Nachhaltige KI

Nachhaltige KI ist längst mehr als ein Schlagwort, denn der Energie- und Wasserverbrauch von Rechenzentren wächst rasant – angetrieben durch Künstliche Intelligenz. Maßnahmen sind notwendig.

Wie sich der CO₂-Fußabdruck der Technologie verringern lässt und warum die deutsche Bevölkerung den Ausbau von Rechenzentren kritisch sieht, erfahren Sie hier.

Energiebedarf durch KI nimmt zu

Künstliche Intelligenz verändert Geschäftsprozesse, Märkte und Arbeitsweisen – doch ihr ökologischer Preis ist hoch. Rechenzentren, in denen KI-Systeme trainiert und betrieben werden, zählen heute zu den größten Stromverbrauchern der digitalen Welt.

Laut der Internationalen Energieagentur (IEA) lag der weltweite Stromverbrauch von Rechenzentren im Jahr 2024 bei rund 415 Terawattstunden. Das entspricht etwa 1,5 Prozent des globalen Stromverbrauchs. Bis 2030 könnte sich dieser Wert auf rund 945 Terawattstunden mehr als verdoppeln – ein Verbrauch, der in etwa dem gesamten Strombedarf Japans pro Jahr entspricht.

Auch in Deutschland ist der Trend deutlich spürbar: Aktuell liegt der jährliche Stromverbrauch deutscher Rechenzentren zwischen 20 und 26 Terawattstunden – rund vier Prozent des gesamten nationalen Stromverbrauchs. Prognosen der Bundesnetzagentur gehen davon aus, dass dieser Anteil bis 2037 auf bis zu zehn Prozent steigen könnte. Und das trotz Energieeffizienzgesetz.

Generative KI als Treiber des Energieverbrauchs

Einen wesentlichen Anteil an dieser Entwicklung hat die generative KI. Das Training großer Modelle erfordert enorme Rechenleistung, die wiederum gigantische Mengen Energie verbraucht. Allein das Training eines einzelnen großen Sprachmodells kann so viel Strom benötigen wie mehrere hundert deutsche Haushalte in einem Jahr.

Besonders ressourcenintensiv ist das Training, bei dem riesige Datenmengen durch komplexe neuronale Netze verarbeitet werden. Jede Trainingsrunde benötigt leistungsstarke Grafikprozessoren (GPUs), die rund um die Uhr laufen. Je nach Modellgröße und Optimierungsgrad dauert dieser Prozess Tage oder sogar Wochen und neben hohen Stromkosten entsteht eine erhebliche Menge an Abwärme – was zusätzliche Energie für die Kühlung erforderlich macht.

Hinzu kommt, dass KI-Dienste, etwa Chatbots wie ChatGPT oder Bildgeneratoren, auch im laufenden Betrieb Rechenleistung benötigen. Jede Nutzereingabe löst eine Berechnung auf Servern aus, die wiederum Energie verbraucht. Bei weltweit Millionen Anfragen pro Tag summiert sich das zu einem erheblichen Strombedarf.

Der technologische Fortschritt stellt Unternehmen und Gesellschaft vor die Frage: Wie lässt sich die Nutzung von KI mit Nachhaltigkeitszielen vereinbaren? Deutlich wird: Der steigende Energiebedarf macht nachhaltige KI zu einem zentralen Faktor, wenn es darum geht, Digitalisierung und Klimaschutz miteinander in Einklang zu bringen.

Der Stromverbrauch von Rechenzentren wird in den kommenden Jahren weiter ansteigen. Bild: stock.adobe.com/vectorfusionart

Rechenzentren als Klimafaktor

Die Energie, die Rechenzentren benötigen, verursacht nicht nur hohe Kosten, sondern auch erhebliche CO₂-Emissionen. Neben den Emissionen aus dem laufenden Betrieb rückt zunehmend der sogenannte „verkörperte CO₂-Ausstoß“ in den Fokus – also jene Emissionen, die schon beim Bau der Gebäude und der Herstellung der Hardware entstehen.

