Explainer: KI & Energieverbrauch
KI und Rechenzentren: Woher die ganze Energie nehmen?
Hilft Künstliche Intelligenz dabei, den Klimawandel in den Griff zu bekommen, oder verschlimmert sie die Krise nur? Für die derzeitige Flut an KI-Anwendungen werden immer mehr Rechenzentren gebraucht, die vor allem durch fossile Energiequellen betrieben werden.
Wenn Sie mehr über unsere Policy- und Advocacy-Arbeit zum Thema „KI und Nachhaltigkeit“ erfahren möchten, wenden Sie sich bitte an:
Rechenzentren sind riesige Ansammlungen von Computerservern, die das Bereitstellen von KI-Diensten ermöglichen. Ohne sie wäre das Speichern, Verarbeiten und Teilen von Daten nicht möglich. Für Anwendungen der Künstlichen Intelligenz werden sehr viele solcher Server benötigt.
Während aktuell rund vier Prozent des Stroms in Deutschland für Rechenzentren benötigt werden, schätzt die Bundesnetzagentur, dass dieser Anteil bis 2038 auf zehn Prozent ansteigen könnte. In Städten wie Frankfurt am Main, wo es viele Rechenzentren gibt, werden schon jetzt 40 Prozent des lokalen Stroms für Rechenzentren verwendet.
In den USA hat sich einem Bericht des US-Energieministeriums zufolge der Stromverbrauch durch Rechenzentren schon zwischen 2014 und 2024 verdreifacht und könnte schon 2028 bei bis zu zwölf Prozent des gesamten Stromaufkommens liegen. Das US-Energieministerium erwartet, dass KI-Anwendungen bald den größten Anteil an der Leistung von Rechenzentren ausmachen werden.
Unternehmen wie Amazon und Microsoft haben ursprünglich langfristige Vereinbarungen mit Wind- und Solarstromerzeugern getroffen. Doch der enorme und stets zunehmende Energiebedarf der Rechenzentren und die Unterstützung der fossilen Industrie durch die US-Regierung führen dazu, dass mittlerweile massiv auf Gas gesetzt wird: Neue Gaskraftwerke entstehen, Gasturbinen sind regelmäßig ausverkauft, sogar Flugzeugturbinen werden für Gaskraftwerke eingesetzt.
Die Trends in den USA gelten häufig als Richtwert, wohin sich die KI-Anwendung weltweit entwickelt. Die Schätzungen über den zukünftigen Energieverbrauch von Rechenzentren und die Neuausrichtung der Energiequellen in den USA sind daher wichtige und erschreckende Warnzeichen für die weltweite Entwicklung. Dabei gilt es zu differenzieren: Selbst wenn sich KI-Rechenzentren vollständig durch erneuerbare Energien betreiben ließen, tragen sie zu einer immensen Steigerung des globalen Strombedarfs bei. Der Strom, der für sie aufgewandt wird, fehlt an anderer Stelle – in der Industrie und anderen essenziellen Wirtschaftsbereichen. Die internationale Energieagentur IEA schätzt, dass der globale Stromverbrauch von Rechenzentren bis 2030 auf knapp 945 TWh ansteigen wird, was mehr als einer Verdopplung gegenüber heute entspricht.
Im Gegensatz beispielsweise zu einer Elektrifizierung in der Industrie oder durch Elektromobilität handelt es sich bei den Rechenzentren zudem um zusätzlichen Energiebedarf. Während in diesen anderen Bereichen der zusätzliche Strombedarf fossile Energiequellen ersetzt, ist dies bei den Rechenzentren nicht der Fall.
Was aus den aktuellen und prognostizierten Verbrauchszahlen der Rechenzentren auf globaler oder nationaler Ebene nicht hervorgeht, sind die weiteren lokalen Herausforderungen: Rechenzentren werden häufig in unmittelbarer Nähe zueinander gebaut. Sie sind in der Regel stärker räumlich konzentriert als andere, ähnlich energieintensive Infrastrukturen. Die großen Rechenzentren, die derzeit entstehen, könnten durch den hohen Strombedarf auf engem Raum zu einer erheblichen Belastung lokaler Stromnetze führen. Im schlimmsten Fall können sogar zehntausende Menschen ihre Stromversorgung verlieren, weil die Energieunternehmen ihre Ressourcen an Datenzentren umleiten – wie es aktuell in Nevada der Fall ist.
