinden sich perspektivisch im Weltall, unter Wasser oder einfach in Frankfurt. Doch was genau ist ein Rechenzentrum überhaupt?‍

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Bei Rechenzentren handelt es sich um Räumlichkeiten (oder eben ganze Gebäudekomplexe), in welchen meist Tausende Server und dazugehörige Speicher- und Netzwerkgeräte stehen. Server, zumindest in der Hardware-Variante des Wortes, sind Computer, die anderen Computern, Geräten oder Programmen bei einer bestimmten Aufgabe dienen. Rechenzentren sind damit eine Säule der modernen digitalen Welt: Wo die Rechenkraft, die eine Anwendung benötigt, nicht auf dem Endgerät liegen kann oder soll (z.B. einem Smartphone), wird sie auf ein Rechenzentrum ausgelagert. Wer das Internet nutzt, z.B. Suchmaschinen, Videoportale, Onlineshops oder E-Mail-Dienste, interagiert fast garantiert mit Rechenzentren.

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‍Die Rechenzentren beherbergen dabei meist viele unterschiedliche Dienstleistungen verschiedenster Firmen und Organisationen. Auch firmen- oder organisationseigene Rechenzentren existieren (oft Enterprise-Rechenzentren genannt), welche nur von den eigenen Diensten genutzt werden, es sei denn, der Eigentümer vermietet ungenutzte Kapazitäten an Drittfirmen. Die Größe von Rechenzentren kann stark variieren, wobei größere Anlagen tendenziell effizienter sind und somit ein Trend hin zu diesen zu beobachten ist.

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‍Neben den reinen Servern steht in einem Rechenzentrum auch reichlich Infrastruktur, welche von den Servern benötigt wird, insbesondere Kühl-, Monitoring- und Stromversorgungssysteme. Letzteres umfasst den Anschluss der Rechenzentren an das (zumeist öffentliche) Stromnetz, aber auch Notstromaggregate und sogenannte USV-Anlagen ("unterbrechungsfreie Stromversorgung"), welche bei kürzesten Stromausfällen einspringen und im Zweifelsfall die Zeit bis zum Hochfahren der Notstromaggregate überbrücken. Das ist auch mit Hinblick auf das Wachstum der volatileren erneuerbaren Energien wichtiger geworden.

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Gut zu wissen: Konkret wird bei Rechenzentren meist in vier Angebotsarten unterschieden. Enterprise-Rechenzentren sind besagte unternehmenseigene Anlagen. Colocation-Rechenzentren vermieten professionell verwaltete "Stellplätze" für eigene Server-Hardware an Firmen. Cloud-Rechenzentren bieten "virtualisierte" Hardware an, und häufig eine Reihe weiterer Software-Dienstleistungen drumherum. Und Edge-Rechenzentren sind kleine, dezentrale Anlagen in der geographischen Nähe des Einsatzgebiets.

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Alles für den Strom

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‍‍Ein Stromausfall ist der Super-GAU für ein Rechenzentrum, da damit nicht nur alle angeschlossenen Geräte und Anwendungen nutzlos werden könnten, sondern auch Daten verloren gehen. Ein nicht zuverlässiges Rechenzentrum ist im Grunde ein nutzloses Rechenzentrum. Im Tech-Sprech ist von der Anzahl der "Neunen" die Rede. Gemeint ist die Verfügbarkeitsquote: Ein System mit einer Neun hat 90 Prozent Verfügbarkeit, was 37 verlorene Tage im Jahr bedeutet. Hochmoderne Rechenzentren sollten auf fünf Neunen kommen: 99,999 Prozent, oder maximal 5 Minuten Downtime im Jahr bzw. 860 Millisekunden am Tag.

