Eine neue Bedrohung für unser Klima: KI

Energiebedarf von KI

Wären Rechenzentren ein Land, wäre dieses Land im Jahr 2022 der 11. größte Stromverbraucher der Welt gewesen. Bis 2026 könnte es auf Platz 5 vorrücken. Einer der Gründe für diesen enormen Anstieg des Stromverbrauchs von Rechenzentren ist die generative KI.

GenAI benötigt riesige Mengen an Rechenleistung, die von Rechenzentren, die rund um die Uhr laufen, bereitgestellt wird. Diese Zentren speichern und verarbeiten riesige Datenmengen und verbrauchen erhebliche Mengen an Ressourcen wie Wasser und Strom. Zwischen 2022 und 2023, als die Nachfrage nach KI zunahm, meldete Microsoft einen 34-prozentigen Anstieg des Wasserverbrauchs seiner Rechenzentren. Die Internationale Energieagentur (IEA) schätzt, dass Rechenzentren fast 2 % der weltweiten Elektrizität im Jahr 2022 verbrauchten. Aus ihrem Bericht für 2024 geht hervor, dass sich dieser Bedarf bis 2026 verdoppeln dürfte. In diesem Jahr wurde berichtet, dass die Datenverarbeitung, vor allem für KI, bis 2030 wahrscheinlich mehr Strom verbrauchen wird als die Herstellung von Stahl, Zement, Chemikalien und anderen energieintensiven Gütern zusammen.

Da immer mehr Unternehmen GenAI in ihre Dienste integrieren, bringt dieser ständig wachsende Energiebedarf massive Umweltkosten mit sich.

CO₂-Emissionen von KI

Auch wenn die Unternehmen keine genauen Angaben über die Menge der Kohlenstoffemissionen, die durch KI-Aktivitäten entstehen, machen, wissen wir, dass die zunehmende Nutzung von KI die Emissionen in die Höhe treibt. Der Umweltbericht 2024 von Google zeigt einen Anstieg der Emissionen um 48 % im Vergleich zu 2019, was hauptsächlich auf den steigenden Energieverbrauch in den Rechenzentren zurückzuführen ist. Andere Tech-Giganten wie Microsoft haben ebenfalls einen höheren Energieverbrauch gemeldet, da sie sich auf den Ausbau ihrer KI-Fähigkeiten konzentrieren.

Wie viel CO₂ erzeugt KI also tatsächlich? Das ganze Ausmaß bleibt unklar. Beginnen wir damit, wie viel Energie KI verbraucht, was sich in drei Stufen unterteilen lässt.

1. Training von KI-Modellen

Das Training eines KI-Modells erfordert riesige Datenmengen, die in energiehungrigen Rechenzentren gespeichert und verarbeitet werden. Das Training eines Modells wie GPT-3 erfordert beispielsweise 1 300 Megawattstunden Strom und setzt 552 Tonnen CO₂ frei. Dies entspricht dem jährlichen Energieverbrauch von 130 durchschnittlichen Haushalten. Je größer das KI-Modell, desto mehr Energie wird benötigt.

2. Verwendung von KI-Modellen

Nach dem anfänglichen Training ist das Modell für die Benutzer:innen bereit. Eine einzige Anfrage mag zwar klein erscheinen, hat aber einen größeren CO₂-Fußabdruck als eine normale Websuche, da sie 10-mal so viel Energie benötigt. Wenn jeder ChatGPT anstelle einer normalen Suchmaschine für seine Suchanfragen verwenden würde, könnte dies allein die Emissionen von 38 Passagierflugzeugen ausmachen, die zwischen London und New York hin- und herfliegen: 7 200 Tonnen CO₂. Jeden Tag! Das sind fast 7 Millionen Passagiere pro Jahr.

3. Datenspeicherung

Ob KI-generierte Inhalte, E-Mails oder Videos - alle Daten, die wir produzieren, müssen in Rechenzentren gespeichert werden. Die IEA schätzt, dass Rechenzentren im Jahr 2022 rund 460 TWh Energie verbrauchten, was etwa 1 % der weltweiten Treibhausgasemissionen ausgemacht hat. Bis 2026 wird sich diese Zahl voraussichtlich mehr als verdoppeln, da die KI-Nachfrage weiter steigt.

Nachhaltigkeitsziele der wichtigsten KI-Akteure

Amazon Web Services (AWS), Microsoft und Google sind die führenden Anbieter der Cloud-Infrastruktur, die KI ermöglichen. Bevor der KI-Hype begann, verpflichteten sich diese Unternehmen, ihre Rechenzentren mit 100 % erneuerbarer Energie bis 2030 zu betreiben. Angesichts des steigenden Stromverbrauchs ist es unklar, wie sie dieses Ziel erreichen wollen. Erstens sind sie trotz ihrer grünen Versprechen immer noch stark auf fossile Brennstoffe angewiesen, um ihren Energiebedarf zu decken. Hinzu kommt, dass mit der exponentiellen Zunahme der KI-Aktivitäten der Energieverbrauch dieser Unternehmen in ähnlichem Maße gestiegen ist. Es gibt einfach nicht genug saubere Energie, um den Bedarf zu decken. Selbst wenn diese Unternehmen also nur grüne Energie verwenden würden, müssten andere Sektoren mit viel weniger auskommen. Die einzige klare Lösung ist daher, dass alle Branchen ihren Energieverbrauch deutlich reduzieren müssen.

