Mit einem Paket an Gesetzen will die EU-Kommission digital souveräner werden. Aber das positiv besetzte Label verschleiert eine knallharte Industrie-Agenda: Neue Rechenzentren sollen massig Energie verschlingen. Ein Kommentar.

Das Problem verfolgt die Debatte um digitale Souveränität wie ein Schatten: Der Begriff ist nicht definiert. Wer genau sich von wem unabhängiger machen soll, bleibt unklar. Nun will die EU den Ausbau von Rechenzentren als Schritt zu mehr Souveränität verkaufen. Dabei entstehen allerdings neue Abhängigkeiten, und zwar von Energieversorgern.

Am Mittwoch hat Kommissions-Vizepräsidentin Henna Virkkunen das lang erwartete Technological Sovereignty Package präsentiert. Von der Hardware bis zur Software will die Kommission Europa technologisch autonomer und resilienter machen. „Wir können es uns nicht leisten, bei den Technologien, die den Betrieb unserer Krankenhäuser, die Stabilität unserer Energienetze und die Sicherheit unserer Dienste gewährleisten, von anderen abhängig zu sein“, lässt sich Ursula von der Leyen (CDU) zitieren.

Doch die Kommission verfolge eine Definition von digitaler Souveränität, mit der sie „Regulierung und regulatorische Durchsetzungsfähigkeit weitgehend ausblendet“, kritisiert Marielle-Sophie Düh. Sie ist Doktorandin am Centre for Digital Governance der Hertie School und Mitglied der Forschungsgruppe „Politics of Digitalization“ vom Wissenschaftszentrum Berlin für Sozialforschung. Letztlich reduziere die Kommission „Souveränität auf ein industriepolitisches Projekt“.

Energiebedarf: verfünffachen

Daraus macht die Kommission keinen Hehl. Ganz offiziell will sie mit dem Paket „die Wettbewerbsfähigkeit und die geoökonomische Position Europas stärken“, heißt es in einer Zusammenfassung. Hierfür will sie den Weg für mehr Rechenzentren ebnen.

Offenbar waren die Lobby-Bestrebungen von Wirtschaftsverbänden erfolgreich. Im Vorfeld hatte etwa der Verband der Internetwirtschaft eco gewarnt: Europa dürfe „den Ausbau von Rechenzentren nicht durch neue Regulierung selbst ausbremsen“. Dabei ist Deutschland heute schon nach den USA das Land mit den weltweit meisten Rechenzentren.

Nun will die EU-Kommission Genehmigungsverfahren für Rechenzentren unter bestimmten Bedingungen beschleunigen. Wie ein hochrangiger EU-Beamter erklärte, visiert die Kommission mit ihrem Paket an, dass sich der Energiebedarf europäischer Rechenzentren in etwa verfünffachen wird – von zurzeit 12 Gigawatt auf 60 Gigawatt im Jahr 2035.

Damit verschlingen Rechenzentren zunehmend große Teile des Strombedarfs ganzer EU-Länder. Rechenzentren in Irland beanspruchen bereits heute 22 Prozent des dortigen Bedarfs, mehr als ein Fünftel. In Deutschland sind es noch vier Prozent.

Umweltvorschriften: verwässern

Um „den Weg für diese stromfressenden Rechenzentren frei zu machen“, sei die Kommission dazu bereit, „Umweltvorschriften zu verwässern“, kritisiert Bram Vranken. Er ist Forscher und Aktivist beim Corporate Europe Observatory und untersucht die Lobby-Taktiken von Unternehmen wie Meta, Amazon und Google. Dafür werfe die Kommission ihre Klimaziele über den Haufen. So habe Big Tech mithilfe aggressiver Lobbyarbeit den „Plan der Kommission, Mindeststandards für die Nachhaltigkeit von Rechenzentren einzuführen, zum Scheitern gebracht“, so Vranken.

Er warnt: Mit ihrer Wirtschaftspolitik wird die EU „unser aller Stromrechnungen in die Höhe treiben“. In Irland ist das seit mindestens einem Jahr bittere Realität.

KI-Wettlauf: mithalten

Mit den Rechenzentren und ihrem Energiehunger will die EU im weltweiten KI-Wettlauf mithalten. Dafür hat die Kommission schon vor gut einem Jahr den Aktionsplan „Kontinent KI“ aufgestellt, wonach sogenannte Künstliche Intelligenz die Wettbewerbsfähigkeit Europas entscheidend bestimme.

Auch wenn Tech-Konzerne gerne ein anderes Bild vermitteln, verbraucht vor allem generative KI viel Energie und treibt den Bedarf weiter in die Höhe: So erwartet die Internationale Energieagentur, dass der Stromverbrauch aller Rechenzentren weltweit bis 2030 auf rund 945 Terrawattstunden ansteigt. Das wäre doppelt so viel wie im Jahr 2024.

