Nachhaltige KI und KI für Nachhaltigkeit. Warum das zwei völlig verschiedene Fragen sind.
mit Techniksoziologin Dr. Friederike Rohde
Darum geht's in dieser Folge
Jeder Prompt verbraucht Ressourcen: Energie, Wasser, Hardware. Doch was hinter einer simplen Chat-Anfrage steckt, bleibt für die meisten unsichtbar. Dr. Friederike Rohde beschäftigt sich intensiv mit der Frage, wie nachhaltig KI-Systeme wirklich sind und was das bedeutet: für Unternehmen, für die Politik und für uns alle. Im Gespräch erklärt sie, warum „KI für Nachhaltigkeit“ und „nachhaltige KI“ zwei grundverschiedene Fragen sind und welche Ressourcen für die gesamte KI-Infrastruktur – von der Chip-Herstellung, über das Training bis zum Elektroschrott – verbraucht werden. Außerdem: Warum die Verantwortung dafür nicht nur bei den Nutzenden liegen kann, wann man KI besser gar nicht einsetzen sollte und was Unternehmen tun können, um KI verantwortungsvoll zu nutzen.
Dr. Friederike Rohde ist Techniksoziologin und Nachhaltigkeitsforscherin an der BTU Cottbus-Senftenberg und am Berlin Ethics Lab der TU Berlin. In ihrer Forschung beschäftigt sie sich seit rund 15 Jahren mit der nachhaltigen Gestaltung neuer Technologien und analysiert dabei soziale, ökologische und politische Auswirkungen technologischer Innovationen. In den letzten Jahren hat sie ihren Schwerpunkt auf Künstliche Intelligenz gelegt und gemeinsam mit zivilgesellschaftlichen Akteuren und KI-Forschenden Nachhaltigkeitskriterien und Indikatorensets für KI-Systeme über den gesamten Lebenszyklus entwickelt.
Unsichtbare Kosten
Jeder Prompt verbraucht Wasser und Energie
Die Anzahl der Menschen, die KI nutzen, steigt rasant. Allein für ChatGPT hat sich die Zahl der Nutzenden im Jahr 2025 von 400 auf etwa 800 Millionen verdoppelt. Doch was bedeutet das für die dahinter liegenden Ressourcenverbräuche? Diese Frage stellen sich die wenigsten bewusst. Denn was im Hintergrund einer Chat-Anfrage passiert, bleibt unsichtbar.
Jede Anfrage löst Rechenoperationen in Rechenzentren aus. Dabei werden reale Ressourcen wie Energie und Wasser verbraucht. Allein der Energieverbrauch von Rechenzentren soll sich bis 2030 verdoppeln – auf 945 Terawattstunden weltweit. Hinzu kommt der Wasserverbrauch für die Kühlung der Rechenzentren. Laut einer Studie aus dem Jahr 2023 verbraucht ein Dialog mit 10 bis 50 mittellangen Antworten in OpenAIs GPT-3 ca. 500 ml Wasser – so viel wie eine halbe Flasche.
Für einen einzelnen Prompt mag das wenig erscheinen. Hochgerechnet auf Millionen Nutzende weltweit entstehen jedoch enorme Größenordnungen: „Bezogen auf KI sind es 60 Milliarden Liter Wasser und insgesamt für alle Rechenzentren weltweit 279 Milliarden Liter“, erklärt Friederike Rohde.
Angetrieben wird die Nutzung aus Sicht von Friederike Rohde durch eine in Teilen kostenlos verfügbare Infrastruktur und die Prompt-Logik der Systeme. Viele Chatbots animieren Nutzende durch Rückfragen dazu, immer weiter Prompts abzusetzen. Ist es also auch eine Frage der eigenen Haltung, wie viel wir KI nutzen?
Rohde rät zu einem bewussteren Umgang, betont aber, dass die Verantwortung nicht auf die Endnutzenden abgewälzt werden darf: „Unternehmen können nicht eine Infrastruktur bereitstellen und kontrollieren und dann den Nutzenden die Verantwortung dafür übertragen, dass diese nachhaltig betrieben wird.“ Mit der finanziellen Anstrengung, die in den Aufbau dieser Infrastrukturen fließt, geht für Rohde eine große Verantwortung einher, die Infrastruktur so zu gestalten, dass sie den Planeten nicht zerstört und auf sozialer Ebene keine Diskriminierung hervorruft.
Zwei Perspektiven
KI für Nachhaltigkeit ist nicht dasselbe wie nachhaltige KI
Laut Rohde sind das zwei völlig verschiedene Blickwinkel: KI für Nachhaltigkeit und die Nachhaltigkeit von KI.
