Ein neuer UN-Report warnt vor dem wachsenden Energie- und Wasserverbrauch von Rechenzentren aufgrund des KI-Booms. Doch statt auf die Verantwortung von Tech-Konzernen zu pochen, gibt er Tipps für Nutzer:innen, wie sie ihr Verhalten ändern könnten. Eine vertane Chance, kritisieren Forscher:innen.

Ein neu veröffentlichter Report des „UNU Institute for Water, Environment and Health“ untersucht die Umweltkosten des KI-Booms. Er beziffert dabei nicht nur CO₂-Bilanz, sondern auch den Wasser- und Flächenverbrauch der Rechenzentren – also der Infrastruktur hinter weiten Teilen unseres digitalen Alltags.

Die Eckzahlen des UN-Berichts: Rechenzentren hätten im Jahr 2025 weltweit rund 448 Terawattstunden Strom verbraucht. KI-Workloads machten dabei bereits rund 20 Prozent ihres Stromverbrauchs aus. Würden die Rechenzentren als ein Land gelten, wäre es der elftgrößte Stromverbraucher der Welt. Bis zum Jahr 2030 könnte der KI-Anteil ihres Stromverbrauchs auf 40 Prozent steigen. Als Land betrachtet wären Rechenzentren dann mit einem Stromverbrauch von über 945 Terawattstunden der sechstgrößte Stromverbraucher der Welt.

Der Wasser-Fußabdruck der Rechenzentren wird für das Jahr 2030 auf 9,3 Billionen Liter prognostiziert. Dies sei genug, um den jährlichen Wasserbedarf aller 1,3 Milliarden Einwohner:innen in Subsahara-Afrika ein ganzes Jahr lang zu decken. Der mit dem Stromverbrauch verbundene Flächen-Fußabdruck für das Jahr 2030 werde ferner über 14.500 km² betragen, was etwa der doppelten Größe des Großraums Jakarta entspricht, in dem über 32 Millionen Menschen leben.

Den CO₂-Ausstoß der Rechenzentren beziffert die Studie für das Jahr 2025 auf 189 Millionen Tonnen und projiziert ihn für das Jahr 2030 auf 399 Millionen Tonnen. Der größte Teil des Energiebedarfs entfalle mit 80 bis 90 Prozent nicht auf das Training der Modelle (wie beispielsweise ChatGPT, Claude und DeepSeek), sondern auf die Inferenz – also auf den alltäglichen Betrieb mit milliardenfachen Anfragen der Nutzer:innen.

Veraltete Daten, fehlende Vergleiche

Das Science Media Center Germany hat insgesamt acht Forschende um eine wissenschaftliche Bewertung des UN-Reports gebeten. Die Expert:innen sehen darin einen hilfreichen Einstieg in ein relevantes Thema. Zugleich kritisieren sie den Report als oberflächlich, methodisch schwer nachvollziehbar, stellenweise undifferenziert und verkürzt. Er vernachlässige Vergleiche mit anderen Sektoren und konzentriere sich bei Lösungsvorschlägen auf das individuelle Nutzungsverhalten.

„Insgesamt stehe ich dem Bericht kritisch gegenüber. Es ist aktuell sehr wichtig, verlässliche und belastbare Zahlen zum Ressourcenverbrauch von künstlicher Intelligenz zu veröffentlichen, um die Fülle an Informationen richtig einzuordnen“, sagt David Kappel von der Universität Bielefeld. „Leider wird der Bericht diesem Anspruch nicht gerecht: Er ist teilweise schwer nachvollziehbar, beruht auf alten Daten oder stellt diese nicht im angemessenen Kontext dar.“

Der Bericht betone den Flächenverbrauch der erneuerbaren Energien, blende jenen der fossilen Energieträger aber weitgehend aus. „Die Rolle der Fotovoltaik wird gar nicht diskutiert. Obwohl sie bei den meisten Kennzahlen sehr gut abschneidet und in den vergangenen Jahren besonders stark gewachsen ist“, so Kappel. Auch arbeite der Bericht mit veralteten Energiemix-Zahlen von 2015.

Die für das Jahr 2030 projizierte Verdopplung des CO₂-Ausstoßes aufgrund der Rechenzentren beruhe grundsätzlich auf nachvollziehbaren Daten der Internationalen Energieagentur, sagt Jens Gröger vom Verein Öko-Institut. Einzelne akademische Fallstudien seien aber ungeeignet, um den Stromverbrauch einer KI-Textantwort oder eines KI-Bildes auf die milliardenfache tägliche Nutzung hochzurechnen. Die KI-Anbieter selbst arbeiten in dieser Hinsicht sehr intransparent und veröffentlichen kaum Daten, so Gröger.