Die Kommission will zwar an der Energieeffizienz schrauben, um den Bedarf an teurer Energie aus fossilen Brennstoffen zu begrenzen und stärker auf erneuerbare Energien zu setzen. Aber in welchem Ausmaß wird das gelingen? In Deutschland geht Wirtschaftsministerin Katherina Reiche (CDU) einen ganz anderen Weg. Die Ex-CEO des Strom- und Gasnetzbetreibers Westenergie bastelt an der Ausschreibung für mehr Kapazität bei Gastkraftwerken: 20 Gigawatt bis 2030.

Für die„AI First“-Mentalität der EU-Kommission ist „digitale Souveränität“ bloß ein Label. Im Zentrum steht der globale Industrie-Wettbewerb – nicht Folgen für Umwelt oder Gesellschaft. Jüngst hat die EU-Kommission den Siemens-Vorstandsvorsitzenden Jim Hagemann Snabe als Berater für industrielle KI eingesetzt. In Brüssel gab es dafür viel Kritik, immerhin hatte sich Snabe dafür eingesetzt, KI-Vorschriften in der EU zu schleifen. Die Folgen der KI-Politik dürften jedoch alle treffen, spätestens bei der Stromrechnung.

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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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Der KI-Boom wird mehr und mehr zum Problem für Umwelt und Klima. Expert:innen haben jetzt für das Umweltministerium skizziert, wie eine nachhaltigere Alternative aussehen könnte. Ihr Gutachten vermeidet Kritik am aktuellen Kurs, die Empfehlungen laufen jedoch auf eine drastische Politikwende hinaus.

Wie kann Künstliche Intelligenz ökologisch nachhaltiger und gleichzeitig zum Wettbewerbsvorteil für Deutschland und Europa werden? Das Bundesumweltministerium hat zu dieser Frage in der vergangenen Woche ein Gutachten von fünf Expert:innen veröffentlicht. Ihre klare Botschaft: Beides ist möglich, aber nur mit einem deutlichen Umsteuern in der KI-Politik.

Während die Bundesregierung gerade die Regeln zu Umweltschutz und Energieeffizienz von Rechenzentren lockern will, weil sie sich als Konkurrentin in einem KI-Wettrennen mit den USA und China wähnt, warnt das Gutachten unter anderem: „Regulatorische Änderungen mit eng gefasstem Fokus und kurzfristiger Perspektive können zu langfristigen Problemen führen und dazu, dass die Ziele der Energiewende verfehlt werden.“

Der Energiehunger der Künstlichen Intelligenz

Die Ausgangslage für nachhaltige KI ist aktuell gleich im doppelten Sinne düster: Zum einen ist klar, dass der Energieverbrauch durch Rechenzentren, die für die Entwicklung und den Betrieb sogenannter Künstlicher Intelligenz gebaucht werden, rasant steigt. Nach Schätzungen der Internationalen Energieagentur betrug er in 2024 bereits 415 Terawattstunden, was nur knapp unter dem Stromverbrauch von Frankreich liegt, also der siebtgrößten Volkswirtschaft der Welt (449 Terawattstunden in 2024). Um den Energiehunger der KI zu stillen, setzen die großen KI-Firmen neben erneuerbaren auch massiv auf fossile, umweltschädliche Formen der Energiegewinnung, insbesondere Gas.

Zum anderen ist aufgrund der großen Intransparenz der Branche weitgehend unbekannt, wie viel Strom und Wasser einzelne KI-Modelle oder Rechenzentren genau verbrauchen oder wie viele Treibhausgas-Emissionen sie verursachen. Auch die großen Versprechen, dass KI für nachhaltige Zwecke wie etwa intelligentes Energie-Management genutzt werden könne, warten überwiegend noch auf ihre Einlösung.

Die ausgewiesenen Expert:innen Udit Gupta, Philipp Hacker, Lynn Kaack, Emma Strubell und Aimee van Wynsberghe haben im Auftrag des Umweltministeriums deshalb zahlreiche Vorschläge gemacht, wie die Situation verbessert werden könnte. Sie sagen: KI und Nachhaltigkeit müssten nicht im Widerspruch stehen. Deutschland habe eine gute Ausgangslage, um bei nachhaltiger KI eine globale Führungsrolle einzunehmen.

Spezialisierte KI-Ansätze statt riesiger Modelle

Eine zentrale Empfehlung der interdisziplinären Expert:innen-Gruppe ist ein realistischerer Blick auf die Vor- und Nachteile unterschiedlicher KI-Ansätze.

