Künstliche Intelligenz und Rechenzentren brauchen nicht nur sehr viel Strom, sondern auch gigantische Mengen Wasser. Aber warum ist das eigentlich so? Im FAQ geben wir Antworten auf die wichtigsten Fragen und erklären, weshalb das Thema Wasserverbrauch auf die politische Agenda gehört.

Es ist Sommer in Europa und erneut sind Hitze-Rekorde zu verzeichnen. Längst sind auch regelmäßige Dürren und Wassermangel kein Phänomen des Globalen Südens mehr. Während in Ländern wie Frankreich oder Ungarn Atomkraftwerke heruntergefahren werden, weil die für die Kühlung benötigten Flüsse nicht genug Wasser führen, rationieren in Deutschland mehrere Landkreise das Frischwasser. Ein Bergdorf im Bayerischen Wald musste im vergangenen Jahr sogar per Milchlaster mit Trinkwasser versorgt werden.

Mit zunehmendem Wasserstress gerät langsam auch der Wasserverbrauch der digitalen Welt in den Fokus. Im vergangenen Sommer etwa empfahl eine Dürre-Kommission den Menschen in Großbritannien, alte E‑Mails und Fotos aus der Cloud zu löschen, damit Rechenzentren entlastet werden. Gleichzeitig forciert die britische Regierung den Bau neuer Rechenzentren, um in einem globalen KI-Wettrennen mithalten zu können, das von Kritiker:innen als „Wettlauf nach unten“ beschrieben wird. Auch die Bundesregierung will die KI-Kapazitäten deutscher Rechenzentren bis 2030 vervierfachen.

Das Thema Wasserverbrauch von KI und Rechenzentren ist also hochaktuell, auch wenn es in der politischen Debatte bisher kaum eine Rolle spielt. Unser FAQ gibt Antworten auf die wichtigsten Fragen.

Übersicht:

• Warum verbraucht Künstliche Intelligenz überhaupt Wasser?
• Wie viel Wasser verbrauchen Künstliche Intelligenz und Rechenzentren insgesamt?
• Wie lässt sich der Wasserverbrauch von KI und Rechenzentren ins Verhältnis setzen?
• Warum ist der Wasserverbrauch von KI und Rechenzentren ein Problem?
• Wie viel Wasser verbraucht ein einzelner Chatbot wie ChatGPT, Gemini oder Claude?
• Wie viel Wasser verbrauchen Künstliche Intelligenz und Rechenzentren in Deutschland?
• Welche Auswirkungen wird der geplante Ausbau von Rechenzentren in Deutschland auf den Wasserverbrauch haben?
• Welche Bedeutung hat der WUE-Wert und was wird daran kritisiert?
• Wie viel Wasser verbrauchen Amazon, Microsoft und Google?
• Tech-Konzerne wollen ihren Wasserverbrauch durch sogenanntes Replenishment ausgleichen. Reicht das?
• Werden neue Technologien und modernere Rechenzentren das Problem des Wasserverbrauchs lösen?
• Welche Alternativen gibt es, um den Wasserbedarf von KI und Rechenzentren zu reduzieren?
• Was kann jede:r selbst tun?

Warum verbraucht Künstliche Intelligenz überhaupt Wasser?

Die meisten Anwendungen, auf denen heute das Label „KI“ haftet, basieren auf Machine Learning. Hierbei analysiert Software riesige Datenmengen, um darin Muster zu erkennen und daraus Wahrscheinlichkeiten abzuleiten. Insbesondere für das Training und den Betrieb von sogenannten General-Purpose-Modellen wie ChatGPT oder Claude werden enorme Rechenkapazitäten benötigt.

Deshalb werden seit ein paar Jahren viele riesige Rechenzentren gebaut. Die IT-Anschlussleistung von Rechenzentren, also die für den Betrieb der Server bereitgestellte Strommenge, soll sich in den letzten zehn Jahren fast vervierfacht haben: von 32 Gigawatt in 2015 auf 114 Gigawatt in 2025. Rechenzentren werden natürlich nicht nur für Künstliche Intelligenz genutzt, doch der aktuelle Hype hat für einen regelrechten Bau-Boom bei Rechenzentren gesorgt. Diese sind aber nicht nur sehr energiehungrig, sondern auch durstig, was zu einem rasant wachsenden Wasserverbrauch führt.

Man kann grob drei Arten des Wasserverbrauchs durch KI unterscheiden:

1. Kühlung von Rechenzentren
Der direkte Wasserverbrauch bei der Kühlung von Rechenzentren: Rechenzentren sind ja im wesentlichen riesige Ansammlungen hochleistungsfähiger Computer, die permanent laufen. Wie dein Laptop zuhause erhitzten sich auch die Server im Rechenzentrum. Um das Problem zu lösen, gibt es unterschiedliche Arten von Kühlsystemen.

Weit verbreitet ist etwa eine Kombination aus Luftkühlung mit Verdunstungskühlung, bei der Außenluft durch versprühtes Wasser heruntergekühlt wird. Es gibt aber auch Flüssigkühlsysteme, bei der die Abwärme der Server beispielsweise direkt an kühleres Wasser abgegeben wird.

Laut Umweltbundesamt gelten beide Kühlvarianten trotz ihres Wasserverbrauchs als klimafreundlich, weil dabei in der Regel keine Chemikalien eingesetzt werden müssen. Bei der Flüssigkühlung kann das verwendete Wasser gegebenenfalls sogar zum Heizen oder für Warmwasserversorgung verwendet werden. Umweltschutz und Wassersparsamkeit stehen also in einer gewissen Konkurrenz.

2. Stromerzeugung
Der indirekte Wasserverbrauch von Rechenzentren, der bei der Erzeugung des Stroms entsteht, den sie benötigen. Dieser unterscheidet sich je nach Kraftwerksart: Insbesondere Kohle- und Atomkraftwerke verbrauchen viel Wasser für die Kühlung, ebenso die Gewinnung von Kohle und Gas. Dieser indirekte Wasserverbrauch von Rechenzentren ist deutlich größer als der direkte Verbrauch durch Kühlung.

3. Hardware-Produktion
KI verbraucht noch auf eine weitere Art Wasser, nämlich bei der Produktion der benötigen Hardware. Dabei geht es zum Beispiel um Chips und Grafikprozessoren sowie riesige Batterien für die Notfallstromversorgung von Rechenzentren. Hierfür werden große Mengen metallischer Rohstoffe wie Germanium, Tantal, Kobalt, Lithium, Nickel oder Seltene Erden benötigt. Sowohl deren Abbau als auch deren Verarbeitung können sehr wasserintensiv sein. Insbesondere die dramatischen Folgen des Rohstoff-Extraktivismus werden in Europa häufig übersehen, weil darunter vor allem Menschen und Natur in Ländern des Globalen Südens leiden. Deshalb wird hier häufig von digitalem Kolonialismus gesprochen.

Wie viel Wasser verbrauchen Künstliche Intelligenz und Rechenzentren insgesamt?

Die ehrliche Antwort lautet: Wir wissen es nicht genau. Die Betreiber:innen von KI-Anwendungen und auch von Rechenzentren behandeln diese Informationen als Geschäftsgeheimnisse.

Die Energieeffizienz-Richtlinie der EU sieht inzwischen vor, dass Betreiber großer Rechenzentren in Europa bestimmte Kennzahlen an Aufsichtsbehörden melden müssen. Eine Veröffentlichung der konkreten Zahlen schließt die Richtlinie aber explizit aus. Wie Recherchen von Investigate Europe gezeigt haben, ist das ein direkter Lobby-Erfolg großer Tech-Konzerne wie Microsoft. Lediglich zusammengefasste Verbrauchszahlen veröffentlicht die EU in einem Dashboard, doch diese sind bislang unvollständig.

Es gibt jedoch mehrere wissenschaftliche Untersuchungen, die den globalen Wasserverbrauch von KI und Rechenzentren schätzen. Eine 2026 veröffentlichte Studie der Universität der Vereinten Nationen nimmt beispielsweise den Wasserbedarf bei der Erzeugung des Stroms in den Blick, der für das Training und den Betrieb von KI-Modellen benötigt wird. Nach Berechnung der UN-Forscher:innen könnte sich dieser strombezogene Wasserfußabdruck von Rechenzentren in 2025 auf 4,5 Billionen Liter Wasser belaufen haben. Die UN-Forscher:innen fassen unter dem Begriff Wasserfußabdruck sowohl das zum Beispiel durch Verdunstungskühlung verbrauchte als auch das für Flüssigkühlung (z.B. aus Flüssen) temporär entnommene Wasser zusammen. Auch letzteres sei problematisch, so die Forscher:innen, denn „selbst wenn ein Teil des entnommenen Wassers wieder zugeführt wird, können groß angelegte Entnahmen die Grundwasser- und Flusssysteme belasten, insbesondere in trockenen oder grundwasserarmen Regionen.“ Bis 2030 könnte der Wasserfußabdruck auf 9,3 Billionen Liter steigen. (Vergleichsgrößen findest du in der Antwort auf die nächste Frage.)

In einer anderen Studie des Öko-Instituts für Greenpeace haben Forscher:innen die Umweltfolgen des KI-Booms beleuchtet. Der 2025 veröffentlichten Arbeit zufolge dürfte sich der globale Wasserverbrauch für die Kühlung von Rechenzentren in 2024 auf 239 Milliarden Liter belaufen haben. Bis 2030 könnte er sich fast verdreifachen, auf dann 664 Milliarden Liter. Auf KI spezialisierte Rechenzentren verbrauchen der Studie zufolge doppelt so viel Wasser wie andere Rechenzentren. Während ihr Anteil 2024 schätzungsweise ein gutes Fünftel des Wasserverbrauchs von Rechenzentren ausmacht, werde er bis 2030 voraussichtlich mehr als die Hälfte betragen.

Noch schwerer abschätzen lässt sich der Wasserverbrauch bei der Produktion der Hardware, die hinter KI steht. Die Forscher:innen des Öko-Instituts zeigen das am Beispiel von Computer-Chips, bei deren Produktion ultrareines Wasser benötigt wird, das wiederum aus großen Mengen Frischwasser und Chemikalien gewonnen wird. Gehe man vom Wasserverbrauch des größten Chip-Herstellers TSMC für das Jahr 2022 aus und schließe daraus auf die gesamte Branche, käme man für das Jahr auf knapp 200 Milliarden Liter. Seitdem ist die Nachfrage nach Chips jedoch explodiert. Nähme man Zahlen der Branchenorganisation Water Europe von 2024 für die Chipproduktion in Europa und rechnete diese auf die gesamte Branche hoch, käme man global auf 450 Milliarden Liter Wasser für die Chip-Produktion.

Wie lässt sich der Wasserverbrauch von KI und Rechenzentren ins Verhältnis setzen?

