Der durch KI verursachte steigende Energieverbrauch beginnt, die Klimaziele großer Technologieunternehmen zu beeinflussen. In ihren neuesten Nachhaltigkeitsberichten räumen diese Unternehmen ein, dass die Entwicklung der KI ein Hauptfaktor für ihren steigenden Energieverbrauch ist. So verzeichnete beispielsweise ein führendes Unternehmen seit 2019 einen Anstieg seiner Treibhausgasemissionen um fast 50%, was sein Ziel, bis Ende des Jahrzehnts die Klimaneutralität zu erreichen, komplizierter macht.
Ein Bericht der Internationalen Energiebehörde (IEA) ergab, dass Rechenzentren 2024 etwa 415 Terawattstunden Strom verbrauchten — was in etwa dem Jahresbedarf eines großen Landes entspricht. Diese Zahl wird voraussichtlich steigen. Prognosen zufolge wird sie bis 2030 900 TWh überschreiten. Der Stromverbrauch von Rechenzentren steigt um ein Vielfaches schneller als die weltweite Gesamtnachfrage, was hauptsächlich auf erhebliche Investitionen zur Unterstützung energieintensiver KI-Operationen zurückzuführen ist.
Es ist jedoch immer noch unklar, welcher Teil dieses Stroms speziell für KI verwendet wird. Rechenzentren bieten eine breite Palette von Diensten, von denen viele nichts mit den hohen Rechenanforderungen künstlicher Intelligenz zu tun haben. Darüber hinaus behandeln die meisten Technologieunternehmen detaillierte Informationen über ihren Soft- und Hardware-Energieverbrauch vertraulich.
Eine kürzlich durchgeführte Studie ging dieses Problem an, indem sie die Lieferkette für KI-Hardware untersuchte und sich auf die Herstellung von Hochleistungskomponenten konzentrierte, die für die KI-Verarbeitung erforderlich sind. Anhand öffentlich zugänglicher Fertigungsschätzungen, Anlegerberichte und technischer Spezifikationen lieferte die Analyse einen Näherungswert für den Energieverbrauch im Zusammenhang mit KI. Auf der Grundlage dieser Methode wurde geschätzt, dass KI im Jahr 2025 bis zu 82 Terawattstunden Strom verbrauchen könnte — vergleichbar mit dem Jahresverbrauch eines mittelgroßen europäischen Landes. Wenn sich die Produktionskapazität für Chips in diesem Jahr verdoppelt, wie Analysten vorhersagen, könnte der Energiebedarf von KI fast die Hälfte des gesamten Rechenzentrumsverbrauchs ausmachen.
Trotz der Verwendung öffentlich verfügbarer Daten gibt es nach wie vor viele Unbekannte — wie die tatsächliche Auslastung von KI-Geräten, die Effizienz und zukünftige Trends in der Branche. Die mangelnde Transparenz in Bezug auf den Energiefußabdruck von KI erschwert eine präzise Analyse und hat dazu geführt, dass Technologieunternehmen mehr Offenheit fordern. Obwohl einige frühere Berichte spezifische Zahlen enthielten, wurden neuere Informationen zum Stromverbrauch durch maschinelles Lernen nicht veröffentlicht, was weitere Forschungsarbeiten behindert.
Ohne Zugriff auf reale Betriebsdaten von Computersystemen stehen Forscher vor großen Herausforderungen, wenn es darum geht, die Umweltauswirkungen der KI genau zu bewerten. Wenn Unternehmen technische Details genauer angeben würden, wären Schätzungen des Energiebedarfs von KI weitaus zuverlässiger.