Derzeit sei die Aufmerksamkeit auf die großen sogenannten General-Purpose-AI-Modelle (GPAI) konzentriert. Der englische Begriff lässt sich am besten als KI-Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck übersetzen. Gemeint sind in der Regel generative Modelle wie GPT von OpenAI oder Claude von Anthropic. Diese Modelle sind gerade wegen ihres allgemeinen Problemlösungsanspruchs und der dahinterstehenden Technik des Reasonings, das logisches Schlussfolgern imitiert, besonders energieintensiv.

Klimaschädlich by Design

Daneben gebe es jedoch auch andere vielversprechende Ansätze wie etwa kleinere KI-Modelle, die speziell zur Erfüllung konkreter Aufgaben trainiert werden. Diese seien oft besser zur Erfüllung von Aufgaben in der Industrie geeignet, etwa für Predictive Maintenance oder Bilderkennung für Krebsforschung. Viele Aufgaben erforderten gar nicht die Fähigkeiten von Allzweckmodellen oder profitieren nicht einmal davon.

Je genauer man die Zielaufgabe für ein KI-Modell definieren könne, desto effizienter lasse es sich in der Regel gestalten. Die klare Empfehlung des Gutachtens: „Um den wirtschaftlichen Nutzen von KI zu maximieren und gleichzeitig ihren Ressourcenbedarf zu minimieren, ist es daher von entscheidender Bedeutung, Modelle entsprechend zu spezialisieren oder sie gezielt für bestimmte Aufgaben einzusetzen.“

Der Fokus auf kleinere und spezifische Modelle passe zum deutschen und europäischen KI-Ökosystem, das stärker von kleineren und mittleren Unternehmen als von Tech-Giganten geprägt sei. Solche Modelle müssten durch gezielte Investitionen, Förderungen und Public-Private-Partnerships vorangetrieben werden. Dann könnten sich Nachhaltigkeit und ökonomische Wettbewerbsfähigkeit gegenseitig verstärken.

„Die Zukunft ist offener, als wir denken“, so fasste Jurist Philipp Hacker von der Europa-Universität Viadrina die Hoffnung der Sachverständigen bei einer Vorstellung der Studie in Berlin zusammen. „Es ist nicht alternativlos, dass die GPAI-Modelle gewinnen.“ Die Anbieter der großen Modelle hätten bis heute kein tragfähiges Geschäftsmodell und ihre Modelle würden teilweise immer schlechter, Stichwort „Enshittification“, so Hacker.

Intransparenz als Kernproblem

Ein großes Problem bei einer nachhaltigeren Gestaltung der KI-Ökonomie ist dem Gutachten zufolge die massive Intransparenz der Branche. Weil entsprechende Informationen fehlen, könnten Nutzer:innen heute gar nicht das „am wenigsten problematische Modell“ auswählen, so Computerlinguistin Emma Strubell von der Carnegie Mellon University.

Die Intransparenz sei nicht nur ein Problem für private, sondern auch für betriebliche Anwender:innen, die sich ein Bild von der Effizienz machen müssten. Auflagen für die Umweltberichterstattung müssten deshalb dringend um verpflichtende, standardisierte, unabhängig überprüfte und öffentlich zugängliche Informationen zu den Folgen von KI über den gesamten Lebenszyklus ergänzt werden.

Die KI-Verordnung der EU enthalte hierzu beispielsweise nur rudimentäre Anforderungen, die erweitert werden müssten. Dabei sollten nicht nur Daten zum Energieverbrauch beim Training, sondern auch beim Gebrauch von KI-Modellen einfließen. Ebenso CO₂-Emissionen, die bei der Produktion spezialisierter Hardware wie etwa hochleistungsfähigen Grafikprozessoren entstehen.

Bislang halten KI-Firmen solche Daten unter Verweis auf Geschäftsgeheimnisse unter Verschluss. Das öffentliche Informationsinteresse überwiege hier jedoch, so das Gutachten: „Der dringende Bedarf an Daten für ein wirksames Ressourcenmanagement und den Umweltschutz überwiegt die potenziellen Wettbewerbsnachteile, die mit der Offenlegung von Kennzahlen verbunden sind, die indirekt mit der Modellgröße zusammenhängen.“

Darüber hinaus könnten Anbieter verpflichtet werden, ein „grünes Modell“ ihrer KI-Anwendungen anzubieten, das beispielsweise ohne rechenintensives Reasoning daherkomme, um Energieverschwendung durch unnötige Rechenoperationen zu vermeiden. Auch das staatliche Beschaffungswesen sollte als Hebel genutzt werden, um KI- und Cloud-Anbieter zu fördern, die auf Energieeffizienz, nachhaltige Energiequellen und öffentliche Transparenz setzen.

