Die rasante Entwicklung und zunehmende Verbreitung von Künstlicher Intelligenz (KI) hat das Potenzial, viele Lebensbereiche grundlegend zu verändern. Doch mit diesem Fortschritt gehen zugleich ökologische Herausforderungen einher, die in ihrer Dimension häufig unterschätzt werden. Die Umweltauswirkungen von KI sind vielschichtig und reichen von einem vergleichsweise geringen individuellen Energieverbrauch bis hin zu möglichen massiven Steigerungen des Energiebedarfs auf globaler Ebene. Es stellt sich die Frage, wie das Gleichgewicht zwischen technologischem Fortschritt und Klimaschutz gewahrt werden kann. Auf individueller Ebene ist der Energieverbrauch durch den Einsatz von KI-Anwendungen oftmals überraschend gering.
Beispielsweise verbraucht die Nutzung von textbasierten KI-Modellen wie ChatGPT oder Claude bei moderater Anwendung etwa so viel Energie über ein Jahr hinweg wie ein kleiner Heizlüfter in einem Zimmer für zwei Stunden. Insgesamt relativiert dies die gängige Wahrnehmung, dass einzelne KI-Anfragen große Umweltbelastungen verursachen. Selbst bei intensiver Nutzung im Bereich der Forschung oder Softwareentwicklung bleiben die direkten Energiekosten oft innerhalb eines überschaubaren Rahmens. Doch trotz dieser scheinbaren Entwarnung wird in wissenschaftlichen und wirtschaftlichen Kreisen vor einem exponentiellen Anstieg des Energiebedarfs durch KI gewarnt. Experten wie Eric Schmidt weisen darauf hin, dass der Bau von gigantischen Rechenzentren, die allein mehrere Gigawatt Leistung benötigen, bereits geplant ist.
Prognosen sehen vor, dass die Stromkapazität, die für die Rechenzentren benötigt wird, bis 2030 auf weit mehr als das Doppelte ansteigt im Vergleich zu heute. Dies spiegelt die immense Skalierung wieder, die die Industrie erwartet, insbesondere wenn KI-Komponenten in immer mehr Bereichen integriert werden. Eine komplexe Herausforderung besteht darin, die verschiedenen Einsatzbereiche der KI auseinanderzuhalten und die tatsächlichen Verbrauchsquellen zu identifizieren. Ein Großteil des Energieverbrauchs entfällt auf Recommender-Systeme in Streaming-Diensten, Social-Media-Plattformen und Online-Werbung, auf betriebliche Analysen und Vorhersagemodelle sowie auf Suchmaschinen und zielgerichtete Anzeigen. Textbasierte Sprachmodelle machen hingegen nur einen kleinen Teil des Gesamtenergieverbrauchs aus.
Daher ist es wichtig, in Diskursen die breite Palette von KI-Anwendungen zu berücksichtigen und differenziert über deren Umweltimpact zu sprechen. Der Energieverbrauch pro Verarbeitungseinheit, also pro „Token“ bei großen Sprachmodellen, sinkt zwar kontinuierlich dank technischer Fortschritte und Effizienzsteigerungen. Doch die Menge der verarbeiteten Daten wächst rasant. Selbst bei optimistischsten Schätzungen sind die kumulativen Umweltfolgen nicht unerheblich, vor allem wenn KI künftig in immer mehr gesellschaftlichen Bereichen eingesetzt wird. Für komplexe Anwendungen, etwa die Analyse großer Mengen an Dokumenten oder Softwareentwicklung auf hohem Niveau, addiert sich der Verbrauch im Jahresverlauf auf mehrere hundert Kilowattstunden pro Nutzer.