Ein paar Zahlen zum Vergleich:

• Die Stadt Berlin mit ihren vier Millionen Einwohner:innen hat im Jahr 2022 etwa 215,5 Millionen Kubikmeter Trinkwasser verbraucht, also 215,5 Milliarden Liter. Das ist in etwa zu vergleichen mit der Menge an Wasser, die laut Schätzung des Ökoinstituts im Jahr 2024 für die Kühlung von Rechenzentren weltweit aufgewendet wurde (239 Milliarden Liter, s.o.).
• Die deutsche Landwirtschaft wiederum hat laut Umweltbundesamt in 2022 knapp 0,5 Milliarden Kubikmeter Frischwasser entnommen, knapp 500 Milliarden Liter. Das entspricht in etwa der Menge an Wasser, die nach Schätzung des Öko-Instituts 2024 weltweit für die Produktion von Chips aufgewendet wurde (450 Mrd. Liter, s.o.).
• Die Forscher:innen der UN-Universität geben an, dass die 4,5 Billionen Liter Wasser für die Stromerzeugung für Rechenzentren genug wären, um ein Jahr lang die Wasserversorgung von 600 Millionen Menschen in Sub-Sahara-Afrika sicherzustellen.

Das sind beeindruckende Größenordnungen. Zur Wahrheit gehört aber auch, dass es Wirtschaftszweige gibt, die noch deutlich mehr Wasser verbrauchen als KI-Unternehmen, von der chemischen Industrie über die Kleidungsproduktion bis zur Landwirtschaft. Wobei kein anderer Wirtschaftszweig solche rasanten Zuwächse beim Wasserverbrauch zu verzeichnen hat.

Zur Einordnung gehört auch, dass der Zugang zu Wasser global äußerst ungleich verteilt ist. Der United States Golf Association zufolge werden allein für die Instandhaltung von Golfplätzen in den USA täglich gut 7,5 Milliarden Liter Frischwasser aufgewendet. Pro Jahr verbrauchen US-amerikanische Golfplätze also mehr als 2,7 Billionen Liter Wasser. Das ist etwa halb so viel, wie Rechenzentren und Chipproduktion laut den oben genannten Schätzungen pro Jahr verbrauchen – und genug zum Leben für hunderte Millionen Menschen.

Warum ist der Wasserverbrauch von KI und Rechenzentren ein Problem?

Frischwasser ist eine immer knapper werdende Ressource, weil durch den Klimawandel Temperaturen steigen und Flüsse und Seen austrocknen, während immer mehr Menschen auf der Erde leben und auch die Wirtschaft immer mehr Wasser verbraucht. Schon lange warnen Forscher:innen deshalb vor zunehmendem Wasserstress und vor zunehmender Konkurrenz. Ein Bericht der Vereinten Nationen konstatierte Anfang 2026: „Die Welt hat die Phase der Wasserkrise hinter sich gelassen und befindet sich nun in einem Zustand globaler Wasserinsolvenz.“ Auch in Deutschland mehren sich in diesem Sommer erneut Meldungen, dass Hitze und Klimawandel die Trinkwasserversorgung gefährden.

„Der immense Wasserverbrauch von Rechenzentren verschärft weltweit die Wasserkrisen“, sagt Jonathan Niesel von Greenpeace. Das Kernproblem sei die direkte Konkurrenz um die lebenswichtige Ressource. Wasser, das zur Kühlung von Servern genutzt wird, fehle an anderer Stelle – beim Trinkwasser für die Bevölkerung, in der Landwirtschaft und für andere lokale Industrien. Recherchen würden zeigen, dass ein großer Teil der Rechenzentren in Regionen angesiedelt sei oder geplant werden, die bereits heute unter Wasserstress leiden. Der Begriff verweist auf die mangelnde Verfügbarkeit und die Qualität von Grundwasser in einer Region.

„Das in Rechenzentren verwendete Trinkwasser wird häufig mit Chemikalien behandelt, um Korrosion und Bakterienwachstum zu verhindern, wodurch es für den menschlichen Verzehr oder die landwirtschaftliche Nutzung unbrauchbar wird“, betont auch Kilian Vieth-Ditlmann von Algorithm Watch. Das bedeutet, dass Rechenzentren nicht nur große Mengen an Trinkwasser verbrauchen, sondern dieses zugleich dem lokalen Wasserkreislauf dauerhaft entziehen.

Eine entscheidende Frage ist also, wo Rechenzentren angesiedelt werden. Da sie viel Fläche beanspruchen, würden sie häufig in landwirtschaftlich genutzten oder naturnahen Gebieten errichtet, so Vieth-Ditlmann weiter. Oft bestehe ein Zielkonflikt zwischen Energie- und Wasserverbrauch: „Erneuerbare Energien aus Sonne und Wind sind häufig in besonders trockenen Regionen verfügbar, was dazu führt, dass gerade in Dürregebieten viele Rechenzentren gebaut werden und für die Menschen vor Ort kein Wasser mehr übrigbleibt.“

So sind etwa bestimmte Regionen Spaniens oder Lateinamerikas für die Ansiedlung von Rechenzentren besonders beliebt. Dagegen regt sich vor Ort Protest von Anwohner:innen und Umweltgruppen, auch weil sie eine Verschärfung bestehender Wasserknappheit befürchten.

Erst kürzlich warnte auch der Branchenverband der Wasserindustrie im Vereinigten Königreich in drastischen Worten vor Ausbauplänen der britischen Regierung für KI und Rechenzentren. „Es scheint die Annahme zu bestehen, dass das Land immer über genügend Wasser für seine wirtschaftlichen Bedürfnisse verfügen wird“, hieß es in einem offenen Brief von Water UK an das Parlament. „Nichts könnte weiter von der Realität entfernt sein.“

Wie viel Wasser verbraucht ein einzelner Chatbot wie ChatGPT, Gemini oder Claude?

Auch hier lautet die ehrliche Antwort: Wir wissen es nicht. Denn Google, OpenAi, Anthropic und Co. geben keine oder keine überprüfbaren und vollständigen Angaben zum Wasserverbrauch ihrer KI-Dienste heraus.

Einer 2024 vorgenommenen Schätzung der University of California und der Washington Post zufolge verbraucht allein das Generieren von 100 Wörtern mit der aktuellen Version von ChatGPT durchschnittlich 519 Milliliter Wasser. Das entspräche einer mittelgroßen Wasserflasche für eine mittellange E‑Mail oder Konversation, die der Chatbot generiert.

Einige Anbieter haben in der Folge andere, deutlich niedrigere Zahlen genannt. OpenAI-Chef Sam Altman etwa nannte in einem Blogpost die Zahl von 0,32 Milliliter für eine durchschnittliche Anfrage (0,000085 US-Gallonen). Das entspreche dem fünfzehntel eines Teelöffels. Weitere Angaben zur Datenbasis machte Altman nicht, die Zahl lässt sich nicht überprüfen. Google veröffentlichte immerhin ein technisches Paper zu den Umweltfolgen seiner KI, genauer gesagt zur Gemini-App. Dort sorge eine Anfrage im Median für einen Verbrauch von 0,26 Milliliter, also fünf Wassertropfen.

Die von Google genannte Zahl bezieht sich allerdings nur auf den direkten Wasserverbrauch in Rechenzentren für die Kühlung. Der restliche Wasserfußabdruck für KI-Anfragen wird dabei ausgeblendet. Auch Altmans Angabe bezieht sich vermutlich nur die direkten Verbrauch im Rechenzentrum. Anthropic hat für Claude gar keine Zahl zum Wasserverbrauch veröffentlicht.

Klar ist trotzdem, dass der Wasserverbrauch für eine einzelne Anfrage in der Regel nicht besonders groß ist. Forscher:innen der Universität der Vereinten Nationen erinnern jedoch daran, dass es nicht um einzelne Anfragen gehe, sondern ihre schiere Masse. ChatGPT allein verarbeite laut Schätzungen täglich 2,5 Millionen Prompts. Zieht man in Betracht, dass Google inzwischen standardmäßig bei allen Suchanfragen KI-generierte Zusammenfassungen anzeigt, dürfte die Zahl hier noch deutlich höher liegen, denn diese belaufen sich auf 13,7 Milliarden pro Tag.

Die UN-Forscher:innen betonen zudem, dass die Art der Anfrage sehr großen Einfluss auf den Ressourcenverbrauch hat. Der strombezogene Wasserfußabdruck beim Generieren eines typischen KI-Bildes belaufe sich mutmaßlich auf 29 Milliliter, der für ein komplexes Video allerdings auf 4,1 Liter.

Hinzu kommt: Auch der Wasserverbrauch beim Training der Modelle müsse einbezogen werden. Für GPT‑4 habe dieser etwa 600 Millionen Liter betragen, für das aktuelle Modell GPT‑5 schätzungsweise eine Milliarde Liter. Letzteres entspreche dem jährlichen Wasserbedarf von 135.000 Menschen Sub-Sahara-Afrika, so die UN-Forscher:innen.

Wie viel Wasser verbrauchen Künstliche Intelligenz und Rechenzentren in Deutschland?

Ein umfassendes Monitoring der Verbrauchswerte von Rechenzentren gibt es in Deutschland bisher nicht. Einen vollständigen Überblick hat deshalb auch die Bundesregierung nicht, wir haben bei mehreren Ministerien nachgefragt. Ein Sprecher des Bundesdigitalministeriums (BMDS) räumt ein: „Zum Wasserbrauch durch Rechenzentren in Deutschland liegen nur begrenzt Zahlen vor.“

Die EU-Richtlinie zur Energieeffizienz schreibt Betreibern großer Rechenzentren seit 2025 die Meldung bestimmter Kennzahlen vor, auch zum Wasserverbrauch. In Deutschland wird das Rechenzentrumsregister vom Bundesamt für Wirtschaft und Ausfuhrkontrolle geführt, einer Behörde des Wirtschaftsministeriums. Die EU-Kommission veröffentlicht zusammengefasste Werte in einem Dashboard. Demzufolge hätten Rechenzentren in Deutschland im Jahr 2024 gut 1,85 Milliarden Liter Wasser verbraucht.

Doch diese Zahl ist gleich aus mehreren Gründen mit Vorsicht zu genießen, in Wahrheit betrage sie ein Vielfaches, schreibt uns das Bundesumweltministerium. Zum einen wird im Register nur der direkte Wasserverbrauch für den Betrieb erfasst, insbesondere für die Kühlung. Eine umfassende „Life Cycle Analysis“ müsse aber zum Beispiel auch den Wasserverbrauch beim Bau des Rechenzentrums, bei der Rohstoffextraktion für Hardware-Komponenten und bei der Erzeugung der für das Rechenzentrum benötigten Energie einbeziehen. Zum anderen müssen nur große Rechenzentren mit 300 kW IT-Anschlussleistung ihre Daten melden, wobei das Register immer noch unvollständig ist.

Anfang Juli hatten nach Auskunft des Wirtschaftsministeriums gegenüber netzpolitik.org 482 Rechenzentren ihre Verbrauchsdaten für das Berichtsjahr 2025 gemeldet. Im europäischen seien das viele. Allerdings sind es längst nicht alle: Schätzungen zufolge könnten in Deutschland etwa 1.000 Rechenzentren meldepflichtig sein, die Meldequote läge also bei unter 50 Prozent.