Regeln für Rechenzentren müssen verschärft werden

Auch Rechenzentren als wichtige KI-Infrastruktur stehen im Fokus des Gutachtens. Bei keiner Industrie steige der Energiebedarf derzeit so rasant an wie bei Rechenzentren, so Udit Gupta von der New Yorker Universität Cornell Tech bei der Vorstellung des Papiers. In bestimmten Regionen führe der Bau-Boom bereits heute zu Problemen mit der Energieversorgung. In Frankfurt am Main etwa gingen bereits 2022 knapp 30 Prozent des Stromverbrauchs auf das Konto von Rechenzentren.

Auch hier gehen dem Gutachten zufolge die aktuellen Berichts- und Transparenzpflichten für Betreiber nicht weit genug. Statt tatsächlicher Verbrauchsmessungen würden sie häufig lediglich Schätzungen basierend auf dem Design ihrer Anlagen übermitteln. Ohne solche Angaben könne der tatsächliche Bedarf an Rechenkapazität nicht realistisch eingeschätzt und der Bau neuer Anlagen volkswirtschaftlich sinnvoll geplant werden. Zahlen aus den Niederlanden hätten erst kürzlich gezeigt, dass Rechenzentren dort vermutlich nur zu einem Drittel ausgelastet seien.

Problematisch seien auch die zentralen Maßeinheiten für die Effizienz von Rechenzentren, der PUE-Wert, kurz für Power Usage Effectiveness, und der WUE-Wert, kurz für Water Usage Effectiveness. Beide Werte, die auch in den Nachhaltigkeitsberichten großer Rechenzentrumsbetreiber wie Amazon, Google oder Microsoft angegeben werden, geben keine Auskunft über den absoluten Verbrauch. Stattdessen sind es relative Effizienzwerte, was dazu führe, dass PUE und WUE sich zwar verbessern würden, der absolute Verbrauch jedoch drastisch steige, weil Einsparungen in immer noch größere Modelle investiert würden. Der PUE-Wert messe zudem nur den Energieverbrauch der Gebäude-Infrastruktur, etwa Kühlsystem und Beleuchtung, nicht den Verbrauch der tatsächlichen Energieinfrastruktur.

Wo sich lokaler Widerstand gegen den KI-Hype formiert

Um hier für Verbesserungen zu sorgen, müssten den Expert:innen zufolge die Transparenz- und Berichtspflichten für Rechenzentren deutlich verschärft werden. Hierzu müsste der DIN-Standard für Rechenzentren ebenso angepasst werden wie die Europäische Energieeffizienz-Richtlinie und das deutsche Energieeffizienzgesetz. Wichtig seien unabhängig auditierte Verbrauchsmessungen, die zudem mindestens in aggregierter Form öffentlich zugänglich sein sollten. Auch bei Rechenzentren müsse der ganze Lebenszyklus ins Reporting einbezogen werden: von den Emissionen, die bei der Herstellung von Servern entstehen, bis zum Elektroschrott, nachdem Hardware aussortiert wird.

Darüber hinaus könnten auch beim Design von Rechenzentren und der Energieversorgung große Fortschritte erzielt werden. So sollten etwa KI-Unternehmen verpflichtet werden, selbst für den Ausbau Erneuerbarer Energien in dem Maße zu sorgen, wie sie Strom verbrauchen. Rechenzentren sollten zudem Teil des Systems der CO₂-Bepreisung sein, damit Betreiber Folgekosten für die Umwelt nicht externalisieren können.

Außerdem sollte der Staat die Entwicklung energieeffizienter Rechenzentren fördern, die auf die Bedürfnisse der deutschen Wirtschaft spezialisiert sind. Auch die Abwärme von Rechenzentren sollte weiterhin verpflichtend genutzt werden müssen, Ausnahmen davon reduziert werden.

Auf Kollisionskurs

Die Liste der Vorschläge der Expert:innen ist noch deutlich länger und zeigt, wie groß die Möglichkeiten wären, KI und Rechenzentren nachhaltiger zu gestalten. Zum aktuellen Kurs der Bundesregierung passen sie jedoch gar nicht. Diese sieht Deutschland und Europa in einem KI-Wettrennen mit den USA und China und setzt deshalb auf den Ausbau von KI-Kapazitäten um jeden Preis.

Getrieben von Wirtschaftsverbänden wie BDI, Bitkom oder Eco hat Digitalminister Karsten Wildberger (CDU) eine neue Rechenzentrumsstrategie erarbeiten lassen, die im März vom Bundeskabinett beschlossen wurde. Sie sieht vor, die Rechenzentrumskapazitäten in Deutschland bis 2030 mindestens zu verdoppeln und die KI-Kapazitäten bis dahin sogar zu vervierfachen. Hierfür sollen Umweltstandards gesenkt, Berichtspflichten gelockert und Planungsverfahren beschleunigt werden.