Big-Tech erklärt das Problem zur Lösung

Auch die Berechnungen zum Wasserverbrauch sehen drei Hydrolog:innen kritisch. „Leider wird aus dem Bericht nicht ersichtlich, woher die Daten für die Abschätzung des Wasserfußabdrucks stammen“, sagt Martina Flörke von der Ruhr-Universität Bochum. Ferner werde nicht zwischen verbrauchtem und gebrauchtem Wasser unterschieden, sagen auch Petra Döll von der Goethe-Universität Frankfurt und Thorsten Wagener von der Universität Potsdam. Die Begriffe seien nicht synonym zu verwenden, weil entnommenes Wasser wieder unmittelbar zur Verfügung steht, verbrauchtes Wasser hingegen nicht.

Auch der wiederkehrende Vergleich mit dem Wasserbedarf in Subsahara-Afrika sei wenig aussagekräftig. Besser wäre ein Vergleich mit industriellen Wassernutzern an dem Standort, wo der Wasserverbrauch tatsächlich entsteht, so Wagener. Auch Flörke sagt: „Der Bericht übt Vergleiche mit Trinkwasserbedarfen in Subsahara-Afrika, wobei ein globaler Wasserverbrauch verwendet wird. Dies ist nicht zielführend und wird den Ausbau digitaler Infrastrukturen und Rechenzentren in Afrika nicht stoppen.“

Einsparungspotenzial ist Machtfrage

Der wohl schärfste Einwand der Forscher:innen gilt aber der Stoßrichtung der Einsparungspotenziale. So sagt Gröger: „Die von diesem Boom profitierenden Tech-Unternehmen – insbesondere Amazon, Google, Meta und Microsoft – werden in der Studie nicht genannt. Es werden auch keine Vorschläge gemacht, wie deren Macht eingeschränkt und sie zur Verantwortung gezogen werden können.“ Stattdessen werde Software-Entwickler:innen und Konsument:innen Tipps gegeben, um ihren individuellen Umweltfußabdruck zu reduzieren, so Gröger. „Nachdem die Studie die dramatischen Probleme genannt hat, die durch den KI-Ausbau entstehen, hätte ich erwartet, dass wesentlich offensivere Lösungsvorschläge gemacht werden.“

Auch Wolfgang Maaß von der Universität des Saarlandes meint: „Das individuelle Nutzungsverhalten wie Länge der Anfrage, Modellwahl und Ausgabeformat hat messbare Auswirkungen auf den Energieverbrauch einer einzelnen Anfrage. Als gesellschaftliches Einsparpotenzial ist es aber gering.“

Die Forschenden selbst legen unterschiedliche Lösungsvorschläge vor: Routing-Systeme, die einfache KI-Anfragen automatisch auf kleinere Modelle umleiten, seien technisch ausgereift und würden vereinzelt bereits eingesetzt, sagt Maaß. Ein unterschätztes Problem sei die Informationsasymmetrie: Tech-Unternehmen hätten im Gegensatz zu den Kommunen, mit denen sie über Genehmigung und Ansiedlung der Rechenzentren verhandeln, oft spezialisierte Verhandlungsteams. Dies führe zur Unterbewertung der Knappheit von insbesondere Land, Wasser und Netzanschlusskapazitäten, weshalb es standardisierte Bewertungsrahmen auf Bundesebene brauche.

Die richtige Intervention laut Maaß sei die Internalisierung externer Kosten durch die CO₂-Bepreisung von Rechenzentren-Strom. Der KI-Energieverbrauch wachse zwar, die globalen Treibhausgasemissionen von Rechenzentren (1,5 Prozent Anteil) seien jedoch mit Sektoren wie Landwirtschaft und Schwertransport ins Verhältnis zu setzen (jeweils mehr als 10 Prozent Anteil). Dekarbonisierung sei dort dringender.

Tilmann Rabl vom Hasso-Plattner-Institut plädiert für gesetzliche Interventionen: „Ohne Regulierung wird aufgrund der hohen Investitionen in KI keine Verringerung des Stromverbrauchs möglich sein.“ Der UN-Report bringe nicht zum Ausdruck, dass die aktuellen Entwicklungen „stark durch Interessen von Investoren“ sowie die industrielle und kommerzielle KI-Nutzung getrieben werden.

„Der Verbrauch von Endbenutzerinnen und Endbenutzern ist gesteuert vom Angebot der Internetkonzerne, die sich in einem Wettrüsten untereinander befinden“, so Rabl. Kleinere Modelle und angepasste Nutzung von KI seien Aufgabe der Softwarehersteller und Internetkonzerne. „Die haben aufgrund ihrer bestehenden Geschäftsmodelle allerdings kein Interesse daran. Das größte Einsparungspotenzial ist die Reduzierung von KI-Anwendungen und IT generell.“

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Die Beweise für positive Klimaauswirkungen durch sogenannte „KI“ sind schwach, während die Klimaschäden klar belegt sind. Ein Bericht von AlgorithmWatch zeigt, dass die Klima-Versprechen nicht eingelöst werden können. Um das zu verschleiern, vermischen die Unternehmen verschiedene KI-Technologien – und klammern die energiehungrige generative KI dabei aus.