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‍Entsprechend sind Rechenzentren also mit allerlei Redundanzen ausgestattet. Die erwähnten USV-Anlagen und Notstromaggregate, doch auch unabhängige Hochspannungsleitungen zu Kraftwerken und eigene Trafostationen. Auf dem Gelände des Rechenzentrums selbst existieren für dieselben Wege unterschiedliche, unabhängige Stromleitungen; und Treibstoffreserven werden für große Dieselgeneratoren gelagert. Für besonders wichtige Rechenzentren, solche mit Bedeutung für die nationale Sicherheit, wird mitunter auch die Betankung aus der Luft ermöglicht – sollten die Straßen nicht passierbar sein.‍

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Auch die Sicherheit ist ein großes Thema für Rechenzentren. Neben der Abwehr physischer Einbruchsversuche durch Zäune, Kameras, Wachpersonal und ähnliche Maßnahmen nimmt vor allem der Brandschutz eine zentrale Rolle ein. Der Einsatz von Wasser wäre gefährlich für die Technik, stattdessen wird ein nicht brennbares Gas in die betroffenen Serverräume eingeleitet, was Sauerstoff verdrängt und Feuer löscht.‍

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Gut zu wissen: In Deutschland gibt es laut dem Digitalverband Bitkom heute rund 50.000 Rechenzentren, wobei die Definition unscharf ist. Wer an ein Rechenzentrum denkt, denkt tendenziell an eine riesige Anlage über Hunderte und Tausende Quadratkilometer, doch in die obige Zahl fließen auch deutlich kleinere Anlagen, womöglich bis hin zu kleinen Serverschränken, je nachdem, was die Firmen eben berichten. Dazu passt, dass amerikanische Quellen die Zahl der deutschen Rechenzentren eher auf ca. 520 beziffern, gegenüber den USA mit 4.400 bis 5.400, je nach Quelle.

Klar ist, dass ein Großteil der 50.000 unternehmenseigen ist (etwa 85 Prozent) und viele große im Raum Frankfurt stehen – denn damit sind sie relativ zentral in Deutschland und Europa gelegen, und nah an der Finanzbranche, für welche die Geschwindigkeit der Datenübertragung (also die Latenz) besonders wichtig ist. Und selbst in den Zeiten des schnellen Internets spielt die geographische Nähe noch eine Rolle für die Latenz.

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KI: Rechenzentrum auf Adrenalin

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‍Die Rechenzentren, um welche es bei der KI geht, sind im Kern sehr ähnlich – haben aber einige Unterschiede. Reguläre Rechenzentren "behausen" meist viele unterschiedliche Anwendungen, während KI-Rechenzentren eben auf KI-Modelle und von ihnen fließende Anwendungen fokussiert sind. Da es bei KI eher um viele Millionen kleine, parallel ausgeführte Berechnungen geht (als weniger, größere, sequentiell durchgeführte), sind Grafikprozessoren (GPUs) oder sogenannte Tensorprozessoren (TPUs) für sie besser geeignet als die klassischen CPU-Chips, die sich auch in gewöhnlichen Rechenzentren finden. KI-Rechenzentren setzen also auf GPUs, TPUs und ähnliche Chips, welche als KI-Beschleuniger (AI accelerator) bezeichnet werden.

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‍Die Chips, welche in KI-Rechenzentren zum Einsatz kommen, sind besonders stromintensiv. Und da zumindest das Training von KI-Modellen in der Regel dauerhaft läuft, fällt dieser erhöhte Strombedarf auch noch durchgehend an – anders als reguläre Rechenzentren mit ihren Bedarfsspitzen. Das Ergebnis ist, dass KI-Rechenzentren deutlich energieintensiver sind: Sie erfordern mehr Strom und Kühlwasser, und zwar kontinuierlich. ‍

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Gut zu wissen: Ein weiterer Begriff, welcher in Bezug auf Rechenzentren häufig Erwähnung findet, ist Hyperscaler. Das beschreibt sowohl besonders große Rechenzentren, welche so gebaut sind, dass sie sich schnell hochskalieren lassen, als auch Firmen, welche große Clouddienste anbieten und damit auf hohe Rechenkapazitäten angewiesen sind (v.a. Amazon, Microsoft und Google).