Wirtschaftministerin Katharina Reiche (CDU) will zudem das deutsche Energieeffizienzgesetz so weit zurückfahren, dass es nur noch den Mindeststandards der entsprechenden EU-Richtlinie entspricht. Dabei haben Journalist:innen von Investigate Europe gerade erst aufgedeckt, wie erfolgreich große Tech-Konzerne gegen weitergehende Transparenzvorgaben in dieser Richtlinie lobbyiert hatten: Die EU-Kommission hat demzufolge bestimmte Abschnitte fast wortgleich von Microsoft kopiert, so dass die ohnehin schon schwammigen Kennzahlen zu Rechenzentren, die an Aufsichtsbehörden übermittelt werden müssen, nicht öffentlich gemacht werden dürfen.

Es ist nun also an Umweltminister Carsten Schneider (SPD), die Vorschläge der von ihm beauftragten Expert:innen in die Debatte mit seinen Kolleg:innen zu bringen. Ob er die KI-Politik auf Klima-Kurs bringen kann, wenn er argumentiert, dass Deutschland und Europa von nachhaltiger KI auch wirtschaftlich profitieren könnten?

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Der Bau von Rechenzentren boomt, in Deutschland und weltweit. Dadurch werden Strom und Wasser knapp, sagen Aktivist*innen und organisieren lokale Proteste. Auf der Konferenz „Cables of Resistance“ trafen sie sich zur Vernetzung.

„Der Widerstand in Beringen lässt momentan noch zu wünschen übrig“, so beschreiben zwei Aktivist*innen die Stimmung in einem 5.000-Seelen-Dorf im nördlichsten Zipfel der Schweiz, in dem zwei riesige Rechenzentren entstehen sollen. Sie sind zur ersten Konferenz gegen Big Tech in Berlin,  der „Cables of Resistance“-Konferenz angereist, um über den KI-Hype in der Schweiz zu berichten. Die Resignation der Bevölkerung werde weichen, wenn „Wasser und Strom vor der eigenen Haustür in einigen Jahren knapp werden“, prognostizieren sie.

Um das fast fertig gestellte Rechenzentrum in der Nähe von Zürich mit Wasser zu versorgen, müsse das Trinkwasser aus der Nachbargemeinde angezapft werden, berichten die beiden Aktiven von der Initiative „Aufstände der Allmende“. Allein dieses Rechenzentrum in Beringen habe einen Strombedarf von bis zu drei Viertel des Verbrauchs des gesamten Kantons Schaffhausen. In nur wenigen Kilometern Entfernung, in der Nachbargemeine Herblingen, soll nun mutmaßlich das dritte und noch größere Rechenzentrum des Kantons entstehen. Wie der Strombedarf dieser Anlagen gestillt werden soll, sei noch völlig unklar. „Eine Idee, die im Parlament diskutiert wird, ist der Bau neuer Atomkraftwerke“.

Im nahegelegenen Zürich ist die Dichte der Tech-Unternehmen höher als im Silicon Valley. Dass Rechenzentren in der Region aus dem Boden sprießen, liegt laut der Schaffhauser Nachrichten auch daran, dass der Kanton an der wichtigen Verkehrsachse Zürich – Stuttgart liegt. Auch Frankfurt am Main ist nicht weit weg, dort befindet sich einer der weltweit wichtigsten Internetknoten, mit dem sich Daten schnell übertragen lassen.

Kein Ende des Ausbaus in Sicht

In der hessischen Metropole am Main sei das Stromnetz bereits am Limit, erklärt die Journalistin Indra Jungblut, die ebenfalls auf der Konferenz sprach. Bis 2030 sei kein größerer Anschluss an das Stromnetz mehr möglich. Die mehr als 100 Rechenzentren beanspruchen bis zu 40 Prozent des gesamten Strombedarfs der Stadt. In einigen Bezirken stehen die Serverfarmen dicht an dicht nebeneinander und haben massive Auswirkungen auf das Leben in der Stadt. Ihre Konzentration ist hier deutschlandweit am größten. Und trotzdem: „Ein Ende des Ausbaus ist nicht in Sicht“, sagt Jungblut.

Denn Rechenzentren-Entwickler*innen haben sich etwas einfallen lassen. Sie bauen eigene Anlagen zur Stromerzeugung, die sie mit fossilen Brennstoffen betreiben. Ein gut dokumentiertes Beispiel sei die US-amerikanische Firma CyrusOne: für den Betrieb des „FRA7“ Rechenzentrums in Frankfurt hat sie eine eigene Gasturbine gebaut. „Und das ist vermutlich kein Einzellfall“, sagt die Journalistin. Hersteller wie Siemens Energy jedenfalls kommen mit der Produktion neuer Gasturbinen, die vor kurzem noch als Auslaufmodell galten, nicht mehr hinterher.