Ein Sprecher des Digitalministeriums weist auf ein Gutachten aus dem Jahr 2025 hin, das gezeigt habe, dass 65 % der damals registrierten Rechenzentren einen hohen Effizienzwert beim Wasserverbrauch aufwiesen. Der sogenannte WUE-Wert (Water Usage Effectivness) habe bei ihnen weniger als 0,1 Liter Wasser pro Kilowattstunde betragen, so der Sprecher. „Auch wenn nur ein Teil der Rechenzentren in Deutschland im Rechenzentrumsregister gemeldet sind, gehen wir auf dieser Grundlage davon aus, dass deutsche Rechenzentren im internationalen Vergleich einen eher niedrigeren WUE aufweisen – auch da in Deutschland eher milde klimatische Bedingungen vorherrschen und die genutzte IT- und Gebäudeinfrastruktur tendenziell moderner ist.“ Laut EU-Dashboard lagen die gemeldeten deutschen Rechenzentren im Jahr 2024 mit einem WUE-Wert von 0,49 allerdings deutlich über dem europäischen Schnitt von 0,4.

Gerne hätten wir von der Bundesregierung gewusst, wie viel Wasser die Rechenzentren verbrauchen, die vom Bund und seinen Behörden selbst betrieben oder genutzt werden. Auch diese Zahl liegt keinem der angefragten Ministerien vor.

Welche Auswirkungen wird der geplante Ausbau von Rechenzentren in Deutschland auf den Wasserverbrauch haben?

Das Digitalministerium hat im Frühjahr 2026 eine nationale Rechenzentrumsstrategie mit ambitionierten Ausbauzielen vorgelegt. „Unser Ziel ist klar: Mehr Rechenpower für Deutschland – damit wir im weltweiten KI-Wettlauf vorne mitspielen“, sagte Bundesdigitalminister Karsten Wildberger bereits 2025. „Wir müssen jetzt handeln und massiv Rechenkapazitäten aufbauen, um KI-Modelle auf unserer IT-Infrastruktur entwickeln und trainieren zu können.“

Zuvor hatten Industrieverbände wie Bitkom und Eco, deren Mitglieder sowohl zu den Betreibern als auch zu den Kunden von Rechenzentren gehören, mit Nachdruck einen Ausbau gefordert. Konkret sieht die Strategie eine Verdoppelung der Kapazitäten bis 2030 vor. Im Bereich KI sollen sie sogar vervierfacht werden. Hierzu sollen etwa Planungs- und Stromanschlussverfahren beschleunigt sowie Umwelt- und Effizienzvorgaben angepasst werden.

Die Strategie nennt unter anderem Abwärmenutzung und wassersparende Kühlsysteme als zentrale Hebel für Nachhaltigkeit und Versorgungssicherheit. Die Bundesregierung wolle sich zudem bei der EU dafür einsetzen, dass ein für 2026 geplantes Maßnahmenpaket sowohl ein „aussagekräftiges Kennzeichnungssystem“ als auch „sinnvolle Mindestanforderungen“ an die Effizienz enthält.

Konkrete Vorgaben zum Wasserverbrauch enthält das Strategiepapier jedoch nicht. Auch das Thema Wasserstress, also die Beachtung des Zustandes der Wasserversorgung in einer bestimmten Region, spielt keine Rolle.

Auf Nachfrage von netzpolitik.org kann ein Sprecher des Digitalministeriums keine konkreten Angaben dazu machen, wie sich der Ausbau auf den Wasserverbrauch auswirken wird. Er betont jedoch: „Deutsche Rechenzentren gehören bereits heute zu den nachhaltigsten der Welt – dank hoher Energieeffizienz, verpflichtendem Bezug erneuerbarer Energien und innovativer Abwärmenutzung.“ Man gehe davon aus, dass deutsche Rechenzentren „im internationalen Vergleich einen eher niedrigeren WUE aufweisen“.

Welche Bedeutung hat der WUE-Wert und was wird daran kritisiert?

Der WUE-Wert ist die wichtigste Industrie-Kennzahl für den Wasserverbrauch von Rechenzentren. Die Abkürzung steht für Water Usage Effectiveness, zu deutsch: Wasser-Verwendungs-Effektivität. Der Wert wird berechnet, indem der jährliche Wasserverbrauch eines Rechenzentrums durch den jährlichen Energieverbrauch der angeschlossenen Server geteilt wird. Angegeben wird er in der Regel als m3/MWh, also Kubikmeter Wasser pro Megawattstunde.

Der WUE-Wert steht als Kennzahl jedoch in der Kritik, ebenso der PUE-Wert für die Energieeffizienz von Rechenzentren. Keiner der beiden Werte gibt Aufschluss über den tatsächlichen absoluten Strom- und Wasserverbrauch. Stattdessen sind es relative Effizienzwerte. Laut einem Gutachten von Expert:innen für das Bundesumweltministerium zufolge kann das zu Mogelpackungen führen: Denn auch wenn sich PUE und WUE auf dem Papier verbessern würden, könne der absolute Verbrauch steigen – weil mehr und größere Rechenzentren gebaut werden.

Wie viel Wasser verbrauchen Amazon, Microsoft und Google?

Amazon, Microsoft und Google teilen sich drei Viertel des weltweiten Cloud-Geschäfts und investieren jährlich hunderte Milliarden Dollar in ihre KI-Infrastruktur, insbesondere in Rechenzentren. Sie und andere Tech-Konzerne sind Treiber des KI-Hypes und profitieren gleichzeitig von der Nachfrage, weil sie mit ihren Rechenzentren die dafür notwendige Infrastruktur betreiben.

In den Nachhaltigkeits- und Umweltberichten der drei großen sogenannten Hyperscaler kann man mit etwas Aufwand Informationen über ihren Wasserverbrauch finden:

• Amazon als größer Rechenzentrumsbetreiber der Welt hat seinen Wasserverbrauch lange Zeit geheim gehalten. Nach langem öffentlichem Druck hat das Unternehmen in seinem neuen Nachhaltigkeitsbericht im Sommer 2026 erstmals eine Zahl genannt: 9,4 Milliarden Liter Frischwasser habe man im Jahr 2025 für den Betrieb von Rechenzentren entnommen. Wie viel genau davon verbraucht wurden, sagt Amazon nicht.
• Microsofts Rechenzentren sollen laut aktuellem Nachhaltigkeitsbericht im Jahr 2025 gut 8,1 Milliarden Liter verbraucht haben. 2020 betrug die Zahl noch 3,99 Milliarden Liter. Damit hat sich der Wasserverbrauch von Microsoft innerhalb von fünf Jahren mehr als verdoppelt.
• Den mit Abstand größten Wasserverbrauch hat laut Umweltbericht jedoch Google zu verzeichnen. Im Jahr 2025 verbrauchten Büros und Rechenzentren des Konzerns 41 Milliarden Liter Frischwasser. Fünf Jahre zuvor waren es noch knapp 14,2 Milliarden Liter, sodass sich der Wasserverbrauch von Google fast verdreifacht hat.

Dass sich der Wasserverbrauch der Konzerne so unterscheidet, hat mit unterschiedlichen Faktoren zu tun. Grundsätzlich gilt häufig: Je effizienter ein Rechenzentrum beim Stromverbrauch, desto mehr Wasser verbraucht es – und anders herum. Vereinfacht kann man sagen: Google setzt auf effizientere Energienutzung und verbraucht dafür mehr Wasser. Microsoft setzt auf effizientere Wassernutzung und verbraucht dafür mehr Strom.

Tech-Konzerne wollen ihren Wasserverbrauch durch sogenanntes Replenishment ausgleichen. Reicht das?

Insbesondere Hyperscaler wie Amazon, Microsoft und Google machen mit Blick auf ihren Wasserverbrauch große Versprechen. Microsoft etwa will bis 2030 sogar „Wasser-positiv“ sein, also mehr Wasser aufbereiten und in das System einspeisen, als es herausnimmt. Gleiches hat auch Amazon für seine Rechenzentren versprochen. Eine wichtige Rolle spielt dabei das sogenannte Replenishment, also die Wiederauffüllung. Hierbei werden zum Beispiel lokale Projekte zum Reinigen von Flüssen oder zum Aufbereiten von Regenwasser gefördert oder selbst betrieben.

Das Problem dabei ist jedoch, dass die Konzerne ihre Replenishment-Zahlen global angeben, während der Wasserverbrauch lokal stattfindet. Es kann also sein, dass Wasser in Regionen mit hohem Wasserstress entnommen, aber in ganz anderen Gebieten wieder aufgefüllt wird. Recherchen von Bloomberg und anderen zufolge ist genau das der Fall.

Diese Versprechen seien deshalb in der Praxis oft irreführend, sagt Jonathan Niesel von Greenpeace. „Wasser ist eine lokale Ressource. Wenn ein Rechenzentrum in einer trockenen Region wie in Brandenburg den Grundwasserspiegel senkt, hilft es den Menschen und Ökosystemen vor Ort nicht, wenn der Konzern als ‚Ausgleich’ etwa einem Gebiet in Skandinavien Wasser zuführt.“ Das Konzept sei deshalb eine „Scheinlösung“. Auch Kilian Vieth-Dietlmann spricht von „Greenwashing“. Wasser müsse konkret vor Ort verfügbar sein.

Werden neue Technologien das Problem des Wasserverbrauchs lösen?

„In Zukunft gehen wir davon aus, dass sich grundsätzlich wassersparende Kühltechnologien verstärkt durchsetzen werden“, sagt Kilian Wagner von Bitkom. Der Branchenverband der Digitalindustrie hat dazu in einer eigene Studie Expert:innen befragt, denen zufolge „der Einsatz verschiedener Ansätze des ‚Liquid Cooling‘, wie etwa Immersionskühlung und Direkte Chip-Kühlung, insbesondere bei Systemen mit hoher Leistungsdichte (wie KI-Systeme) deutlich an Bedeutung gewinnen“ werden. Diese würden deutlich weniger Wasser als herkömmliche Verdunstungskühlungen verbrauchen. Zudem habe sich ein Großteil der großen europäischen Betreiber im Rahmen des Climate Neutral Data Center Pact (CNDCP) eigene Nachhaltigkeitsziele gesetzt, unter anderem zum Wasserverbrauch.

Allerdings werde bei unveränderten regulatorischen Rahmenbedingungen „die Verdunstungskühlung voraussichtlich insbesondere in Deutschland an Bedeutung gewinnen“, so Wagner. Denn diese spare Energie, auch wenn das mit einem erhöhten Wasserbedarf einhergeht. Bislang werde Verdunstungskühlung etwa in einem Drittel der großen Rechenzentren in Deutschland eingesetzt. Da das Energieeffizienzgesetz Vorgaben zu niedrigen PUE-Werten mache (Power Usage Effectiveness), gebe es Anreize, darauf hinzuoptimieren.

Kritiker:innen machen zudem deutlich, dass der Verweis auf erhoffte technische Innovation die Lösung des Problems in die Zukunft verschiebe. Ob tatsächlich neue Lösung entwickelt werden, ist spekulativ. Zudem zeigt die Umwelt- und Wirtschaftsforschung, dass Effizienzgewinne durch technischen Fortschritt häufig nicht zu Einsparungen führen, sondern der Erhöhung der Produktion. Mit der Folge, dass der Verbrauch trotz Innovationen stetig steigt.

Welche Alternativen gibt es, um den Wasserbedarf von KI und Rechenzentren zu reduzieren?