Big-Tech-Unternehmen, die sich einer zukünftigen Klimaneutralität verschrieben haben, verschönern ihre Klimabilanz mittels Zertifikaten: Mittels sogenannter Herkunftsnachweise (Auf Englisch „Renewable Energy Credits“ (RECs) oder „Guarantees of Origin“) kann man die „Erneuerbarkeit“ von erneuerbarem Strom kaufen, ohne den Strom notwendigerweise selbst zu beziehen. Selbst an eine theoretische Lieferbarkeit ist das System im Normalfall nicht gebunden: Man kann damit die „Erneuerbarkeit“ von Strom aus Wasserkraft aus Norwegen kaufen und für Gaskraftwerke in Deutschland verwenden. Damit gilt dieser fossile Strom plötzlich als „grün“, während der Strom aus dem Wasserkraftwerk sich nicht mehr erneuerbar nennen darf.
Ursprünglich sollte mit diesem System die Erzeugung von Strom aus erneuerbaren Energien gefördert werden. Es hat aber grundlegende Makel: Entgegen dem ursprünglichen Ziel fördert es den Ausbau von erneuerbaren Energien nicht oder kaum, öffnet aber Tür und Tor für Greenwashing, also das Werben mit Nachhaltigkeitsversprechen, ohne dass diese real erfüllt werden. Zu bezahlen, damit zu einem unbestimmten Zeitpunkt an einem unbestimmten Ort Strom aus erneuerbaren Energien erzeugt wird, deckt nicht im Ansatz die Strommenge ab, die KI-Rechenzentren an einem bestimmten Ort zu einem bestimmten Zeitpunkt bereits verbrauchen. Und selbst wenn ein Solarpark-Betreiber Fördersummen für das Erzeugen von Strom erhält, der ohnehin produziert worden wäre, verschwinden dadurch nicht die Emissionen eines Serverparks, der mit Strom aus einem Erdgaskraftwerk an einem anderen Ort betrieben wird.
Klimaschutz predigen, fossile Energie nutzen
Amazon Employees for Climate Justice ist eine Gruppe von Amazon-Angestellten, die von ihrem Arbeitgeber seriösere Klimaschutz-Maßnahmen fordern. In einem Bericht schreibt die Gruppe, dass Amazon-Rechenzentren an ihren Standorten die Nachfrage nach fossilen Brennstoffen in die Höhe treiben. Die Organisation erklärt zudem, dass ein erheblicher Teil der RECs von Amazon nicht zur Entwicklung neuer Projekte beitrage, und schätzt, dass 78 Prozent der von Amazon in den USA verbrauchten Energie aus nicht-erneuerbaren Quellen stammen. Die Angestellten beschuldigen das Unternehmen, solche Sachverhalte durch „kreative Buchführung“ zu verschleiern, um behaupten zu können, dass es auf grünen Strom setze.
