Robert Klatt
KI-Rechenzentren benötigen große Flächen, viel Wasser und viel Strom. Nun wurde ermittelt, wie groß der ökologische Fußabdruck der Technik aktuell ist und wie er sich bis 2030 entwickeln wird.
Tokio (Japan). Künstliche Intelligenz (KI) wird von immer mehr Menschen und Unternehmen alltäglich verwendet. In Anbetracht der zunehmenden Nutzerzahlen und der immer leistungsfähigeren Modelle müssen die Anbieter ihre Rechenzentren kontinuierlich ausbauen. KI benötigt deshalb nicht nur immer mehr Hardware und Energie, sondern beeinflusst die Umwelt bereits stark, etwa indem die Rechenzentren die lokale Oberflächentemperatur erhöhen. Forscher der United Nations University (UNU) haben nun eine Studie publiziert, die neben den CO₂-Emissionen und dem Stromverbrauch auch den sonstigen ökologischen Fußabdruck von KI untersucht hat.
„KI ist nicht einfach nur Code, sie umfasst auch physikalische Infrastruktur und Lieferketten, darunter Rechenzentren, Chips, Elektrizität, Kühlsysteme, Wasser, Flächennutzung, kritische Rohstoffe und schließlich auch Elektroschrott.“
Laut der Internationalen Energieagentur (IEA) lag der globale Stromverbrauch 2025 bei rund 28.000 bis 28.500 Terawattstunden (TWh), wovon 448 TWh auf Rechenzentren entfallen sind. Die Forscher der UNU gehen davon aus, dass der Stromverbrauch der Rechenzentren sich bis 2030 auf rund 945 TWh mehr als verdoppeln wird. Der Flächenverbrauch soll 2030 bei 14.500 Quadratkilometern und der Wasserbedarf bei 9,3 Billionen Litern liegen.
Wie die Forscher erklären, ist auch der immer höhere Anteil an grünem Strom nicht immer positiv für den ökologischen Fußabdruck der Server. Der Umstieg von Kohlestrom auf Bioenergie senkt demnach die CO₂-Emissionen deutlich (- 70 %), führt aber zu einem 30-mal höheren Wasserbedarf und einer doppelt so hohen Flächennutzung.
„CO₂-arm ist daher nicht automatisch auch wasser- oder flächensparend. Diese Asymmetrien können daher die Umweltprobleme lokaler Kommunen verschärfen, während sich die strategischen Vorteile der KI meist woanders manifestieren.“
Die Studie hat zudem untersucht, in welcher Phase KI am meisten Ressourcen benötigt. Die Wissenschaft hat bisher vor allem das Training der Modelle untersucht und kam dabei zu dem Ergebnis, dass das Training von GPT-4 zwischen 50 und 70 Gigawattstunden (GWh) Strom verbraucht hat. Der Energiebedarf der späteren Nutzung wurde hingegen kaum untersucht.
„Um die wahren Umweltkosten der KI zu verstehen, muss man jedoch auch die Folgen ihres täglichen Betriebs berücksichtigen.“
Laut der aktuellen Studie entfällt ein Großteil des Stromverbrauchs (90 %) auf die Nutzung von KI, weil einzelne Prompts und Aufgaben zwar nur geringe Rechenleistung erfordern, aber Milliarden mal täglich ausgeführt werden. Die Forscher rechnen damit, dass sich dies auch in Zukunft, durch effizientere Modelle nicht ändern wird, weil diese pro Prompt zwar weniger Energie benötigen, die Nutzung angesichts der besseren Ergebnisse aber noch deutlich zunehmen wird.
„Viele Leute denken, dass sich der Umwelt-Fußabdruck der KI verkleinern wird, wenn die Technologie besser und effizienter wird. Aber das stimmt nur zum Teil.“
Forscher der Chinese Academy of Sciences (CAS) haben bereits Ende November 2024 eine Studie publiziert, laut der der KI-Boom zu einer signifikanten Zunahme von Elektroschrott führt. Dies bestätigt auch die aktuelle Studie UNU, laut der vor allem die kurze Lebensdauer bei KI-Chips zu deutlich mehr Elektroschrott führen wird.
„Bis 2030 könnte die KI-Infrastruktur dadurch bis zu 2,5 Millionen Tonnen Elektroschrott pro Jahr produzieren – das entspricht etwa der Masse von 250 Eiffeltürmen pro Jahr.“
Die Wissenschaftler der UN kommen somit zu dem Ergebnis, dass KI nur dann einen echten Fortschritt für die Menschheit bringen kann, wenn neben den immer besseren Modellen auch weitere Aspekte berücksichtigt werden, etwa der Energiebedarf und das Recycling der nicht mehr genutzten Hardware.
„Verantwortungsvolle KI ist möglich, wenn Leistungsfähigkeit und verantwortungsvoller Umgang innerhalb der planetaren Grenzen Hand in Hand gehen.“
Quellen:
Pressemitteilung der United Nations University (UNU)