Im Frühjahr 2026 haben Expert:innen im Autrag des Bundesumweltministeriums skizziert, wie sich KI nachhaltiger gestalten ließe. Die wohl wichtigste Empfehlung: Statt auf sogenannte General-Purpose-KI-Modelle wie ChatGPT oder Claude zu setzen, müsse Europa kleinere und spezialisierte Modelle fördern. Diese seien nicht nur effizienter und ressourcenschonender, sondern würden insbesondere im industriellen Bereich Aufgaben teilweise sogar besser lösen, etwa für Predictive Maintenance oder Bilderkennung für Krebsforschung.

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.“ Ganz grundsätzlich brauche es eine realistischere Kosten-Nutzen-Rechnung beim Einsatz von KI.

Das Gutachten macht zudem deutlich, dass auch durch Anpassungen bei der Planung und Umsetzung von Rechenzentren große Effizienzsprünge möglich wären. Ein wichtiger Hebel seien deshalb passgenaue Regeln und Transparenzvorgaben. Ohne eine gute Datenbasis könnten heute weder private oder betriebliche Kund:innen noch staatliche Planer:innen informierte Entscheidungen treffen. 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.

Eine Studie der Gesellschaft für Informatik weist zudem auf den Standort von Rechenzentren als strategisch Stellschraube hin. Neben wirtschaftlichen Kriterien wie Strompreisen oder Netzinfrastruktur sei es wichtig, auch umweltbezogene Aspekte – etwa Wasserverfügbarkeit, Flächenbedarf oder potenzielle lokale Nutzungskonflikte – systematisch mit einzubeziehen. Bei Hardware-Komponenten müsse zudem die Kreislaufwirtschaft gestärkt werden: “ Im Fokus sollten Maßnahmen stehen, die eine möglichst lange und flexible Nutzung ermöglichen – etwa durch reparaturfreundliches Design, modulare Systeme oder die Förderung von Wiederverwendung und Refurbishing.“

Was kann jede:r selbst tun?

Menschen fragen häufig, was sie konkret tun können. Die radikale Antwort, die gerade immer häufiger gegeben wird, lautet: Einschränkung oder Verzicht, denn ohne Veränderungen beim eigenen Digitalverhalten wird es nicht gehen. In New York feiern beispielsweise Menschen gerade mit dem „Sommer der Maschinenstürmer“ analoge Begegnungen als Alternative zu KI und digitaler Dauervernetzung. Immer wieder gibt es Boycott-Aufrufe, die sich allerdings nur gegen einzelne KI-Anbieter richten. Ein einfacher Schritt kann es sein, bei Google-Suchen die KI-Zusammenfassung ausschalten, indem man den Zusatz „-ai“ bei der Suche mit eintippt.
Gleichzeitig gilt: Auf der individuellen Ebene wird sich das Problem kaum lösen lassen. Dass es für Rechenzentren endlich strenge Regeln und starke Durchsetzung braucht, sagen inzwischen selbst Brancheninsider. Eine Reform der Energie-Effizienz-Richtlinie soll nach dem Willen der Bundesregierung jedoch in die andere Richtung gehen. Eine Petition von Algorithm Watch, die Verbesserungen fordert, hat bereits mehr als 150.000 Unterschriften.

Wer sich für Veränderungen einsetzen will, kann das zum Beispiel auch auf der Arbeit, im Verein oder an der Uni tun: Immer häufiger werden dort KI-Systeme eingesetzt, ohne dass jemand über deren Strom- oder Wasserverbrauch Bescheid weiß. Wenn hier mehr Menschen und Organisationen Transparenz und eine realistische Kosten-Nutzung-Abwägung einfordern würden, könnte das viel verändern.

Unterdessen nimmt der Protest gegen die Ansiedlung von Rechenzentren weltweit zu, auch in Deutschland. Die politische Debatte, in die man sich einbringen kann, wenn man Veränderung will – sie findet genau jetzt statt.

…
Überarbeitungshinweis, 11. August: Wir haben eine missverständliche Formulierung zum Wasserverbrauch durch Kohle- und Atomkraftwerke angepasst.

Überarbeitungshinweis, 13. August: Wir haben eine Erklärung zum Verständnis des Begriffs „Wasserfußabdruck“ im Kontext der UN-Studie ergänzt und einen Tipp ergänzt, sich in Betrieben oder anderen Organisationen für eine realistischere Kosten-Nutzung-Abwägung einzusetzen. Vielen Dank unseren Leser:innen für die Anregungen.

---

Die Arbeit von netzpolitik.org finanziert sich zu fast 100% aus den Spenden unserer Leser:innen.
Werde Teil dieser einzigartigen Community und unterstütze auch Du unseren gemeinwohlorientierten, werbe- und trackingfreien Journalismus jetzt mit einer Spende.

Die Bundesregierung möchte im globalen KI-Wettlauf mithalten und die Kapazitäten von deutschen Rechenzentren mindestens verdoppeln. Welche Folgen das auf den Wasserverbrauch hat, weiß sie offenbar nicht. Ein Dienstleister verweigert die Auskunft sogar – wegen „Sicherheitsrisiken“.

Rechenzentren verbrauchen gewaltige Mengen an Wasser. Wie hoch deren Verbrauch in Deutschland genau ist, kann die Bundesregierung nicht sagen. Sie weiß auch nicht, wie sich der geplante Ausbau von Rechenzentren auf die wichtige Ressource auswirken wird. Nicht einmal zum Verbrauch der vom Bund selbst betriebenen oder genutzten Rechenzentren kann die Regierung Zahlen nennen, weil ihr hier ebenfalls der Überblick fehlt. Das zeigen Recherchen von netzpolitik.org zum Wasserverbrauch von Künstlicher Intelligenz und Rechenzentren.

Die nationale Rechenzentrumsstrategie sieht vor, die Kapazitäten von Rechenzentren in Deutschland bis 2030 mindestens zu verdoppeln. „Unser Ziel ist klar: Mehr Rechenpower für Deutschland – damit wir im weltweiten KI-Wettlauf vorne mitspielen“, so Digitalminister Karsten Wildberger (CDU), dessen Haus die Strategie im März 2026 vorgelegt hatte. Für die aufwendige Datenverarbeitung hinter Künstlicher Intelligenz sind Rechenzentren die wichtigste Infrastruktur. Im Bereich KI sollen die deutschen Kapazitäten deshalb sogar vervierfacht werden.

Doch Rechenzentren benötigen nicht nur sehr viel Strom, sondern auch Wasser. Vor Ort wird dieses etwa für die Kühlung genutzt. Auch die Erzeugung des benötigten Stroms und die Produktion von Hardware-Komponenten wie Chips und Grafikprozessoren verbrauchen sehr viel Wasser. Ein aktuelles FAQ von netzpolitik.org erklärt dazu die wichtigsten Fakten.

Das Thema gewinnt durch zunehmende Hitze- und Dürreperioden in Europa an Brisanz. In mehreren Ländern müssen in diesem Sommer einmal mehr Atomkraftwerke heruntergefahren werden, weil Flüsse nicht genug Wasser für ihre Kühlung führen.

Digitalministerium sieht Deutschland als Vorreiter

„Zum Wasserbrauch durch Rechenzentren in Deutschland liegen nur begrenzt Zahlen vor“, schreibt ein Sprecher des Digitalministeriums auf Anfrage von netzpolitik.org. Seit 2025 müssen Betreiber großer Rechenzentren ab 300 Kilowatt (kW) IT-Anschlussleistung Kennzahlen an das Bundesamt für Wirtschaft und Ausfuhrkontrolle (BAFA) melden. Es ist eine Behörde des Wirtschaftsministeriums und gibt die Daten für ein europaweites Monitoring an die EU-Kommission weiter. Doch längst nicht alle Rechenzentren melden ihre Verbrauchswerte.

Im Digitalministerium gibt man sich trotzdem optimistisch: „Deutsche Rechenzentren gehören bereits heute zu den nachhaltigsten der Welt – dank hoher Energieeffizienz, verpflichtendem Bezug erneuerbarer Energien und innovativer Abwärmenutzung.“ Die Rechenzentrumsstrategie werde diese Vorreiterrolle stärken, so der Sprecher.

Tatsächlich nennt das Papier wassersparende Kühlsysteme als wichtigen Hebel für Nachhaltigkeit und Versorgungssicherheit. Die Bundesregierung will sich zudem bei der EU dafür einsetzen, dass ein für 2026 geplantes Maßnahmenpaket ein „aussagekräftiges Kennzeichnungssystem“ und „sinnvolle Mindestanforderungen“ an die Effizienz von Rechenzentren enthält.

Konkrete Vorgaben zum Wasserverbrauch macht die Strategie jedoch nicht, weshalb das Ministerium keine Angaben zu den Auswirkungen des angestrebten Ausbaus machen kann. Auch das Thema Wasserstress spielt keine Rolle. Der Begriff verweist auf Probleme bei der Verfügbarkeit und Qualität von Grundwasser in einer Region. In mehreren Landkreisen Deutschlands wird wegen Wasserknappheit in diesem Sommer erneut die Nutzung von Frischwasser rationiert.

Bei der Wassereffizienz schlechter als der europäische Durchschnitt

Ein Gutachten des Wirtschaftsministeriums hatte 2025 ergeben, dass 65 Prozent der bis dahin gemeldeten Rechenzentren einen hohen Effizienzwert bei der Wassernutzung aufweisen. Zentraler Kennwert ist hier der Water-Usage-Effectiveness-Wert, kurz WUE-Wert. Er gibt an, wie viel Kubikmeter Wasser vor Ort im Rechenzentrum pro Megawattstunde Strom aufgewendet wird.

Da der Wert bei rund zwei Drittel der Rechenzentren weniger als 0,1 Liter Wasser pro Kilowattstunde betragen habe, gehe man davon aus, dass deutsche Rechenzentren im internationalen Vergleich „sehr sparsam mit Wasser umgehen“, so der Sprecher des Digitalministeriums. Nach Zahlen der EU lag Deutschland im Jahr 2024 mit einem durchschnittlichen WUE-Wert von 0,49 allerdings über dem EU-weiten Schnitt von 0,4.

Das Bundesumweltministerium weist auf Anfrage zudem darauf hin, dass die bislang erfassten Daten nur einen Teil des tatsächlichen Wasserverbrauchs für Rechenzentren abbilden würden. Der Grund: Lediglich die Nutzung vor Ort wird erfasst. Eine umfassende Lebenszyklus-Analyse müsse jedoch auch das Wasser einbeziehen, das beim Bau des Rechenzentrums oder bei der Stromerzeugung verbraucht wird. Auch die wasserintensive Extraktion von Rohstoffen für Hardware-Komponenten sowie deren Produktion müsse berücksichtigt werden.

Unvollständig sind die Erhebungsdaten auch aus zwei weiteren Gründen: Erstens sind kleinere Rechenzentren mit einer IT-Anschlussleistung von unter 300 kW nicht meldepflichtig. Zweitens kommen nach Informationen von netzpolitik.org nicht alle Betreiber ihrer Meldepflicht nach.

Rechenzentren halten ihren Verbrauch geheim

Bis zum 6. Juli 2026 seien für das Berichtsjahr 2025 insgesamt 482 Meldungen eingegangen, teilt uns das Bundeswirtschaftsministerium auf Anfrage mit. Schätzungen zufolge könnte die Zahl der meldepflichtigen Rechenzentren jedoch insgesamt bei etwa 1.000 liegen. Demzufolge wird der Verbrauch bislang nur von knapp der Hälfte der meldepflichtigen Rechenzentren erfasst.