Selbst wenn Big Tech erneuerbare Energien wirklich fördern würde: Öl- und Gasunternehmen kommen dem sicher nicht nach. Dabei wird Künstliche Intelligenz schon seit längerem dazu eingesetzt, fossile Brennstoffe zu produzieren. Die Unternehmensberatung Ernst and Young schreibt auf ihrer Website, mehr als 92 Prozent der Öl- und Gasunternehmen investieren schon jetzt in KI oder wollen es in den nächsten zwei Jahren tun. (Die Seite mit der entsprechenden Umfrage wurde zwischenzeitlich gelöscht. Sie ist im Internet-Archiv weiterhin aufrufbar.) In einem Artikel des US-Magazins „The Atlantic“ aus dem Jahr 2024 heißt es, Microsoft verfolge mehrere Hundert-Millionen-Dollar-Geschäfte mit verschiedenen großen Ölkonzernen wie ExxonMobil, Chevron und Shell, die mithilfe von KI effizienter fossile Brennstoffe gewinnen wollen. Kann KI gleichzeitig die Klimakrise bekämpfen und Konzerne bereichern, die ihr Geld mit fossilen Energieträgern machen?Global betrachtet sind die Regionen, in denen der größte Zuwachs an Rechenzentren erwartet wird, tendenziell auch Gebiete, in denen ein Großteil des erzeugten Stroms aus fossilen Brennstoffen stammt. Die meisten Rechenzentren befinden sich in den USA, und dort meist in Gebieten, in denen Gas oder Kohle eine verfügbare Ressource sind – beispielsweise in North Virginia. Die fossile Energieerzeugung aus Kohle und Gas macht nach wie vor den größten Teil der landesweiten Stromerzeugung aus.
Energieverbrauch ist nicht der einzige Fußabdruck
Teilweise werden negative Umweltfolgen auch verlagert. Wenn Rechenzentren zum Beispiel ihren Stromverbrauch durch eine Wasserkühlung senken, wird der Energieverbrauch auf Kosten eines erhöhten Wasserverbrauchs reduziert. Ein anderes Beispiel findet sich in neuen Materialien, die eine erhöhte Energieeffizienz versprechen, dadurch allerdings auch den Materialfußabdruck bei der Produktion vergrößern.
In den vergangenen Jahren stand vermehrt der Wasserverbrauch von Rechenzentren im Fokus. Aus dem Serverbetrieb geht als Nebenprodukt Wärme hervor, weshalb Rechenzentren ihre Hardware kühlen müssen. Hierzu wird üblicherweise Wasser verwendet. 2023 schätzten Forscher*innen der University of California, Riverside und der University of Texas at Arlington, das Training des großen Sprachmodells GPT-3 von OpenAI (das ursprüngliche System hinter ChatGPT) in Rechenzentren von Microsoft habe ungefähr 700.000 Liter Wasser verbraucht. In vielen Fällen stammt dieses Wasser aus dem Grundwasser von Regionen, in denen schon jetzt Dürre und Wasserknappheit herrscht. Da Rechenzentren viel Strom verbrauchen, ist auch der Wasserverbrauch bei der einhergehenden Stromerzeugung immens. In den USA werden etwa 40 Prozent des gesamten Wassers aus Seen oder Flüssen zum Kühlen von Kernkraftwerken und fossil-thermischen Kraftwerken verwendet: Es ist der größte einzelne Verbrauchsposten von Süßwasser im ganzen Land.
Hinzu kommen die Umweltfolgen durch den Abbau von Mineralien, mit denen die elektronischen Komponenten hergestellt werden, die in Rechenzentren zum Einsatz kommen. Um solche Mineralien zu gewinnen, sind verschiedene energieintensive Verfahren erforderlich, die den Boden in den Abbaugebieten durch giftige Aufbereitungsrückstände oder andere Abfallprodukte oftmals unbrauchbar machen. Elektroabfälle sind meist nicht wiederverwertbar und landen auf Müllhalden. In Europa und in den USA, wo Recycling eine gängige Praxis ist, liegt die Recyclingquote für Elektronikgeräte im Durchschnitt bei unter 20 Prozent. Das Baker Institute an der Rice University bezeichnet Elektroschrott als die weltweit am schnellsten wachsende Sorte Müll.
Die neuen Greenwashing-Strategien der großen Tech-Konzerne
Während der Ausbau und Betrieb von Rechenzentren für KI-Dienste also dem Klima auf vielfältige Weise schadet, versuchen die Tech-Konzerne, diese gefährliche Entwicklung schönzureden und zukünftige Vorteile zu versprechen. Dabei sind Voraussagen über eine radikale Kehrtwende beim Umweltschutz durch „bahnbrechende“ KI-Innovationen stets gewagt. Die KI-Branche ist nicht gerade bekannt dafür gewissenhaft nachzuprüfen, ob die von ihr versprochenen Maßnahmen im angekündigten Umfang auch funktioniert haben.