Ein Rechenzentrum besteht aus tausenden Servern, Kühlsystemen, Stromversorgungen und kilometerlangen Kabeln. Allein der Bau und die Ausstattung verschlingen große Mengen Beton und Stahl – beides Materialien mit hohem Energiebedarf in der Produktion. Und auch der laufende Betrieb ist energieintensiv: Die internationale Energieagentur schätzt, dass Rechenzentren und Datenübertragungsnetze schon 2020 für rund 330 Millionen Tonnen CO₂-Äquivalente verantwortlich waren – Tendenz steigend. (CO₂-Äquivalente sind eine Maßeinheit, die verschiedene Treibhausgase miteinander vergleichbar macht. Sie geben an, wie stark ein Gas im Verhältnis zu Kohlendioxid zur Erderwärmung beiträgt.)

Fossile Energieträger vs. nachhaltige KI

Ein weiteres Problem: Bis 2030 werden rund 60 Prozent des Strombedarfs von Rechenzentren durch fossile Energieträger gedeckt werden, wodurch die globalen Emissionen um weitere 220 Millionen Tonnen steigen. Auch in Deutschland sind klimaschädliche Entwicklungen nicht zu leugnen. Nach Berechnungen des Borderstep Instituts stammen rund 70 Prozent des für Rechenzentren genutzten Stroms aus nicht vollständig erneuerbaren Quellen. Damit entstehen jährlich Millionen Tonnen CO₂ – und das trotz steigender Effizienz der Anlagen.

Die Ausführungen zeigen: Der CO₂-Fußabdruck digitaler Infrastrukturen wächst schneller, als er durch technische Fortschritte kompensiert werden kann. Unternehmen, Betreiber und Politik müssen deshalb an Lösungen arbeiten, die die ökologische Bilanz der Rechenleistung verbessern und nachhaltige KI zu schaffen.

Der ökologische Fußabdruck digitaler Infrastrukturen steigt. Bild: stock.adobe.com/Metaverse

Die unterschätzte Umweltbelastung

Neben dem enormen Energiebedarf zählt auch der Wasserverbrauch zu den größten Umweltproblemen moderner Rechenzentren. Damit Server stabil und sicher laufen, müssen sie konstant gekühlt werden – häufig mit Wasser. Vor allem große Anlagen verbrauchen täglich mehrere Millionen Liter, um ihre Systeme auf optimaler Betriebstemperatur zu halten.

Laut einer Studie der Gesellschaft für Informatik (GI) benötigt ein durchschnittliches deutsches Rechenzentrum bis zu 1,8 Millionen Liter Wasser pro Tag. Der Datacenter-Insider berichtet, dass der Wasserbedarf landesweit schon heute rund 137 Milliarden Liter pro Jahr beträgt – mit einem erwarteten Anstieg auf über 240 Milliarden Liter bis 2030. Besonders betroffen sind Ballungsräume wie Frankfurt, Berlin und München, wo sich zahlreiche große Rechenzentren konzentrieren.

Sorge um Wasserversorgung in der Bevölkerung steigt

Diese Entwicklung bleibt in der Bevölkerung nicht unbemerkt. Viele Bürger sorgen sich um die lokale Wasserversorgung und die Auswirkungen auf umliegende Ökosysteme. Hinzu kommt, dass heiße Sommer und längere Trockenperioden den Druck auf die Wasserreserven zusätzlich erhöhen.

Einige Betreiber versuchen bereits gegenzusteuern: Sie nutzen geschlossene Kühlsysteme, Rückgewinnungsanlagen oder setzen auf freie Kühlung mit Außenluft – besonders an Standorten mit niedrigeren Durchschnittstemperaturen wie in Nordschweden oder Finnland. Doch diese Technologien sind noch längst nicht flächendeckend im Einsatz.

Der steigende Wasserverbrauch zeigt deutlich, dass Nachhaltigkeit im Rechenzentrumsbetrieb nicht allein eine Frage des Stroms ist. Wer von nachhaltiger KI spricht, muss den gesamten Ressourcenverbrauch berücksichtigen – auch das Wasser.

Nicht nur der Stromverbrauch steigt durch die Nutzung von KI, auch der Wasserbrauch nimmt rasant zu. Bild: stock.adobe.com/dieter76

Nachhaltige KI? Rechenzentren im Visier

Während Unternehmen und Forschungseinrichtungen mit Hochdruck an effizienteren KI-Systemen arbeiten, wächst in der Bevölkerung das Unbehagen. Viele Menschen sehen die digitale Infrastruktur zunehmend kritisch – besonders, wenn sie in direkter Nachbarschaft entsteht.