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Die Ressourcenfrage_

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Der Stromverbrauch

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‍Wie sieht es mit dem Stromverbrauch der Rechenzentren aus? Noch 2022 machten sie laut der Internationalen Energieagentur (IEA) knapp 1,0 Prozent des globalen Stromverbrauchs aus. 2025 waren es mit 448 Billionen Wattstunden bereits knapp 1,4 Prozent, so ein Bericht der United Nations University, und bis 2030 soll sich der Anteil auf 3 Prozent verdoppeln, oder 935 Billionen Wattstunden. Allein der Wert für 2025 entsprach rund 189 Millionen Tonnen CO₂ oder dem jährlichen Ausstoß Argentiniens; jener für 2030 würde auf den Japans klettern. Die globale Rechenzentrumsinfrastruktur hat also einen Ressourcenbedarf, welcher jenem von Ländern ähnelt – ist allerdings auch die Basis für die globale Digitalisierung. Ein McKinsey-Bericht schätzt damit einhergehend Investitionen in Höhe von 7 Billionen USD, wobei die Hälfte davon nur auf Server entfällt (der Rest z.B. auf Arbeitskräfte, Bauarbeiten oder Stromgeneration). Ein Großteil davon wird auf die USA entfallen, und knapp 70 Prozent nur auf Hyperscaler. 40 Prozent werden mit KI zusammenhängen.

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‍Viel von dem Energiebedarf geht auf KI zurück. Die United Nations University schätzt, dass derzeit 20 Prozent des globalen Rechenzentren-Energiebedarfs mit KI-Anwendungen zusammenhängen und sich das bis 2030 auf 40 Prozent verdopple. In Anbetracht der (energiehungrigen) Eigenheiten von KI-Rechenzentren ist das durchaus intuitiv. Allein das für 2026 geplante "Prometheus"-Rechenzentrum des Techkonzerns Meta dürfte so viel Strom verbrauchen wie 1 Million US-Haushalte. Das Training ist dabei zwar äußerst stromintensiv – GPT-3 erforderte rund 1,3 Milliarden Wattstunden, der Nachfolger GPT-4 bereits schätzungsweise 50 bis 70 Milliarden Wattstunden –, doch laut einigen Schätzungen entfallen rund 90 Prozent des Strombedarfs nicht auf das Training, sondern auf die Milliarden von Prompts, welche den KI-Bots täglich gestellt werden.

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‍Gut zu wissen: Der UN-Report berechnet, dass eine Senkung der Wortzahl in Prompts an KI-Chatbots um 30 Prozent den Energiebedarf um 25 Prozent senken könne. Weniger Höflichkeit und mehr Kürze können also auf die Population aggregiert einen signifikanten Unterschied machen.

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Klima und Netz

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‍Mit ihrem hohen und rasch wachsenden Strombedarf zahlen die Rechenzentren (und KI als ihr Treiber) in diverse Trends in den Energiesystemen und auch in den Klimawandel ein. Mehr Rechenzentren bedeuten mehr Strombedarf, und das bedeutet mehr Kraftwerke. In den USA sind das meistens Gaskraftwerke, denn sie lassen sich weitaus schneller hochziehen und operabel bringen als Solar-, Wind- oder Atomkraftwerke, und dieses Tempo spielt im Investitionsplan meist eine hohe Rolle. Sie sind außerdem ortsunabhängiger und weniger volatil als erneuerbare Kraftwerke. Da sie allerdings auch weitaus emissionsintensiver sind, zahlt der KI-Boom aktuell durchaus in höheren CO₂-Verbrauch ein. 2024 stellte Erdgas knapp 40 Prozent des Stroms amerikanischer Rechenzentren, gefolgt von 24 Prozent durch Erneuerbare.