Für diese mangelnde Konsequenz bei Umweltschutzversprechen hat der Nachhaltigkeitsexperte Vlad Coroamă den Begriff „chronische Potenzialitis“ geprägt: Die KI-Branche ist eher daran interessiert, was sein könnte, als sich damit zu beschäftigen, wie die Dinge tatsächlich aussehen. Um sich gegen Kritik abzuschirmen, bewirbt sie gerne die angebliche Innovationskraft der Künstlichen Intelligenz. Wie eine neue Studie von AlgorithmWatch und weiteren Partnerorganisationen belegt, gibt es für diese angeblichen Vorteile allerdings nicht einen handfesten Beleg. Stattdessen handelt es sich um eine moderne Greenwashing-Strategie: Anders als früher werden nicht nur die Nachteile von KI geleugnet, sondern KI wird entgegen den Fakten sogar als angebliche Lösung für den Klimawandel präsentiert.
Das oft wiederholte Hauptargument in dieser Debatte: KI mag zwar ressourcenintensiv und deshalb umweltschädlich sein, doch wird ihr positiver Einfluss auf den Umweltschutz letztlich die negativen Umweltfolgen überwiegen. Zuletzt war diese Argumentation auf dem Breakthrough Energy Summit 2024 in London zu hören, wo Microsoft-Gründer Bill Gates gegenüber Umweltschützer*innen und Regierungen erklärte, sie sollten es mit ihren Sorgen über die gewaltigen Energiemengen, die für neue generative KI-Systeme benötigt würden, „nicht übertreiben“.
„Wird schon werden“
Bill Gates prognostizierte 2024, durch neue Rechenzentren werde der weltweite Stromverbrauch um zwei bis sechs Prozent ansteigen. Ein Anlass zur Sorge für den Klimaschutz? Gates sieht das anders. „Letztendlich ist es doch die Frage, ob wir die Emissionen mit KI nicht um mehr als sechs Prozent reduzieren können. Und die Antwort lautet: Ohne Zweifel.“
Immer mehr Bereiche setzen KI ein, um innovative Technologien zu entwickeln – auch der Energiesektor. Forscher*innen versuchen beispielsweise, mithilfe von KI effizientere chemische Verbindungen und Verfahren für Batterien zu entdecken. Eine Studie von Microsoft und PwC aus dem Jahr 2019 schreibt der Künstlichen Intelligenz das Potenzial zu, die globalen Treibhausgas-Emissionen bis 2030 um eineinhalb bis vier Prozent zu senken. Wie die Greenwashing-Studie von AlgorithmWatch belegt, gibt es für derartige Behauptungen jedoch selten belastbare Belege.
Glaubwürdiger ist dafür eine andere Zahl: 2024 gab Microsoft in seinem Nachhaltigkeitsbericht zu, dass die vom Unternehmen verursachten Treibhausgas-Emissionen seit 2020 um fast ein Drittel gestiegen sind – was sich zu einem großen Teil auf den Bau von Rechenzentren zurückführen lässt.
Big-Tech-Konzerne müssen bei ihren Klimaversprechen schon jetzt zurückrudern. Googles aggressive KI-Strategie hat zwischen 2019 und 2024 zu einem Anstieg seiner Treibhausgas-Emissionen um 65 Prozent geführt. Google selbst beschreibt diese Entwicklung als Folge des KI-Booms. Insbesondere der Stromverbrauch von Rechenzentren und die Emissionen entlang der Lieferkette werden als Hauptursachen genannt.
Im Gegensatz zu Bill Gates räumt Google in seinem Umweltbericht von 2024 ein, dass es „sehr unsicher“ sei, ob die erklärten Nachhaltigkeitsziele erreicht werden können. Die Umweltfolgen von Künstlicher Intelligenz seien sehr komplex und schwer vorherzusagen. Entsprechend dämpft das Unternehmen die Erwartungen: Der Plan, bis 2030 klimaneutral zu werden, sei „extrem ehrgeizig“.