Die erste Frage lautet: Was genau soll damit erreicht werden? Geht es um personalisierte Werbung, die den Konsum ankurbelt? Oder sollen erneuerbare Energien besser ins Stromnetz integriert werden? KI kann für vieles genutzt werden. Sie wird aber nur zu einem Bruchteil mit dem Ziel genutzt, einen positiven ökologischen oder sozialen Beitrag zu leisten.
Sehr stark im Fokus stehen stattdessen Prozessoptimierung, Effizienzsteigerung und Produktivitätssteigerung. „Nicht jede Produktivitätssteigerung ist automatisch eine Ressourceneinsparung”, betont Rohde. Das kann der Fall sein, muss es aber nicht.
Die zweite Frage ist deshalb komplexer: Wie nachhaltig ist die gesamte Infrastruktur, einschließlich der vor- und nachgelagerten Prozesse? Welchen Einfluss hat sie ökologisch, sozial und ökonomisch? Für eine wirklich nachhaltige Gestaltung muss laut Rohde nicht nur der Einsatz, sondern der gesamte Lebenszyklus betrachtet werden. Dazu gehören für Rohde nicht nur Rechenzentren oder die Entwicklung und das Training von KI-Modellen, sondern auch vorgelagerte Prozesse wie die Chip-Herstellung und nachgelagerte Auswirkungen wie Elektroschrott.
Chip-Herstellung: ein unterschätzter Ressourcenverbrauch
Besonders bei den vorgelagerten Prozessen sieht Rohde noch Nachholbedarf in der öffentlichen Debatte. Ein Beispiel: die Herstellung von Chips. Für High-Performance-Computing-Infrastrukturen werden große Mengen an Chips benötigt.
Die Herstellung erfordert ultrareines Wasser, mit dem sogenannte Wafer gereinigt werden. Das sind die Platten, aus denen Chips ausgestanzt werden. Allein der Hersteller, der unter anderem NVIDIA-Chips produziert, hat 2022 105 Milliarden Liter Wasser entnommen. Zum Vergleich: Alle Rechenzentren weltweit verbrauchen zusammen 279 Milliarden Liter pro Jahr. „Das zeigt, wie groß der Anteil des Wasserverbrauchs von vorgelagerten Prozessen ist. Doch auf diese Ressourcenverbräuche wird noch nicht ausreichend geschaut“, sagt Rohde.
Globale Konflikte
Wenn Rechenzentren mit Trinkwasser konkurrieren
Der steigende Wasserbedarf führt weltweit zu Nutzungskonflikten um die Ressource. In den USA protestieren Landwirte gegen den Bau neuer Rechenzentren, aber auch in vielen anderen Ländern steht der Wasserverbrauch durch KI-Infrastruktur im Wettebwerb mit anderen Nutzungen. Besonders betroffen sind Regionen, die ohnehin wasserarm sind. In Chile z. B. wurde der Bau eines Rechenzentrums in der Nähe von Santiago de Chile verhindert. Dort stand der Wasserbedarf des geplanten Rechenztentrums in Konkurrenz zur Wasserversorgung der lokalen Bevölkerung.
„Wir müssen uns die Frage stellen, ob es ökologisch noch verträglich ist, dass diese Infrastruktur so stark expandiert“, sagt Rohde. Für sie reicht es nicht, dass KI grundsätzlich auch für positive Zwecke genutzt werden kann oder dass damit auch Wasser eingespart werden kann. Denn „ob wir 279 Milliarden Liter Wasser damit einsparen, das ist eine ganz andere Frage.“
Rohde sieht dabei ein grundsätzliches Problem: Der massive Ausbau der KI-Infrastruktur wird von wenigen großen Technologieunternehmen kontrolliert, in die derzeit enorme Mengen an Risikokapital fließen. Das sei gewissermaßen eine Wette auf die Zukunft.
Die Konsequenz: Wer kontrolliert, was gebaut wird, bestimmt auch, wie gebaut wird. Und das ist oft nicht nachhaltig. Rechenzentren werden häufig nach Standardprinzipien errichtet – schnell, aus Beton und mit konventionellen Kühlsystemen. Dabei gäbe es Alternativen: andere Materialien wie Holz oder andere Kühlkonzepte. Doch Nachhaltigkeitskriterien spielen weltweit betrachtet beim Bau oft keine Rolle.
Die drei großen Hebel
Regulierung, Wissenstransfer und nachhaltiger Nutzen
Um KI-Infrastrukturen nachhaltiger zu gestalten, muss aus Rohdes Sicht auf mehreren Ebenen regulatorisch angesetzt werden: weltweit, auf europäischer und Länderebene und auf Ebene der Rechenzentren.