Im Vergleich dazu bringt eine alltägliche Autofahrt den deutlich höheren Energieverbrauch mit sich, dennoch summieren sich diese Verbräuche bei breiter Nutzung zu großen Zahlen. Ein besonders herausfordernder Aspekt sind Vision-basierte KI-Anwendungen, etwa die Auswertung von Videomaterial aus CCTV-Kameras oder Drohnenaufnahmen. Diese beinhalten eine deutlich höhere Datenmenge als rein textbasierte KI-Systeme, was sich wiederum massiv auf den Energiebedarf auswirkt. Die Idee, alle Videoquellen in Städten oder sogar Haushalten rund um die Uhr durch KI überwachen zu lassen, führt zu einem enormen Anstieg des benötigten Stroms. Schätzungen, die auf mehreren Millionen Kameras beruhen, zeigen den potenziellen Energieverbrauch einer solchen „Überwachungsgesellschaft“ in der Größenordnung ganzer Metropolregionen.
Dies hat nicht nur ökologische, sondern auch ethische und freiheitliche Dimensionen. Neben dem reinen Energieverbrauch spielen auch die Quellen der Energieversorgung eine entscheidende Rolle für die Umweltbilanz der KI. Ein Großteil der heute genutzten Rechenzentren läuft noch auf Strom aus fossilen Quellen oder auf Generatoren, die lokal Emissionen und Umweltbelastungen erzeugen. Es besteht ein wesentlicher Bedarf an der Integration erneuerbarer Energien und an der Steigerung der Energieeffizienz bei der Hardware und Software von KI-Systemen. Gleichzeitig bietet KI auch Chancen, die Umwelt zu schützen.
So kann KI dazu beitragen, Energieverbräuche in anderen Branchen zu reduzieren, etwa durch intelligente Steuerung von Infrastruktur, Optimierung von Produktionsprozessen oder verbessertes Verkehrsmanagement. Hierbei ist es essenziell, den Nettonutzen von KI-Anwendungen zu betrachten und nicht nur deren unmittelbaren Energieverbrauch. Die Herausforderung besteht darin, den technologischen Fortschritt verantwortungsvoll zu gestalten und einen nachhaltigen Rahmen zu schaffen. Die Frage nach einer möglichen zukünftigen Entwicklung von Künstlicher Allgemeiner Intelligenz (AGI) oder gar superintelligenten Systemen wirft weitere Unsicherheiten auf. Wenn KI-Systeme eines Tages menschliche Intelligenz im großen Stil nachbilden oder übertreffen sollten, könnte der Energiebedarf drastisch ansteigen.
Einige Experten halten die Schaffung extrem leistungsstarker Datenzentren für unabdingbar, während andere vor einem völlig unkontrollierten Wachstum der Energiehunger-KI warnen. Die genaue Dimension lässt sich aktuell nicht abschätzen, da die Technologie noch nicht vollständig entwickelt ist. Prominente Stimmen wie Eric Schmidt plädieren dafür, die Entwicklung von KI nicht durch Umweltziele einzuschränken, sondern statt dessen auf technologische Innovationen und Effizienzsteigerungen zu setzen. Andere kritisieren diesen Ansatz und fordern eine sorgfältige Abwägung von Nutzen und Umweltfolgen, um irreversible Schäden zu vermeiden. Auch politische Entscheidungen, etwa der Rückzug großer Akteure aus Klimazielen zugunsten schnellerer KI-Entwicklung, zeigen die Spannung zwischen Fortschritt und Nachhaltigkeit.
Ein weiterer Aspekt sind die damit verbundenen sozialen und wirtschaftlichen Umweltauswirkungen. Der Ausbau gigantischer Rechenzentren ist nicht nur energieintensiv, sondern benötigt auch erhebliche Mengen an Wasser zur Kühlung und macht Flächenbedarf erforderlich, der lokal Ökosysteme beeinträchtigen kann. Zudem entstehen durch die Herstellung der benötigten Hardware Ressourcenverbrauch und Elektroschrott. Auch die globale Verteilung der Umweltlasten ist relevant, da viele Rechenzentren in Regionen mit geringer Umweltregulierung angesiedelt sind. Letztlich erfordert die Umweltauswirkung von KI ein ganzheitliches Verständnis, das technische, ökologische und gesellschaftliche Dimensionen integriert.