Leere Versprechen: Big Tech und Nachhaltigkeit
Auf der einen Seite ist in den letzten Jahren ein drastischer Anstieg an Emissionen zu verzeichnen, die der Big-Tech-Industrie zuzuschreiben sind. Diese Emissionen lassen sich in erster Linie auf Rechenzentren zurückführen, die für generative KI-Tools und große Sprachmodelle benötigt werden. Auf der anderen Seite weist die bereits erwähnte Studie von AlgorithmWatch nach, dass sich die Behauptungen über Klimaschutzlösungen durch KI, die Big-Tech-Unternehmen gerne verbreiten, ausschließlich auf traditionelle Anwendungen mit begrenztem Anwendungsbereich beziehen – und nicht auf ChatGPT, Gemini oder Copilot. Und selbst bei ressourcenschonenderen Anwendungen sind die Versprechen über ihren Vorteil für den Klimaschutz kaum belegt.
Hierin zeigt sich die zunehmende Kluft zwischen den erklärten Ambitionen der KI-Industrie und der Verantwortung, die sie letztendlich bereit ist zu übernehmen. Je stärker Big Tech in Künstliche Intelligenz investiert, desto offensichtlicher wird es, dass die Stromversorgung und Kühlung riesiger Rechenzentren die Umwelt belasten und dem Klima mehr Schaden als Nutzen bringen.
Sam Altman, Geschäftsführer von OpenAI, räumte Anfang 2024 ein, die KI-Industrie steuere auf eine Energiekrise zu. Da ihr Strombedarf mit emissionsintensiven Quellen gedeckt werden müsse, dürfte eine regional ausgerichtete Energiewende in weite Ferne rücken. Seine Lösung: die Kernenergie. Schon 2021 hatte er in das Atomkraft-Unternehmen Helion Energy investiert. Auch Google, Amazon und Microsoft setzen auf neue Kernkraftwerke. Doch kann es Jahrzehnte dauern, bis die Meiler in Betrieb gehen. Abgesehen von grundsätzlichen Bedenken, ob Kernenergie tatsächlich eine sichere, nachhaltige und kosteneffiziente Technologie ist, stellt sie keinen Ausweg aus dem aktuellen Energieengpass dar.
Die Klimakrise wird womöglich unumkehrbare Folgen haben, wenn wir nicht sofort etwas tun, um sie zu vermeiden. Eine Technologie, deren potenziell positiven Auswirkungen sich erst viele Jahre später zeigen würden, die bis dahin aber zunehmend durch fossile und umweltschädliche Energiequellen betrieben werden müsste, ist angesichts der drängenden Herausforderungen schlicht untauglich. Eine sofortige Antwort auf den Energiebedarf von KI ist gefragt. An dieser Stelle helfen weder Kernenergie noch ein Anstieg fossiler Energie weiter.
Wie Tech-Konzerne zu mehr Nachhaltigkeit verpflichtet werden können
Was ist zu berücksichtigen, um auf den steigenden Energieverbrauch von KI angemessen zu reagieren?
Eine wirksame Maßnahme könnte darin bestehen, Anbieter digitaler Infrastrukturen zu einem geringeren Energie- und Ressourcenverbrauch zu verpflichten. Gesetzgebungen wie das deutsche Energieeffizienzgesetz oder die europäische Energy Efficiency Directive könnten probate Mittel darstellen. Allerdings bemühen sich Lobbyorganisationen sowohl in Brüssel als auch in Berlin, die Vorgaben für Rechenzentrumsbetreiber abzuschwächen. Durch Investigativrecherchen und Kampagnen versuchen AlgorithmWatch und seine Partnerorganisationen wiederum zu erreichen, dass Umweltschutzauflagen mindestens beibehalten, bestenfalls aber noch strenger ausformuliert werden.
