Künstliche Intelligenz wird zu einem großen Verbraucher von Energie und Wasser. Wie das Wachstum von Neuronalen Netzen das Klima beeinflusst und welche Risiken und Chancen sich daraus für Investoren und die globale Wirtschaft ergeben.
Rasantes Wachstum der KI und ihr Energieappetit
Der Bedarf an Rechenleistung für KI ist in den letzten Jahren explodiert. Seit der Einführung von öffentlichen Neuronalen Netzen wie ChatGPT Ende 2022 haben Unternehmen weltweit das Tempo bei der Implementierung von KI-Modellen erhöht, was immense Datenverarbeitungsressourcen benötigt. Laut Branchenschätzungen könnte der Energieverbrauch für KI im Jahr 2024 bereits etwa 15–20% des gesamten Energieverbrauchs der Rechenzentren weltweit ausmachen. Die für den Betrieb von KI-Systemen erforderliche Leistung könnte 23 GW im Jahr 2025 erreichen — vergleichbar mit dem gesamten Energieverbrauch eines Landes wie Großbritannien. Zum Vergleich: Diese Zahl übersteigt den Energieverbrauch des gesamten Bitcoin-Mining-Netzwerks und zeigt, dass KI zu einer der energieintensivsten Berechnungsarten geworden ist.
Diese exponentielle Dynamik ist das Ergebnis massiver Investitionen von Technologiefirmen in Infrastruktur: Praktisch jede Woche werden neue Rechenzentren eröffnet, und alle paar Monate werden Produktionen für spezialisierte Maschinen-Lern-Chips gestartet. Der Ausbau dieser Infrastruktur führt direkt zu einem Anstieg des Stromverbrauchs, der zur Stromversorgung und Kühlung von Tausenden von Servern erforderlich ist, die moderne Neuronale Netze betreiben.
Emissionen auf Stadt-Niveau
Ein so hoher Energieverbrauch führt zwangsläufig zu signifikanten Treibhausgasemissionen, wenn die Energie teilweise aus fossilen Brennstoffen erzeugt wird. Laut einer aktuellen Studie könnte Künstliche Intelligenz im Jahr 2025 für 32–80 Millionen metrische Tonnen Kohlendioxid (CO2) pro Jahr verantwortlich sein. Dies bringt den „CO2-Fußabdruck“ der KI auf das Niveau einer ganzen Stadt: Zum Beispiel betragen die jährlichen CO2-Emissionen von New York etwa 50 Millionen Tonnen. Erstmals zeigt eine Technologie, die als rein digital galt, einen vergleichbaren Einfluss auf das Klima wie große Industriesektoren.
Es ist wichtig zu betonen, dass diese Schätzungen als konservativ gelten. Sie berücksichtigen hauptsächlich die Emissionen aus der Stromerzeugung zur Versorgung der Server, während der gesamte Lebenszyklus der KI — von der Produktion von Equipment (Servern, Chips) bis zur Entsorgung — einen zusätzlichen CO2-Fußabdruck erzeugt. Sollte der KI-Boom in dem Tempo fortgeführt werden, wird das Volumen der damit verbundenen Emissionen rapide steigen. Dies erschwert die globalen Bemühungen zur Reduzierung der Treibhausgase und stellt die Technologieunternehmen vor die Herausforderung, wie sie das explosive Wachstum der KI in ihre Verpflichtungen zur Erreichung der Kohlenstoffneutralität integrieren können.
Der Wasserfußabdruck von Neuronalen Netzen
Eine weitere unsichtbare Ressourcennachfrage der KI ist Wasser. Rechenzentren benötigen enorme Mengen Wasser zur Kühlung von Servern und Equipment: Verdunstungskühlung und Klimatisierung sind ohne Wasserressourcen nicht möglich. Neben dem direkten Verbrauch ist auch eine erhebliche Menge Wasser indirekt erforderlich — in Kraftwerken zur Kühlung von Turbinen und Reaktoren bei der Erzeugung des Stroms, den die Rechencluster absorbieren. Schätzungen zufolge könnten allein die KI-Systeme im Jahr 2025 zwischen 312 und 765 Milliarden Liter Wasser verbrauchen. Dies ist vergleichbar mit der Menge an Flaschenwasser, die die Menschheit in einem Jahr konsumiert. Somit hinterlassen Neuronale Netze einen enormen Wasserfußabdruck, der bis vor kurzem der breiten Öffentlichkeit nahezu unsichtbar war.
Offizielle Schätzungen spiegeln oft nicht das vollständige Bild wider. So berichtete die Internationale Energieagentur von rund 560 Milliarden Litern Wasser, die im Jahr 2023 von allen Rechenzentren weltweit verbraucht wurden, allerdings wurde dabei nicht das Wasser berücksichtigt, das in Kraftwerken verwendet wurde. Der tatsächliche Wasserfußabdruck der KI könnte mehrere Male höher sein als die formalen Schätzungen. Die größten Akteure der Branche sind momentan nicht bereit, Details offen zu legen: In einem aktuellen Bericht über ihr KI-System stellte Google klar, dass die Wasserverbräuche in den Statistiken nicht berücksichtigt werden, die von Drittfirmen bereitgestellt werden. Ein solches Vorgehen wird kritisiert, da ein erheblicher Teil des Wassers zur Deckung des elektrischen Bedarfs der KI verbraucht wird.
