KLIMAWISSEN · 23. AUGUST 2026

Solarpark und Windrad in einer Huegellandschaft im Abendlicht

Logistisches Wachstum: Die S-Kurve, die Energiewende und Klimaszenarien erklärt

Eine Alge verdoppelt täglich ihre Fläche auf einem See. Am Tag vor der vollständigen Bedeckung ist erst die Hälfte bewachsen. Genau dieses Muster, logistisches Wachstum, liegt hinter dem Boom von Solar, Windkraft und Elektroautos - und es erklärt, warum manche Klimaszenarien inzwischen als unplausibel gelten.

VON MARTIN JENDRISCHIK · 5 MIN LESEN

Menschen sind schlechte exponentielle Denker. Das Algen-Beispiel aus dem Club-of-Rome-Bericht „Die Grenzen des Wachstums" von 1972 zeigt das Problem in Reinform: Verdoppelt sich eine Fläche jeden Tag, wirkt das Wachstum bis kurz vor dem Ende harmlos, dann kippt es abrupt. Corona-Fallzahlen folgten demselben Muster, ebenso die Verbreitung von Photovoltaik in Deutschland, China und der EU. Wer diese Dynamik verstanden hat, liest Energiewende-Statistiken anders.

Der Physiker Harald Lesch und der Klimaforscher Axel Kleidon vom Max-Planck-Institut für Biogeochemie haben das Muster in der ZDF-Sendung „Terra X Lesch & Co" an aktuellen Daten durchgerechnet. Ihr Befund: Der Ausbau von Solar- und Windkraft an der Stromerzeugung in Deutschland, der EU, China und weltweit folgt sehr genau derselben mathematischen Kurve wie die Algenfläche im See: dem logistischen Wachstum.

Was ist logistisches Wachstum?

Logistisches Wachstum beschreibt einen Prozess, der zunächst exponentiell verläuft und sich dann einer Obergrenze annähert, der Sättigung. Das Ergebnis ist eine S-förmige Kurve: flacher Anstieg, steiler Mittelteil, abflachendes Ende. Die einfache Exponentialfunktion, mit der viele Wachstumsprognosen rechnen, kennt diese Bremse nicht und läuft ungebremst ins Unendliche. Reale Systeme tun das nie, weil ihnen irgendwann Ressourcen, Marktanteile oder Fläche ausgehen.

Kleidon nennt die S-Kurve eine Theorie der Innovation. Eine neue Technologie verdrängt eine alte, wenn sie effizienter oder günstiger ist. Genau das treibt am Anfang das exponentielle Wachstum: Wer umsteigt, spart, und die Umstellung beschleunigt sich selbst. Cleanthinking hat dieses Prinzip am Beispiel von Photovoltaik bereits in der S-Kurven-Analyse zur Solarenergie im Detail durchgerechnet. Sobald der Markt jedoch weitgehend erschlossen ist, flacht die Kurve ab, weil die Zahl potenzieller Umsteiger sinkt.

S-Kurve des Anteils von Photovoltaik und Wind an der Stromerzeugung in Deutschland, EU-Europa, China und weltweit von 2000 bis 2050 — Vier Regionen, eine Kurvenform: Der Anteil von Photovoltaik und Wind an der Stromerzeugung folgt in Deutschland, der EU, China und weltweit demselben logistischen Wachstum. QUELLE: nach Kleidon, Lesch, Conser (2025), CC BY

Warum bricht die Kurve manchmal ab?

Die S-Kurve ist kein Automatismus, sie braucht die richtigen Rahmenbedingungen. Bei Elektroautos zeigt der Ländervergleich, wie empfindlich das Muster auf Politik reagiert. China folgt der Kurve seit Jahren nahezu lehrbuchhaft. Der Fit, den Kleidons Team über die Neuzulassungsdaten der Internationalen Energieagentur legt, rechnet für 2030 nur noch 2 Prozent Verbrenner-Neuzulassungen in China hoch und 17 Prozent weltweit.