Wir wollten deshalb wissen, welche Schritte unternommen werden, um die Meldelücke zu schließen. Das Wirtschaftsministerium sagt dazu: „Sofern mögliche Verstöße gegen die Meldepflicht bekannt werden, leitet das BAFA entsprechende Bußgeldverfahren ein.“ Das Energieeffizienzgesetz sieht hierfür Strafen von bis 50.000 Euro vor.

Teil des Problems ist allerdings, dass Verstöße nicht unbedingt auffallen, weil die Bundesregierung keinen Überblick hat. Eine derzeit verhandelte Novelle des Energieeffizienzgesetzes solle deshalb weitere Möglichkeiten schaffen, die Einhaltung der Meldepflichten durch Stichproben zu kontrollieren, so die Sprecherin des Ministeriums weiter.

ITZBund will Verbrauchsdaten wegen „Sicherheitsrisiken“ nicht herausgeben

Einen Überblick über den Wasserverbrauch hat die Bundesregierung offenbar nicht einmal bei den Rechenzentren, die der Bund selbst betreibt oder nutzt. Der Sprecher des Digitalministeriums teilt uns mit, dass diese Information nicht zentral erfasst werde. Auch das Wirtschafts- und das Umweltministerium können Fragen dazu nicht beantworten.

Ein Sprecher des Wirtschaftsministeriums nennt jedoch das Informationstechnikzentrum Bund (ITZBund) als möglichen Ansprechpartner. Die Bundesbehörde ist der zentrale IT-Dienstleister des Bundes und betreibt unter anderem eigene Rechenzentren. Unsere Anfrage nach deren Wasserverbrauch will man dort jedoch nicht beantworten – wegen „Sicherheitsrisiken“, wie es heißt.

Die Rechenzentren des ITZBund seien ein wichtiger Teil der digitalen Infrastruktur der deutschen Verwaltung und „besonders sicherheitskritisch“, so Pressesprecherin Marina Greven. „Der unbefugte Zugriff auf oder die Veröffentlichung sensibler Daten, wie etwa Rechenzentrumsadressen, kann schwerwiegende Folgen nach sich ziehen.“ Hierzu würden „unter anderem gezielte Sabotageakte, Angriffe durch Social Engineering, Reputationsschäden“ gehören. „Selbst scheinbar unbedeutende Einzelinformationen können in Kombination mit öffentlich verfügbaren Ausschreibungen, Energiedaten, Zertifizierungen und Lieferantenlisten eine komplette Rekonstruktion von Systemarchitekturen ermöglichen.“

Wie genau eine öffentliche Information über den aggregierten Wasserverbrauch der Rechenzentren des Bundes deren Sicherheit gefährden würden, wollte Greven auf Nachfrage jedoch nicht erklären.

Die Auskunftsverweigerung fällt in eine Zeit, in der mehrere Bundesländer und der Bund Transparenz mit Verweis auf Sicherheitsbedenken abbauen wollen. Kritiker:innen wie die Informationsfreiheitsbeauftragten von Bund und Ländern sehen darin einen Vorwand „für nicht nachvollziehbare und nicht begründbare Beschränkungen der Informationsfreiheit“.

---

Die Arbeit von netzpolitik.org finanziert sich zu fast 100% aus den Spenden unserer Leser:innen.
Werde Teil dieser einzigartigen Community und unterstütze auch Du unseren gemeinwohlorientierten, werbe- und trackingfreien Journalismus jetzt mit einer Spende.

Wenn wir die Auswirkungen der Klimakatastrophe eindämmen wollen, sollten wir das aus einer hoffnungsvollen Perspektive heraus tun. Die Digitalisierung bietet hierfür einen Ansatz – aber nur in Teilen.

Die heutige Degitalisierung wird geschrieben in einer Zeit, in der wir als Menschheit die negativen Folgen unseres Handelns immer stärker spüren. Der menschengemachte Klimawandel ist keine abstrakte Gefahr mehr, er ist fühlbar und seine Auswirkungen sind verheerend – und das schon in den 2020er-Jahren. Das Jahr 2025 war mit etwa 1,44 °C über dem vorindustriellen Niveau bereits spürbar zu heiß. Der Sommer des Jahres 2026 ist voller negativer Ereignisse, die allesamt mit dem Klimawandel zusammenhängen:

• Ende Juni 2026 starben allein in Deutschland etwa 9.600 Menschen an den Folgen extremer Hitze, so Schätzungen des Robert Koch-Instituts.
• Der Pegel des Rheins als wichtigste Binnenwasserstraße in Deutschland befindet sich auf einem Rekordtief, ebenso wie andere Flüsse. Die Auswirkungen des Niedrigwassers allein haben bereits massive Folgen für die Wirtschaft.
• In Ländern wie Ungarn, Serbien und Rumänien müssen Kraftwerke, darunter Atomkraftwerke wie in Paks, stark zurückgefahren werden. Eine Energiekrise in diesen Ländern ist im vollen Gange.
• In Ländern wie Frankreich, aber auch Spanien gibt oder gab es Waldbrände historischen Ausmaßes. Die generelle Waldbrandgefahr steigt etwa in Spanien durch den Klimawandel um das Zwanzigfache.

All das hat mit einem Fortschritt zu tun, dem Fortschritt des menschengemachten Klimawandels. Es fällt nicht leicht, in so einer Zeit zur Digitalisierung zurückzukommen, aber genau so eine Art von Fortschritt ist es ja, den wir uns von der Digitalisierung oftmals erhoffen.

Die Fortschritte in der Digitalisierung und damit verwandten Technologien sind in diesen düsteren Zeiten vielleicht ein Hoffnungsschimmer, der bleibt, denn schließlich ist hier in den vergangenen Jahrzehnten geradezu Unglaubliches passiert. Könnte uns ein solcher Fortschritt nicht retten?

Alle zwei Jahre

Wenn wir heute über die Eindämmung der Auswirkungen der Klimakatastrophe sprechen, sollten wir das nicht aus einer hoffnungslosen Perspektive heraus tun. Denn die Mittel gegen den Klimawandel sind technisch gesehen alle da.

Bemerkenswert ist dabei etwa der technische Fortschritt in der Entwicklung von erneuerbaren Energien. Photovoltaik wurde über die letzten Jahrzehnte von einer eher theoretischen Idee mit kaum Ertrag zu einer verlässlichen erneuerbaren Energiequelle. Weltweit sind inzwischen über 3 Terawatt an Solarleistung installiert und die kühnsten Erwartungen an den Zubau werden immer wieder übertroffen. Bemerkenswerterweise hält gerade der Solarstrom Ungarn in einer Energiekrise mit am Laufen – woran ausgerechnet Viktor Orbán durch eine etwas schräge Energiepolitik in seiner Amtszeit einen nicht unwesentlichen Anteil hatte.

Fortschritt gibt es aber nicht nur aufseiten der Energieerzeugung, sondern auch aufseiten der Energieverbraucher. Computerchips sind seit den 1960er-Jahren immer leistungsfähiger geworden, als Gordon Moore beobachtete, dass in einem gewissen Zeitraum immer eine Steigerung der Anzahl von Transistoren in einem Mikrochip stattfinden wird. Die Anzahl der Transistoren auf einem Mikrochip verdoppelt sich etwa alle zwei Jahre, so das berühmte Moores Law. Aber nicht nur wurden Chips leistungsfähiger, sie wurden auch sparsamer. Brauchten diese Chips 1979 etwa noch 1 Watt für eine Million Recheninstruktionen, sind dies 40 Jahre später nur noch Zehntausendstel davon, Tendenz weiter effizienter werdend. Eine Gesetzmäßigkeit, die inzwischen auch in Koomeys Law formuliert wurde:

Bei gleichbleibender Rechenlast halbiert sich die benötigte Batteriemenge etwa alle zweieinhalb Jahre.

Der technische Fortschritt sollte also doch eigentlich optimistisch stimmen, oder? Grüne, endlose Energie und Technik, die immer weniger Energie braucht. Klingt das nicht nach der Lösung eines Problems mit der Verschwendung von Ressourcen und dem Ausstoß von Treibhausgasen?

Gesetze der Ausdehnung

In der Betrachtung der Entwicklung der Informationstechnik gibt es neben den Gesetzmäßigkeiten von Moore und Koomey leider noch eine weitere Gesetzmäßigkeit, die Niklaus Wirth 1995 beschrieb:

Software dehnt sich aus, um den verfügbaren Speicher zu füllen.

Trotz Fortschritten in der Geschwindigkeit und Effizienz von Hardware wurde Software immer langsamer, oder um es mit Wirth zu sagen:

Die Software wird schneller langsamer, als die Hardware schneller wird.

Das lässt sich auch an ein paar Erfahrungen im Umgang mit Computern über die Jahrzehnte zeigen.

Die Datenmenge einer durchschnittlichen Webseite liegt inzwischen bei 2,6 Megabyte – eine Vervierfachung allein seit 2012. Dabei lässt sich nicht alles darauf zurückführen, dass Webseiten jetzt mehr und höher aufgelöste Bilder enthalten, vielmehr ist auch die Datenmenge der Programmierbibliotheken, die zur Darstellung und Nutzung von Webseiteninhalten notwendig sind – vornehmlich Javascript – immens gestiegen. Inhaltlich oder funktional haben diese neuen Möglichkeiten weniger Neues geschaffen. Schneller geladen werden Webseiten über die Jahre auch nicht – der Anteil an aufgeblähtem Programmiercode frisst den technischen Fortschritt wieder nahezu auf. Erkennbar sind bei Webseiten in der Ladezeit höchstens stärkere Optimierungen für mobile Endgeräte, wenn überhaupt.

In dieser Woche wurde die erste öffentliche Webseite der Welt 35 Jahre alt. Bemerkenswerterweise funktioniert sie immer noch.

Aber auch Anwendungen für Computer sind über die Jahre immens ressourcenhungriger geworden. Lief die erste Version von Word auf DOS 1983 noch mit 192 Kilobyte an Arbeitsspeicher, gönnt sich die aktuelle Word-Version 365 / 2024 mindestens 4 Gigabyte an RAM. Allein 20 000-mal mehr an Arbeitsspeicherbedarf, um eine Textverarbeitung auszuführen.

Nun sei der Fairness halber angemerkt, dass aktuelle Webseiten und Anwendungen auch ein großes Stück an Benutzungsfreundlichkeit durch bessere grafische Oberflächen und generelle User Experience gebracht haben. Es können weitaus mehr Grafiken und Multimediainhalte genutzt werden, und generell sind Computer und Smartphones inzwischen doch durchaus so bequem nutzbar, dass diese es auch Non-IT-Cracks ermöglicht haben, gut mit Programmen dieser Art umzugehen.

In gewisser Weise kann dieser Fortschritt also auch als eine Art von Demokratisierung von Informationstechnik gesehen werden. Dadurch, dass Anwendungen immer einfacher nutzbar werden, können mehr Menschen diese nutzen.

