„250 Eiffeltürme Elektroschrott“UN-Bericht enthüllt die schmutzige Seite des KI-Booms
Großer Ressourcenfresser: Die Nutzung von KI-Anwendungen wie ChatGPT verbraucht gewaltige Mengen an Energie und Wasser. Ein neuer Bericht der Vereinten Nationen beziffert die ökologischen Kosten des Booms. Deutsche Rechenzentren müssen sich bald an eine strenge Vorgabe halten.
Immer neue Fähigkeiten und Verwendungsmöglichkeiten: Das Staunen über die rasanten Fortschritte Künstlicher Intelligenz (KI) nimmt kein Ende. Dabei gerät allerdings oft aus dem Blick, was für ein Energie- und Ressourcenfresser die Technologie ist, warnen Experten in einem UN-Bericht. Ebenso wie die Einsatzmöglichkeiten drohe der ökologische Fußabdruck immer größer zu werden. „Jede Interaktion beansprucht endliche Ressourcen“, hieß es von der Universität der Vereinten Nationen in Kanada.
„Der Start von ChatGPT im Jahr 2022 glich nichts Geringerem als einer technologischen Schockwelle“, schreiben die Autoren im Bericht des UN-Instituts für Wasser, Umwelt und Gesundheit (UNU-INWEH). Innerhalb von nur fünf Tagen habe die Konversations-KI die Marke von einer Million Nutzern überschritten – schneller als jede andere App in der Geschichte. „Plötzlich drehten sich Schlagzeilen, Vorstandsetagen, Klassenzimmer und Wohnzimmer gleichermaßen um das Thema Künstliche Intelligenz.“
90 Prozent der Kapazität in den USA und China
Bis Mitte 2025 hätten bereits 700 Millionen Menschen und damit etwa 10 Prozent der Weltbevölkerung ChatGPT verwendet, um wöchentlich 18 Milliarden Nachrichten zu versenden. KI sei inzwischen fest in den Alltag integriert und treibe einen Großteil der digitalen Welt an – Sprachassistenten, Suchmaschinen, Empfehlungssysteme, intelligente Stromzähler und Smartphones zum Beispiel. Dabei verfügten aktuell nur 16 Prozent der Länder über KI-spezialisierte Cloud-Rechenkapazitäten, 90 Prozent dieser Kapazität konzentrierten sich auf die USA und China.
„Der Einfluss der KI verändert die Art und Weise, wie Menschen arbeiten, kommunizieren, auf Informationen zugreifen und Dienstleistungen nutzen“, heißt es im Bericht. Genutzt werde die Technologie auch, um Herausforderungen wie eine optimierte Ressourcennutzung, gesteigerte Ernteerträge sowie eine verbesserte Umweltüberwachung und Vorhersagen von Extremwetterereignissen zu erreichen. Das Management von Wasser, Nahrungsmitteln und Energie lasse sich ebenfalls KI-gestützt verbessern.
Folgen können sich anhäufen, bis Umschwenken schwer wird
Bei einer sich so schnell verbreitenden Technologie könnten sich jedoch neben sozialen, wirtschaftlichen und geopolitischen auch ökologische Folgen unbemerkt anhäufen. Später seien sie womöglich nur schwer zu beheben, weil sich Systeme, Investitionen und Abhängigkeiten verfestigt haben. Die öffentliche Debatte drehe sich vor allem um KI-Risiken wie Voreingenommenheit, Datenschutz, Desinformation, Arbeitsmarktveränderungen und Ungleichheit. „Doch einer der folgenreichsten Aspekte der KI, der vergleichsweise wenig beachtet wird, ist ihr ökologischer Fußabdruck.“
Es gehe um Stromerzeugung, Kühlsysteme, Flächenverbrauch – und am Ende auch um Elektroschrott. „Die KI-Infrastruktur könnte bis zum Jahr 2030 jährlich bis zu 2,5 Millionen Tonnen Elektroschrott verursachen – eine Menge, die dem jährlichen Entsorgen von fast 250 Eiffeltürmen gleichkäme.“
Schätzungen zufolge verarbeitet allein ChatGPT rund 2,5 Milliarden Prompts pro Tag, heißt es im Bericht. „Bei einem konservativ angesetzten Wert von 0,42 Wattstunden pro Text-Prompt entspricht der Betrieb von ChatGPT in diesem Umfang einem jährlichen Stromverbrauch von etwa 383 Gigawattstunden.“ Hinzu komme der Verbrauch von Wasser und Flächen. Und: „Diese Zahlen steigen drastisch an, sobald man die KI hinzurechnet, die in Massenplattformen – wie etwa der Google-Suche – integriert ist.“
Der Wirtschaftsinformatiker Wolfgang Maaß vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) in Saarbrücken gibt zu den Zahlen zu bedenken, dass sie in ihrer Größenordnung plausibel, aber methodisch schwer reproduzierbar seien. KI-Anbieter publizierten keine standardisierten Energiedaten pro Anfrage. „Die Zahlen basieren daher auf indirekten Schätzungen, Messungen in kontrollierten Laborumgebungen oder Hochrechnungen aus Strombezugsdaten.“
Wie im Bericht aufgelistet wird, verbrauchten Rechenzentren weltweit – das Rückgrat der KI – im Jahr 2025 schätzungsweise 448 Terawattstunden Strom. „Wären Rechenzentren ein Land, würde dieser Stromverbrauch weltweit den 11. Platz einnehmen.“ Bei der derzeitigen Entwicklung könne sich der Bedarf bis 2030 auf etwa 945 Terawattstunden verdoppeln.