Schon jetzt ruft der Umfang des Wasserverbrauchs in mehreren Regionen Besorgnis hervor. In trockenen Gebieten der USA und Europas wehren sich Gemeinschaften gegen den Bau neuer Rechenzentren, aus Angst, dass diese wertvolles Wasser aus lokalen Quellen abpumpen. Die Unternehmen selbst stellen ebenfalls eine steigende „Durstigkeit“ ihrer Serverfarmen fest: So berichtete Microsoft, dass der globale Wasserverbrauch ihrer Rechenzentren im Jahr 2022 um 34% (auf 6,4 Milliarden Liter) anstieg, was wesentlich auf die erhöhte Belastung durch das Training von KI-Modellen zurückzuführen ist. Diese Fakten verdeutlichen, dass der Wasserfaktor zunehmend in den Vordergrund rückt, wenn es um die Bewertung der ökologischen Risiken digitaler Infrastrukturen geht.
Intransparenz der Technologie-Riesen
Paradoxerweise gibt es trotz der umfangreichen Auswirkungen öffentliche Daten über den Energie- und Wasserverbrauch der KI nur spärlich. Große Technologieunternehmen (Big Tech) führen in ihren Nachhaltigkeitsberichten normalerweise Gesamtdaten zu Emissionen und Ressourcen auf, ohne den Anteil, der mit KI in Verbindung steht, separat hervorzuheben. Detaillierte Informationen über den Betrieb von Rechenzentren – z. B. wie viel Energie oder Wasser speziell für die Berechnungen von Neuronalen Netzen verwendet wird – bleiben meist in den Unternehmen selbst. Es fehlen häufig Informationen über den „indirekten“ Verbrauch, beispielsweise über das Wasser, das bei der Stromproduktion für die Rechenzentren verbraucht wird.
Infolgedessen müssen Forschungsteams und Analysten wie Detektive arbeiten, um ein Bild aus fragmentarischen Daten zu rekonstruieren: Fetzen aus Unternehmenspräsentationen, Schätzungen der verkauften Serverchips für KI, Daten von Energieunternehmen und anderen indirekten Indikatoren. Diese Intransparenz erschwert das Verständnis des vollen Ausmaßes des ökologischen Fußabdrucks der KI. Experten fordern die Einführung strenger Offenlegungsstandards: Unternehmen sollten über den Energieverbrauch und die Wassernutzung ihrer Rechenzentren detailliert berichten, einschließlich einer Aufschlüsselung nach Schlüsselbereichen wie KI. Eine solche Transparenz würde der Gesellschaft und den Investoren ermöglichen, die Auswirkungen neuer Technologien objektiv zu bewerten und die Branche dazu anregen, nach Wegen zur Verringerung der Umweltbelastung zu suchen.
Ökologische Risiken
Wenn die aktuellen Trends anhalten, könnte der wachsende „Appetit“ der KI bestehende Umweltprobleme verschärfen. Zusätzliche Millionen Tonnen Treibhausgasemissionen pro Jahr würden das Erreichen der Ziele des Pariser Abkommens zum Klima erschweren. Der Verbrauch von Hunderten Milliarden Litern Süßwasser würde in einer Zeit des globalen Wassermangels geschehen, dessen Prognosen bis 2030 auf 56% ansteigen könnten. Mit anderen Worten, ohne nachhaltige Maßnahmen könnte die Expansion der KI in Konflikt mit den ökologischen Grenzen des Planeten geraten.
Wenn sich nichts ändert, können diese Tendenzen folgende negative Konsequenzen haben:
- Beschleunigung der globalen Erwärmung aufgrund des Anstiegs der Treibhausgasemissionen.
- Verschärfung des Süßwassermangels in bereits trockenen Regionen.
- Erhöhung der Belastung der Energiesysteme und sozial-ökologischer Konflikte um knappe Ressourcen.
Schon jetzt reagieren lokale Gemeinschaften und Behörden auf diese Herausforderungen. In einigen Ländern werden Beschränkungen für den Bau von „energiehungrigen“ Rechenzentren eingeführt, und es wird die Nutzung von Wasserrückführungssystemen oder den Bezug erneuerbarer Energien gefordert. Experten bemerken, dass ohne grundlegende Veränderungen die KI-Branche, die bislang als rein digital galt, zum Ursprung ganz greifbarer ökologischer Krisen — von Dürren bis zur Nichterfüllung der Klimaziele — werden könnte.
