Künstliche Intelligenz – vor allem in Form von großen Sprachmodellen wie ChatGPT oder Gemini – verbraucht während ihres Lebenszyklus, von der Hardwareproduktion über das Training der Modelle und die Inferenz (während der Anwendung) bis hin zur kontinuierlichen Wartung und Weiterentwicklung, immense Mengen an Ressourcen (mehr dazu hier). Vor allem Energie in Form von Strom und Wasser für das Abführen von Hitze, welche die Server bei der Rechenleistung produzieren, werden während aller Phasen des Lebenszyklus benötigt.
Einen wesentlichen Einfluss auf die Höhe des Verbrauchs von Strom und Wasser, aber auch auf die an die Energie gekoppelten CO₂-Emissionen, hat der geografische Standort der Rechenzentren, die die physische Infrastruktur von KI bilden.
Hoher Verbrauch an Strom und Wasser
Wie viel Wasser und Strom ein KI-Modell im Laufe seines Lebenszyklus in genauen Zahlen tatsächlich verbraucht, ist zwar derzeit noch nicht mit ausreichend validen Daten belegt – die Herstellungsprozesse und Lieferketten sind global und hochkomplex, zudem fehlt es an Transparenz seitens der Tech-Unternehmen, und in großen Teilen der Welt gibt es noch keine Berichtspflichten (in der EU beginnen erste Berichtspflichten wie die CSRD und die Energieeffizienzrichtlinie gerade erst zu greifen) –, doch einige neuere Untersuchungen und Studien haben erste Zahlen ergeben.
So hat das US-amerikanische Electric Power Research Institute (EPRI) herausgefunden, dass eine einzelne Anfrage an ChatGPT einen Stromverbrauch von 0,0029 Kilowattstunden hat. Das entspricht ungefähr dem Zehnfachen des Energiebedarfs einer herkömmlichen Google-Suche, die bei etwa 0,0003 kWh liegt. Rechnet man dies hoch auf die Anzahl von 1 Milliarde Anfragen, die laut Bestbrokers täglich an ChatGPT gestellt werden, ergibt das einen Stromverbrauch von 2,9 Millionen kWh pro Tag und auf ein Jahr gerechnet – bei gleichbleibender Anzahl von Nutzern und Anfragen – über 1 Milliarde kWh bzw. 1 Terawattstunde. Dies ist wohlgemerkt lediglich der Stromverbrauch für die Phase der Inferenz; für alle anderen Phasen liegen, wie gesagt, derzeit noch keine ausreichenden Daten vor.
Die zweite Ressource, die in großen Mengen verbraucht wird, ist Wasser. Auch hier liegen inzwischen erste Zahlen vor. Eine Studie der Washington Post und der University of California in Riverside hat errechnet, dass das Modell Llama-3 von Meta allein während des Trainings 22 Millionen Liter Wasser verbraucht hat. Weiter hat die Studie für die Inferenz ergeben, dass eine von ChatGPT generierte E-Mail mit 100 Wörtern einen halben Liter Wasser zur Kühlung der Infrastruktur verbraucht. Die Studie geht davon aus, dass 10 % der erwerbsfähigen US-Amerikaner einmal wöchentlich eine solche E-Mail generieren, was in einer Woche zu einem Wasserverbrauch von 435 Millionen Litern führt. Dies entspricht, so die Studie, dem Wasserverbrauch aller Haushalte im Staat Rhode Island in anderthalb Jahren.
Strom und Wasser werden also, neben der Rohstoffgewinnung und Fertigung der Komponenten sowie aller weiteren vorgelagerten Prozesse wie Lagerung und Transport, vor allem während der Rechenprozesse verbraucht, die in den riesigen Hyperscale-Rechenzentren stattfinden. Die Rechenprozesse, die auf den Servern ablaufen, sind dabei so komplex und energieintensiv, dass Hitze entsteht, die abgeleitet werden muss. Dies geschieht zumeist über die Kühlung mit Wasser. Zudem entstehen dort, wo Strom verbraucht wird, CO₂-Emissionen – insofern dieser nicht aus erneuerbaren Energien stammt.