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‍Darüber hinaus schafft der KI-Boom höhere Anforderungen an die Stromnetze, da schließlich immer mehr Kraftwerkskapazitäten und Abnehmer ans Netz gehen. Das kann die Netzkapazität stärker auslasten und erzwingt mehr Investitionen in sie, steigert aber theoretisch auch die Preise für andere Firmen und Haushalte, welche nun mit dem Rechenzentrum um Strom und Netzkapazität konkurrieren. Bislang gibt es zwar keine belastbare Evidenz, dass Rechenzentren bereits Preissteigerungen auslösen, doch eine Carnegie-Mellon-Studie erkennt bis 2030 einen 8-prozentigen Anstieg wegen Rechenzentren und Kryptomining.

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‍Einige Rechenzentren setzen zudem auf völlig eigene Kraftwerke und Stromverbindungen, sind also praktisch vom öffentlichen Stromnetz isoliert. Das senkt Verteilungskonflikte, und kann für die Betreiber mehr Zuverlässigkeit und einen schnelleren Marktzugang bedeuten, da sie nicht auf einen Netzanschluss warten müssen. Allerdings auch nicht immer: Die hohe Nachfrage durch Rechenzentren hat zu einem Angebotsmangel bei Gasturbinen geführt.

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‍Auffällig ist dabei, dass KI-Anwendungen hohe Effizienzsprünge aufweisen. Die IEA erklärt, dass simple Textprompts an KI-Bots inzwischen weniger Strom verbrauchen, als es ein Fernseher tut, wenn er dieselbe Zeit läuft. Würden alle Internetsuchanfragen über KI-Textprompts stattfinden, würde das nur 1 Prozent des heutigen Rechenzentren-Stromverbrauchs entsprechen. Gleichzeitig steigt allerdings die schiere Masse an KI-Interaktionen, und aufwändige Operationen wie Videogeneration, Reasoning oder agentische Aufgabenerledigung können hunderte oder tausende Male energieaufwändiger sein als ein Textprompt. Das Ergebnis ist also, dass der Strombedarf trotz Effizienzgewinnen insgesamt steigt: 2025 um 15 Prozent für Rechenzentren insgesamt und 50 Prozent für KI-Rechenzentren.

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Die Kühlung‍

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‍Die Chips in den Servern von Rechenzentren werden beim Betrieb äußerst heiß, also müssen sie herabgekühlt werden. Laut einigen Schätzungen entfällt die Hälfte des Energieverbrauchs auf die Kühlung; die IEA kommt eher auf 30 Prozent für klassische Enterprise-Rechenzentren und 7 Prozent für moderne, effiziente Hyperscaler-Rechenzentren. Der Grund für die Spanne sind die unterschiedlichen Methoden: Eine Klimaanlage, welche kalte Luft durch die Server leitet und Abwärme heraus, ist recht ineffizient und energieintensiv, mitunter auf Kleinstadt-Niveau; der Einsatz von Kühlwasser in geschlossenen Systemen, welche nur gelegentlich neu aufgefüllt werden müssen, ist dagegen ziemlich effizient und mit dem Verbrauch normaler Industriebetriebe vergleichbar.

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‍Darum, wie viel Wasser Rechenzentren tatsächlich verbrauchen, ist eine kontroverse Debatte erwachsen. Kritiker beklagen spektakuläre Mengen an Wasserverbrauch und führen an, dass ein einzelnes Rechenzentrum so viel Wasser wie eine Kleinstadt nutze; sie beklagen, dass das vor allem in Regionen mit Wasserstress zu Problemen führen könne. Unterstützer verweisen hingegen gerne auf eine Statistik, wonach Rechenzentren weniger Wasser verbrauchen als die Golfkurse in den USA – und insgesamt nur 0,2 Prozent des Wasserverbrauchs des Landes ausmachen. Nicht nur KI-, sondern alle Rechenzentren, wohlgemerkt. Auf KI würde ein Fünftel davon entfallen, also 0,04 Prozent des US-Wasserverbrauchs.