Eine im September 2025 veröffentlichte Umfrage von AlgorithmWatch zeigt:

• Mehr als die Hälfte der Befragten (57 Prozent) befürchten, dass der Wasserverbrauch von Rechenzentren die lokale Wasserversorgung beeinträchtigen könnte.
• Fast zwei Drittel (63 Prozent) rechnen mit negativen Folgen für angrenzende Ökosysteme.
• 43 Prozent der Teilnehmer gehen davon aus, dass Rechenzentren künftig einen erheblichen Anteil am deutschen Energieverbrauch ausmachen werden.
• Die große Mehrheit fordert zudem strengere Auflagen:
  • 69 Prozent sprechen sich dafür aus, neue Rechenzentren nur dann zu genehmigen, wenn sie vollständig mit erneuerbarer Energie betrieben werden.
  • Zwei Drittel (66 Prozent) verlangen sogar, dass für jedes neue Rechenzentrum zusätzliche Kapazitäten an grüner Energie geschaffen werden.
  • Nur 20 Prozent halten den Bau von Anlagen mit fossiler Energieversorgung für vertretbar.

Die Zahlen zeigen: Die Akzeptanz für den Ausbau digitaler Infrastruktur hängt zunehmend vom Nachhaltigkeitsnachweis ab. Wo Rechenzentren entstehen, wächst auch die Erwartung an Transparenz, Ressourcenschonung und lokale Verantwortung, weshalb sich viele Betreiber freiwillig in Initiativen engagieren, die Effizienzstandards und CO₂-Transparenz fördern. Der Grund: Unternehmen, die gesellschaftliche Erwartungen ernst nehmen und Nachhaltigkeit aktiv kommunizieren, sichern sich Akzeptanz und stärken ihr Markenvertrauen.

Technische Ansätze für nachhaltige KI

Die technologische Entwicklung selbst bietet das größte Potenzial, die ökologische Bilanz der Künstlichen Intelligenz zu verbessern. Weltweit arbeiten Forscher daran, Rechenprozesse effizienter zu gestalten – vom Algorithmus bis zur Hardware:

• Ein zentraler Hebel liegt im Training von KI-Modellen: Rund die Hälfte des Energieverbrauchs beim Training eines Modells entfällt auf die letzten zwei bis drei Prozentpunkte an Genauigkeit. Wird das Training früher beendet, sinkt der Strombedarf deutlich, während die Ergebnisqualität kaum leidet. Für viele Anwendungen reicht diese Genauigkeit völlig aus.
• Auch die Optimierung von Algorithmen spielt eine entscheidende Rolle: Neue Methoden wie das sogenannte Pruning oder Model-Compression entfernen unnötige Rechenschritte, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. „Negaflop“ nennt man eine Rechenoperation, die dank intelligenter Software gar nicht erst ausgeführt werden muss. Die Folge: die Energieeffizienz steigt.
• Auf der Hardware-Seite arbeiten Hersteller an energieärmeren Prozessoren und spezialisierter Rechentechnik: Moderne GPUs oder KI-Chips können Aufgaben inzwischen mit deutlich geringerer Leistungsaufnahme erledigen, wenn sie optimal konfiguriert sind. Darüber hinaus wird die Laststeuerung verbessert: Server werden in Ruhephasen heruntergetaktet oder automatisch abgeschaltet, was Kühlaufwand und Stromkosten reduziert.
• Ein weiterer Ansatz liegt in der Standortwahl. Rechenzentren in Regionen mit niedrigeren Temperaturen oder stabiler Energieversorgung aus erneuerbaren Quellen – etwa in Skandinavien – benötigen weniger Energie für Kühlung und Betrieb. Hinzu kommen Langzeitspeicher, die überschüssige Energie aus Solar- oder Windkraft zwischenspeichern und bei Bedarf nutzen.
• Zudem unterstützen KI-gestützte Systeme mittlerweile selbst die Optimierung der Infrastruktur: Sie analysieren Lastverläufe, steuern Kühlung und Energieeinsatz in Echtzeit und verlagern Rechenprozesse automatisch in Phasen, in denen viel grüner Strom im Netz verfügbar ist.