Falsch verstandene Demokratisierung

Im Zeitalter von sogenannter Künstlicher Intelligenz könnten die Möglichkeiten speziell großer Sprachmodelle als eine weitere Evolution dieser Demokratisierung von Informationstechnik gesehen werden. Mit einem Computer wirklich reden können, ihm in einfachen Worten mitteilen, was gewünscht wird. Eine Webseite entwickeln? Eine Software entwickeln? Die nächste Urlaubsreise planen? Kein Problem, ein kurzer Auftrag per Prompt reicht, den Rest erledigt dann „die KI“ oder „der Agent“.

Nun ist die Entwicklung von generativer KI, speziell großen Sprachmodellen, schon per se nicht gänzlich unproblematisch. Auf die Problematik wurde in dieser Kolumne ja immer wieder Bezug genommen, etwa mit Sätzen wie diesen: große Probleme wie Bias, digitaler Kolonialismus, immenser Ressourcen- und Energieverbrauch, hohe Machtkonzentration, ungehemmter Datenkonsum, Wegbereitung des Faschismus, Plagiarismus und Desinformation.

KI ist also keine Demokratisierung von Informationstechnik, es ist die Konzentration in den Händen einiger weniger. Sie ist, wie Cory Doctorow 2011 postulierte, ein Angriff auf allgemeine und universelle Datenverarbeitung, die bisher allen einfach zugänglich war. Heimcomputer oder Smartphones werden wegen der Speicherkrise immer teurer und irgendwann unbezahlbar. Mit KI wird aber ein Bedarf nach Rechenleistung erfunden, der jetzt unbedingt mit mehr Technik, mehr Speicher und neuen GPUs gedeckt werden muss.

Betrachten wir den Fortschritt im Rahmen bestimmter Gesetzmäßigkeiten, überschreitet KI viele Grenzen auf einmal, nicht nur solche von Gesetzmäßigkeiten der Informationstechnik und Hardwareentwicklung:

• Allein der Wasserverbrauch von KI könnte im Jahr 2030 auf den Verbrauch von 1,3 Milliarden Menschen steigen, wie die Universität der Vereinten Nationen kürzlich warnte.
• Seit dem Aufkommen von großen Sprachmodellen entwickelt sich der Aufwand für das Training dieser Modelle mit einer Steigerungsrate von mehr als vier Mal pro Jahr. Dabei steigt die „Intelligenz“ dieser Modelle aber eher nur unwesentlich. Damit steigt die Notwendigkeit nach immer größeren und energiehungrigen Rechenzentren schneller, als die Hardwareentwicklung und die Steigerung der Energieeffizienz Schritt halten könnten.
• KI-Modelle mit agentischen Fähigkeiten werden immer mehr zu erratisch und schwer steuerbaren Softwarebestandteilen, bei denen sich speziell US-Hersteller in den vergangenen Tagen damit überbieten, welches ihrer Modelle in Tests jetzt die schlimmsten Ausbrüche aus schlecht abgesicherten Testumgebungen hingelegt habe. Meta, Anthropic und OpenAI überbieten sich gerade in einer Sensationslust, bei der sie immer mehr Cybergefährlichkeit ihrer Modelle zur Schau stellen.
• Techfirmen reißen gerade ihre eigenen Net-Zero-Klimaziele wegen des KI-Ausbaus oder steigen gleich komplett aus Initiativen für erneuerbare Energien aus. Rechenzentren in den USA, aber auch in Europa werden immer stärker mit fossilen Energieträgern wie Gas betrieben oder so zumindest geplant, teils unter Umgehung von Regulierung.

Der vermeintliche Fortschritt von Informationstechnik durch KI hat also einen Zustand angenommen, der außerhalb aller tragbaren Grenzen von Ressourcen und Wirkung auf die Gesellschaft liegt.

Der Fortschritt, den wir eigentlich brauchen

Nun werden speziell KI-Anhänger nicht müde, dass KI ja auch gute Seiten haben könne. Es gibt da einerseits den Sales-Pitch etwa eines Sam Altman. Dem Sam Altman, der von einer glorreichen Zukunft schreibt, in der der Klimawandel überwunden ist und Kolonien im Weltraum existieren. Derselbe Sam Altman, der den Energiebedarf für das Training der KI-Modelle damit versuchte, argumentativ abzuschwächen, dass es ja auch viel Ressourcen brauche, „einen Menschen zu trainieren“.

Es gibt auch weniger blumige Sales Pitches: Der Ex-CEO von Google, Eric Schmidt, gibt immerhin gleich unverhohlen zu, dass es ihm gar nicht mehr um die Eindämmung des Klimawandels gehe und daher Fortschritte im Bereich KI viel wichtiger seien.

Als Feigenblatt für einen möglichen Nutzen von KI für die Menschheit werden nicht selten spezielle Anwendungen wie AlphaFold von Googles Deepmind, ein Modell zur Vorhersage von Proteinstrukturen, angebracht. Dessen positive Wirkung auf die Wissenschaft und Forschung ist aber wahrscheinlich nicht so hoch wie angenommen.

Die Argumentation, dass der technische Fortschritt, speziell durch KI, in den vergangenen Jahren ja „auch gute Seiten“ habe, sollte also stärker in Hinblick auf die tatsächliche Wirkung auf elementare Probleme der Menschheit wie den Klimawandel gesehen werden. LLMs lösen keine Klimaprobleme, sie verschärfen sie nur. Die immer breitere und vermeintlich günstigere Verfügbarkeit von KI ist eher im Lichte des Jevons-Paradoxons zu sehen: Dadurch, dass KI einfacher und vermeintlich effizienter genutzt werden kann, wird sie auch stärker genutzt – egal ob das sinnvoll und im eigentlichen Sinne ressourceneffizient ist.

Die Verminderung der negativen Folgen des Klimawandels braucht also eine andere Art von Fortschritt. Ein Fortschritt, der effizienter im eigentlichen Sinne mit unseren gemeinsamen Lebensgrundlagen umgeht. Schneller weniger CO₂-Emissionen, schneller weniger fossile Energieträger, schneller sparsamere Nutzung von Ressourcen, etwa für Heizen, Kühlen oder Mobilität. Nur stellt sich die Frage, wie Digitalisierung und Informationstechnik eigentlich helfen können, wenn sie in ihrer bisherigen Entwicklung eher das Gegenteil zu erreichen scheinen?

Die gute Nachricht ist, dass es Bereiche gibt, in denen Digitalisierung zukünftig helfen könnte, Ressourcen einzusparen, so zumindest nach einer Szenariobetrachtung für das Jahr 2040 des Umweltbundesamts. Bei der Optimierung von Produktionsanlagen in der Industrie etwa. Oder im Baugewerbe. Rechenzentren übrigens werden, wenn es nach den ermittelten Szenarien geht, ein starker Treiber zusätzlicher Emissionen werden.

Bleibt also die schwierige Frage, wofür wir unseren Fortschritt zukünftig sinnvoll einsetzen wollen. Ein Wandel wird notwendig sein – nicht nur wegen des Klimawandels.

---

Die Arbeit von netzpolitik.org finanziert sich zu fast 100% aus den Spenden unserer Leser:innen.
Werde Teil dieser einzigartigen Community und unterstütze auch Du unseren gemeinwohlorientierten, werbe- und trackingfreien Journalismus jetzt mit einer Spende.

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.“

---

Die Arbeit von netzpolitik.org finanziert sich zu fast 100% aus den Spenden unserer Leser:innen.
Werde Teil dieser einzigartigen Community und unterstütze auch Du unseren gemeinwohlorientierten, werbe- und trackingfreien Journalismus jetzt mit einer Spende.

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.

---

Die Arbeit von netzpolitik.org finanziert sich zu fast 100% aus den Spenden unserer Leser:innen.
Werde Teil dieser einzigartigen Community und unterstütze auch Du unseren gemeinwohlorientierten, werbe- und trackingfreien Journalismus jetzt mit einer Spende.

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?

---

Die Arbeit von netzpolitik.org finanziert sich zu fast 100% aus den Spenden unserer Leser:innen.
Werde Teil dieser einzigartigen Community und unterstütze auch Du unseren gemeinwohlorientierten, werbe- und trackingfreien Journalismus jetzt mit einer Spende.

Zur „ersten Bewegungskonferenz gegen Big Tech“ in Berlin kamen 750 Menschen zusammen. Bei „Cables of Resistance“ ging es um Protest, Betriebsräte und Widerstand gegen Rechenzentren. Die vielleicht radikalste Antwort der Aktivist:innen auf die Macht der Tech-Konzerne: Verweigerung.

Was tun gegen Big Tech? Am vergangenen Wochenende kamen in Berlin deutsche und internationale Aktivist:innen, Gewerkschafter:innen, Forscher:innen und Künstler:innen zur Konferenz „Cables of Resistance“ zusammen, um über die Frage zu beraten, die derzeit so viele beschäftigt. Ihre Antwort: radikale Verweigerung, Protest und Widerstand.

Ins Leben gerufen wurde die „erste Bewegungskonferenz gegen Big Tech“ von den Gruppen Berlin vs. Amazon, Tesla den Hahn abdrehen und die Berlin Tech Workers Coalition. Mit ihrem tech- und kapitalismuskritischen Ansatz haben sie offenbar einen Nerv getroffen: Die Tickets waren schnell ausverkauft, mehr als 750 Menschen kamen nach Angaben der Veranstalter:innen in das Tagungshaus am Franz-Mehring-Platz.

Das überwiegend durch Einreichungen aus der Community bestückte Programm war geprägt durch kritische Analyse des Status Quo, internationale Vernetzung und Austausch über politische Strategien. In insgesamt neun Themen-Tracks ging es um Fragen von Stadtpolitik, Nachhaltigkeit, Militarisierung oder Arbeitskämpfe.

„Die Speerspitze der kapitalistischen Akkumulation“

Die Ausgangslage beschreiben viele derzeit als düster. Angesichts der Übermacht der großen Tech-Konzerne kann man schon mal leicht verzweifeln. Ihre wirtschaftliche und politische Dominanz ist konkurrenzlos. Allein die fünf wertvollsten unter ihnen – Nvidia, Apple, Google, Microsoft und Amazon – strichen im letzten Jahr fast 500 Milliarden US-Dollar Gewinn ein. Ihr gemeinsamer Marktwert beträgt derzeit mehr als 18 Billionen US-Dollar – astronomische Zahlen.

Für die Veranstalter:innen steht fest: „Digitale Technologien sind die derzeitige Speerspitze der kapitalistischen Akkumulation und Zerstörung.“ Und: „Das digitale Kapital steht hinter dem Faschismus und ist sein bereitwilliger Handlanger.“ So heißt es im Entwurf für ein Manifest, das die Organisator:innen zu Beginn der Konferenz zur Debatte stellten und das sie im Nachgang weiterentwickeln wollen.

In den Diskussionsrunden war zwar hier und da Skepsis angesichts der vor Superlativen und historischen Referenzen strotzenden Wortwahl zu hören. Doch dass die Tech-Konzerne tief in die großen Krisen unserer Zeit verwickelt sind, das ist hier Konsens. Sie treiben den Klimawandel voran und lassen in kolonialer Manier Arbeitskräfte und Rohstoffe im Globalen Süden ausbeuten. Sie profitieren von Überwachung und Militarisierung. Mit ihren Lobby-Armeen nehmen sie Einfluss auf die Politik, mit ihren Milliarden gestalten sie unsere Städte um. Sie hofieren Donald Trump und normalisieren seine Politik.

