Künstliche Intelligenz wird zu einem großen Energie- und Wasserverbraucher. Wie das Wachstum von neuronalen Netzen das Klima beeinflusst und welche Risiken und Chancen dies für Investoren und die globale Wirtschaft schafft.
Explosives Wachstum der KI und Energiebedarf
Die Nachfrage nach Rechenleistung für KI ist in den letzten Jahren explodiert. Seit dem Start öffentlicher neuronaler Netze wie ChatGPT Ende 2022 implementieren Unternehmen weltweit beschleunigt KI-Modelle, was enorme Datenverarbeitungsvolumen erfordert. Branchenanalysen zufolge könnten bis 2024 bereits etwa 15–20% des gesamten Energieverbrauchs von Rechenzentren global auf KI entfallen. Die für den Betrieb von KI-Systemen erforderliche Energieleistung könnte bis 2025 23 GW erreichen — vergleichbar mit dem Gesamtstromverbrauch eines Landes wie Großbritannien. Zum Vergleich: Dieser Wert übersteigt den Energieverbrauch des gesamten Bitcoin-Mining-Netzwerks, was zeigt, dass KI eine der energieintensivsten Arten von Berechnungen geworden ist.
Diese exponentielle Dynamik wird durch massive Investitionen von Technologiefirmen in Infrastrukturen vorangetrieben: Fast jede Woche werden neue Rechenzentren eröffnet und alle paar Monate werden spezialisierte Chips für maschinelles Lernen in Produktion genommen. Der Ausbau solcher Infrastrukturen führt direkt zu einem Anstieg des Stromverbrauchs, der für den Betrieb und die Kühlung Tausender Server benötigt wird, die moderne neuronale Netze unterstützen.
Emissionen auf Metropolniveau
Ein so hoher Energieverbrauch zieht zwangsläufig beträchtliche Treibhausgasemissionen nach sich, wenn ein Teil der Energie aus fossilen Brennstoffen stammt. Laut einer aktuellen Studie könnte KI im Jahr 2025 für 32–80 Millionen metrische Tonnen Kohlendioxid (CO2) pro Jahr verantwortlich sein. Das hebt den "Kohlenstofffußabdruck" von KI auf das Niveau einer ganzen Stadt: Beispielsweise betragen die jährlichen Emissionen New Yorks etwa 50 Millionen Tonnen CO2. Erstmals zeigt eine Technologie, die rein digital schien, ein ähnliches Ausmaß an Auswirkungen auf das Klima wie große Industriesektoren.
Es ist wichtig zu beachten, dass diese Schätzungen als konservativ gelten. Sie berücksichtigen hauptsächlich die Emissionen, die durch die Stromproduktion für den Betrieb von Servern entstehen, während der gesamte Lebenszyklus von KI — von der Produktion von Geräten (Servern, Chips) bis zur Entsorgung — einen zusätzlichen Kohlenstofffußabdruck erzeugt. Wenn der KI-Boom im bisherigen Tempo anhält, werden die damit verbundenen Emissionen schnell steigen. Dies erschwert die globalen Bemühungen zur Reduzierung von Treibhausgasen und stellt die technologischen Unternehmen vor die Herausforderung, wie sie das explosive Wachstum der KI in ihre Verpflichtungen zur Erreichung der Kohlenstoffneutralität integrieren können.
Der Wasserverbrauch von neuronalen Netzen
Ein weiteres verborgenes Ressourcenbedürfnis von KI ist Wasser. Rechenzentren verbrauchen enorme Mengen Wasser zur Kühlung von Servern und Geräten: Verdunstungskühlung und Klimatisierung kommen nicht ohne Wasserressourcen aus. Neben dem direkten Verbrauch werden auch signifikante Mengen Wasser indirekt benötigt — bei Kraftwerken zur Kühlung von Turbinen und Reaktoren bei der Erzeugung des Stroms, den die Rechencluster verbrauchen. Experten schätzen, dass allein KI-Systeme im Jahr 2025 zwischen 312 und 765 Milliarden Liter Wasser verbrauchen könnten. Dies entspricht dem gesamten Volumen aller Flaschenwasser, das die Menschheit in einem Jahr konsumiert. Somit hinterlassen neuronale Netze einen enormen Wasserfußabdruck, der bis vor kurzem für die breite Öffentlichkeit nahezu unsichtbar war.
Offizielle Schätzungen spiegeln oft nicht das komplette Bild wider. Zum Beispiel gab die Internationale Energieagentur an, dass im Jahr 2023 alle Rechenzentren weltweit etwa 560 Milliarden Liter Wasser verbraucht haben, jedoch wurde das Wasser, das in Kraftwerken verwendet wurde, dabei nicht berücksichtigt. Der tatsächliche Wasserfußabdruck von KI könnte mehrere Male höher sein als die formalen Schätzungen. Die größten Unternehmen der Branche sind bislang nicht bereit, Details offenzulegen: In einem kürzlich veröffentlichten Bericht über ihr KI-System gab Google ausdrücklich an, dass der Wasserverbrauch in den Metriken des Unternehmens nicht berücksichtigt wird. Ein solcher Ansatz steht in der Kritik, da ein erheblicher Teil des Wassers genau für die Erfüllung der elektrischen Bedürfnisse von KI verwendet wird.