Öffentliche und private Investitionsprojekte sollten zudem ressourceneffiziente KI-Anwendungen bevorzugen. Technologieunternehmen müssen sicherstellen, dass sie nur dann neue Rechenzentren bauen, wenn deren Energiebedarf durch erneuerbare Quellen gedeckt ist, die Energie vor Ort erzeugt wird und sie dem tatsächlichen Verbrauch der jeweiligen Rechenzentren entspricht.
Damit das Ausmaß des Problems besser sichtbar wird, müssen Technologieunternehmen außerdem die Umweltauswirkungen von KI entlang der gesamten Wertschöpfungskette auf Grundlage aktueller Forschung bewerten, entsprechende Daten erheben und negative Folgen eindämmen. Genau diese Forderung der Offenlegung von Daten versuchen die Unternehmen gemeinsam mit Lobbyverbänden wie Bitkom abzuwehren. Ein Beispiel ist das oben genannte Energieeffizienzgesetz in Deutschland, bei dem durch eine Ergänzung versucht wird, diese Daten über den Strom- und Wasserverbrauch von Rechenzentren als Geschäftsgeheimnisse zu deklarieren und damit vor dem öffentlichen Zugriff zu schützen.
Dass dieser Versuch weder rechtlich zulässig ist noch einen wirtschaftlichen Zweck erfüllt, konnte AlgorithmWatch in einer juristischen Expertise belegen. Stattdessen sollten diese Bewertungen und die ergriffenen Maßnahmen transparent gemacht werden. Anbieter von KI-Infrastruktur sollten außerdem Informationen über die Entwicklung, den Ressourcenverbrauch und die Auswirkungen ihrer Rechenzentren offenlegen, bevor sie gebaut werden. Auf diese Weise könnten sich Versorgungsunternehmen und die Stromnetzplanung daran ausrichten und den zukünftigen Energiebedarf genauer einschätzen. Regulierungsbehörden sollten Scheinlösungen wie den Emissionsausgleich, der effektiv keine Emissionen reduziert, von vornherein ablehnen.
Technologieunternehmen sollten schlussendlich sicherstellen, dass die Rohstoffgewinnung entlang der KI-Wertschöpfungskette weder der Umwelt noch der lokalen Bevölkerung schadet. Der Bau neuer Rechenzentren darf nicht dazu führen, dass die Menschen vor Ort unter Wasserknappheit leiden oder Anbauflächen veröden. Außerdem sollten die Betreiber der Rechenzentren Informationen über die Umweltfolgen ihrer Hardware erheben und veröffentlichen; gemeint sind Daten über die Entwicklung, den Transport und die Entsorgung der Hardware. Nur so lässt sich garantieren, dass der aktuelle KI-Boom zumindest im Ansatz mit den benötigten Klimaschutzmaßnahmen vereinbar ist – selbst wenn er in vielen Fällen eine schwer zu rechtfertigende Verbrauchssteigerung mit sich bringt und für seinen zukünftigen Nutzen beim Klimaschutz jegliche Beweise fehlen.
Der Energieverbrauch ist nicht der einzige Fußabdruck
Manchmal werden negative Umweltfolgen auch verlagert. Wenn Rechenzentren zum Beispiel ihren Stromverbrauch durch eine Wasserkühlung senken, wird der Energieverbrauch nur auf Kosten eines erhöhten Wasserverbrauchs gesenkt. Ein anderes Beispiel wäre, wenn mit neuen Materialien eine bessere Energieeffizienz herbeigeführt wird, aber dadurch auch der Materialfußabdruck bei der Produktion größer wird.