„Strom wird zu einer knappen Ressource“

Der Region Berlin-Brandenburg drohe ein ähnliches Schicksal wie Frankfurt, warnen die Stadtforscher*innen Niklas Steinke und Fabian Halfar in ihrem Vortrag. Hier sind Dutzende neue Rechenzentren geplant. In Berlin-Lichtenberg entsteht „Bluestar“ der Prea Group, das größte KI-Rechenzentrum der Stadt. Mit 100 Megawatt Anschlussleistung soll es mehr Strom verbrauchen als eine Stadt wie Potsdam. Schon bis 2024 seien in Berlin mehr Netzanschlüsse angefragt worden als das gesamte Berliner Stromnetz übertragen kann, vor allem für große Rechenzentren-Projekten.

Warum kommt Big Tech überhaupt nach Berlin? Großstädte wie Berlin und Frankfurt verfügen über eine Wasser- und Stromnetzinfrastruktur, die mit öffentlichen Geldern gebaut wurde. Die wollen die Tech-Firmen für sich nutzen, sagen die Forscher*innen und nennen das „Infrastukturextraktivismus“. Dieser sei neben dem bereits bekannten Abbau der Rohstoffe in ehemals kolonisierten Regionen und der Sammelwut großer Datenmengen eine neue Manifestation des KI-Hypes. „Im Rechenzentrum-Boom wird Strom zu einer knappen Ressource“, sagt Halfar. Bisher sei die Vergabe großer Netzanschlüsse nicht politisch aufgeladen. Das mache es den Rechenzentren-Betreiber*innen leichter, sich das Stromnetz innerhalb weniger Jahren anzueignen.

Hilfe bekämen sie dabei auch von klassischen Bodenspekulant*innen, die potenziell geeignete Flächen in der Stadt aufkaufen und darauf warten, dass Betreiber*innen von Rechenzentren auf sie zukommen. Denn eine Bewerbung für einen Anschluss zum Hochspannungsnetz setze eine Fläche voraus. „Wir müssen uns dringend darum kümmern, dass das Stromnetz aus der politischen Unsichtbarkeit austritt und eine demokratische Diskussion darüber stattfindet, wofür wir den Strom verwenden wollen“, schlussfolgert Halfar.

Bundesregierung knickt vor Big-Tech-Lobby ein

Die Bundesregierung sei dem globalen Wettrennen um KI-Kapazitäten dem Glauben aufgesessen, dass sich mit Rechenzentren Wohlstand generieren lässt, sagte Julian Bothe, Experte für KI und Nachhaltigkeit bei AlogrithmWatch, in seinem Talk. Bis 2030 will sie die Rechenzentrumskapazitäten im Land mindestens verdoppeln und die Kapazitäten für Künstliche Intelligenz vervierfachen, wie es in der kürzlich vorgestellten Rechenzentrumsstrategie heißt. Dabei habe Deutschland schon jetzt die meisten Rechenzentren im europäischen Vergleich. Laut DataCenterMap sind es aktuell mehr als 500.

Die Pläne der Regierung bringen eine weitgehende Deregulierung zugunsten der Tech-Firmen und zulasten der Gesellschaft und der Umwelt mit sich, kritisiert Bothe. Ein starkes Beispiel hierfür sei die geplante Abschwächung des Energieeffizienzgesetzes. So sollen beispielsweise die bestehenden Transparenzstandards für Verbrauchswerte abgeschafft werden. Das würde den Betreiber*innen erlauben, den konkreten Energieverbrauch und die Energieeffizienz der Rechenzentren vor der Öffentlichkeit geheimzuhalten – mit dem Verweis auf Geschäftsgeheimnisse.

„Anstatt in Zeiten der Energiekrise endlich auf Energieeffizienz zu setzen, droht Wirtschaftsministerin Reiche erneut, vor den Lobby-Bemühungen der Tech-Giganten einzuknicken“, sagte Bothe anlässlich des Positionspapiers zur Gesetzesnovelle, das AlgorithmWatch mit anderen Organisationen vergangene Woche veröffentlicht hat. Die Forderung, Verbrauchswerte als Geschäftsgeheimnisse hinter Verschluss zu halten, komme von Microsoft. Das habe eine Recherche von LobbyControl und Campact ergeben.