Bereits jetzt sorgt der Umfang des Wasserverbrauchs in mehreren Regionen für Besorgnis. In trockenen Gebieten der USA und Europas wehren sich Gemeinden gegen den Bau neuer Rechenzentren, aus Angst, dass diese knappe Wasserressourcen aus lokalen Quellen abzapfen. Auch die Unternehmen selbst verzeichnen ein Wachstum des "Durstes" ihrer Serverfarmen: So berichtete Microsoft, dass der globale Wasserverbrauch seiner Rechenzentren im Jahr 2022 um 34% (auf 6,4 Milliarden Liter) gestiegen sei, hauptsächlich aufgrund der erhöhten Belastung durch das Training von KI-Modellen. Diese Fakten zeigen, dass der Wasserfaktor bei der Bewertung der ökologischen Risiken digitaler Infrastrukturen schnell in den Vordergrund rückt.
Intransparenz der Technologiegiganten
Paradoxerweise stehen bei einem solchen Ausmaß der Auswirkungen die Daten über Energie- und Wasserverbrauch von KI nur sehr begrenzt öffentlich zur Verfügung. Große Technologiefirmen (Big Tech) geben in ihren Nachhaltigkeitsberichten normalerweise lediglich zusammenfassende Kennzahlen zu Emissionen und Ressourcen an, ohne den spezifischen Anteil aus KI zu benennen. Detaillierte Informationen über den Betrieb von Rechenzentren – zum Beispiel wie viel Energie oder Wasser genau für Berechnungen von neuronalen Netzen verwendet werden — bleiben in den meisten Fällen innerhalb der Unternehmen. Informationen über den "indirekten" Verbrauch, wie das Wasser, das bei der Stromproduktion für die Rechenzentren verbraucht wird, fehlen nahezu vollständig.
Folglich müssen Forscher und Analysten wie Detektive arbeiten und das Bild aus fragmentierten Daten rekonstruieren: Auszügen aus Unternehmenspräsentationen, Schätzungen der Anzahl der verkauften Server-Chips für KI, Daten von Energieunternehmen und anderen indirekten Indikatoren. Diese Intransparenz erschwert das Verständnis des gesamten ökologischen Fußabdrucks von KI. Experten fordern die Einführung strenger Offenlegungsstandards: Unternehmen sollten über ihren Energieverbrauch und Wasserverbrauch in Rechenzentren berichten, aufgeschlüsselt nach Schlüsselbereichen, einschließlich KI. Eine solche Transparenz würde es der Gesellschaft und den Investoren ermöglichen, die Auswirkungen neuer Technologien objektiv zu bewerten, und würde die Branche dazu anregen, Wege zur Verringerung der Umweltbelastung zu suchen.
Dröhende ökologische Risiken
Wenn die gegenwärtigen Trends anhalten, könnte der wachsende "Appetit" der KI bestehende ökologische Probleme verschärfen. Zusätzliche Zehntausende von Millionen Tonnen an Treibhausgasemissionen pro Jahr werden das Erreichen der Ziele des Pariser Abkommens zum Klimaschutz erschweren. Der Verbrauch von Hunderten Milliarden Litern Süßwasser wird vor dem Hintergrund eines globalen Wassermangels stattfinden, der Schätzungen zufolge bis 2030 56% erreichen könnte. Mit anderen Worten, ohne nachhaltige Maßnahmen riskieren Sie, dass die Expansion von KI in Konflikt mit den ökologischen Grenzen des Planeten gerät.
Ohne Veränderungen können solche Trends zu folgenden negativen Konsequenzen führen:
- Beschleunigung der globalen Erwärmung aufgrund steigender Treibhausgasemissionen.
- Verschärfung des Mangels an Süßwasser in bereits trockenen Regionen.
- Steigende Belastung der Energiesysteme und sozial-ökologischer Konflikte um begrenzte Ressourcen.
Bereits jetzt beginnen lokale Gemeinschaften und Behörden, auf diese Herausforderungen zu reagieren. In einigen Ländern werden Beschränkungen für den Bau von "energiehungrigen" Rechenzentren eingeführt, es wird die Nutzung von Wasserrecyclingsystemen gefordert oder der Kauf von erneuerbarer Energie verlangt. Experten heben hervor, dass ohne grundlegende Veränderungen die KI-Branche, die einst als rein digital galt, zu einer Quelle ganz greifbarer ökologischer Krisen — von Dürren bis hin zu Verzögerungen bei Klimazielen — werden könnte.