In den letzten Jahren hat der Wasserfußabdruck von Rechenzentren von sich reden gemacht. Aus dem Serverbetrieb geht als Nebenprodukt Wärme hervor, weshalb Rechenzentren die Hardware kühlen müssen, wozu Wasser verwendet wird. Im Jahr 2023 schätzten Forscher*innen der University of California, Riverside und der University of Texas at Arlington, dass das Training des großen Sprachmodells ChatGPT3 von OpenAI in Microsoft-Rechenzentren ungefähr 700.000 Liter Wasser verbraucht hat. In vielen Fällen stammt dieses Wasser aus dem Grundwasser von Regionen, in denen bereits Dürre und Wasserknappheit herrscht. Da Rechenzentren so viel Strom verbrauchen, ist auch der Wasserverbrauch bei der einhergehenden Stromerzeugung immens. In den USA werden etwa 40 Prozent des gesamten Wassers aus Seen oder Flüssen zum Kühlen von Kernkraftwerken und fossil-thermischen Kraftwerken verwendet: Es ist der größte einzelne Verbrauchsposten von Süßwasser im Land.
Hinzu kommen noch die Umweltfolgen, die der Abbau von Mineralien nach sich zieht, mit denen die in Rechenzentren verwendeten elektronischen Komponenten hergestellt werden. Um solche Mineralien zu gewinnen, sind verschiedene energieintensive chemische Verfahren erforderlich, die das Land oft durch giftige Aufbereitungsrückstände oder andere Abfallprodukte unbrauchbar machen. Elektro-Abfälle sind oft nicht wiederverwertbar und landen auf Müllhalden. Selbst in Europa und den USA, wo das Recycling eine gängige Praxis ist, liegt die Recyclingquote für Elektronikgeräte im Durchschnitt bei unter 20 Prozent. Das Baker Institute an der Rice University bezeichnet Elektroschrott als den weltweit am schnellsten wachsenden Müll.
Wie Konzerne umweltbewusster werden könnten
Was ist zu berücksichtigen, um auf den steigenden Energieverbrauch von KI angemessen zu reagieren?
Eine wirksame Maßnahme könnte darin bestehen, Anbieter digitaler Infrastrukturen zu einem geringeren Energie- und Ressourcenverbrauch zu verpflichten. Big Tech muss bislang kaum gesetzliche Auflagen erfüllen. Deshalb fehlt den Unternehmen auch ein Anreiz, sich zu mehr als Lippenbekenntnissen und freiwilligen Selbstverpflichtungen durchzuringen. Öffentliche und private Investitionsprojekte sollten ressourceneffiziente KI bevorzugen. Technologieunternehmen könnten sicherstellen, dass sie nur dann neue Rechenzentren bauen, wenn deren Energiebedarf durch erneuerbare Quellen gedeckt ist, die Energie vor Ort erzeugt wird und sie dem tatsächlichen Verbrauch der jeweiligen Rechenzentren entspricht.
Damit das Ausmaß des Problems besser sichtbar wird, müssen Technologieunternehmen die Umweltauswirkungen von KI entlang der gesamten Wertschöpfungskette auf der Grundlage aktueller Forschung bewerten, entsprechende Daten erheben und negative Folgen eindämmen. Diese Bewertungen und die ergriffenen Maßnahmen sollten transparent gemacht werden. Anbieter von KI-Infrastruktur sollten außerdem Informationen über die Entwicklung, den Ressourcenverbrauch und die Auswirkungen ihrer Rechenzentren offenlegen, bevor sie gebaut werden. Auf diese Weise könnten sich Versorgungsunternehmen und die Stromnetzplanung daran ausrichten und den zukünftigen Energiebedarf genauer einschätzen. Regulierungsbehörden sollten Scheinlösungen wie den Emissionsausgleich, der effektiv keine Emissionen reduziert, von vornherein ablehnen.
Technologieunternehmen sollten sicherstellen, dass die Rohstoffgewinnung entlang der KI-Wertschöpfungskette weder die Umwelt noch die lokale Bevölkerung schädigt. Der Bau neuer Rechenzentren darf nicht dazu führen, dass die Menschen vor Ort unter Wasserknappheit leiden oder Anbaufläche verödet. Außerdem sollten die Betreiber der Rechenzentren Daten über die Umweltfolgen ihrer Hardware erheben und veröffentlichen: Daten über die Entwicklung, den Transport und die Entsorgung der Hardware.
Mehr über unsere Policy- und Advocacy-Arbeit zu ADM und Nachhaltigkeit.