Der Ausbau von KI-Rechenzentren führt zu einer steigenden Nachfrage nach fossilen Brennstoffen, denn der Energiehunger von KI-Technologien ist offensichtlich. Die nachweislich negativen Auswirkungen auf das Klima werden von den Technologieunternehmen jedoch heruntergespielt, während sie gleichzeitig in Aussicht stellen, KI könne in der Zukunft helfen, die Probleme des Klimawandels zu bewältigen.

Die Behauptungen von Big Tech beruhen dabei nicht auf glaubwürdigen und belegbaren Daten, sondern auf der Selbstausstellung eines „Blanko-Schecks“, um „die Umwelt unter Verweis auf leere Heilsversprechen weiter zu verschmutzen“.  Zu diesem Ergebnis kommt der neue Bericht von AlgorithmWatch: „Der KI-Klimaschwindel: Hinter den Kulissen des Big-Tech-Greenwashings“. Während die negativen Auswirkungen nachweisbar seien sowie immer weiter zunehmen würden, basierten die Lösungsversprechen hauptsächlich auf Wunschdenken mit geringer Faktenbasis.

Der Bericht untersucht systematisch die Stichhaltigkeit der Behauptung eines angeblichen „Netto-Klimanutzens“ durch KI. Aus insgesamt acht Quellen wurden dafür 154 KI-Klimaversprechen extrahiert. Das Ergebnis: 150 Versprechen (97 Prozent) bezogen sich entweder auf die „herkömmliche“ KI, also insbesondere auf Vorhersagemodelle und Computer-Vision, oder generative KI mit einem nur sehr eng begrenzten Anwendungsbereich. Nur vier Behauptungen (drei Prozent) bezogen sich tatsächlich auf klar definierbare generative KI-Anwendungen für Verbraucher:innen (wie Chatbots), die mit großen öffentlich zugänglichen Datensätzen trainiert wurden. Die Klimaauswirkungen generativer KI werden durch verallgemeinerte „KI-Nachhaltigkeitsbehauptungen“ also gezielt verschleiert, indem grundsätzlich verschiedene Technologien gleichgesetzt werden.

„ ‚KI’ ist ein sehr neuer Begriff, auch wenn einige der Technologien schon sehr alt sind“, sagt der Hauptautor des Berichts, Energie- und Klimaanalyst Ketan Joshi, gegenüber netzpolitik.org. „Daher nutzen sie diese Unvertrautheit aus. Indem sie diese beiden Dinge miteinander vermischen und den Wandel als unvermeidlich darstellen, entziehen sie sich jeglicher Verantwortung, auf die schlechten, verschwenderischen und schädlichen Dinge zu verzichten.“

KI ist nicht gleich KI

Der für das Jahr 2030 prognostizierte Energieverbrauch generativer KI-Anwendungen liegt dabei um das Dreizehnfache höher als der Energieverbrauch herkömmlicher KI. Dennoch werde unterschlagen, dass die Klimaschäden durch KI-Nutzung überwiegend durch eben diese generativen KI-Anwendungen entstehen. Die Analyse fand so kein einziges Beispiel einer generativen Consumer-KI, die nachweislich zu einer Emissionsreduktion geführt hätte.

„Wenn es Nachhaltigkeitsvorteile durch künstliche Intelligenz gibt, dann durch Anwendungen traditioneller KI mit wenig Ressourcenverbrauch. Die großen sprach- und bildgenerierenden Modelle wie ChatGPT […] verbrauchen Unmengen an Strom und Wasser, verursachen CO₂-Emissionen in der Höhe ganzer Länder, bringen aber keinerlei positiven Nutzen für die Umwelt“, sagt Senior Policy Manager bei AlgorithmWatch, Julian Bothe, gegenüber netzpolitik.org.

Ferner stützen sich laut der Analyse des Reports nur 26 Prozent der 154 untersuchten KI-Klimaversprechen auf tatsächlich wissenschaftliche Studien. 36 Prozent führten keinerlei Belege an, während der Rest überwiegend auf die Unternehmensberichte und Unternehmenswebseiten verwies. Hinzu kämen Verweise auf Medien, sonstige Institutionen oder unveröffentlichte Studien.

