KI nachhaltig nutzen: Welche Ressourcen verbraucht Künstliche Intelligenz und was bedeutet das für Unternehmen?
Künstliche Intelligenz bietet Unternehmen enorme Chancen: Prozesse werden automatisiert, Entscheidungen können datenbasiert getroffen werden, wodurch Ressourcen für andere Tätigkeiten frei werden und neue Möglichkeiten für Geschäftsmodelle geschaffen werden. Doch mit der steigenden Nutzung von KI wächst auch deren Ressourcenbedarf. Für Unternehmen wird es daher immer wichtiger, die ökologischen Auswirkungen ihrer KI-Strategie zu verstehen und Nachhaltigkeitsaspekte in die IT-Beschaffung einzubeziehen.
Welche Ressourcen verbraucht die Nutzung von KI?
Viele Anwender:innen denken bei KI in erster Linie an die Software, die dabei zum Einsatz kommt. Tatsächlich basiert KI im Hintergrund jedoch auf einer umfangreichen physischen Infrastruktur aus Rechenzentren, Servern, Netzwerktechnik und Hochleistungschips.
Der größte Ressourcenfaktor ist dabei der Stromverbrauch. KI-Modelle benötigen sowohl für das Training als auch für die spätere Anwendung des antrainierten Wissens (KI-Inferenz) enorme Rechenleistung. Nach Angaben der Internationalen Energieagentur (IEA) lag der weltweite Stromverbrauch von Rechenzentren im Jahr 2024 bei rund 415 Terawattstunden (TWh), was etwa 1,5 % des weltweiten Stromverbrauchs in diesem Jahr ausmachte. Laut Prognose der IEA kann sich diese Zahl bis 2030 auf etwa 945 TWh mehr als verdoppeln. KI gilt dabei als einer der wichtigsten Treiber dieser Entwicklung. Da Strom immer noch zu großen Teilen aus fossilen Brennstoffen gewonnen wird, ergibt sich daraus, dass Rechenzentren zu den Sektoren gehören, deren direkte und indirekte Emissionen in den nächsten Jahren am meisten steigen werden.
Neben Strom spielt auch Wasser eine wichtige Rolle, das für die Kühlung der Rechenzentren benötigt wird. Abhängig vom Kühlsystem kann dies erhebliche Wassermengen erfordern, was je nach Standort Probleme wie Wasserknappheit und ökologische Schäden verstärken kann. Außerdem fallen bei der Chipproduktion für KI große Wassermengen an.
Darüber hinaus werden für KI-Systeme große Mengen an Rohstoffen benötigt. Hochleistungsprozessoren, Grafikkarten und Speichersysteme enthalten Metalle, seltene Erden und andere wertvolle Materialien. Mit der weltweit steigenden Nachfrage nach KI-Hardware wächst daher auch der Bedarf an Ressourcen entlang der gesamten Lieferkette.
Diese Ressourcen kostet eine Anfrage an ChatGPT:
Grundsätzlich hängt der Ressourcen-Bedarf einer KI-Anfrage stark von der Art der Anfrage, der Länge und vom Modell ab, lässt sich also nicht klar in Zahlen ausdrücken. Open AI-Chef Sam Altman veröffentlichte 2025 allerdings folgende Werte für eine durchschnittliche Anfrage an ChatGPT
- Wasserverbrauch: 0,000085 Gallonen Wasser (etwa 0,32 ml)
- Stromverbrauch: 0,34 Wattstunden
Im direkten Vergleich mit anderen Anwendungen sehen diese Zahlen auf den ersten Blick erst einmal gering aus. Das Problem liegt in der großen und immer weiter steigenden Zahl der Anfragen an KI-Modelle.
Was können Unternehmen aus Nachhaltigkeitssicht tun?
Nachhaltige KI beginnt nicht nur auf der Seite der Betreiber von Rechenzentren, die ihre Anlagen nachhaltiger gestalten müssen, sondern auch in Unternehmen bei der Planung und Auswahl der eingesetzten Technologien.
Ein wichtiger Hebel ist die bewusste Nutzung von KI. Nicht jede Aufgabe benötigt ein großes generatives KI-Modell. Oft reichen spezialisierte oder kleinere Modelle aus, die deutlich weniger Rechenleistung benötigen. Gleichzeitig sollten Unternehmen regelmäßig prüfen, welche Anwendungen tatsächlich geschäftlichen Mehrwert schaffen.
Die klassische IT-Beschaffung konzentrierte sich lange auf Anschaffungskosten und Leistung. Im KI-Zeitalter gewinnen Nachhaltigkeitskriterien zunehmend an Bedeutung. Bei der Auswahl von Geräten sollten Unternehmen energieeffiziente und langlebige Hardware bevorzugen. Moderne Prozessoren und Server liefern heute deutlich mehr Rechenleistung pro Watt als ältere Systeme. Dadurch lassen sich Betriebskosten und CO₂-Emissionen gleichzeitig reduzieren. Außerdem sollten Geräte in Unternehmen nach der Ausmusterung weitergegeben oder fachgerecht recycelt werden, um diese Ressource möglichst lang im Kreislauf zu halten.
Auch bei der Auswahl von Software und Tools lohnt sich ein genauer Blick. Cloud-Anbieter und Softwarehersteller unterscheiden sich erheblich hinsichtlich ihrer Nachhaltigkeitsstrategie, ihrer Energiequellen und ihrer Transparenz. Wer Nachhaltigkeitsziele verfolgt, sollte deshalb Anbieter bevorzugen, die den Einsatz erneuerbarer Energien nachweisen und ihre Umweltkennzahlen offenlegen.
Ausblick
KI wird die digitale Transformation weiter beschleunigen – gleichzeitig steigt jedoch ihr Bedarf an Energie, Wasser und Rohstoffen. Für Unternehmen bedeutet dies, Nachhaltigkeit stärker in ihre Technologieentscheidungen einzubeziehen. Wer energieeffiziente Hardware beschafft, nachhaltige Cloud-Anbieter auswählt, die Lebensdauer von IT-Geräten verlängert und KI gezielt einsetzt, kann die ökologischen Auswirkungen deutlich reduzieren. Nachhaltigkeit und Digitalisierung sind dabei kein Widerspruch – im Gegenteil: Richtig umgesetzt, können sie sich gegenseitig stärken.
Quellen
https://www.iea.org/reports/energy-and-ai
https://www.greenpeace.de/publikationen/20250514-greenpeace-studie-umweltauswirkungen-ki.pdf