Die vielleicht mächtigste Waffe der Tech-Konzerne: Sie bestimmen, wie die Zukunft aussehen soll – nicht nur technisch, sondern auch diskursiv. Dass mehr Innovation, mehr Technologie und allen voran mehr KI immer besser seien, sagen längst nicht mehr nur sie. Auch viele Politiker:innen wiederholen das Mantra vom vermeintlichen digitalen Fortschritt unhinterfragt. Big Tech hat nicht nur das Internet gekapert, sondern auch unsere Vorstellung davon, wie digitale Zukünfte überhaupt aussehen könnten.

Von Arbeitskämpfen bis Perma-Computing

„Big Tech wird unseren Planeten mittel- bis langfristig zerstören“, so fasst Mitorganisatorin Aline Blankertz in einem Pressegespräch die Lage zusammen. Die Konferenz wolle deshalb Menschen zusammenbringen, „die für eine solidarische, selbstbestimmte, klimagerechte Zukunft kämpfen.“

Konkret ging es zum Beispiel um Arbeitskämpfe und die Rolle, die Angestellte von Tech-Konzernen spielen können, um diese zu verändern. Wie kann man solidarisch mit outgesourceten Datenarbeiter:innen hinter KI und Sozialen Medien sein? Wie können Kurierfahrer:innen Betriebsräte und faire Arbeitsbedingungen erkämpfen? Wie können sich Angestellte gegen die Beteiligung ihrer Arbeitgeber an militärischen Produkten wie dem Projekt Nimbus organisieren, mit dem Amazon und Google das israelische Militär und damit auch den Völkermord in Gaza unterstützen?

An anderer Stelle ging es um die globale Ausbeutung durch Tech-Konzerne und die sozial-ökologischen Kosten des KI-Hypes, um autoritäre und antifeministische Netzwerke. Es ging darum, wie man Protest gegen Palantir und Tesla organisiert, aber auch um Alternativen wie Perma-Computing mit Biomasse oder um Plattform-Kollektive im Besitz lateinamerikanischer Tech-Arbeiter:innen.

Rechenzentren als Symbole des KI-Hypes

Ein zentrales, immer wiederkehrendes Thema waren Rechenzentren. Als physische Repräsentation der digitalen Welt und als Symbol für den KI-Hype sind sie in vielen Regionen der Welt bereits zum Kristallisationspunkt des Widerstands gegen Big Tech geworden. Der Protest gegen Rechenzentren dürfte bald auch in Deutschland stärker werden, denn sie nehmen viel Fläche ein, verbrauchen riesige Menge Strom und Wasser und werden gerne in ärmeren und marginalisierten Nachbarschaften gebaut, die dann unter der Lärm- und Umweltbelastung leiden.

In den vielen Vorträgen und Panel-Gesprächen zu dem Thema ging es um Aufklärung, Ansatzpunkte für Veränderungen an gesetzlichen Rahmenbedingungen wie dem Energieeffizienzgesetz, Aktionen des zivilen Ungehorsams und lokale Proteste, die die Ansiedlung von Rechenzentren verhindern.

Worum es nicht ging: Anschläge, Sabotage oder andere Formen eines vermeintlichen Ökoterrorismus.

Dass man das überhaupt klarstellen muss, liegt daran, dass das rechte Krawallmedium Nius die Konferenz offenbar zum Feind auserkoren hat, weil der Quantenphysiker Guido Arnold an einem Panel teilnahm. Im Januar hatten Nius und Spiegel Arnold und sein radikal Tech-kritisches Kollektiv „Capulcu“ mit dünner Begründung als Vordenker der „Vulkangruppe“ dargestellt. Der Vorwurf stützt sich vor allem darauf, dass die Vulkangruppe, die sich unter anderem zum Brandanschlag auf das Berliner Stromnetz Anfang des Jahres bekannte, ähnliche Begriffe nutzt, etwa den von Arnold geprägten Ausdruck des „technologischen Angriffs“.

Auch im Manifest der Konferenz findet sich der Begriff. Nius schickte einen Reporter, der Teilnehmende vor dem Gebäude abpasste und fragte, warum sie an einer Konferenz teilnehmen würden, die mit durchtrennten Kabeln werbe. Die ausbleibenden Antworten der genervten Besucher:innen schnitt Nius zu einem fünfeinhalbminütigen Video zusammen.

Nicht zum ersten Mal griff die Springer-Zeitung Welt die Vorlage von Rechtsaußen auf und titelte: „Wie linke Tech-Gegner in Berlin einen Angriff planen“. Eine Presseakkreditierung hatte Welt nach Angaben der Veranstalter:innen nicht beantragt.

Kann man Big Tech auf den eigenen Plattformen schlagen?

Dabei gibt es durchaus Dinge, die man an der Konferenz kritisieren kann, ohne sich komplett lächerlich zu machen.

Zum Beispiel, dass kein einziger der neun Themenstränge Probleme der demokratischen Öffentlichkeit und von Sozialen Medien zum Thema machte. Die Frage, wie eine tech-kritische Bewegung, die von der Konferenz ausgehen soll, die narrative Hegemonie von Big Tech auf den Plattformen eben dieser Konzerne brechen soll, hätte man hier gut diskutieren können. Auch konkrete Alternativen wie das Fediverse mit seinen Stärken und Schwächen hätten gut auf die Konferenz gepasst. Einige Teilnehmende nahmen die Sache dann einfach selbst in die Hand und hingen Zettel aus, auf denen sie zumindest Mastodon-Handles austauschten.

Zudem waren die einzelnen Sessions teilweise so kurz, dass die ausgegebene Losung „Das ist keine Infoveranstaltung, sondern eine Kampfansage“, sich auf unfreiwillige Art und Weise bestätigte. Ein bisschen mehr Information wäre manchmal schon gut gewesen. Ebenso ein bisschen mehr Raum für Diskussionen über Widersprüchlichkeiten, die es notwendigerweise gibt, wenn unterschiedliche Bewegungen zusammenkommen.

Keine Zeit für Zukunft

Doch wichtiger waren an diesem Wochenende Vernetzung, Inspiration und Motivation. „Wir werden Big Tech nicht weganalysieren“, gab Journalistin Nina Scholz bei ihrem Auftaktvortrag die Richtung vor. Es sollte ums Handeln gehen: Raus aus der Ohnmacht, rein in die Bewegung.

In diesem Sinne hätten es gerne auch noch mehr Programmpunkte zu konkreten Alternativen und positiven Zukunftsentwürfen sein dürfen. Lediglich eine Stunde stand für den Themenblock „Zukunft“ und Ideen wie die Vergesellschaftung von Plattformen, Digital Degrowth oder Hardwareproduktion außerhalb kapitalistischer Verwertungslogik zur Verfügung. Auch davon hätte es gerne noch mehr sein dürfen.

Aber womöglich ist das einfach der Moment, an dem wir gerade stehen: Für Zukunft ist hoffentlich später Zeit, jetzt geht es darum, das Schlimmste zu verhindern. Sich dem Hype zu verweigern, das Fortschrittsversprechen zu hinterfragen, bestimmte Entwicklungen auch ganz abzulehnen und Widerstand zu organisieren – das ist vielleicht nicht die visionärste Antwort auf Big Tech. Aber es könnte genau die Antwort sein, die es jetzt braucht.

---

Die Arbeit von netzpolitik.org finanziert sich zu fast 100% aus den Spenden unserer Leser:innen.
Werde Teil dieser einzigartigen Community und unterstütze auch Du unseren gemeinwohlorientierten, werbe- und trackingfreien Journalismus jetzt mit einer Spende.

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.“

---

Die Arbeit von netzpolitik.org finanziert sich zu fast 100% aus den Spenden unserer Leser:innen.
Werde Teil dieser einzigartigen Community und unterstütze auch Du unseren gemeinwohlorientierten, werbe- und trackingfreien Journalismus jetzt mit einer Spende.

KI sei verfänglich für faschistische Ideologien und gehe mit autoritären Machtzentren einher. Große Plattformen wie ImmobilienScout24 und Doctolib machen Profit mit Grundbedürfnissen der Menschen. Zwei Aktivist*innen schlagen im Interview konkrete Schritte hin zu einer demokratischen digitalen Teilhabe vor.

Künstliche Intelligenz ist in aller Munde. Ihr wird nachgesagt, nicht nur Arbeitsprozesse zu vereinfachen und zu beschleunigen. Sie soll auch der Wirtschaft zu neuem Aufschwung verhelfen. Doch immer mehr kritische Stimmen greifen in die Debatte ein und beziehen eine klare Haltung gegen diese Technologie. Zwei von ihnen sind die Digitalexpert*innen Aline Blankertz und Malte Engeler.

Anlässlich der Konferenz „Cables of Resistance. Bewegungskonferenz gegen Big Tech“, die am Wochenende in Berlin stattfindet und mögliche Widerstandsstrategien gegen KI und große Plattformen ausloten möchte, haben wir mit ihnen gesprochen. Aline Blankertz ist angewandte Ökonomin und setzt sich für die demokratische Ausgestaltung von Wirtschaft ein, unter anderem im digitalpolitischen Kollektiv „Structural Integrity“. Sie ist an der Organisation der Konferenz beteiligt. Malte Engeler ist Jurist und Mitbegründer des digitalpolitischen Kollektivs.

Im Interview erklären sie, warum sogenannte KI besonders gut verfänglich für autoritäre Politiken ist, wie ihre Sabotage aussehen kann und wie die Gesellschaft wieder mehr demokratische Kontrolle über große Plattformen erreichen kann. Sie plädieren für eine politische Organisierung und die Vergesellschaftung von Plattformen, die solch essenzielle Bereiche der Daseinsvorsorge wie Wohnungssuche oder Arztterminbuchungen strukturieren.

„Künstliche Gebärmutter“ und KI haben den gleichen ideologischen Ursprung

netzpolitik.org: Was ist eigentlich eine „künstliche Gebärmutter“? Im Manifest der Konferenz ist die Rede davon.

Aline Blankertz: Die künstliche Gebärmutter ist eine Figur, die immer mal wieder rund um Elon Musk auftaucht. Dieser Idee des selektiven Pronatalismus liegt zugrunde, dass man stärker steuern möchte, wer Kinder bekommen darf. Die künstliche Gebärmutter ist das Mittel, um sich letztlich vom „weiblichen Körper“ lösen zu können. Es geht darum, aus einer weißen cis-männlichen Perspektive technisch steuern zu können, wohin es mit der Menschheit geht. Mein Verständnis ist, dass es diese künstliche Gebärmütter noch nicht technisch ausgereift gibt. Aber es laufen Forschungsprojekte, die das aktiv vorantreiben. Daneben existieren viele andere transhumanistische Projekte, wie zum Beispiel „Neuralink“, um menschliche Gehirne und Maschinen stärker miteinander zu verbinden.

In Europa ist es subtiler, aber viele dieser Entwicklungen hin zu solchen transhumanistischen Ideen ‒ also wie können Menschen mit technischen Upgrades besser gemacht werden ‒ sehen wir auch hier. Die künstliche Gebärmutter und die Brain-Computer-Interfaces unterscheiden sich zwar von KI, weil sie unmittelbarer auf die Ebene von Hardware und menschlichen Körpern setzen. Doch auch der KI-Diskurs hat den gleichen ideologischen Ursprung und wird technisch von denselben Menschen vorangetrieben.

