Es geht nicht nur um Kohlendioxid. Die Universität der Vereinten Nationen hat die künstliche Intelligenz genauer unter die Lupe genommen und über den Tellerand der Treibhausgase geblickt.
Nein, das ist jetzt keine Entwarnung. Wenn wir von der künstlichen Intelligenz (AI) sprechen, dann müssen wir – natürlich – auch über die Klimabelastung reden, die von AI hervorgerufen wird. Die ist enorm und wächst mit unsagbarem Tempo in ungeahnte Höhen. Aber: Es wäre zu kurz, viel zu kurz gegriffen, es damit bewenden zu lassen, ausschließlich auf CO2 und die fünf anderen Treibhausgase zu schauen.
420.000 Bäume, zehn Jahre lang
Der vor kurzem veröffentlichte Bericht des Instituts for Water, Environment and Health“ der UN-Universität „Environmental Costs of AI’s Energy Use“ beleuchtet das Thema aus allen Richtungen. Also der Reihe nach. Beginnen wir mit der Belastung des Klimas. Das Training von Chat GPT 3 hat 34 Tage lang 1,3 GWh benötigt. GPT 4 hat dann – über 100 Tage – 50 bis 70 GWh Strom verschlungen. Die Aufrüstung auf die nächste Version – GPT 5 – dürfte mit einem Verbrauch von etwa 100 GWh einzuschätzen sein, was dem jährlichen Verbrauch von 770.000 Menschen in den Sub-Sahara-Regionen Afrikas entspricht.
Der CO2-Fußabdruck von GPT 4 wird auf 25.000 Tonnen CO2-Äquivalent geschätzt. Diese Menge auszugleichen bedürfte der Photosynthese von 420.000 Bäumen über zehn Jahre. Das entspräche etwa dem Baumbestand von 105 Hyde Parks.
Eine Million nach fünf Tagen
Das Training ist die eine Sache, die tägliche Praxis eine andere. Chat GPT hat schon innerhalb von fünf Tagen mehr als eine Million Nutzerinnen und Nutzer. China, das AI auf gleicher Augenhöhe mit dem Silikon Valley pusht, ist zwar drei Jahre später an den Start gegangen, hatte aber innerhalb von drei Wochen nicht weniger als 20 Millionen User.
2025 wurde der Stromverbrauch für Daten-Zentren auf 448 TWh geschätzt. Wären diese Daten-Zentren ein Staat, dann belegten sie den elften Platz unter den Ländern, die am meisten Strom verbrauchen. Daten-Zentren hatten 2025 einen Carbon-Fußabdruck von 189 Millionen Tonnen CO2-Äquivalent. Mit derzeitigem Tempo könnte sich der Stromverbrauch von AI auf 945 TWh verdoppeln – das entspräche beinahe dem dreifachen jährlichen Verbrauch durch die 650 Millionen Menschen, die in Pakistan, Bangladesh und Nigeria leben.
Nummer sechs im Lander-Ranking
Oder: Soviel Strom zu produzieren entspricht einem Treibhausgas-Fußabdruck von 399 Millionen Tonnen – um diese Klimabelastung zu kompensieren bedürfte es der Photosynthese-Leistung von 6,7 Milliarden Bäumen, über zehn Jahre lang. 6,7 Milliarden Bäume – doppelt so viele wie es in Großbritannien gibt. Wäre AI ein Staat, dann entspräche ein Verbrauch von 945 TWh dem sechsten Platz im diesbezüglichen Länder-Ranking.
Der Verbrauch von Wasser durch Chat GPT allein entspricht dem jährlichen Wasserbedarf von etwa einer halben Million Menschen in Sub-Sahara Afrika. Das Training von GPT 5 dürfte Schätzungen zufolge eine Milliarde Liter Wasser benötigen, was dem Jahresverbrauch von 135.000 Menschen südlich der Sahara entspricht.
