Die UNO warnt davor, dass KI-Server im Jahr 2025 so viel Energie verbrauchen werden wie ganz Frankreich

Wir nutzen KI täglich, und jedes Mal, wenn wir dies tun, wird ein globales technologisches Netzwerk aktiviert, das enorme Mengen an Ressourcen verbraucht und damit einen ökologischen Fußabdruck hinterlässt. Die Vorteile der KI kommen vor allem den am weitesten entwickelten Ländern der Welt zugute, doch was vielen Menschen nicht bewusst ist: Die ökologischen Kosten werden oft von den Entwicklungsregionen getragen, was soziale und globale Ungleichheiten weiter verschärft.

Die UNO warnt vor den Umweltauswirkungen der KI

KI ist nicht nur Code. Der Einsatz und die Weiterentwicklung künstlicher Intelligenz werden durch ein komplexes Netzwerk aus Infrastruktur und Lieferketten ermöglicht, das den Betrieb von Rechenzentren, die Chipherstellung sowie den intensiven Verbrauch natürlicher Ressourcen wie Energie, Wasser, Land und kritischer Mineralien umfasst.

Ein aktueller UN-Bericht zielt darauf ab, bestehende Lücken in der Governance im Bereich der KI-Umweltpolitik zu schließen, indem er Auswirkungen analysiert, die über die reinen CO₂-Emissionen hinausgehen. Neben der Messung der CO₂-Äquivalent-Emissionen bewertet die Studie den Wasserverbrauch, den Wasser-Fußabdruck und die Landnutzung, die mit der Erzeugung des für groß angelegte KI-Betriebe erforderlichen Stroms verbunden sind. Die Ergebnisse variieren erheblich je nach Standort und Energiemix, mit dem die einzelnen Systeme betrieben werden.

Forscher betonen, dass KI keinen einheitlichen ökologischen Fußabdruck hinterlässt. Ihre Auswirkungen hängen von der Art der eingesetzten KI, der auszuführenden Aufgabe, der Größe des Modells, dem Ort der Berechnung und der Stromquelle ab, mit der sie betrieben wird. Einige KI-Aufgaben erfordern deutlich mehr Energie als herkömmliche digitale Aktivitäten. So verbraucht beispielsweise die Erzeugung eines KI-Bildes etwa 60-mal mehr Strom als die Erstellung einer kurzen Textantwort, während die Erzeugung von Videos noch energieintensiver ist.

Die für die Herstellung von KI-Hardware benötigten Mineralien werden oft unter Bedingungen abgebaut, die erhebliche ökologische und soziale Schäden verursachen, insbesondere in Ländern des Globalen Südens. Diese Länder liefern weiterhin kritische Mineralien an wohlhabendere Länder, die in der Lage sind, KI zu entwickeln und einzusetzen, während sie selbst mit der durch den Abbau verursachten Umweltverschmutzung zu kämpfen haben und kaum von den Vorteilen dieser Technologie profitieren.

Im Jahr 2025 war der Energieverbrauch der KI mit dem Frankreichs vergleichbar

Die zunehmende Verbreitung von KI führt zu einem starken Anstieg des Energiebedarfs. Würde man die für den Betrieb von KI erforderlichen Rechenzentren als eigenständiges Land betrachten, würden sie mit einem Gesamtstromverbrauch von 448 TWh im Jahr 2025 den elften Platz unter den weltweit größten Energieverbrauchern einnehmen und damit in etwa mit Frankreich gleichziehen. Auf die KI selbst entfielen etwa 20 % des Stromverbrauchs dieser Einrichtungen.

Allein in Irland verbrauchen Rechenzentren bereits 21 % des landesweiten Stroms und übertreffen damit den Verbrauch städtischer Haushalte. Infolgedessen hat der nationale Netzbetreiber neue Anschlüsse in Dublin bis 2028 ausgesetzt. Wenn sich der aktuelle Trend fortsetzt, könnten Rechenzentren bis 2030 fast 3 % des weltweiten Stromverbrauchs ausmachen – genug Energie, um 1,3 Milliarden Menschen mehr als fünf Jahre lang zu versorgen.

Darüber hinaus könnten die damit verbundenen Emissionen je nach Stromquelle 400 Millionen Tonnen CO₂ erreichen, die Auswirkungen auf die Landnutzung 14.000 km² übersteigen und der Wasserverbrauch 9,3 Billionen Liter überschreiten – genug, um den Wasserbedarf der gesamten Weltbevölkerung für 1,6 Jahre zu decken.

Von Experten vorgeschlagene Empfehlungen

Die Autoren warnen, dass es kaum standardisierte öffentliche Informationen gibt, anhand derer sich die tatsächlichen Umweltauswirkungen der KI bewerten oder überprüfen lässt, ob die behaupteten Effizienzgewinne tatsächlich real sind oder lediglich eine Verlagerung der Umweltbelastungen zwischen verschiedenen Regionen darstellen. Der Bericht fordert ein standardisiertes System zur Umweltmessung und -berichterstattung, das Vergleiche zwischen Anbietern und Rechtsräumen ermöglicht.

Die Studie schlägt mehrere praktische Maßnahmen vor: die Verbesserung der Transparenz hinsichtlich des Ressourcenverbrauchs, die Erfassung und Regulierung des gesamten ökologischen Fußabdrucks von KI, die Entwicklung effizienterer, auf bestimmte Aufgaben zugeschnittener Modelle, die Verbesserung der Energie- und Wassereffizienz von Rechenzentren sowie deren Ansiedlung in Regionen mit geringeren Umweltauswirkungen. Die Autoren empfehlen außerdem, dass Nutzer und Organisationen KI-Tools wählen, die für die jeweilige Aufgabe geeignet sind, und sich nach Möglichkeit für die ressourcenschonendste Lösung entscheiden.

Quellenhinweis:

Aczel, M., Chamanara, S., Matin, M., Farsi, A., Marwala, T., Madani, K. "Environmental Cost of AI's Energy Use: Carbon, Water and Land Footprints." United Nations University Institute for Water, Environment and Health (UNU-INWEH).