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‍Im Dunkeln stochern‍Ein Problem ist dabei die Datenverfügbarkeit. Rechenzentrumsbetreiber müssen häufig gar nicht tracken, wie viel Wasser sie verbrauchen; in der EU lockerte die EU-Kommission offenbar auf Betreiben der Industrie sogar entsprechende Transparenzregeln. Wie die Verteilung effizienter und ineffizienter Kühlmethoden ist, ist damit schwierig einzuschätzen. Viele Schätzungen über den Wasserverbrauch umfassen auch den indirekten für die Stromgeneration, einige tun es nicht. Ein Teil der Zahl bezieht sich zudem auf nicht-konsumtive Wassernutzung, in welcher Wasser also genutzt, aber nicht verbraucht wird – das Pendant dazu, aus einem See ein Glas Wasser zu schöpfen, und danach wieder hineinzukippen. ‍

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Diese epistemischen Hürden, den Wasserverbrauch richtig zu verstehen, mischen sich beizeiten mit fragwürdigen Anreizfunktionen, möglichst schnell oder lautstark in den Diskurs einzutreten: Das Buch Empire of AI der Journalistin Karen Hao schockierte 2025 etwa mit besonders hohen Schätzungen (im Kapitel "Die Erde ausplündern"), doch irrte sich dabei um den Faktor 4.500, wie Forscher später feststellten – zu diesem Zeitpunkt waren die Zahlen bereits längst in den Diskurs gewandert. Die Schätzung der Washington Post (genauer eines zitierten Assistenzprofessors), dass eine ChatGPT-assistierte E-Mail eine 500-Milliliter-Flasche Wasser erfordere, scheint um den Faktor 200 übertrieben gewesen zu sein. Auch diese Zahl findet sich online noch heute häufig.‍

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Anderswo war Medienberichterstattung mitunter ungenau: In einem Artikel aus dem Jahr 2025 mit dem Titel "Ihre Wasserhähne waren trocken, als Meta nebenan baute" warnte die New York Times vor dem Wasserverbrauch von Rechenzentren – doch das fragliche Rechenzentrum war noch gar nicht fertiggebaut, geschweige denn operabel, und die Probleme hingen mit Sedimentablagerung im Grundwasser aufgrund der Bauarbeiten zusammen. Das legt nahe, dass der generische Bau eines Großprojekts und nicht der spezielle Betrieb des Rechenzentrums oder dessen Wasserverbrauch die Lage verursacht hatten (ein sehr ähnlicher Bericht der BBC, welcher dieselbe betroffene Familie interviewte, titelte "'Ich kann das Wasser nicht trinken' – das Leben neben einem US-Rechenzentrum").

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‍Insgesamt bleibt damit ein unklares Bild. Rechenzentren verbrauchen fraglos viel Wasser, und können in wasserknappen Gegenden den Stress vergrößern, doch nicht unbedingt mehr als andere Industriebetriebe. Diskussionen über ihren Wasserverbrauch scheinen damit eher die Frage zu berühren, inwieweit lokale Ressourcen für Großindustrie freigemacht werden sollten – oder was der spezielle Nutzen von KI sei. Wie viel genau die Rechenzentren verbrauchen, wird allerdings durch schwache Datenverfügbarkeit, industriegetriebene Intransparenz, sensationalistische Medienberichte, fragwürdige Diskussionsbeiträge und fehlende Vergleichsgrößen erschwert.

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‍Gut zu wissen: Und die Abwärme? Die große Abwärme der Rechenzentren führt tatsächlich sogar dazu, dass sich ihre Umgebung messbar um einige Grad erwärmt. In einigen Fällen wird diese Abwärme deswegen für die Heizung der Umgebung genutzt, oder die Wärmeenergie in Nah- und Fernwärmenetze eingespeist – das passiert allerdings noch recht selten. In Deutschland würden die 20 Billionen Wattstunden Stromverbrauch von Rechenzentren etwa im Wärmebedarf von fast 2 Millionen Haushalten äußern, doch bislang werden nur knapp 10 Prozent der Abwärme genutzt. Häufig, weil die Investitionskosten für die entsprechende Infrastruktur bislang meist doch zu hoch ausfallen.