Ein entscheidender Faktor für die Umweltbilanz von KI ist der Standort der Rechenzentren, da er die Effizienz der Kühlsysteme, die Verfügbarkeit erneuerbarer Energien und andere ökologische Aspekte beeinflusst. Gleichzeitig spielen wirtschaftliche, politische und sicherheitsrelevante Überlegungen bei der Standortwahl für die Unternehmen eine Rolle.
Der Einfluss des Klimas auf den Energie- und Wasserverbrauch
Einer der wichtigsten Umweltaspekte bei der Standortwahl von Rechenzentren ist das Klima. Der Betrieb von Hochleistungsservern erzeugt enorme Wärme, weshalb eine effektive Kühlstrategie erforderlich ist. In Regionen mit kühlem Klima können Rechenzentren auf natürliche Kühlmechanismen zurückgreifen, wodurch der Bedarf an energieintensiven Klimaanlagen deutlich reduziert wird.
Länder wie Schweden, Finnland oder Island bieten ideale Bedingungen für eine passive Kühlung. Beispielsweise nutzen das Meta-Rechenzentrum in Luleå (Schweden) oder auch das große Rechenzentrum von Google in Hamina (Finnland) die kalte Umgebungsluft zur natürlichen Kühlung, was den Energie- und Wasserverbrauch – und somit auch die Kosten – erheblich senkt.
Im Gegensatz dazu müssen Rechenzentren in warmen Klimazonen große Mengen an Energie und Wasser für die Kühlung aufbringen. Ein Beispiel ist das geplante Rechenzentrum von Grok (XAI) und Aramco Digital (Saudi Aramco) in Riad (Saudi-Arabien). Dieses wird aufgrund der hohen Durchschnittstemperaturen von etwa 27 °C eine energieintensive Kühlung benötigen und somit einen erheblichen Energie- und Wasserbedarf aufweisen.
Zusätzlich zur Temperatur spielt auch die Luftfeuchtigkeit eine Rolle. In trockenen Regionen ist Verdunstungskühlung weniger effizient, sodass alternative, energieintensivere Methoden eingesetzt werden müssen.
Verfügbarkeit erneuerbarer Energien als Einfluss auf CO₂-Emissionen
Die Art der Energiequelle ist ein weiterer entscheidender Faktor für den ökologischen Fußabdruck von KI. Regionen, die über einen hohen Anteil an erneuerbaren Energien wie Wasserkraft, Wind- oder Solarenergie verfügen, sind besonders attraktiv für nachhaltige Rechenzentren. Norwegen, Island und Kanada sind Beispiele für Länder, in denen Rechenzentren fast ausschließlich mit erneuerbarer Energie betrieben werden können. So profitiert beispielsweise Island von seinen umfangreichen geothermischen Ressourcen, die eine nahezu CO₂-freie Energieerzeugung ermöglichen.
Dagegen sind Regionen, die hauptsächlich auf fossile Energieträger angewiesen sind, weniger nachhaltig. In China, Indien oder den USA gibt es zahlreiche Rechenzentren, die mit Strom aus Kohle- oder Gaskraftwerken betrieben werden und dadurch eine hohe CO₂-Bilanz aufweisen. Beispielsweise stehen die Rechenzentren von DeepSeek in den Provinzen Guangdong, Zhejiang und Jiangsu, Regionen mit einem Anteil fossiler Energien, vor allem aus Kohle, von geschätzten 70 %.
Strategische Standortfaktoren: Welche Aspekte sind für Unternehmen entscheidend?
Doch welche Rolle spielt der Faktor Nachhaltigkeit bei der strategischen Standortwahl für Rechenzentren tatsächlich? Und welche weiteren Kriterien und Aspekte sind für Tech-Unternehmen entscheidend?
Grundsätzlich spielen bei der Wahl des Standorts wirtschaftliche und sicherheitspolitische Aspekte sowie Umweltgefahren eine entscheidende Rolle. Dabei ist die physische Sicherheit ein zentrales Kriterium: Rechenzentren sind kritische Infrastrukturen, die gegen Naturkatastrophen wie Erdbeben, Überschwemmungen oder Hurricanes geschützt werden müssen. Unternehmen meiden zudem Regionen mit instabilen politischen Verhältnissen, um das Risiko von Enteignungen, Sabotage, Cyberangriffen oder plötzlichen gesetzlichen Einschränkungen zu minimieren.