Auf EU-Ebene gibt es die KI-Verordnung, die allerdings als Produkt-Sicherheitsgesetz nur bestimmte Aspekte regeln kann. Die Energieeffizienz-Richtlinie adressiert die Ebene der Rechenzentren und setzt Standards, z. B. für Standortwahl und Abwärmenutzung. Doch weltweit sind die Möglichkeiten der Regulierung begrenzt.
„Deshalb geht es nicht nur um Regulierung, sondern auch darum, Wissen aufzubauen und zu teilen und Akteure vor Ort zu befähigen, sich mit diesem Thema auseinanderzusetzen“, erklärt Rohde. Ein wichtiger Aspekt ist die prozedurale Gerechtigkeit: Werden Akteure vor Ort beteiligt, wenn ein Rechenzentrum gebaut wird? Oft fehlt es an Transparenz und Zahlen zu Wasser- und Energieverbrauch werden erst nach hartnäckigen Anfragen veröffentlicht. Rohde fordert deshalb deutlich mehr Empowerment für Betroffene.
Ein dritter Hebel liegt auf der Anwendungsebene selbst: „Man sollte sich mehr auf Anwendungen fokussieren, die einen messbaren Nutzen haben und weniger auf Dinge, die nur ein technologisches Versprechen für die Zukunft sind“, sagt Rohde. In der Wasserbranche etwa kann KI durch Predictive Maintenance dabei helfen, Netzverluste zu reduzieren. Das ist ein konkreter, messbarer Beitrag.
Handlungsoptionen
Welche Verantwortung Unternehmen tragen
Wo beginnt die Verantwortung der Unternehmen, die KI nutzen, und wo hört sie auf? Und ist die Nutzung von KI ein Widerspruch zu einer nachhaltigen Positionierung?
Für Rohde beginnt die Verantwortung bei der Auswahl und Dokumentation von KI-Systemen. Viele Unternehmen entwickeln KI-Anwendungen nicht selbst, sondern kaufen sie ein. Rohde rät, von Anbietern eine umfassende Dokumentation zu verlangen, beispielsweise in Form von sogenannten Model Cards. Diese sollten Auskunft geben über die Datenbasis, die Trainingszeit und den Energieverbrauch. „Ein Unternehmen, das eine Dokumentation verlangt, platziert die Verantwortung bei dem Unternehmen, das die KI entwickelt oder anbietet“, sagt Rohde.
Die wichtigsten Kriterien bei der Prüfung: Auf welchen Daten wurde das Modell trainiert? Wie lange dauerte das Training? Welche Tests wurden durchgeführt? Und: Wer ist betroffen, wenn das System eingesetzt wird? Auch die Wahl des Cloud-Anbieters spielt eine Rolle. Nutzt der Anbieter erneuerbare Energien? Ist er transparent bezüglich der Energiequellen?
Und wann sollte man KI nicht einsetzen?
Entscheidend ist für Rohde hier die Abwägung: Überwiegen die negativen Folgen – ökologisch oder sozial – den Nutzen? Rohde nennt ein Beispiel aus der Wasserwirtschaft: „Wenn ich Netzverluste in meinem Wassernetz um 30 Prozent reduziere, aber die Einsparung geringer ist als der Verbrauch für den Rechenprozess, dann macht das für das Unternehmen selbst trotzdem Sinn, weil es vor Ort und in seiner Bilanz Wasser einspart. Doch wenn sich herausstellt, dass bei großflächigem und langfristigem Einsatz ein sehr starker negativer Effekt erzielt wird, sollte der Einsatz stark hinterfragt werden.
Eine zweite, grundsätzlichere Frage kommt hinzu: Adressiert die KI-Anwendung tatsächlich die Ursache des Problems oder nur seine Symptome? „Erreichen wir mit einer Mobilitäts-App, dass Menschen mehr öffentlichen Verkehr nutzen oder nur, dass sie schneller einen Parkplatz finden?“, fragt Rohde. Manchmal sei die Lösung simpler als jede technische Anwendung, z. B. mehr Fahrradwege.
Das gilt besonders beim Thema Klimawandel. KI kann für Klimamodellierungen genutzt werden. Doch Rohde gibt zu bedenken: „Nur weil wir Klimamodelle haben, heißt das noch lange nicht, dass wir dann auch tätig werden.“ Die entscheidende Frage bleibt also nicht nur, ob eine Problematik technisch adressiert werden kann, sondern ob die Technologie tatsächlich zu einer Lösung führt.