Aktuell nicht das dominierende Problem
„Der Energieverbrauch von KI-Rechenzentren ist real und wachsend, aber gegenwärtig nicht das dominante Klimaproblem“, meint Maaß, der selbst nicht am Bericht beteiligt war. Rechenzentren verursachten derzeit etwa 1 bis 1,5 Prozent der globalen Treibhausgasemissionen. Stahl und Zement erreichten zusammen über 15 Prozent, Landwirtschaft und Schwertransport jeweils mehr als 10 Prozent. „Die politische Aufmerksamkeit für den KI-Energieverbrauch übersteigt dessen tatsächliche Klimarelevanz.“
Zudem gebe es bemerkenswerte technische Effizienzgewinne, so Maas. Auch David Kappel, Leiter der Forschungsgruppe für Nachhaltige Künstliche Intelligenz an der Universität Bielefeld, sagte: „In den vergangenen Jahren haben wir eine sehr schnelle Lernkurve in Bezug auf die Energieeffizienz von KI beobachtet.“ Zugleich sei allerdings ein rasantes Wachstum der KI-Nutzung zu verzeichnen, das die Effizienzsteigerung bei Weitem aufwiege.
Viele Anbieter mit großen Clouds und Rechenkapazitäten wählten bewusst Standorte nahe erneuerbarer Energiequellen, erklärte Maas. „Microsoft und Google nutzen in Irland und Schweden Windkraft. Meta nutzt in Dänemark und Norwegen Wasser- und Windkraft, Amazon im US-pazifischen Nordwesten ebenso Wasserkraft.“
100 Prozent erneuerbarer Strom bei deutschen Rechenzentren
In Deutschland müssen alle Rechenzentren ab 2027 bilanziell mit 100 Prozent erneuerbarem Strom betrieben werden, wie Peter Radgen vom Institut für Energiewirtschaft und Rationelle Energieanwendung (IER) der Universität Stuttgart sagte. Aktuell gebe es einen Wettbewerb verschiedenster Branchen um erneuerbaren Strom. „Denn auch die anderen Industrien wollen Strom zur Dekarbonisierung einsetzen.“
Zwischen den Standorten weltweit gebe es je nach Energiequelle große Unterschiede beim KI-Fußabdruck, heißt es im Bericht der UN-Universität. „In Brasilien beispielsweise, wo die Wasserkraft das Stromnetz dominiert, liegt der CO2-Fußabdruck der Stromerzeugung um 77 Prozent unter dem weltweiten Durchschnitt.“ Es gebe aber andere ökologische Kosten: „Der Wasser- und der Land-Fußabdruck sind dort fast dreimal so groß wie der weltweite Mittelwert.“
„Kohlenstoffarm“ bedeute nicht automatisch „wasserarm“ oder „flächenarm“, die Bewertung der Nachhaltigkeit anhand einer einzigen Kennzahl könne Kompromisse verschleiern und Belastungen auf Orte verlagern, die bereits unter Wasserstress oder Flächendruck stehen. „Diese Asymmetrien können die Umweltprobleme lokaler Gemeinschaften verschärfen, während die strategischen Vorteile der KI anderswo zum Tragen kommen.“
Ungleiche Verhandlung zwischen Mega-Konzern und Kommune
Regierungen sollten das bedenken und die KI-Infrastruktur in die Energieplanung, die CO2-Bilanzierung, das Wassermanagement und die Genehmigungsverfahren für die Landnutzung integrieren. Nötig sei auch eine standardisierte Erfassung des ökologischen Fußabdrucks, damit Auswirkungen anbieter- und länderübergreifend überprüft und verglichen werden können.
Die im Bericht gemachten Vorschläge blieben sehr unverbindlich, bemängelte Jens Gröger vom Öko-Institut in Berlin. Die vom Boom profitierenden Tech-Unternehmen – insbesondere Amazon, Google, Meta und Microsoft – würden dabei nicht genannt, es gebe keine Vorschläge dafür, sie in die Verantwortung zu nehmen.
Maaß sieht in der Asymmetrie zwischen großen KI-Anbietern und kommunalen oder regionalen Behörden bei der Genehmigung und Ansiedlung von Rechenzentren ein unterschätztes Problem. Die Konzerne hätten spezialisierte Verhandlungsteams, Kommunen oft nicht. „Dies führt zu einer Unterbewertung der Knappheit von Ressourcen, insbesondere Land, Wasser und Netzanschlusskapazitäten.“