Anteil von Elektroautos und Verbrennungsmotoren an den Neuzulassungen in Deutschland, China, den USA und weltweit von 2010 bis 2040 — Spiegelbild in zwei Kurven: Während der Anteil der Elektroautos an den Neuzulassungen steigt, kippt der der Verbrenner. Der Knick in der deutschen Kurve ist im oberen Diagramm gut zu erkennen. QUELLE: Daten iea.org, Grafik nach Holler, Gaukle, Lesch, Kleidon (2025), „Unser Energieverbrauch zum Verstehen und Mitreden", Bertelsmann

Deutschland brach aus diesem Pfad aus. Nach einem Höchststand von gut 30 Prozent E-Auto-Anteil an den Neuzulassungen fiel der Wert binnen zwei Jahren auf unter 20 Prozent zurück. Auslöser war laut Lesch und Kleidon die politische Debatte um „Technologieoffenheit", die Kaufanreize verunsicherte und den exponentiellen Anstieg abwürgte. Inzwischen wächst der deutsche Markt wieder. Der Bruch zeigt aber: Die Kurve beschreibt eine physikalisch-ökonomische Tendenz, gegen anhaltendes politisches Zickzack setzt sie sich nicht von allein durch.

Auch bei Solar und Wind ist die Fortsetzung der Kurve nach oben an eine Bedingung geknüpft, die Kleidon im Video benennt: Batteriespeicher und intelligentere Netze müssen mitwachsen. Sonne und Wind liefern nicht durchgehend Strom, und ohne Speicher und Flexibilität begrenzt diese Volatilität irgendwann das weitere Wachstum, unabhängig vom Preisvorteil der Technologie.

Was hat das mit den Klimaszenarien zu tun?

Der erste IPCC-Bericht von 1990 enthielt ein „Business as usual"-Szenario: Was passiert, wenn die Welt einfach weitermacht wie bisher? Drei Jahrzehnte später lässt sich die Prognose am Messgerät überprüfen. Für 2020 erwartete das Szenario einen CO₂-Anstieg von 80 ppm gegenüber 1990, gemessen wurden 60 ppm. Beim Temperaturanstieg lag das Szenario bei 0,8 Grad, beobachtet wurde ein Grad. „Nicht Bullseye, aber ganz nah dran", bilanziert Kleidon. Für ein Modell aus einer Zeit, in der mancher Heimcomputer noch Kassetten las, ist das bemerkenswert treffsicher.

Vergleich der Business-as-usual-Szenarien aus dem ersten IPCC-Bericht 1990 für CO2-Konzentration und Temperaturanstieg mit den bis 2020 gemessenen Werten — Prognose gegen Messgerät: Die schwarzen Kurven stammen aus dem ersten IPCC-Bericht von 1990, die roten und blauen Markierungen zeigen, wo die Welt 2020 tatsächlich stand. QUELLE: Axel Kleidon nach IPCC First Assessment Report (1990) und NASA Vital Signs

Unabhängig davon kommt der Klimaforscher Zeke Hausfather bei Carbon Brief zu einem ähnlichen Befund: Beim CO₂ lag der Bericht von 1990 zu hoch, er projizierte für 2016 eine Konzentration von 418 ppm, gemessen wurden 404 ppm. Die Erwärmung selbst traf er dagegen erstaunlich gut. Der Grund für die Abweichung liegt weniger in der Physik der Modelle als in den Annahmen darüber, wie viel die Menschheit verbrennen würde.

Hätte die Weltgemeinschaft den Projektionen von 1990 geglaubt, hätten schon damals drastische Schritte beginnen müssen. Stattdessen folgten drei Jahrzehnte Verzögerungs- und Verdrängungsdebatte. Doch genau in diesem Zeitraum griff die S-Kurve: Solar- und Windkraft wurden günstiger als fossile Erzeugung und lösten die Innovationsdynamik aus, die Kleidon beschreibt.