4,5 Billionen Liter Wasser
Der Stromverbrauch der Daten-Center weltweit verursacht einen Wasser-Verbrauch von 4,5 Billionen Litern – das wiederum entspricht einem Jahresverbrauch von 600 Millionen Menschen südlich der Sahara. Und: Verdoppelt sich der Strom-Verbrauch von AI auf die geschätzten 945 TWh, dann bedeutet dies einen Wasser-Fußabdruck von 9,3 Billionen Liter Wasser – soviel wie 1,3 Milliarden Menschen südlich der Sahara in einem Jahr benötigen. Der Flächenverbrauch erhöht sich (von jetzt 6.900) auf etwa 14.000 Quadratkilometer – die zehnfache Fläche von Mexiko City.
Die künstliche Intelligenz ist außerdem sehr ungleich über den Globus verteilt: Der globale AI-Markt hat im Jahr 2023 etwa 189 Milliarden US-Dollar ausgemacht und dürfte bis 2033 auf fünf Billionen $ steigen. Derzeit geben Unternehmen 580 Milliarden aus. 78 Prozent der Unternehmen arbeiten in der einen oder anderen Weise mit AI-Anwendungen; etwa 60 Prozent der mit AI verbundenen Arbeitsplätze befinden sich in den Industriestaaten, während dies lediglich zu 26 % in weniger bis schlecht entwickelten Staaten der Fall ist.
Global ungleiche Verteilung
Die Hälfte der Daten-Center stehen in den USA. Lediglich 16% aller Staaten haben Cloud-Infrastruktur, die für AI speziell ausgelegt ist, und 90 Prozent davon bündelt sich in zwei Staaten: USA und China.
Derzeitige Schätzungen laufen darauf hinaus, dass der AI-Anteil des Strombedarfs in Daten-Centern von derzeit 20 Prozent auf 40 Prozent steigt (bis 2030). Geschieht dies, dann macht dieser Anteil 378 TWh aus – das entspricht dem neunfachen Jahresverbrauch von Nigeria. Niger ist mit 224 Millionen das bevölkerungsmäßig sechstgrößte Lande der Erde. Diese Menge an Strom reichte auch aus, um den gesamten Haushaltsverbrauch der Sub Sahara-Region zu decken; für zwei Jahre.
Auch wenn die AI als junge Technologie gilt – irgendwann ist damit zu rechnen, dass die Infrastruktur ausrangiert wird. Der dann entstehende Elektroik-Müll wird für 2030 vorsichtig geschätzt – auf 2,5 Millionen Kubikmeter, jährlich. Das entspricht rechnerisch, dass alljährlich 350 Eiffel-Türme auf der Müllhalde landen.
AI ist nicht nur „code“
AI ist also nicht nur „code“. Es steht für physische Infrastruktur, Lieferketten für Data-Center, Herstellung von Chips, Energie-Produktion, Kühl-Aggregate, Wasser-Entnahmen, Landverbrauch, kritische Mineralien und Elektro-Müll. Es geht also nicht nur um „low carbon“, sondern auch um „low water“ und „low land“. Was für das eine gut ist, muss nicht automatisch auch fürs andere gut sein – das hängt von den konkreten Umständen vor Ort ab.
Um die Auswirkungen der Technologie auf die Umwelt in den Griff zu bekommen, fordert der Bericht die strikte Befolgung von sechs Prinzipien:
- Transparenz
- Effizienz schon im Design
- Gleichberechtigung und Umweltgerechtigkeit
- Verantwortung über den gesamten Lebenszyklus
- globale Kooperation
- Nachhaltigkeit
Nur so könne es gelingen, dass „mit dem technologischen Fortschritt noch umgegangen werden kann, heißt es im Bericht. Gefordert sind nun vor allem die Akteurinnen und Akteuere in Wirtschaft und Politik – auf allen Ebenen.
AI als Teil aller Planungen
Regierungen müssten jedenfalls AI-Infrastruktur im Management von Raumplanung, Wasser-, Strom- und Abfall-Management einbeziehen. Wichtig sei auch, dass auf allen Ebenen die Fußabdrücke untersucht und minimiert werden.
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