Zugang zu sauberem Wasser steht auf dem Spiel

Das geplante Energieeffizienzgesetz müsse gestoppt werden, sagte Bothe. Denn Widerstand gegen schädigende Gesetzesvorhaben auf nationaler Ebene sei wichtig. Genauso notwendig sei aber auch lokaler Protest gegen geplante Rechenzentren vor Ort. Dass Protest wirksam sein kann, zeigt der Fall von Groß-Gerau. Die Stadtverordneten haben dort gegen den Bau des bislang größten Rechenzentrums in der Rhein-Main-Region gestimmt.

Dass Proteste bereits an vielen Orten auf der Welt stattfinden, haben zahlreiche Vorträge auf der Konferenz gezeigt. Immer wieder versuchen lokale Gruppen, die Ansiedlung neuer Rechenzentren zu verhindern. José Renato Laranjeira etwa berichtete vom Kampf der indigenen Anacé-Gemeinschaft in Brasilien. Durch den Bau von Rechenzentren sahen sie einen heiligen Fluss in Gefahr. Der Zugang zu sauberem Wasser stand für sie auf dem Spiel.

Neue Arbeitsplätze und Steuereinnahmen sind Mythen

Welche Erfahrungen Aktivist*innen im Kampf gegen Rechenzentren bereits gesammelt und welche Strategien sich als wirksam erwiesen haben, darum ging es in einem international besetzten Panel. Einerseits sei es wichtig, die lokale Bevölkerung zu involvieren und andererseits die Propaganda der Tech-Konzerne mit Fakten zu kontern, sagte Luis García Valverde von der spanischen Umweltschutz-NGO „Ecologistas en Acción“. Seine Organisation setzt sich gegen die Ansiedlung riesiger Amazon-Rechenzentren in der Region Aragon im Nordosten Spaniens ein, unter anderem mit einer Klage. García Valverde berichtete von Versuchen des Tech-Konzerns die Öffentlichkeit zu beeinflussen: etwa indem Amazon Anzeigen in lokalen Zeitungen schaltet, Fußballclubs in der Region sponsort oder die Namensrechte eines Stadiums kauft.

Auch Hacktivistin Eda von der französischen Organisation „La Quadrature du Net“ setzt auf Aufklärung. Im französischen Marseille habe die Ansiedlung von Rechenzentren etwa die geplante Elektrifizierung des Hafens verhindert. Von der Elektrifizierung würden die Menschen in der Stadt aber massiv profitieren. Wenn Kreuzfahrtschiffe im Hafen über Strom liefen, gäbe es weniger Luftverschmutzung. Genau solche Informationen müssten öffentlich gemacht werden, um die Menschen vor Ort aufzurütteln, sagte Eda.

Zudem müsse man Mythen über neue Arbeitsplätze und Steuereinnahmen entkräften, ergänzte Dylan Murphy von der irischen Gruppe „Not Here Not Anywhere“. Er berichete von der Überlastung des irischen Stromnetzes durch den gigantischen Ausbau der Rechenzentren im Land, der irgendwann sogar zu einem Moratorium, einem Baustopp, geführt habe. „Rechenzentren sind Vampire, die unseren Gemeinschaften Strom, Wasser, Land und Rohstoffe entziehen.“ Als physische Manifestation des KI-Hypes würden sie sich hervorragend für Mobilisierung eignen, pflichtete García Valverde aus Spanien bei. Plötzlich hätten Menschen das abstrakte Thema KI direkt vor der eigenen Haustür.

Ein großes Problem bei der Mobilisierung sei jedoch die Intransparenz der Betreiber*innen und teilweise auch der Gemeinden. Oft sei nicht einmal klar, wer wo genau baue und für wen. Teilweise bauen die großen Tech-Konzerne nicht mehr selbst, sondern mieten Kapazitäten bei Dritten, erzählte García Valverde.

Was tun gegen die KI-Blase?

Um so ein Modell handelt es sich beim ersten Rechenzentrum im Schweizerischen Beringen. Seine Zukunft ist derzeit noch völlig offen. Es wird sich erst in einigen Jahren zeigen, welche Firmen die Fläche im Rechenzentrum mieten wollen und ob die Gemeinde Steuereinnahmen einnehmen wird. Außerdem ist die Frage nach der Abwärmenutzung noch ungelöst: das Rechenzentrum produziert deutlich mehr Abwärme, als ein kleines Dorf wie Beringen sinnvoll nutzen kann. Deshalb ist nun der Bau eines Erdbeckenspeichers – eines künstlichen Sees, der die Abwärme des Rechenzentrums im Sommer speichern soll – für rund 22 Millionen Euro im Gespräch. Platzt die KI-Blase, bleiben die Beringer*innen mit kostspieliger leerstehender Infrastruktur zurück.

