Eine neue Studie schätzt, dass die Infrastruktur für künstliche Intelligenz (KI) im Jahr 2025 weltweit Kohlenstoffemissionen verursachen wird, die in etwa den Emissionen von New York City für ein ganzes Jahr entsprechen, und gleichzeitig so viel Wasser verbraucht, wie die Bewohner der Welt zusammen aus Flaschenwasser trinken. Die Autoren der Studie wiesen darauf hin, dass es sich bei dieser Einschätzung wahrscheinlich um eine relativ „konservative“ Version handele und die tatsächlichen Umweltkosten höher sein könnten, da die von den Unternehmen offengelegten Daten sehr begrenzt seien.

Die Forschung wurde von Alex de Vries-Gao, einem Doktoranden am Institut für Umweltstudien der VU-Universität in Amsterdam, abgeschlossen und in der Fachzeitschrift Patterns veröffentlicht. Er verfolgt seit langem den Energieverbrauch von Rechenzentren im Zusammenhang mit KI und Kryptowährungs-Mining. Diesmal führte er auf der Grundlage früherer Untersuchungen eine umfassende Berechnung des KI-Stromverbrauchs und der daraus resultierenden Emissionen und des Wasserverbrauchs im Jahr 2025 durch. Er sagte unverblümt, dass es derzeit nahezu unmöglich sei, äußerst genaue Zahlen zu ermitteln, „aber egal was passiert, die Größenordnung wird sehr groß sein, und am Ende wird jeder den Preis zahlen.“

Früheren Untersuchungen zufolge könnte der weltweite Bedarf an KI-Rechenleistung im Jahr 2025 23 Gigawatt erreichen und damit bereits den Stromverbrauch des Bitcoin-Minings im Jahr 2024 übersteigen. Große Technologieunternehmen legen in ihren jährlichen Nachhaltigkeitsberichten jedoch normalerweise nur die gesamten CO2-Emissionen und den direkten Wasserverbrauch offen, schlüsseln jedoch selten auf, wie viele Ressourcen das KI-Unternehmen selbst verbraucht. Zu diesem Zweck berechnete de Vries-Gao anhand von Analystenberichten, Telefongesprächsprotokollen und anderen öffentlichen Informationen die Produktionsmenge und den laufenden Stromverbrauch von Hardware wie KI-Chips und berechnete dann darauf basierend die Treibhausgasemissionen und den Wasserverbrauch.

Die Ergebnisse zeigen, dass KI-bezogene Systeme im Jahr 2025 etwa 32,6 bis 79,7 Millionen Tonnen Kohlendioxid pro Jahr ausstoßen könnten, wobei der Mittelwert den durchschnittlichen jährlichen Kohlendioxidemissionen von New York City von etwa 50 Millionen Tonnen entspricht. In Bezug auf den Wasserverbrauch wird AI in diesem Jahr voraussichtlich etwa 312,5 bis 764,6 Milliarden Liter Wasser verbrauchen, mehr als eine Studie aus dem Jahr 2023, die eine Obergrenze von etwa 600 Milliarden Litern im Jahr 2027 vorhersagt. Ren Shaolei, außerordentlicher Professor für Elektro- und Computertechnik an der University of California, Riverside, sagte, dass die Schätzung des Wasserverbrauchs in den neuesten Ergebnissen „am überraschendsten“ sei und glaubte, dass die Analyse methodisch immer noch „ziemlich konservativ“ sei weil nur die Auswirkungen der Ausrüstung während der Betriebsphase berechnet wurden und die Lieferkette und zusätzliche Umweltkosten nach der Verschrottung der Ausrüstung nicht berücksichtigt wurden.

Rechenzentren sind die „großen Energie- und Wasserverbraucher“ der KI. Server erzeugen im Hochlastbetrieb viel Wärme und benötigen einen großen Wasserverbrauch durch Kühlsysteme, um eine Überhitzung zu verhindern. Auch die Kraftwerke, die Rechenzentren selbst versorgen, sind auf große Mengen Kühlwasser angewiesen. Diese Faktoren zusammen bilden den riesigen „Wasser-Fußabdruck“ der KI. Das explosionsartige Wachstum der generativen KI hat den Bau neuer Rechenzentren und die Planung neuer Kraftwerke vorangetrieben. Wenn diese Kraftwerke weiterhin auf fossile Brennstoffe angewiesen sind, werden sie nicht nur den Wasserbedarf erhöhen, sondern auch die Treibhausgasemissionen weiter erhöhen.

In den Vereinigten Staaten, die bei der Anzahl der Rechenzentren weltweit führend sind, stießen viele dort vorgeschlagene Projekte auf immer stärkeren Widerstand in der Bevölkerung. Im Mittelpunkt steht die Besetzung der Energie- und Wasserressourcen. Gegner befürchten, dass KI-Rechenzentren die Spannungen in Gebieten, in denen bereits Wasserknappheit oder Überlastung der Stromnetze herrscht, weiter verschärfen werden. Forscher weisen darauf hin, dass selbst in Gebieten mit reichlichen Wasserressourcen die Entwicklung konzentrierter Datenzentren langfristige Auswirkungen auf die lokalen Ökosysteme haben kann.

Dennoch bietet die Studie ein breites Spektrum an Prognosen, was vor allem auf die mangelnde Transparenz der Unternehmen bei der Offenlegung von Umweltdaten zurückzuführen ist. de Vries-Gao stellte fest, dass viele Unternehmen zwar Nachhaltigkeitsberichte veröffentlichen, dabei jedoch häufig wichtige Details auslassen, etwa den Anteil des „indirekten Wassers“ am Stromverbrauch und den spezifischen Anteil des KI-Geschäfts am gesamten Wasserverbrauch und an den Emissionen. Darüber hinaus variiert die Struktur des Stromnetzes in verschiedenen Regionen erheblich und die „Sauberkeit“ der Stromquelle wirkt sich direkt auf den Emissionsgrad aus, der dem gleichen Stromverbrauch entspricht. Wenn das Unternehmen also die geografische Verteilung von Rechenzentren klarer markieren kann, wird es auch der Außenwelt helfen, die Umweltauswirkungen des KI-Ausbaus genauer einzuschätzen.

Die Studie fordert, dass Technologieunternehmen offener und transparenter mit KI-bezogenen CO2-Emissionen und Daten zum Wasserverbrauch umgehen, damit die Öffentlichkeit und politische Entscheidungsträger die tatsächlichen Umweltkosten dieser Technologiewelle vollständig verstehen können. Ren Shaolei glaubt, dass diese Art von Arbeit in einer Zeit, in der die Haltung der Gesellschaft gegenüber KI immer polarisierter wird und die Debatte um Wasserthemen sich intensiviert, besonders wichtig ist und dazu beiträgt, eine faktenbasierte öffentliche Diskussion zu fördern. de Vries-Gao sagte, nur mit transparenteren Informationen könne die Gesellschaft eine grundlegende Frage ernsthaft diskutieren: „Ist das die Zukunft, die wir wollen? Ist das fair?“