Schlag mir bitte ein Rezept mit Avocados vor. Erstell bitte aus diesen Fotos eine witzige Einladung. Überarbeite bitte meine Rede für das Vereinsjubiläum. Schreib ein kurzes Briefing für den Kundentermin. Es gibt zig Gelegenheiten, in denen man inzwischen einfach mal eben die KI fragt. Zack – wenige Sekunden später hat der Chatbot des Vertrauens Entwürfe, Tipps, Informationen, Rechercheergebnisse, Bilder, Grafiken und vieles mehr ausgespuckt.

KI ist aus unserem Berufs- und Privatleben nicht mehr wegzudenken. KI ist der neue Standard. Was man dabei jedoch schnell aus dem Blick verliert: Während der kurzen Zeit, in der man seine Frage stellt und auf die Antwort wartet, arbeiten im Hintergrund weltweit vernetzte Rechenzentren, Hochleistungsprozessoren und Kühlsysteme, die enorme Mengen an Strom und Wasser verbrauchen. In dem Tempo, in dem sich die Möglichkeiten der KI weiter entwickeln, müssen daher auch Lösungen für die dadurch steigenden Umweltbelastungen her.

KI-Modelle und Algorithmen bestehen aus Milliarden von einzelnen kleinen digitalen Vorgängen und Parametern. Jede Anfrage wird in Rechenzentren verarbeitet. Tausende spezialisierte Chips führen komplexe Berechnungen aus.

Für diese Infrastruktur und die Kühlung der Server wird jede Menge Energie und Wasser gebraucht.

Hauptenergietreiber sind die Rechenzentren. In Irland¹ etwa machen Rechenzentren bereits über 20 Prozent des gesamten Stromverbrauchs aus – in Dublin, die als Cloud-Hauptstadt Europas gilt, sogar fast 80 Prozent. Aber auch in Städten wie Amsterdam, London oder Frankfurt am Main liegen die Anteile bereits heute bei 30 bis 40 Prozent.²

Bereits das Training der KI verschlingt haufenweise Strom. Beim Training werden sprichwörtlich Milliarden Buchseiten verarbeitet, was Monate dauern kann und ganze Rechenzentren auf Volllast laufen lässt. Das Training des Sprachmodells GPT-3 von Open AI (Chat GPT) verbrauchte Schätzungen der UN zufolge 1,3 Gigawattstunden Strom innerhalb von 34 Tagen.³ Mit diesem Strom könnte man rund 500 E-Autos ein Jahr rund 15.000 Kilometer fahren lassen. 

Für die Kühlung der Rechenzentren schließlich werden große Mengen Wasser benötigt: Laut Schätzungen belief sich der Wasserverbrauch globaler Datenzentren im Jahr 2023 auf 175 Milliarden Liter.⁴ Damit könnte man rund 70.000 olympischen Schwimmbecken füllen. Rund 80 Prozent des Wassers verdampfen. Das restliche Wasser wird meist als erwärmtes Abwasser in die kommunale Kanalisation eingeleitet oder fließt in lokale Gewässer zurück, nachdem es gereinigt und abgekühlt wurde.⁵

Wie viel Energie eine einzelne Anfrage verbraucht, lässt sich nicht ganz genau beziffern. Schätzungen und Studien variieren hier stark. Neuere Untersuchungen gehen für einfache Textanfragen oft von weniger als einer Wattstunde aus, während ältere Schätzungen teilweise bei rund drei Wattstunden lagen. Wenn man sich grob am Durchschnitt dieser Schätzungen orientiert, könnte man sagen: Eine KI-Anfrage verbraucht etwa so viel Strom wie eine LED-Lampe in zwölf Minuten oder sieben Sekunden Mikrowelle oder 24 Minuten Smartphone laden.⁶

Das mag für eine einzelne Frage nicht so viel sein. Das Problem ist die Masse. Die tägliche Anzahl an KI-Anfrage gehen mittlerweile in die Milliarden. Alleine eine Milliarde KI-Anfragen pro Tag würden schon den Tagesverbrauch vieler zehntausend Haushalte verbrauchen.⁷

Hinzu kommt: Mittlerweile bleibt es nicht mehr nur bei Textanfragen. Viele User kommunizieren regelrecht mit der KI, lassen sich aufwändige Bilder erstellen oder sogar Videos. Je komplexer die Aufträge, desto mehr Rechenleistung und desto mehr Energie und Wasser müssen her.