Die Summe dieser Maßnahmen zeigt: Nachhaltigkeit und Effizienz sind keine Gegensätze. Wer in moderne KI-Technologien investiert, sollte ebenso in intelligente Ressourcensteuerung und energieeffiziente Hardware investieren. Beides entscheidet künftig über Wirtschaftlichkeit und Umweltbilanz digitaler Innovationen.

Nachhaltigkeit und Effizienz müssen keine Gegensätze sein. Bild: stock.adobe.com/lumerb

Ausblick – KI als Teil der Lösung

Zwar erhöht KI den Energiebedarf derzeit deutlich, dennoch steckt großes Potenzial in ihr, selbst Teil der Lösung zu werden. So zielen immer mehr Forschungsprojekte darauf ab, die Technologie für den Klimaschutz einzusetzen:

• Ein Beispiel ist der „Net Climate Impact Score“, mit dem sich die Netto-Klimawirkung einzelner KI-Projekte bewerten lässt. Dabei werden verursachten Emissionen und mögliche Umweltvorteile wie Effizienzsteigerungen oder die Unterstützung beim Ausbau sauberer Energiequellen berücksichtigt.
• KI kann auch im Energiesektor selbst entscheidend wirken. Durch präzise Prognosen zur Solar- und Windenergieproduktion lassen sich Schwankungen im Netz besser ausgleichen. Stromversorger nutzen solche Modelle, um den Anteil erneuerbarer Energien zu erhöhen, ohne die Netzstabilität zu gefährden.
• Intelligente Systeme helfen dabei, Standorte für Rechenzentren zu optimieren. Das Planungs-Tool „GenX“ etwa berechnet anhand regionaler Klimadaten, Strommix und Netzanbindung, wo sich neue Anlagen mit minimaler Umweltbelastung errichten lassen.
• Auch im Betrieb kann KI Emissionen senken: Durch vorausschauende Wartung von Kühlanlagen, durch Echtzeit-Optimierung des Stromverbrauchs oder durch das automatische Verschieben energieintensiver Aufgaben in Zeitfenster mit hohem Anteil erneuerbarer Energie.

Langfristig zeigt sich ein Wandel hin zu nachhaltiger KI: Weg von einer rein ressourcenintensiven hin zu einer intelligenten, adaptiven Infrastruktur, in der KI hilft, ihre eigenen Umweltkosten zu minimieren. Für Unternehmen bedeutet das, technologische Innovation und Nachhaltigkeit künftig gemeinsam zu denken – nicht als Widerspruch, sondern als Wettbewerbsvorteil.

Nachhaltige IT in der Praxis

Nachhaltigkeit in der IT beginnt nicht erst bei Großprojekten oder Forschungsvorhaben. Auch kleine und mittelständische Unternehmen können durch gezielte Maßnahmen ihre IT-Infrastruktur ressourcenschonender gestalten – ohne Einbußen bei Leistung oder Sicherheit.

PC-SPEZIALIST vor Ort unterstützt Sie dabei, Energieeffizienz und Wirtschaftlichkeit in Ihrer IT-Umgebung zu vereinen. Dazu gehören:

• Analyse und Optimierung bestehender Systeme hinsichtlich Stromverbrauch und Hardwareauslastung
• Beratung zu energieeffizienter und langlebiger Hardware
• Einrichtung moderner Arbeitsplatzlösungen und Server-Umgebungen mit Fokus auf Nachhaltigkeit
• Monitoring- und Update-Konzepte, um Ressourcen dauerhaft zu schonen

Durch eine strukturierte IT-Modernisierung sinken nicht nur Ihre laufenden Kosten – auch Ihr ökologischer Fußabdruck verbessert sich deutlich. Nehmen Sie gern Kontakt zu uns auf und informieren Sie sich über nachhaltige IT-Lösungen. Übrigens: der Anfang ist schnell gemacht. Tipps, wie Sie im Homeoffice Energie sparen, bekommen Sie bei uns im Blog.

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Quellen: it-business, it-daily, bundestag, gesellschaft für informatik, informationsdienst wissenschaft, bitkom, werkedirekt, borderstep, ökoinstitut, datacenter-insider, MIT News, Internationale Energieagentur, algorithmwatch, Pexels/Karola G (Headerbild)