Energiebedarf von Rechenzentren verdoppelt sich bis 2030

Die Verbreitung Künstlicher Intelligenz nimmt weltweit rapide zu. Mit ihrem wachsenden Einsatz steigt jedoch auch der Druck auf Umwelt und Ressourcen.

Eine aktuelle Analyse des Öko-Instituts im Auftrag von Greenpeace Deutschland untersucht die ökologischen Folgen dieser Entwicklung bis zum Jahr 2030 und zeigt Wege auf, wie KI nachhaltiger gestaltet werden kann.

Energiehunger der KI-Infrastruktur

Im Zentrum der Studie steht der rapide Anstieg des Energieverbrauchs durch KI-Rechenzentren. Diese spezialisierten Datenzentren benötigen immense Rechenleistung – und damit Strom. Laut Prognosen wird sich der Energiebedarf dieser Zentren von 2023 bis 2030 von 50 Milliarden auf rund 550 Milliarden Kilowattstunden mehr als verelfachen. Insgesamt wird die zentrale Datenverarbeitung dann jährlich etwa 1.400 Milliarden Kilowattstunden Strom beanspruchen.

Diese Entwicklung hat auch direkte Auswirkungen auf die Treibhausgasemissionen. Während Rechenzentren im Jahr 2023 noch rund 212 Millionen Tonnen CO₂ ausstoßen, könnten es bis 2030 etwa 355 Millionen Tonnen werden. Dies gilt trotz der Annahme, dass der Anteil erneuerbarer Energien am Strommix weiter ausgebaut wird.

Neben der elektrischen Energie verbrauchen Rechenzentren große Mengen an Wasser – insbesondere zur Kühlung der Anlagen. Der Bedarf soll sich bis 2030 auf rund 664 Milliarden Liter vervierfachen. Gleichzeitig entstehen durch den Ausbau der Infrastruktur bis zu fünf Millionen Tonnen zusätzlicher Elektronikschrott. Auch der Materialverbrauch steigt deutlich: 920 Kilotonnen Stahl sowie rund 100 Kilotonnen sogenannter kritischer Rohstoffe wie Seltene Erden werden benötigt.

Die Studie weist darauf hin, dass trotz Fortschritten im Bereich der erneuerbaren Energien die Versorgungslage nicht ausreichen wird, um die steigende Nachfrage zu decken. Das Stromnetz wird zunehmend belastet, was dazu führt, dass weiterhin auf fossile Energiequellen wie Kohle und Erdgas zurückgegriffen werden muss. Jens Gröger vom Öko-Institut warnt: „Auch in den kommenden Jahren werden Rechenzentren weiterhin auf fossile Energieträger wie Erdgas und Kohle angewiesen sein – mit entsprechend hohen ökologischen Kosten.“

Einige große Technologiekonzerne setzen daher auf Alternativen wie den Bau kleiner modularer Kernreaktoren (SMR), um ihre Energieversorgung unabhängig und konstant zu halten.

Indirekte Umweltfolgen von KI: Ein oft übersehener Aspekt

Über die direkten Umweltwirkungen hinaus beleuchtet der Bericht auch die indirekten Effekte von KI. Dazu zählen systemische Veränderungen in Wirtschaft und Gesellschaft, die durch den KI-Einsatz beschleunigt werden. So unterstützt KI beispielsweise die Erschließung neuer fossiler Energiequellen oder trägt zur Ausweitung ressourcenintensiver Produktionsweisen bei – etwa in der industriellen Landwirtschaft. Zudem fördert sie teilweise den privaten Konsum durch personalisierte Werbung und automatisierte Verkaufsstrategien.

Auch unbeabsichtigte Schäden sind möglich: Falsch trainierte KI-Systeme oder mangelhafte Datengrundlagen können fehlerhafte Entscheidungen mit ökologischen Konsequenzen nach sich ziehen. Diese Effekte sind laut Studie „ökologisch bedeutend, werden bisher jedoch nur selten erfasst und diskutiert.“

Wege zu einer umweltverträglicheren KI

Um den ökologischen Herausforderungen zu begegnen, schlägt das Öko-Institut mehrere politische Maßnahmen vor. Dazu zählen:

• Verpflichtende Transparenzvorgaben: Anbieter von Rechenzentren und KI-Diensten sollen verpflichtet werden, Daten zum Energieverbrauch und zur Umweltwirkung zu veröffentlichen. Ein Effizienzlabel für Rechenzentren könnte Nutzerinnen und Nutzern eine Orientierung bieten.
• Integration in das Stromsystem: Es soll sichergestellt werden, dass die Energienachfrage von Rechenzentren mit den Kapazitäten erneuerbarer Energien abgestimmt wird – etwa durch zeitlich flexible Lastverschiebungen oder eigene Batteriespeicher.
• Anpassung des rechtlichen Rahmens: Die Studie plädiert für die Einführung einer Umwelt-Folgenabschätzung speziell für KI-Systeme. Diese soll sicherstellen, dass ökologische Aspekte systematisch in Planung, Entwicklung und Betrieb berücksichtigt werden.

Die Analyse zeigt deutlich: Künstliche Intelligenz hat nicht nur Potenzial zur Effizienzsteigerung und Problemlösung, sondern auch ein erhebliches Umweltpotenzial – im negativen Sinne. Ohne klare politische Steuerung und gesetzliche Vorgaben droht die KI-Entwicklung zu einer zusätzlichen Belastung für Umwelt und Klima zu werden.

Nur wenn ökologische Verantwortung Teil des digitalen Fortschritts wird, lässt sich eine nachhaltige Zukunft gestalten.