Wie sehr schadet KI unserem Planeten?

Juli Rutsch
Juli Rutsch

Am 04.11.2024 - 06:51

Die grossen Technologiekonzerne werden es uns nicht verraten. Also lassen Sie uns gemeinsam hinter die Fassade schauen.

Roboterhand hält eine vernetzte Erdkugel
Wie viel Schaden nimmt unser Planet durch unsere Nutzung von künstlicher Intelligenz? - Depositphotos

Stellen Sie sich vor, Sie sind auf der Suche nach einem neuen Laptop. Ein Modell sticht dabei besonders heraus: Es kann erstaunliche Dinge tun und verfügt über die neuesten KI-Features.

Allerdings verbraucht es dafür ein Vielfaches mehr an Strom als Ihr jetziges Gerät. Doch wie viel genau? Das bleibt das Geheimnis des Unternehmens.

Der Schaden bleibt ein Geheimnis

Bleiben wir bei dieser Theorie: Stellen Sie sich vor, dieser Laptop würde mit einem Trichter oben geliefert und jedes Mal, wenn Sie ihn nach einem Witz oder einem lustigen Bild fragen, das Sie sich gerade ausgedacht haben, muss der PC mit Wasser aufgefüllt werden. Was meinen Sie, ist das Upgrade wert?

Roboterhand Laptop Tastatur
Neue Laptops haben jetzt KI eingebaut. Aber das kostet auch viel Strom. - Depositphotos

Für diejenigen von uns, denen eine immer wärmer und durstiger werdende Erde am Herzen liegt, wahrscheinlich nichts. Doch dieser Laptop oder etwas Ähnliches ist das Nettoergebnis unseres aktuellen KI-Goldrauschs.

Moment, etwas Ähnliches? Ja, denn wir haben nur vage Schätzungen. Die wahren Kosten in Form von Kohlendioxidemissionen für jede KI-Eingabeaufforderung – ganz zu schweigen vom Grundwasser, das zum Kühlen Tausender Server verwendet wird, die diese Eingabeaufforderungen verarbeiten – sind immer noch verborgen.

Informationsblockade seit 2022

Forscher können ein grobes Bild davon zeichnen, wie viele Energien für den Einsatz von KI verloren gehen. Google, Microsoft, OpenAI und andere können jederzeit ein genaueres Bild liefern – aber das tun sie nicht.

Forscher kritisieren, dass seit dem Start von ChatGPT im Jahr 2022 es eine Art allgemeine Informationsblockade gibt. Seitdem würde kein einziges Unternehmen Auskunft über den Energieverbrauch und den CO2-Fussabdruck seiner KI-Werkzeuge geben.

Google Firmengebäude Schriftzug Spiegelwände Sonnenschein
Tech-Unternehmen wie Google haben sich auf KI spezialisiert. Aber sie bleiben stumm, wenn es um die Auswirkungen geht. - Depositphotos

Das bedeutet: Selbst umweltbewusste, KI-hungrige Unternehmen wie Google und Microsoft halten sich bedeckt. Sie können Ihnen genau sagen, wie viele Kilogramm Kohlendioxid Ihr nächster Flug verursachen wird, aber nicht, welche Umweltbelastung Ihr nächstes von der KI geschriebene Referat oder Ihr nächstes von der KI gemalte Bild erzeugt.

KI macht uns alle zu Klimasündern

Die Tech-Giganten legen einen grossen Wert darauf, als Bewahrer des Planeten wahrgenommen zu werden. Doch die Zahlen sprechen eine andere Sprache.

So stiegen Googles Gesamtemissionen laut seinem Nachhaltigkeitsbericht 2024 zwischen 2019 und 2023 um satte 48 Prozent an. Auch Microsofts Nachhaltigkeitsbericht zeigt einen Anstieg der Emissionen um 29 Prozent seit dem Jahr 2020 auf.

Die Drittanbieter sollen die Schuld übernehmen

Sowohl Google als auch Microsoft weisen jedoch mit dem Finger auf Dritte hin – speziell auf jene Firmen, die ihre Rechenzentren bauen. Gleichzeitig betonen sie allerdings auch selbstbewusst ihren Fokus auf Datenzentren zur Unterstützung von KI-Aufgaben.

Rechenzentrum Server Neonlichter
Rechenzentren benötigen Unmengen an Strom, um die enormen Daten auszutauschen, aber auch, um die grosse Menge an Servern zu kühlen. - Depositphotos

«Wir haben noch einen langen Weg vor uns, um unser Ziel für 2030 zu erreichen», gibt Google in einem Bericht zu.

Und das ist noch untertrieben: Experten schätzen, dass der Energiebedarf von Datenzentren bis 2030 um satte 160 Prozent steigen wird.

Die Zukunft sieht düster aus

Eine Prognose des Investmentbanking-Unternehmens Goldman Sachs geht sogar davon aus, dass sich die CO2-Emissionen von Rechenzentren zwischen 2022 und 2030 mehr als verdoppeln könnten. Wer trägt dafür die Schuld?

Laut Google liegt das Problem bei den «steigenden Energieanforderungen durch die grössere Intensität der KI-Berechnung».

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