Diese Entwicklung hat handfeste Folgen für die Klimamodellierung. Kürzlich wurden zwei Extremszenarien aus dem gängigen Modellierungs-Set genommen: das pessimistischste RCP 8.5, das einen ungebremsten Kohleboom unterstellt, und das optimistischste 1,5-Grad-Schaffszenario. Cleanthinking hat die Ausmusterung von RCP 8.5 bereits mehrfach eingeordnet, etwa in der Analyse „Klimaszenario RCP8.5 unwahrscheinlich" und im Gespräch mit dem Szenario-Miterfinder in „Worst-Case-Szenario: Sein Schöpfer verteidigt RCP8.5". Kleidon betont im Video ausdrücklich, dass diese Anpassung nicht das Ende der Klimakrise bedeutet, sondern eine Reaktion auf eine bessere Informationslage: Die reale Ausbaugeschwindigkeit der Erneuerbaren macht den Kohle-Extremfall unplausibel. Wie leicht sich diese Neubewertung politisch missbrauchen lässt, zeigt der Beitrag „Rechter Populismus & Klimaszenarien: Zweifel auf Bestellung".

Was bedeutet das für die saubere Zukunft?

Tony Seba hat mit seiner „Clean Disruption"-These seit Jahren genau diese S-Kurven-Logik für den Umbruch bei Energie und Mobilität vorhergesagt, ausführlich dargelegt in der Superenergie-Studie zu Solar, Wind und Co. und im gemeinsam mit James Arbib verfassten Buch „Stellar". John Doerr baut seinen Klimaplan „Speed and Scale" auf demselben Prinzip auf, Johan Rockström verknüpft es mit den planetaren Grenzen, wie Cleanthinking in „Rockström und Seba: Speed & Scale für Fortschritt" beschrieben hat.

Was lange als steile These der Tech-Futuristen galt, kommt jetzt in der etablierten Klimaforschung an. Lesch und Kleidon verdienen ihr Geld nicht mit Disruptions-Beratung, und sie zeigen an denselben Zahlen: Die S-Kurve ist der Mechanismus, der die pessimistischsten Klimaszenarien inzwischen unplausibel macht. Mehr zum Gesamtbild liefert die Cleanthinking-Übersicht „Das Jahrzehnt der Disruption".

Die nächste S-Kurve zeichnet sich bereits ab. Seba, Doerr und Rockström nennen Präzisionsfermentation und zelluläre Landwirtschaft als kommende Disruption der Ernährungswende, mit demselben Muster: erst teuer und exotisch, dann günstiger als das Original, dann Sättigung. Wer wissen will, wo die Energiewende in zehn Jahren steht, schaut auf die Stelle der Kurve, an der Photovoltaik vor fünfzehn Jahren stand.

Häufige Fragen zu logistischem Wachstum

Was unterscheidet logistisches Wachstum von exponentiellem Wachstum?

Exponentielles Wachstum läuft ungebremst weiter, logistisches Wachstum verlangsamt sich nach einer anfänglich exponentiellen Phase und nähert sich einer Sättigungsgrenze. Grafisch ergibt das eine S-förmige Kurve statt einer endlos steigenden Linie.

Warum folgen Photovoltaik und Windkraft der S-Kurve?

Weil sie günstiger und effizienter sind als fossile Stromerzeugung. Dieser Kostenvorteil treibt den Umstieg zunächst exponentiell an, bis der Markt weitgehend erschlossen ist und das Wachstum abflacht.

Warum wurde das Klimaszenario RCP 8.5 aus der Modellierung genommen?

Weil der darin unterstellte ungebremste Kohleboom angesichts der realen Ausbaugeschwindigkeit von Solar und Wind nicht mehr plausibel ist. Die Streichung bedeutet laut Klimaforscher Axel Kleidon nicht das Ende der Klimakrise, sondern eine Anpassung an bessere Daten.

Warum brach der Elektroauto-Absatz in Deutschland aus der S-Kurve aus?

Nach einem Höchststand von gut 30 Prozent E-Auto-Anteil an den Neuzulassungen fiel der Wert binnen zwei Jahren auf unter 20 Prozent. Die politische Debatte um Technologieoffenheit verunsicherte Käufer und schwächte Kaufanreize. Inzwischen wächst der deutsche Markt wieder, während China der Kurve durchgehend folgt.

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