Ein weiterer Aspekt ist die vorhandene Infrastruktur: Eine leistungsstarke Internetanbindung und zuverlässige Stromversorgung sind essenziell für den Betrieb von Hochleistungsrechenzentren. Derzeit befinden sich etwa 15 % der weltweiten Rechenzentren in Europa. Bis 2030 wird der Strombedarf dieser Rechenzentren dem aktuellen Gesamtverbrauch von Portugal, Griechenland und den Niederlanden zusammen entsprechen. Europa steht hier vor der Herausforderung, dass es über eines der ältesten Stromnetze der Welt verfügt. Um neue Rechenzentren mit Strom zu versorgen, sind daher hohe Investitionen erforderlich.
Auch die Datenschutzgesetzgebung beeinflusst die Wahl des Standorts. Betrachtet man die Europäische Union, so stellt sie mit der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) besonders hohe Anforderungen an den Schutz von Nutzerdaten – welche zumindest für LLMs (Sprachmodelle) der zentrale „Rohstoff“ sind. Dies kann für einige Unternehmen ein wichtiger Faktor sein, entweder um ihre Rechenzentren innerhalb oder aber aus genau diesen Gründen außerhalb der Europäischen Union anzusiedeln.
Des Weiteren spielen natürlich ökonomische Aspekte wie Kosten für Grundstücke, Energie und Wasser eine wesentliche Rolle. Hier kommt der Aspekt der Nachhaltigkeit ins Spiel, und sei es auch nur als positiver Nebeneffekt: Je kühler die Umgebung, desto geringer die Klimatisierungskosten, die durch Strom- und Wasserverbrauch entstehen.
Zumindest für Tech-Unternehmen in der EU dürfte Nachhaltigkeit inzwischen zu den wesentlichen Faktoren für die Wahl des Standorts ihrer Rechenzentren gehören, denn diese Unternehmen unterliegen der Gesetzgebung der Europäischen Union, die mit dem Green Deal festgelegt hat, dass die EU bis 2050 klimaneutral werden soll. In diesem Zusammenhang hat die EU die Energieeffizienzrichtlinie (EED III) verabschiedet, die am 10. Oktober 2023 in Kraft getreten ist. Diese verpflichtet Betreiber von Rechenzentren mit einer installierten IT-Kapazität von über 500 kW, spezifische Daten zu Energieverbrauch, Nutzung erneuerbarer Energien und weiteren Nachhaltigkeitsaspekten zu erfassen und zu veröffentlichen. Ziel ist es, durch erhöhte Transparenz die Energieeffizienz zu steigern und den ökologischen Fußabdruck zu reduzieren. Die EU strebt an, dass Rechenzentren bis 2030 klimaneutral arbeiten. Dies beinhaltet unter anderem die Nutzung erneuerbarer Energien, die Verbesserung der Energieeffizienz und die Implementierung von Maßnahmen zur Abwärmenutzung.
Doch auch die großen US-Techkonzerne Microsoft, Google und Meta hatten angekündigt, bis 2030 klimaneutral zu werden. Die Ankündigung dieser Ambitionen liegt allerdings inzwischen einige Jahre zurück, und seit Beginn 2025 weht in den USA auch im Hinblick auf Nachhaltigkeit ein neuer politischer Wind: Präsident Trump kündigte den Ausstieg aus dem Pariser Klimaabkommen an (das Abkommen hat das Ziel, die Erderwärmung auf unter zwei Grad im Vergleich zur vorindustriellen Zeit zu begrenzen). Es wird sich zeigen, ob die Tech-Giganten dennoch bei ihren Nachhaltigkeitsankündigungen bleiben, doch einiges deutet bereits darauf hin, dass sie sich der neuen politischen Richtung anpassen werden.
Nachhaltige Standortwahl als Zukunftsstrategie
Da der Energieverbrauch von KI-Rechenzentren in den kommenden Jahren weiter steigen wird – bis 2030 gemäß Goldman Sachs Research um bis zu 160 % –, ist eine nachhaltige Standortwahl gerade für neue Rechenzentren entscheidender denn je. Unternehmen müssen dabei einen Balanceakt zwischen ökologischer Nachhaltigkeit, wirtschaftlichen Interessen und sicherheitspolitischen Überlegungen meistern.