Der Blick der Investoren: ESG-Faktoren
Die ökologischen Aspekte des rasanten Wachstums der KI werden auch für Investoren immer wichtiger. In einer Zeit, in der ESG-Prinzipien (Umwelt-, Sozial- und Governance-Faktoren) an Bedeutung gewinnen, beeinflusst der Kohlenstoff- und Wasserfußabdruck von Technologien direkt die Bewertung von Unternehmen. Investoren fragen sich: Wird die "grüne" Wende in der Politik zu höheren Kosten für Unternehmen führen, die auf KI setzen? Zum Beispiel könnte eine Verschärfung der CO2-Regulierung oder die Einführung von Gebühren für die Wassernutzung die Ausgaben der Unternehmen erhöhen, deren neuronale Netzdienste viel Energie und Wasser verbrauchen.
Andererseits können Unternehmen, die bereits jetzt in die Minderung der ökologischen Auswirkungen von 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 Wasserwiederverwendungssystemen reduzieren Risiken und verbessern das Ansehen. Der Markt schätzt Fortschritte im Bereich der Nachhaltigkeit hoch ein: Investoren weltweit integrieren zunehmend ökologische Kennzahlen in ihre Geschäftsmodelle. Daher stehen technologische Marktführer vor der Herausforderung, wie sie die Leistungsfähigkeit von KI weiter ausbauen können, während sie den Erwartungen der Gesellschaft an Nachhaltigkeit gerecht werden. Diejenigen, die einen Ausgleich zwischen Innovationen und verantwortungsvollem Umgang mit der Natur finden, werden auf lange Sicht gewinnen — sowohl im Hinblick auf das Image als auch auf den Unternehmenswert.
Der Weg zu nachhaltiger KI
Trotz des Umfangs des Problems hat die Industrie die Möglichkeit, das Wachstum der KI in eine nachhaltige Richtung zu lenken. Weltweite Technologiefirmen und Forscher arbeiten bereits an Lösungen, die den ökologischen Fußabdruck von KI reduzieren können, ohne Innovationen auszubremsen. Zu den Schlüsselstrategien gehören:
- Steigerung der Energieeffizienz von Modellen und Geräten. Entwicklung optimierter Algorithmen und spezialisierter Chips (ASIC, TPU usw.), die Maschinenlernaufgaben bei geringerem Energieverbrauch durchführen.
- Umstieg auf saubere Energiequellen. Nutzung von Strom aus erneuerbaren Quellen (Solar-, Wind-, Wasser- und Kernenergie) zur Versorgung von Rechenzentren, um die Kohlenstoffemissionen aus dem Betrieb von KI auf null zu reduzieren. Viele IT-Giganten schließen bereits "grüne" Verträge ab, um saubere Energie für ihre Bedürfnisse zu erwerben.
- Reduzierung und Wiederverwendung des Wasserverbrauchs. Einführung neuer Kühlsysteme (Flüssigkeits- und Tauchkühlung), die um ein Vielfaches weniger Wasser benötigen, sowie die Wiederverwendung von Prozesswasser. Auswahl von Standorten für Rechenzentren unter Berücksichtigung der Wasserverhältnisse: Bevorzugung von Regionen mit kühlem Klima oder ausreichenden Wasserressourcen. Studien zeigen, dass die geschickte Wahl der Standorte und Kühltechnologien den Wasser- und Kohlenstofffußabdruck eines Rechenzentrums um 70–85% reduzieren kann.
- Transparenz und Rechnungslegung. Einführung verpflichtender Überwachungs- und Offenlegungsanforderungen für den Energieverbrauch und die Wassernutzung der KI-Infrastruktur. Öffentliches Rechnungswesen fördert eine effektivere Ressourcennutzung durch Unternehmen und ermöglicht es Investoren, die Fortschritte bei der Verringerung der Belastung der Ökosysteme zu verfolgen.
- Einsatz von KI zur Ressourcenverwaltung. Paradoxerweise kann die Künstliche Intelligenz selbst bei der Lösung dieses Problems helfen. Maschinenlernalgorithmen werden bereits zur Optimierung der Kühlung in Rechenzentren, zur Vorhersage von Lasten und zur Verteilung von Aufgaben eingesetzt, um Spitzenlasten im Netz zu minimieren und die Effizienz der Servernutzung zu erhöhen.
Die nächsten paar Jahre werden entscheidend sein, um die Prinzipien der Nachhaltigkeit in den Kern des schnell wachsenden KI-Bereichs zu integrieren. Die Branche steht an einem Scheideweg: Entweder sie bewegt sich träge und läuft Gefahr, auf ökologische Barrieren zu stoßen, oder sie wandelt das Problem in einen Anreiz für neue Technologien und Geschäftsmodelle um. Wenn Transparenz, Innovationen und verantwortungsvoller Umgang mit Ressourcen zu einem integralen Bestandteil von KI-Strategien werden, kann der "digitale Verstand" Hand in Hand mit dem Schutz des Planeten wachsen. Genau dieses Gleichgewicht erwarten Investoren und die Gesellschaft insgesamt von der neuen technologischen Ära.