Viel Behauptung, kaum Beleg

Ein besonders prägnantes Beispiel sei Google: Der Konzern wirbt seit Jahren damit, KI könne bis 2030 fünf bis zehn Prozent der weltweiten Treibhausgasemissionen einsparen. Dies entspräche dem gesamten Jahresausstoß der Europäischen Union. Die Quelle dieser Statistik hält allerdings keiner Überprüfung stand: Diese ist nämlich der Blogbeitrag eines Beratungsunternehmens aus dem Jahr 2021, das diese Einschätzung offenbar aus der eigenen „Kundenerfahrung“ entnommen hatte. Dennoch tauchte die Behauptung noch im April 2025 in einer Policy-Roadmap von Google auf, die auf die EU zielte – und zwar unter dem Verweis auf „Studien“.

Einige der Zahlen stammen jedoch nicht unmittelbar aus der Unternehmens-PR und tragen ein wissenschaftliches Etikett. Eine Analyse des Ökonomen Nicholas Stern, veröffentlicht in einem Nature-Fachjournal, kommt zu dem Schluss, KI werde die weltweiten Emissionen bis 2035 um 36 Prozent senken. Amy Luers, Head of Sustainability Science and Innovation bei Microsoft, beziffert das Einsparpotenzial in einem Kommentar in Nature auf 1,4 Gigatonnen jährlich. Auch der einflussreiche IEA-Bericht „Energy and AI“ vom April 2025, dessen Entwurf unter anderem von Beschäftigten von Amazon, Google, Nvidia, Meta und Microsoft begutachtet wurde, kommt zu dem Ergebnis, dass KI unter bestimmten Bedingungen Netto-Emissionen einsparen könnte. Der AlgorithmWatch-Bericht hält solche Rechnungen jedoch für fragwürdig, weil sie auf schwach begründeten Beispielen aufbauen. „Es hat mich überrascht, solche Behauptungen in Nature zu sehen“, sagt Joshi. Viele wissenschaftliche Publikationen seien beim KI-Thema enthusiastisch und „womöglich nicht im Einklang mit dem, was wir über die Umweltschäden wissen“.

Ein weiteres Beispiel für irreführende Behauptungen sei auch die der Internationalen Energieagentur, dass das Kreuzfahrtunternehmen Carnival Cruise Lines dank KI seinen Treibstoffverbrauch erheblich gesenkt habe, so Joshi gegenüber netzpolitik.org. „Es scheint wahrscheinlich, dass der Verweis auf der Website größtenteils mithilfe von KI generiert wurde – oder dass es sich zumindest um eine schwache Quelle handelt, die keinen Bezug zu den tatsächlichen Berichten des Unternehmens aufweist.“ Dies verdeutliche laut Joshi, wie das Potenzial von KI nicht nur überbewertet wird, sondern auch, wie KI selbst das Informationsumfeld zerstöre.

Neue Form des Greenwashings

Rechenzentren verbrauchten 2024 rund 1,5 Prozent des weltweiten Stroms, bis 2030 erwartet die IEA eine Verdopplung. Die großen Tech-Konzerne verfehlen ihre eigenen Klimaziele und an den Standorten von Meta, OpenAI und xAI entstehen neue Gaskraftwerke. Der Bericht sieht so eine neue Greenwashing-Strategie. Emissionsintensive Industrien versuchen seit jeher ihre angerichteten Schäden kosmetisch „auszugleichen“, beispielsweise mit betrugsanfälligen Klimazertifikaten. Neu sei hingegen, dass unterschiedliche Technologien unter dem Überbegriff „KI“ zusammengefasst werden, um der Verantwortung für den Ausbau energiehungriger generativer KI zu entgehen.

Tatsächlich gibt es laut Bericht keinerlei glaubwürdige Grundlage für die Aussage, die klimafreundlichen Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz würden die schädlichen Folgen der Technologie wieder ausgleichen können. Der Bericht behauptet gleichwohl nicht, dass KI keinerlei Klimanutzen haben könne. Unbelegt sei jedoch das Narrativ, KI könne Schäden im Gigatonnen-Bereich ausgleichen. Statt mit vagen Begriffen und schwachen Belegen die Klimaschäden zu verschleiern, läge die Verantwortung, in echte Nachhaltigkeit zu investieren, weiterhin bei den Big-Tech-Konzernen.

„Wenn es Google, Microsoft und Co. ernst wäre mit ihrer Sorge um die Umwelt, würden sie die Auswirkungen ihrer KI-Technologien offenlegen und auch die tatsächlichen Verbräuche der dafür genutzten Rechenzentren transparent veröffentlichen“, findet Bothe. „Tatsächlich passiert das Gegenteil: Die großen Tech-Unternehmen tun alles dafür, um sich sogar der gesetzlich geregelten Veröffentlichungspflichten zu entledigen – und die Regierungen auf EU- und Bundesebene knicken vor den Forderungen der Tech-Giganten ein.“

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