Es müssen also Lösungen her, die die Umweltbelastungen der KI reduzieren. Wichtig ist, an verschiedenen Hebeln anzusetzen. Wirtschaft, Politik und wir User müssen alle unseren Teil beisteuern.

• Technologischer Fortschritt: IT-Unternehmen und Forscher¹² sind weltweit dabei, immer energieeffizientere Chips, neuartige Speichertechnologie und optimierte, schlanker programmierte Software zu entwickeln. Auch Grundlagenforschung zu KI, die weniger datenhungrig ist, existiert bereits.¹³ Sie zielt darauf ab, dass Berechnungen mit weniger Parametern und damit weniger Energieeinsatz gelingen können.

IT-Unternehmen arbeiten zudem ganz generell daran, die Energieeffizienz in ihren Rechenzentren zu steigern. Schließlich wollen sie Energiekosten sparen.¹⁴ 

Auch an einer nachhaltigeren Kühlung der Rechenzentren wird getüftelt. Lösungen sind zum Beispiel eine verbesserte Abwärmenutzung – die Abwärme wird an lokale Fernwärmenetze abgegeben – oder geschlossenen Kühlkreisläufe. Hier zirkuliert das das Kühlwasser kontinuierlich in einem System, ohne zu verdunsten.¹⁵

• Sinnvollere Infrastruktur: Hier spielt vor allem die Energiequelle eine Rolle. Idealerweise kommen erneuerbare Energien zum Einsatz. Ihr Anteil am Strommix soll weltweit stetig steigen. 2025 erreichte er erstmals in der modernen Geschichte mehr als ein Drittel des weltweiten Strommixes.¹⁶ Dennoch wird das nicht reichen, um den hohen Energiebedarf der Rechenzentren zu decken. Daher wird inzwischen in verschiedenen Ländern diskutiert, ob und wie man Atomstrom für die Energieversorgung wieder reaktivieren sollte.¹⁷ 

Ein anderer Ansatz ist der Standort der Rechenzentren. Statt in den Wüsten der US-Bundesstaaten Nevadas oder Utahs prüft man mittlerweile Standorte in kälteren Regionen, um jedenfalls die Kühlung wasserschonender in den Griff zu bekommen.

• Bedachtes Nutzerverhalten: Wir selbst können zumindest einen kleinen Teil zu einem geringeren Energiebedarf beitragen. Je weniger Daten für einen KI-Auftrag abgefragt und aufbereitet werden müssen, desto geringer ist der Ressourcenverbrauch. Daher gilt die Faustregel: Die KI lieber gezielt statt für jede Kleinigkeit einsetzen und den Umfang der Antworten möglichst reduzieren.

  • Statt fünf einzelne Nachrichten lieber eine gut strukturierte Anfrage stellen. Beispiel: „Erkläre kurz, wie eine Wärmepumpe funktioniert, was sie kostet und wann sie sich lohnt.“

  • Statt ein ganzes Dokument mehrfach neu schreiben zu lassen, möglichst genau sagen, was an dem Dokument geändert werden soll.

  • Statt „gib mir 50 Ideen“ lieber zunächst zehn gute Ideen und anschließend gezielt nachlegen.

  • Je präziser der Prompt, desto seltener sind Rückfragen oder mehrere Korrekturschleifen nötig.

  • Nur dann Bilder oder Videos erzeugen, wenn diese wirklich notwendig sind.

Die Zukunft der KI entscheidet sich nicht nur an ihrer Leistungsfähigkeit, sondern auch an ihrer Energieeffizienz. Der technologische Fortschritt wird nur dann nachhaltig sein, wenn Rechenleistung und Ressourcenverbrauch gemeinsam gedacht werden. Wir selbst können zumindest einen kleinen Teil dazu beitragen.