{"id":9611,"date":"2025-05-18T09:54:02","date_gmt":"2025-05-18T09:54:02","guid":{"rendered":"https:\/\/greenfilmshooting.net\/blog\/de\/?p=9611"},"modified":"2025-05-18T09:54:02","modified_gmt":"2025-05-18T09:54:02","slug":"ki-auf-kosten-des-klimaschutzes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/greenfilmshooting.net\/blog\/de\/2025\/05\/18\/ki-auf-kosten-des-klimaschutzes\/","title":{"rendered":"KI auf Kosten des Klimaschutzes"},"content":{"rendered":"

Die Nutzung der K\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) verzeichnet derzeit ein rasantes Wachstum. KI-Anwendungen haben l\u00e4ngst auch in der Film- und Medienbranche Einzug gefunden. Mit dem Einsatz von KI gehen ein steigender Energiebedarf, zunehmende Treibhausgas-Emissionen sowie erh\u00f6hte Wasser- und Ressourcenverbr\u00e4uche einher. Das \u00d6ko-Institut<\/a> hat im Auftrag von Greenpeace<\/a> Deutschland die Umweltauswirkungen von K\u00fcnstlicher Intelligenz untersucht und eine Trendanalyse bis zum Jahr 2030 erstellt. Der Bericht zeigt auf, wie KI nachhaltiger werden kann und formuliert politische Handlungsm\u00f6glichkeiten, wie die sch\u00e4dlichen Umweltwirkungen reduziert werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

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Mit zunehmendem KI-Einsatz werden die digitalen Infrastrukturen \u2013 insbesondere KI-spezifische Rechenzentren \u2013 ausgebaut. Gem\u00e4\u00df den Prognosen wird der weltweite Stromverbrauch von KI-Rechenzentren vom Basisjahr 2023 bis zum Jahr 2030 um das Elffache ansteigen: Von 50 Milliarden Kilowattstunden auf rund 550 Milliarden Kilowattstunden. Zusammen mit den \u00fcbrigen Rechenzentren werden damit im Jahr 2030 rund 1.400 Milliarden Kilowattstunden Strom f\u00fcr die zentrale Datenverarbeitung eingesetzt.<\/p>\n

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Damit verbunden ist ein Anstieg der Treibhausgas-Emissionen von Rechenzentren von 212 Millionen Tonnen im Jahr 2023 auf 355 Millionen Tonnen im Jahr 2030, trotz des angenommenen Ausbaus von erneuerbaren Energien zur Stromproduktion.
\nWeitere Belastungen entstehen durch den Wasserbedarf f\u00fcr die K\u00fchlung, der sich im gleichen Zeitraum auf 664 Milliarden Liter nahezu vervierfacht, sowie die bis zu 5 Millionen Tonnen zus\u00e4tzlich anfallender Elektronikabf\u00e4lle, die durch den Ausbau der Rechenzentren und KI-Kapazit\u00e4ten entstehen. Daneben werden unter anderem 920 Kilotonnen Stahl und rund hundert Kilotonnen kritische Rohstoffe ben\u00f6tigt.<\/p>\n

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Mit der steigenden Energienachfrage kommen die lokalen Stromnetze zunehmend an ihre Grenzen. Die Folge: \u201eAuch in den kommenden Jahren werden Rechenzentren weiterhin auf fossile Energietr\u00e4ger wie Erdgas und Kohle angewiesen sein \u2013 mit entsprechend hohen \u00f6kologischen Kosten\u201c, so Jens Gr\u00f6ger, Forschungskoordinator f\u00fcr nachhaltige digitale Infrastrukturen am \u00d6ko-Institut. Die gro\u00dfen Technologieunternehmen investieren zudem in Kernkraftwerke und kleine modulare Reaktoren (SMR).<\/p>\n

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Neben den sogenannten \u201edirekten\u201c Umweltwirkungen \u2013 den Treibhausgas-Emissionen von Rechenzentren, dem Wasserverbrauch f\u00fcr K\u00fchlungssysteme oder dem Ressourceneinsatz bei der Hardware-Produktion \u2013 hebt der Bericht auch die \u00f6kologische Bedeutung der indirekten und systemischen Effekte von KI hervor. So ist schon jetzt zu beobachten, dass KI dazu eingesetzt wird, umweltsch\u00e4dliche Gesch\u00e4ftspraktiken zu beschleunigen. KI-Tools werden beispielsweise dazu genutzt, neue fossile Energiequellen schneller und effektiver zu erschlie\u00dfen, die Intensivierung von Monokulturen zu verst\u00e4rken oder den privaten Konsum weiter zu steigern. Zugleich k\u00f6nnen negative Umwelteffekte auch ungewollt wegen Fehlern in der Datengrundlage, falschem Training oder Betrieb von KI-Systemen entstehen. Solche indirekten Effekte sind \u00f6kologisch bedeutend, werden bisher jedoch nur selten erfasst und diskutiert.<\/p>\n

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Um den Risiken zu begegnen, empfiehlt die Studie die Einf\u00fchrung verbindlicher Transparenzanforderungen und Rechenschaftspflichten f\u00fcr Anbieter von Rechenzentren und KI-Diensten. Dazu geh\u00f6rt die Erfassung und Ver\u00f6ffentlichung von Kennzahlen auf der Ebene der Rechenzentren, die Einf\u00fchrung eines Effizienzlabels f\u00fcr Rechenzentren und KI-Service-spezifische Kennzahlen zu deren \u00f6kologischen Fu\u00dfabdruck. Zudem ist es erfoderlich die Netzintegration sicherzustellen und die Erzeugungsmengen erneuerbarer Energien anzupassen, indem Lasten zu geeigneten Zeiten mit Kapazit\u00e4ten aus erneuerbare Energie oder mit eigenen Batteriespeichern abgedeckt werden. Um die Umweltauswirkungen von K\u00fcnstlicher Intelligenz zu ber\u00fccksichtigen, ist au\u00dferdem eine Aktualisierung des Rechtsrahmen erforderlich. Dazu geh\u00f6rt etwa eine Folgenabsch\u00e4tzung, die eine strukturierte und spezifische umweltbezogene Bewertung von KI-Systemen vorsieht.<\/p>\n

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Foto: \u00a9 Alirez A. \/Adobe Stock<\/em><\/p>

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