Auswirkungen von KI aufs Klima

Der wachsende Energiebedarf der KI stellt eine echte Bedrohung für das Klima dar, da er die in den letzten Jahren erzielten Energieeinsparungen zunichtemachen könnte. In vielen entwickelten Volkswirtschaften haben Effizienzsteigerungen wesentlich zur Senkung des Energieverbrauchs und der Emissionen beigetragen.

Da es bis zu 9 Jahre dauern kann, bis erneuerbare Energiequellen wie Wind- oder Solarparks ans Netz angeschlossen sind, wird der rasche Anstieg des KI-getriebenen Energiebedarfs wahrscheinlich durch die am leichtesten verfügbare Energie gedeckt werden: fossile Brennstoffe.

In den USA zum Beispiel werden Kohlekraftwerke am Netz gehalten, um den steigenden Energiebedarf von Rechenzentren zu decken, die rund um die Uhr arbeiten müssen. Diese Entwicklung könnte die weltweiten Bemühungen um eine Verringerung der Kohlenstoffemissionen und den Ausstieg aus Kohle und Gas ernsthaft untergraben.

Was kann getan werden, um die Auswirkungen zu mildern?

Es gibt mehrere Möglichkeiten, um die Klimaschäden durch KI-bedingte CO₂-Emissionen zu minimieren.

1. Verpflichtung der Berichterstattung

Das National Engineering Policy Centre (NEPC) empfiehlt, dass Unternehmen verpflichtet werden, den Energie- und Wasserverbrauch sowie die CO₂-Emissionen im Zusammenhang mit der Entwicklung und Nutzung von KI offenzulegen. Mehr Transparenz könnte dabei helfen, die Auswirkungen der KI auf die Umwelt zu verstehen und anzugehen.

2. Regulierung des Energieverbrauchs von KI

Wir brauchen Regulierungen, um die Auswirkungen von KI und Rechenzentren auf das Energiesystem zu minimieren. Neben der obligatorischen Berichterstattung für Unternehmen, die die notwendigen Erkenntnisse liefern wird, müssen Agenturen wie die IEA den Regierungen praktische Empfehlungen geben, wie sie regulieren können.

3. Nutzung erneuerbarer Energiequellen

Obwohl große Cloud-Anbieter wie AWS, Microsoft und Google Versprechungen in Bezug auf den Einsatz erneuerbarer Energien gemacht haben, ist es noch ein langer Weg bis dahin. Saubere Energie muss in allen Bereichen eingesetzt werden, auch in der KI. Mit Trumps Anordnung, Kohlekraftwerke offenzuhalten, um den Energiebedarf von Rechenzentren zu decken, fehlt den Tech-Unternehmen jedoch möglicherweise der Anreiz, ihr Versprechen einzulösen. Die Regierungen werden eingreifen müssen, um sie in die Pflicht zu nehmen.

4. Verbesserung der Effizienz von Rechenzentren

Die Optimierung von KI-Systemen und die Einführung energieeffizienterer Technologien, wie z. B. Flüssigkeitskühlung, können den Energieverbrauch erheblich reduzieren. Diese Innovationen können dazu beitragen, die Umweltbelastung durch KI zu begrenzen.

5. Achtsamer Umgang mit KI

Auch wir als Nutzer:innen können Verantwortung übernehmen. Zum Beispiel, indem wir für einfache Suchanfragen herkömmliche Suchmaschinen verwenden, anstatt auf energieintensive KI-Systeme zu setzen. Ein bewussterer Umgang mit KI kann dazu beitragen, die Umweltauswirkungen zu begrenzen.

Kann KI die Energiewende unterstützen?

Einige glauben, dass KI relevant bei der Bekämpfung des Klimawandels sein könnte. Sie könne helfen, gefährdete Regionen zu identifizieren, klimapolitische Maßnahmen zu informieren und die Bemühungen um Nachhaltigkeit zu fördern. Das Weltwirtschaftsforum behauptet sogar, KI könne Energiesysteme, Verkehr und Stadtplanung energieeffizienter machen.

Diese Ideen klingen zwar großartig, aber es ist immer noch sehr unklar, wie KI sie in die Realität umsetzen wird. Sie scheint oft eher Teil eines Marketing-Narratives zu sein als ein klarer Fahrplan für Maßnahmen. In der Zwischenzeit haben Unternehmen für fossile Brennstoffe bereits KI-Systeme eingesetzt, um mehr Öl aus Bohrlöchern zu pumpen, die zuvor als erschöpft galten.

Was jedoch seit Jahrzehnten klar ist, sind die Ursachen des Klimawandels. Was ebenfalls klar ist, ist, was wir tun müssen, um dem entgegenzuwirken: die CO₂-Emissionen reduzieren und mehr absorbieren. Darin sind sich die Wissenschaftler:innen seit vielen Jahrzehnten einig, und das sollte das eigentliche Ziel sein.

Wie es weitergehen soll

Die Umweltauswirkungen der KI müssen sorgfältig gesteuert werden. Dies erfordert eine stärkere Regulierung, höhere Energieeffizienz und eine Umstellung auf erneuerbare Energiequellen in allen Branchen. Wenn wir zulassen, dass sich die KI weiterhin unkontrolliert ausbreitet, könnten wir erleben, wie ihr CO₂-Fußabdruck außer Kontrolle gerät und jahrelange Fortschritte bei der Vermeidung und Abmilderung des Klimanotstands zunichtemacht.