Neben der Standortwahl in kühlen Regionen wie Skandinavien oder Kanada sind eine mögliche Zukunftsperspektive schwimmende Rechenzentren, die auf dem Meer betrieben werden und durch das kühlere Wasser natürlich gekühlt werden können. Erste Pilotprojekte, wie Project Natick von Microsoft, zeigen, dass solche Konzepte praktikabel sein könnten. Auch mobile Rechenzentren, die flexibel an Standorte mit einem hohen Anteil an erneuerbaren Energien verlagert werden können, könnten zur Reduktion des ökologischen Fußabdrucks beitragen. Diese Option wäre für die Hyperscale-Rechenzentren von KI keine Alternative, könnte jedoch für kleinere Rechenzentren mit weniger rechenintensiven Anwendungen eine Möglichkeit darstellen.
Die Umweltbilanz von Rechenzentren lässt sich nicht nur durch den Bezug umweltfreundlich erzeugten Stroms verbessern, sondern auch durch die Anschlussverwendung der anfallenden Abwärme. Diese kann dazu beitragen, an anderer Stelle Strombedarf und damit Emissionen einzusparen. Unternehmen, die zukünftig ein neues Rechenzentrum planen, könnten daher Standorte wählen, die eine Einspeisung der Abwärme in das lokale Nah- und Fernwärmenetz ermöglichen.
Abschließend bleibt festzuhalten, dass der Standort eines Rechenzentrums einen erheblichen Einfluss auf dessen ökologische Bilanz hat. Unternehmen, die in nachhaltige Infrastrukturen investieren und Standorte mit kühlem Klima sowie einem hohen Anteil an erneuerbaren Energien bevorzugen, können ihren CO₂-Ausstoß erheblich reduzieren. Gleichzeitig müssen wirtschaftliche, sicherheitspolitische und infrastrukturelle Faktoren berücksichtigt werden, um eine langfristig tragfähige Entscheidung zu treffen. Der Trend geht (noch) in Richtung klimafreundlicher und widerstandsfähiger Rechenzentren, mit denen sich die digitale Zukunft nachhaltig gestalten ließe.
Quellen
ITPro: Why Icelandic data centres are the ‚greenest in the world‘.Zu finden unter: https://www.itpro.com/server-storage/data-centres/369253/why-icelandic-data-centres-are-the-greenest-in-the-world letzter Aufruf: 15.02.2025
Statista: Anteile ausgewählter Energieträger an der Stromerzeugung in China im Jahr 2023.Zu finden unter: https://de.statista.com/statistik/daten/studie/1495796/umfrage/struktur-der-stromerzeugung-in-china-nach-energietraeger/ letzter Aufruf: 15.02.2025
Aramco Digital: Aramco Digital and Groq Announce Progress in Building the World’s Largest Inferencing Data Center in Saudi Arabia.Zu finden unter:https://aramcodigital.com/articles/aramco-digital-and-groq-announcement.html letzter Aufruf: 15.02.2025
Goldman Sachs Reserch: AI is poised to drive 160% increase in data center power demand.Zu finden unter: https://www.goldmansachs.com/insights/articles/AI-poised-to-drive-160-increase-in-power-demand letzter Aufruf: 15.02.2025
The Washington Post: A bottle of water per email: the hidden environmental costs of using AI chatbots.Zu finden unter: https://www.washingtonpost.com/technology/2024/09/18/energy-ai-use-electricity-water-data-centers/ letzter Aufruf: 15.02.2025
Bestbrokers: AI’s Power Demand: Calculating ChatGPT’s electricity consumption for handling over 365 billion user queries every year.Zu finden unter: https://www.bestbrokers.com/forex-brokers/ais-power-demand-calculating-chatgpts-electricity-consumption-for-handling-over-78-billion-user-queries-every-year/ letzter Aufruf: 15.02.2025
Microsoft: Project Natick. Zu finden unter: https://natick.research.microsoft.com/ letzter Aufruf: 15.02.2025
Eur-Lex: Richtlinie zur Energieeffizienz. Zu finden unter: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/DE/TXT/PDF/?uri=CELEX:32023L1791 letzter Aufruf: 15.02.2025