Um auf die Situation einzuwirken und die öffentliche Diskussion über den Bau von Rechenzentren anzuregen, organisiert sich laut den Aktivist*innen von „Aufstände der Allmende“ derzeit ein Bündnis rund um die Kampagne „KI kurzschließen“. Vom 2. bis 9. Juli werde es in der Schweiz dazu ein Widerstandscamp geben.

Wie man sich hierzulande engagieren kann, erklärt die Bundestagsabgeordnete Sonja Lemke (die Linke). Sie empfiehlt Aktivist*innen und Bürger*inneninitiativen, auf der kommunalen Ebene anzusetzen, wo die Entscheidungen über den Bau von Rechenzentren getroffen werden: „Geht in die kommunalen Planungsausschüsse, schreibt Mails an eure Abgeordneten und stellt IFG-Anfragen.“

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Früher war ja alles besser: Raider hieß noch Twix. Im Winter gabs noch ausreichend Schnee zum Rodeln und Skifahren und bei elektronischen Geräten musste man einfach nur neue Batterien einsetzen, um wieder Licht zu haben oder Musik zu hören. Heute sind bei vielen Geräten die Akkus fest eingebaut und die Gehäuse von Smartphones und Laptops rundum verklebt. Auf der einen Seite ermöglicht das kleine, stabile und wasserdichte Geräte, auf der anderen Seite ist es natürlich ein klarer Fall von geplanter Obsoleszenz: Ist der Akku am Ende, muss man das Gerät teuer reparieren lassen, oder holt sich eben gleich ein Neues. Wichtig ist es daher, den Akku zu schonen. Etwa, in dem man den Akku eines Laptops im stationären Betrieb nicht durchweg auf 100 Prozent lädt. Mit der GNOME-Erweiterung Battery Health Charging lässt sich das Ladeverhalten per Mausklick an die aktuelle Arbeitssituation anpassen.

Für die Lebensdauer des Laptop-Akkus ist es beispielsweise nicht sonderlich ideal, wenn das Gerät am Schreibtisch meistens am Strom hängt und das Netzteil die Batterie immer auf 100 Prozent hält. Ideal wäre es, den Akku im Netzbetrieb abzuklemmen und das Gerät nur noch über das Netzteil mit Strom zu versorgen — der Akku würde sich dabei nur sehr langsam entladen. Ebenso wichtig wäre es, den Akku nicht immer auf die vollen 100 Prozent Kapazität aufzuladen. Für die Lebensdauer des Akkus ideal wäre ein Pendeln zwischen 20 und 80 Prozent. Das wissen auch die Hersteller, doch unter Linux gibt es oft keinen Dienst, der sich um das optimale Ladeverhalten kümmert. Nur wenige Hersteller wie etwa TUXEDO mit seinem FlexiCharger haben uns Linux-User im Blick.

Battery Health Charging für GNOME

Die Erweiterung installiert ihr per Mausklick über das GNOME Extensions Portal. Anschließend müsst ihr die Einstellungen der Erweiterung öffnen (etwa über das Zahnrad-Icon neben dem Titel im GNOME-Panel) und der Erweiterung unter Installieren via PolicyKit administrative Rechte geben. Zudem müssen die entsprechenden Kernelmodule oder Bibliotheken installiert sein — Details zu den unterstützten Geräten findet ihr auf der Projektseite. Auf meinen zwei Testgeräten, einem TUXEDO InfinityBook Pro 14 unter TUXEDO OS und einem DELL XPS 15 von 2018 unter Arch Linux, ist von Haus aus alles installiert. Das InfinityBook benötigt das tuxedo-keyboard Kernelmodul, der Dell XPS die Bibliothek libsmbios.

Nicht verwirren lassen darf man sich bei der Anzeige des Ladezustands. Stellt der Rechner bei zum Beispiel 80 Prozent das Laden ein. Dann verschwindet der Ladeblitz neben dem Akku-Symbol im Panel, obwohl das Gerät weiter am Strom hängt und der Akku auch nicht entladen wird — bis auf die in der Regel geringe Selbstentladung. Das Verhalten lässt sich in den Einstellungen der Erweiterung korrigieren. Es ist auch nicht ganz klar, ob das System den Ladezustand sauber erkennt. Ist ein Akku bei einem Limit von 90 Prozent nun bei 90 oder 100 Prozent „voll“ geladen? Auch kommen sich die unterschiedlichen Tools ein wenig in die Quere: Setze ich auf dem Dell-Laptop via smbios-battery-ctl den Lademodus, dann bekommt die Erweiterung nichts davon mit, ähnliches passiert noch beim TUXEDO Control Center. Nutzt man aber nur eines der Tools, dann kann man die Erweiterung wunderbar nutzen.