Investoren-Perspektive: ESG-Faktor
Die ökologischen Aspekte des rasanten Wachstums der KI werden auch für Investoren zunehmend wichtig. In einer Ära, in der ESG-Prinzipien (ökologische, soziale und Governance-Faktoren) im Vordergrund stehen, beeinflusst der Kohlenstoff- und Wasserfußabdruck von Technologien direkt die Bewertung von Unternehmen. Investoren fragen sich: Wird die „grüne“ Wende in der Politik zu steigenden Kosten für Unternehmen führen, die auf KI setzen? Beispielsweise könnten strengere CO2-Vorgaben oder die Einführung einer Gebühr für die Wassernutzung die Ausgaben der Unternehmen erhöhen, deren KI-Dienste viel Energie und Wasser verbrauchen.
Andererseits können Unternehmen, die bereits jetzt in die Minderung der ökologischen Auswirkungen der KI investieren, einen Vorteil erlangen. Der Übergang der Rechenzentren zu erneuerbaren Energien, die Verbesserung von Chips und Software zur Steigerung der Energieeffizienz sowie die Einführung von Systemen zur Wiederverwendung von Wasser verringern Risiken und verbessern den Ruf. Der Markt schätzt Fortschritte im Bereich der Nachhaltigkeit hoch: Investoren weltweit integrieren zunehmend Umweltmetriken in ihre Bewertungsmodelle für Unternehmen. Daher steht für Technologiefirmen die wichtige Frage im Raum: Wie können sie die Kapazität der KI weiter erhöhen, während sie den gesellschaftlichen Erwartungen an Nachhaltigkeit gerecht werden? Diejenigen, die ein Gleichgewicht zwischen Innovation und Verantwortungsbewusstsein gegenüber der Natur finden, werden langfristig profitieren — sowohl in Bezug auf das Image als auch auf den Unternehmenswert.
Weg zu nachhaltiger KI
Trotz des Ausmaßes des Problems hat die Industrie die Möglichkeit, das Wachstum der KI in Richtung nachhaltiger Entwicklung zu lenken. Weltweit tätige Technologiefirmen und Forscher arbeiten bereits an Lösungen, die den ökologischen Fußabdruck der KI verringern können, ohne die Innovationen zu bremsen. Zu den Schlüsselstrategien gehören:
- Steigerung der Energieeffizienz von Modellen und Geräten. Entwicklung optimierter Algorithmen und spezialisierter Chips (ASIC, TPU u.a.), die Maschinenlernaufgaben bei geringerem Energieverbrauch ausführen.
- Übergang zu sauberen Energiequellen. Nutzung von Strom aus erneuerbaren Ressourcen (Sonnen-, Wind-, Wasser- und Kernenergie) zur Versorgung der Rechenzentren, um die CO2-Emissionen der KI auf null zu reduzieren. Viele IT-Riesen schließen bereits „grüne“ Verträge ab, um saubere Energie für ihren Bedarf zu beschaffen.
- Reduzierung und Wiederverwendung des Wasserverbrauchs. Einführung neuer Kühlsysteme (Flüssigkeits-, Immersionskühlung), die erheblich weniger Wasser benötigen, sowie Wiederverwendung von technischem Wasser. Auswahl von Standorten für Rechenzentren unter Berücksichtigung der Wasserverhältnisse: Bevorzugung von Regionen mit kaltem Klima oder ausreichenden Wasserressourcen. Studien zeigen, dass die kluge Wahl von Standorten und Kühlsystemen den Wasser- und Kohlenstofffußabdruck eines Rechenzentrums um 70–85% senken kann.
- Transparenz und Dokumentation. Einführung einer obligatorischen Überwachung und Offenlegung von Daten über den Energieverbrauch und den Wasserverbrauch der KI-Infrastruktur. Öffentliche Bilanzierung würde Unternehmen anregen, ihre Ressourcen effizienter zu verwalten, und es Investoren ermöglichen, den Fortschritt bei der Verringerung der Belastung des Ökosystems zu verfolgen.
- Einsatz von KI zur Ressourcenverwaltung. Paradoxerweise kann die Künstliche Intelligenz selbst helfen, diese Probleme zu lösen. Machine-Learning-Algorithmen werden bereits zur Optimierung der Kühlung in Rechenzentren, zur Vorhersage von Lastspitzen und zur Verteilung von Aufgaben verwendet, um die Netzlast zu minimieren und die Effizienz des Servereinsatzes zu steigern.
Die nächsten Jahre werden entscheidend sein, um die Prinzipien der Nachhaltigkeit in den Kern des schnell wachsenden KI-Sektors zu integrieren. Die Branche steht an einem Scheideweg: entweder der Trägheit zu folgen und dabei ökologische Barrieren zu riskieren oder das Problem als Anstoß für neue Technologien und Geschäftsmodelle zu nutzen. Wenn Transparenz, Innovation und Verantwortungsbewusstsein gegenüber den Ressourcen zu einem integralen Bestandteil der KI-Strategien werden, kann der „digitale Verstand“ Hand in Hand mit der Sorge um den Planeten wachsen. Genau ein solches Gleichgewicht erwarten Investoren und die Gesellschaft insgesamt von der neuen technologischen Ära.