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Rechenzentren als Politikum

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‍Zwischen dem steigenden Strombedarf und dem uneindeutigen Wasserverbrauch sorgt der Boom der Rechenzentren dabei für reichlich Widerstand. In Deutschland ist das bislang eher theoretischer Natur, doch in den USA, wo der Ausbau weitaus größer und sichtbarer ist, mehren sich die realen Anwohnerproteste. Mindestens 20 Rechenzentrumsprojekte im Wert von 42 Milliarden USD wurden allein in den ersten drei Monaten des Jahres 2026 gestoppt, weil sie auf lokalen Widerstand trafen; über die letzten drei Jahre waren es 85 Milliarden USD. Neben den obigen Sorgen stören sich die Bürger auch an dem hohen Platzbedarf, der fragwürdigen Ästhetik, dem Lärm der Anlagen und Sorgen über Wasserverschmutzung.

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‍Darüber hinaus verbindet sich die Kritik an Rechenzentren auch mit einer generellen Skepsis gegenüber KI. Einige Beobachter zweifeln am Nutzen der Technologie oder sorgen sich über Katastrophenszenarien. Für andere ist es vor allem der Eindruck, dass die Techbranche mit ihren kontroversen, öffentlichkeitswirksamen Anführern ein allzu hohes Maß an öffentlichen Ressourcen für sich beansprucht. Sollten sich in den kommenden Jahren die Berichte über knappe Inputgüter (Apple sieht sich wegen eines Speicherchip-Mangels zu einer seltenen Preissteigerung gezwungen), steigende Energiepreise oder hohen Wasserverbrauch häufen, wird das den öffentlichen Widerstand noch stärker erhöhen, mit entsprechendem Druck auf Politiker und Regulatoren.

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‍Im Grunde ist das nicht überraschend. Auch bei früheren Querschnittstechnologien mit hohem Infrastrukturaufwand gab es kontroverse Diskussionen; die zweite Industrialisierungswelle als prägnantes Beispiel. Nicht alles davon war plumpe ludditische Technologiefeindseligkeit, denn die Urbanisierung mit der Fabrik als wirtschaftlichem Zentrum, der Bau von Hunderttausenden Kilometern an Eisenbahnstrecken quer durchs Land, und andere Facetten der Industrialisierung lösten valide Fragen dazu aus, wie Gesellschaft, Wirtschaft und Umweltpolitik in einer neuen Welt auszusehen hatten. Dass der KI-Boom mit seinen Rechenzentren ähnliche Diskurse auslösen wird, ist intuitiv und gesund – auch wenn das unweigerlich von schrillen Kommentaren im Stile einer "ausgeplünderten Erde" begleitet werden wird.

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‍Explainer zu KI
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Der historische SpaceX-Börsengang (2026)
Das Jahr der Mega-IPOs (2026)
‍Anthropic: Was macht die KI-Firma aus? (2026)
Steckt die KI in einer Blase? (2025)
‍‍Der Krieg um Talente in der Künstlichen Intelligenz (2025)
Das Internet der Zukunft (2025)
‍Was bedeutet KI für die menschliche Intelligenz? (2025)
‍Wie steht es um die Adoption von KI? (2024)
‍Die Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft der Künstlichen Intelligenz (2023)
Apple am entscheidenden Moment (2024)
Nvidia auf dem Gipfel (2024)
‍OpenAI und der Streit um die Zukunft der KI (2023)

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‍Explainer zu anderen Technologien‍

‍(Xeno-)Transplantationen: Was ist der Stand? (2025)
‍Die Zukunft der Atomenergie: Small Modular Reactors (2024)
Novo Nordisk und das Ende der Adipositas (2024)
‍Arm: Der wichtigste Chipdesigner der Welt (2023)
Die Zukunft der Atomenergie: Die Endlagerung (2023)
‍Das Ende der Atomenergie (2023)
Die Weltraumindustrie und der Staat (2022)
‍Die Privatisierung der Raumstationen (2021)
Die Chipindustrie und die Juwelen der Moderne (2021)
‍Die goldene Ära der Cyberunsicherheit (2021)
‍Future of Food (2021)

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