Laut Berechnungen des Öko-Instituts steigt Stromverbrauch bis 2030 auf 550 Mrd. Kilowattstunden (Foto: Kreuzschnabel/Wikimedia Commons)
Die vermehrte Nutzung Künstlicher Intelligenz (KI) treibt den Energieverbrauch in Rechenzentren hoch. Laut Berechnungen des Öko-Instituts im Auftrag von Greenpeace Deutschland wird der Stromverbrauch in dem Bereich bis 2030 um das Elffache ansteigen – von aktuell rund 50 auf dann etwa 550 Mrd. Kilowattstunden.
Mehr Emissionen
Den Prognosen zufolge werden zusammen mit den übrigen Rechenzentren im Jahr 2030 ungefähr 1.400 Mrd. Kilowattstunden Strom für die zentrale Datenverarbeitung eingesetzt. Damit verbunden ist ein Anstieg der Treibhausgas-Emissionen von Rechenzentren von 212 Mio. Tonnen (Jahr 2023) auf 355 Mio. Tonnen (Jahr 2030) zu erwarten.
Den Experten nach entstehen weitere Belastungen durch den Wasserbedarf für die Kühlung, der sich im gleichen Zeitraum auf 664 Mrd. Liter dann fast vervierfacht, sowie die bis zu fünf Mio. Tonnen zusätzlich anfallender Elektronikabfälle, die durch den Ausbau der Rechenzentren und der angesichts steigender Nutzungsraten erforderlicher KI-Kapazitäten entstehen.
Monokulturen und Co
KI wird laut den Fachleuten bereits heute schon zur Beschleunigung umweltschädlicher Geschäftspraktiken eingesetzt – beispielsweise zur schnelleren und effektiveren Erschließung neuer fossiler Energiequellen. Dies fördere Monokulturen und stärke privaten Konsum weiter. Negative Umwelteffekte seien auch ungewollt wegen Fehlern in der Datengrundlage möglich.
„Auch in den kommenden Jahren werden Rechenzentren weiterhin auf fossile Energieträger wie Erdgas und Kohle angewiesen sein – mit entsprechend hohen ökologischen Kosten“, so Jens Gröger, Forschungskoordinator für nachhaltige digitale Infrastrukturen am Öko-Institut.
Politikempfehlungen: Umweltrisiken rechtlich verankern & gegensteuern
Um den Risiken zu begegnen, empfiehlt die Studie auf politischer Ebene folgende Maßnahmen:
- Die Einführung verbindlicher Transparenzanforderungen und Rechenschaftspflichten für Anbieter von Rechenzentren und KI-Diensten, darunter die Erfassung und Veröffentlichung von Kennzahlen auf der Ebene der Rechenzentren, die Einführung eines Effizienzlabels für Rechenzentren und KI-Service-spezifische Kennzahlen zu deren ökologischen Fußabdruck.
- Die Sicherstellung der Netzintegration und Anpassung an Erzeugungsmengen erneuerbarer Energien, indem Lasten zu geeigneten Zeiten mit Kapazitäten aus sauberer Energie oder mit eigenen Batteriespeichern abgedeckt werden.
- Eine Aktualisierung des Rechtsrahmens, um die Umweltauswirkungen von Künstlicher Intelligenz zu berücksichtigen. Dazu gehört etwa eine Folgenabschätzung, die eine strukturierte und spezifische umweltbezogene Bewertung von KI-Systemen vorsieht.
