Umweltfolgen von künstlicher Intelligenz: 250 Eiffeltürme Elektronikschrott

Wasser, Land, Strom: KI braucht Ressourcen und verursacht Müll. Ein UN-Report zeigt, wie groß das Problem ist – und welche Lösungen es gibt.

Kabel und LED-Leuchten eines Servers im Rechenzentrum: Irgendwann wird das alles zu Elektroschrott Foto: Thomas Koehler/imago

Künstliche Intelligenz entwickelt sich zu einer immer größeren Umweltbedrohung – doch Industrie, Regierungen und auch die Nutzenden selbst könnten einiges dafür tun, die Technologie verträglicher zu machen. Das ist die Botschaft eines am Mittwoch veröffentlichten UN-Reports. „Der ökologische Fußabdruck von KI ist nicht in Stein gemeißelt. Er ist abhängig von der Infrastruktur, von Energiequellen, vom Design der Modelle, aber auch von der Nutzung“, sagt Studienautorin Miriam Aczel, Wissenschaftlerin am Institut für Wasser, Umwelt und Gesundheit der Weltuniversität, also der Denkfabrik der Vereinten Nationen.

Die Branche wächst rasant: Der Untersuchung zufolge werden die Ausgaben für KI in diesem Jahr voraussichtlich 2,5 Billionen US-Dollar übersteigen. Bis zum Jahr 2033 soll der globale Markt auf fast 5 Billionen US-Dollar wachsen – eine 25-fache Steigerung in weniger als einem Jahrzehnt.

Das Wachstum hinterlässt Spuren: Training und Einsatz von KI-Modellen und KI-Anwendungen machten dem Institut zufolge im vergangenen Jahr 20 Prozent der Last von Rechenzentren aus. Bis zum Jahr 2040 soll dieser Anteil auf 40 Prozent steigen. Dann, so der Report, würde der auf KI zurückgehende Stromverbrauch auf 374 Terawattstunden steigen. Das sei mehr als 9-mal so viel wie Nigeria verbrauche.

Darüber hinaus benötigen die Rechenzentren weitere Ressourcen: Wasser unter anderem für die Kühlung, Land als Baufläche für Kraftwerke und Rechenzentren – und all das ebenfalls für die vorgelagerte Industrie, die etwa Chips herstellt. Der Betrieb mit fossilen Energien verursacht CO₂-Emissionen. Und wenn die nächste Generation leistungsfähiger Hardware auf den Markt kommt, landet die vorherige im Elektronikschrott. So kann sich laut dem Report die Menge an Elektronikschrott, die im Jahr 2030 durch ausrangierte KI-Infrastruktur verursacht wird, auf 2,5 Millionen Tonnen summieren. Das sei ungefähr so viel wie 250 Eiffeltürme.

KI ist nicht nur digital

„Hinter jedem Prompt, Bild oder Video steht eine wachsende Infrastruktur von Energiesystemen, Wasserentnahme, Landnutzung, Ressourcenabbau und Elektronikschrott“, erklärt Kaveh Madani, Direktor des Instituts für Wasser, Umwelt und Gesundheit der UN-Universität und leitender Forscher des Reports. KI werde oft als rein virtuell dargestellt. Doch tatsächlich gehe es um reale physische Gegebenheiten und Konsequenzen. „Wir sollten KI nicht nur daran messen, was sie kann, sondern auch daran, ob Menschen diese Möglichkeiten bereitstellen können, ohne die planetaren Grenzen zu überschreiten“, fordert Madani.

Die Daten in der Untersuchung können allerdings nur grob die Größenordnungen abbilden. Denn sowohl die Konzerne, die KI-Modelle entwickeln und bereitstellen, als auch die Rechenzentrumsbetreiber legen, wenn überhaupt, nur punktuell Daten offen. For­sche­r:in­nen fordern daher seit Langem eine umfassende Transparenzpflicht für die Industrie.

Suchen – konventionell oder mit KI

Dass der Ressourcenverbrauch durch die Branche wächst, zeigt nicht nur das wachsende Angebot an Chatbots mit generativer KI von ChatGPT bis Mistral, sondern auch, dass KI zunehmend in andere Anwendungen eingebaut wird. Online-Netzwerke binden sie für das Generieren von Bildern ein, Suchmaschinen werden mit KI ausgestattet, um für Nut­ze­r:in­nen statt einer Linkliste einen Antworttext zu erzeugen.

Was das für Auswirkungen hat, zeigt das Beispiel Suchmaschine. Eine konventionelle Google-Suche kommt laut dem Report mit 0,3 Wattstunden aus. Mit KI benötige sie bis zu 3 Wattstunden – also das Zehnfache. Google hatte seinen KI-Modus vor rund einem Jahr gestartet. Laut dem Konzern nutzen ihn mittlerweile jeden Monat 1 Milliarde Nutzer:innen. Die Zahl der KI-Suche habe sich seit dem Start der Funktion in jedem Quartal verdoppelt. Auf seiner Entwicklerkonferenz im Mai kündigte Google an, die KI-Funktionen in der Suche deutlich ausbauen zu wollen.

Die Au­to­r:in­nen des Reports fordern ein entschlossenes Gegensteuern, unter anderem mit folgenden Maßnahmen: Im Genehmigungsprozess für Rechenzentren müssten Gemeinden und Zivilgesellschaft frühzeitig beteiligt werden – und die Ressourcenfrage berücksichtigt. Die Industrie müsse auf sparsame Modelle achten und darauf, dass Standardeinstellungen bei den Nut­ze­r:in­nen den Verbrauch gering halten. Zum Beispiel also in der Suchmaschine nicht den KI-Modus als Standard voreinstellen, sondern die konventionelle Suche.

Außerdem sei es wichtig, dass die Industrie zu Transparenz verpflichtet werde, was Umweltauswirkungen und Energieverbrauch ihrer Modelle und Anwendungen angeht. Nur so könnten sich private Nut­ze­r:in­nen und andere Anwender, etwa Behörden, Unternehmen und Organisationen, für die Verwendung der umweltverträglichsten Modelle entscheiden.

Ist KI wirklich das große Problem?

Jens Gröger vom Öko-Institut, der nicht an der Studie beteiligt war, fordert gegenüber dem Science Media Center (SMC) weitere Maßnahmen – und dabei auch auf die problematische Marktmacht der großen Konzerne zu blicken: „Die von diesem Boom profitierenden Tech-Unternehmen – insbesondere Amazon, Google, Meta und Microsoft – werden in der Studie nicht genannt.“

Bei aller berechtigten Warnung vor den Folgen des zunehmenden KI-Einsatzes, warnen Forschende auch davor, in Alarmismus zu verfallen: „Der Energieverbrauch von KI-Rechenzentren ist real und wachsend, aber gegenwärtig nicht das dominante Klimaproblem“, sagt Wolfgang Maaß, Professor für Wirtschaftsinformatik an der Universität des Saarlandes und ebenfalls nicht an der Studie beteiligt, dem SMC.

Während Rechenzentren sich beim Anteil an den globalen Treibhausgasemissionen noch im einstelligen Prozentbereich bewegen, verursache die Stahl- und Zementbranche über 15 Prozent, Landwirtschaft und Schwertransport jeweils mehr als 10 Prozent. Ein zu großer Fokus auf KI könne davon ablenken, die noch größeren Probleme anzugehen.