Künstliche Intelligenz könnte einer der größten Wasserverbraucher auf dem Planeten werden.

Ein kürzlich veröffentlichter Bericht des UNU-Instituts für Wasser, Umwelt und Gesundheit hat eine breite Diskussion über die Umweltauswirkungen künstlicher Intelligenz (KI) ausgelöst. Der Bericht beschreibt den erheblichen Energie-, Wasser- und Landverbrauch, der mit der Infrastruktur verbunden ist, die KI-Technologien unterstützt, hauptsächlich Rechenzentren. Diese Einrichtungen, die einen Großteil unseres digitalen Lebens untermauern, werden voraussichtlich zu wichtigen Verbrauchern natürlicher Ressourcen weltweit.

Laut dem Bericht werden Rechenzentren weltweit voraussichtlich bis 2025 etwa 448 Terawattstunden Strom verbrauchen. Davon wird erwartet, dass KI-Workloads rund 20 Prozent ihres Energieverbrauchs ausmachen. Wenn Rechenzentren als Land betrachtet würden, wären sie der elftgrößte Stromverbraucher der Welt. Bis 2030 wird diese Zahl voraussichtlich verdoppelt, wobei KI-Workloads 40 Prozent des gesamten Energiebedarfs ausmachen. Als eigenständige Einheit wären Rechenzentren dann der sechstgrößte Stromverbraucher weltweit mit über 945 Terawattstunden pro Jahr.

Der Bericht schätzt ferner, dass der Wasserfußabdruck von Rechenzentren bis 2030 9,3 Billionen Liter erreichen wird. Diese Wassermenge reicht aus, um den jährlichen Trinkbedarf aller 1,3 Milliarden Einwohner in Afrika südlich der Sahara zu decken. Darüber hinaus wird prognostiziert, dass der mit der Energieerzeugung und Lieferketten verbundene Landfußabdruck 14.500 Quadratkilometer überschreiten wird - etwa doppelt so groß wie die Metropole Jakarta, in der über 32 Millionen Menschen leben.

Die Kohlendioxidemissionen von Rechenzentren werden 2025 auf 189 Millionen Tonnen projiziert und bis 2030 auf 399 Millionen Tonnen steigen. Der Großteil dieses Energiebedarfs ergibt sich nicht aus dem Training von KI-Modellen wie ChatGPT, Claude und DeepSeek, sondern aus den täglichen Operationen mit Milliarden von Benutzeranfragen.

Trotz der Bedeutung dieser Ergebnisse haben mehrere Experten Bedenken hinsichtlich der in dem Bericht verwendeten Methodik und Daten geäußert. Sie argumentieren, dass dem Bericht Tiefe fehlt, schwer zu überprüfen ist und keine angemessenen Vergleiche mit anderen Sektoren bietet. Einige Kritiker weisen darauf hin, dass sich der Bericht auf veraltete Daten stützt und die Rolle erneuerbarer Energiequellen wie Photovoltaik, die in den letzten Jahren eine starke Leistung gezeigt haben, nicht ausreichend berücksichtigt.

Die Projektionen des Berichts bezüglich der Verdoppelung der Kohlendioxidemissionen bis 2030 basieren laut einigen Experten auf Daten der Internationalen Energieagentur. Sie warnen jedoch davor, Ergebnisse aus akademischen Fallstudien zu extrapolieren, um den Energieverbrauch von KI-generierten Inhalten in großem Maßstab zu schätzen. Darüber hinaus erschwert der Mangel an Transparenz der großen Technologieunternehmen in Bezug auf ihren Energieverbrauch die Bemühungen, die wahren Umweltauswirkungen von KI zu bewerten.

Hydrologen äußerten auch Skepsis gegenüber den Berechnungen des Wasserverbrauchs, die in dem Bericht vorgestellt wurden. Sie stellen fest, dass die Quellen der Daten, die zur Schätzung des Wasserfußabdrucks verwendet werden, unklar sind und zwischen konsumiertem und verbrauchtem Wasser keine Unterscheidung gemacht wird. Diese Mehrdeutigkeit wirft Fragen über die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Schlussfolgerungen des Berichts bezüglich des Wasserverbrauchs auf.

Da KI zunehmend in den Alltag integriert wird, werden die ökologischen Folgen ihres raschen Wachstums immer deutlicher. Der Bericht dient als Weckruf und unterstreicht die dringende Notwendigkeit nachhaltiger Praktiken bei der Entwicklung und Bereitstellung von KI-Technologien. Er unterstreicht die Bedeutung der Bewältigung der ökologischen Herausforderungen durch KI-Infrastruktur, um sicherzustellen, dass der technologische Fortschritt nicht auf Kosten der ökologischen Integrität erfolgt.