„Diese Infrastrukturen kann niemand bei sich im Keller haben“

netzpolitik.org: Ist das der Grund warum ihr KI fundamental ablehnt? Und was versteht ihr unter KI genau?

Malte Engeler: Wenn wir von KI reden, dann meinen wir die in der Gesellschaft aktuell sehr präsente Form von KI: große Datenmodelle, die aus vorhandenen Datenquellen zukünftige oder neue Ergebnisse berechnen. Wir meinen maschinelles Lernen, das Menschen dazu nutzen, um neue Texte, Bilder, Videos oder Ton zu erstellen. Die Modelle werden auch in sozialen Situationen eingesetzt, um neue Entscheidungspunkte zu generieren. Zum Beispiel in militärischen Aktionen, in Verwaltungsentscheidungen oder zur Benotung im Bildungswesen. Es geht also um eine Technologie, die auf Basis einer immensen Datenmenge Muster erlernt und neue Ergebnisse mit diesen Mustern produziert. Wir reden hier von ganz großen Modellen.

Dieser Technologie ist inhärent, dass sie besonders für autoritäre und faschistische Kräfte anknüpfbar ist. Das ist also kein technischer Fehler, sondern die Technologie ist schlicht und einfach so gebaut. Dazu gehört, dass diese gigantischen Modelle eine große Zentralisierung mit sich bringen. Die Infrastrukturen, die zum Training und Erhalt der Modelle nötig sind, kann niemand bei sich im Keller haben. Diese riesigen Rechenzentren können eigentlich nur zentralisiert betrieben werden. Politisch anknüpfbar für faschistische Politiken sind diese Infrastrukturen deshalb, weil sie autoritäre Machtzentren stark bevorzugen.

Zum anderen ist da diese Mustererkennung, die immer auf Daten aus der Vergangenheit trainiert wird. Sie überträgt deshalb notwendigerweise diese Vergangenheit in die Zukunft und vereinheitlicht diese Zukunft statistisch auf einen weiß-patriarchal geprägten Mittelwert. Laut diversen Theorien steckt im Kern des Faschismus die Idee, dass es eine Wahrheit, eine tiefes völkisches, echtes Leben in der Gesellschaft gibt, das zum Erblühen gebracht werden soll. Und diese Idee von einer Wiedergeburt der nationalen Stärke findet sich im technischen Prinzip wieder, massenhaft Daten zu sammeln und das vermeintlich Wahre aus diesen Daten wieder extrapolieren zu können.

„Wünschenswert, wenn Menschen KI nicht auch noch freiwillig nutzen“

netzpolitik.org: Ist es aus antifaschistischer Sicht ein Problem, wenn Menschen ihre Suchanfragen nicht mehr in eine klassische Suchmaschine eingeben, sondern zum Beispiel in ChatGPT?

Aline Blankertz: Wir beschäftigen uns vor allem mit der kollektiven Dimension. Es ist nicht die einzelne Suchanfrage bei ChatGPT, die uns dem Faschismus näher bringt. Es sind eben die Zwänge, die an vielen Stellen bestehen. Beispielsweise, dass viele Menschen nun Dinge schneller machen müssen und es deswegen mit KI tun. Dass sie im Wettbewerb mit anderen stehen, um bessere Betriebsergebnisse hervorzubringen.

Es ist wünschenswert, wenn Menschen KI nicht auch noch freiwillig nutzen. Wenn sie es nur unterhaltsam finden, könnten sie sich eine andere Beschäftigung suchen, die weniger klimaschädlich ist und den KI-Hype nicht weiter am Leben hält. Aber das ist nicht das, womit wir antifaschistisch wirken können, indem wir einfach keine KI mehr verwenden.

„KI-Unternehmer*innen werden hierzulande glorifiziert“

netzpolitik.org: Welchen konkreten Schaden seht ihr in Europa und in Deutschland durch KI bereits?

Aline Blankertz: Aktuell läuft die Debatte, dass man in der Verwaltung großflächig KI einsetzen möchte, etwa nach dem Vorbild von DOGE aus den USA. Das wird zwangsläufig dazu führen, dass mehr Menschen diskriminiert werden und dafür wiederum weniger Verantwortung übernommen wird. Das kennen wir beispielsweise aus Amsterdam, wo ein Algorithmus zur Folge hatte, dass vor allem sozial schwachen Familien Betrugsvorwürfe gemacht wurden. Oder aus England, wo Abiturergebnisse während der Corona-Pandemie insbesondere von Schüler*innen aus ärmeren Gegenden abgewertet wurden.

Ein anderer Aspekt ist, dass auch hierzulande KI-Unternehmer*innen als Heilsbringende glorifiziert werden. Ein starkes Beispiel hierfür ist Dieter Schwarz, dem die Schwarz-Gruppe mit Lidl und Kaufland gehört. Neben vielen Rechenzentren baut er so etwas wie eine Privatstadt in Baden-Württemberg auf und wird dafür gefeiert. Die CEOs von SAP und Telekom werden ebenfalls häufig gefragt, was für eine Gesellschaft sie sich wünschen. Ganz so, als ob sie gesellschaftliche Interessen im Blick hätten.

Außerdem beschleunigt KI die gesellschaftliche Spaltung nicht nur im Mediendiskurs, indem plausibel klingende Outputs ohne Anspruch auf Wahrheit eine demokratische Diskussionsbasis untergraben. Sie entwertet schon jetzt Arbeit. Menschen haben Angst, von sogenannter KI ersetzt zu werden, die Gewerkschaften fahren ihre Forderungen zurück. Gleichzeitig erwirtschaften diejenigen, die in Aktien investiert haben, umso mehr Gewinne. Die ökonomische Ungleichheit wächst also noch stärker durch KI.

„In den USA zünden Menschen autonom fahrende Autos an“

netzpolitik.org: Was kann man dagegen tun?

Aline Blankertz: Wir können uns gegen KI wenden. Wir können uns verweigern. Wir können Trainingsdaten vergiften. Man kann auch so etwas wie Sabotage nach dem CIA-Sabotage-Manual betreiben. Es enthält einige inspirierende Ideen aus der Zeit des Zweiten Weltkriegs, wie Menschen den Faschismus verlangsamen können. Man kann Abläufe verringern, verlangsamen und weniger effizient machen. Man kann sich gegen Rechenzentren engagieren.

In den USA gibt es noch weitergehende Aktivitäten. Da zünden Menschen autonom fahrende Autos von Waymo an. Dort gibt es Roboter, die die Gehwege von Obdachlosen freihalten sollen. Menschen attackieren auch diese Roboter.

Um wirklich politisch wirksam sein zu können, müssen wir uns aber organisieren. Da führt kein Weg dran vorbei. Die Dienste im Individuellen zu wechseln reicht nicht. Zu sagen, „ich finde KI doof, reicht auch nicht“. Wir müssen uns politisch zusammenfinden und die Auswirkungen solcher digitalen Technologien stärker als Problem verstehen.

„Vergesellschaftung ist die Antwort“

netzpolitik.org: Auf der Konferenz gebt ihr einen Talk darüber, dass Regulierung und Open-Source-Alternativen nicht ausreichen, um gegen die Macht der Tech-Giganten anzukommen. Stattdessen schlagt ihr vor, große Tech-Plattformen zu vergesellschaften.

Malte Engeler: Aktuell erleben wir eine autoritäre Wende. In Zeiten von Kipppunkten wie diesen ist Abwehrkampf ein ganz wesentlicher Teil. Gegen etwas zu kämpfen ist nicht so motivierend wie für etwas. Ich kann das für mich persönlich ganz klar sagen: Mich motiviert nicht der Hass auf Big Tech. Mich motiviert der Wunsch nach einer besseren Welt. Wir brauchen konkrete Vorstellungen einer Realität, in der diese Technologien, die wir gerade bekämpfen, anders funktionieren. Und wie kommen wir dahin? Wie kann man eine Plattform, die uns jetzt ausbeutet und aus unseren Bedürfnissen Profit schlägt, in etwas Besseres verwandeln?

Die Antwort auf diese Fragen ist Vergesellschaftung: also die Überführung einer privatwirtschaftlich betriebenen kommerziellen Plattform in einen Zustand, in dem sie im Sinne des Gemeinwohls und der Bedürfnisbefriedung der Menschen demokratisch verwaltet wird.

„Mit kleineren Plattformen anfangen“

netzpolitik.org: Welche Plattformen würdet ihr gern vergesellschaften?

Malte Engeler: Sich allein diese Frage zu stellen, ist sehr spannend. Das führt dazu, dass auch linke und progressive Kräfte auf einmal anfangen, darüber nachzudenken: Was ist unsere Vision? Was ist unsere Idee von einer digitalen Wohnungsvermittlung oder von einem Portal, auf dem man sich Arzttermine klicken kann? Was würden wir mit diesen Infrastrukturen machen, wenn sie nicht nach kapitalistischen Prinzipien betrieben werden würden?

Auf der „Cables of Resistance“ gibt es auch einen Talk von der Redscout24-Gruppe, in der Aline und ich beteiligt sind. Das ist ein ganz konkreter Versuch zu zeigen, wie ImmobilienScout24 anders aussehen könnte. Aber das ist nur ein Beispiel von vielen. Doctolib wäre ein anderes.

Die Frage der Vergesellschaftung zwingt uns aber auch dazu, uns zu positionieren, welche Plattformen wir vielleicht gar nicht wollen. Man kann vergesellschaften, um dann nur abzuschalten. KI ist ein Beispiel für eine Technologie, die wir in unserer befreiten Welt nicht haben wollen.

Aline Blankertz: Konkret plädieren wir dafür, mit den kleineren Plattformen wie ImmoScout24 und Doctolib anzufangen. Denn über sie läuft aktuell der Zugang zu für alle Menschen wichtigen Bereichen der Daseinsvorsorge wie Wohnungen und Gesundheitsversorgung. So können wir erst einmal lernen, wie die Umstellung auf Bedürfnisorientierung funktioniert. Mittelfristig können wir dann unseren Blick stärker auf digitale Infrastrukturen wie Rechenzentren und globale Plattformen richten.

Was wir durch Vergesellschaftung gewinnen, ist, dass wir überhaupt wieder gesellschaftlich gestalten können. Im Moment läuft es danach, wie am meisten Geld für die Anteilseignenden herausspringt. Wenn wir an Demokratie glauben, müssen wir auch daran glauben, dass wir gesellschaftliche Infrastrukturen danach gestalten können.

Da kann man sich gut bei „Deutsche Wohnen & Co enteignen“ umsehen, die für ihre Anstalt öffentlichen Rechts ‒ so unsexy das auch klingen mag ‒ sehr detailliert ausbuchstabieren, welche Gruppen wie an Entscheidungsprozessen beteiligt werden sollen. Gleichermaßen wäre das auch bei einer digitalen Wohnungsvermittlungsplattform, die auf die Bedürfnisse von Menschen zugeschnitten ist.

„ImmoScout24 vom Markt verdrängen“

netzpolitik.org: Wie kann eine Bewegung oder ein Zusammenschluss von Bewegungen praktisch an ein Unternehmen wie ImmoScout24 herankommen?

Malte Engeler: Wir sollten nicht vergessen, dass es schon viele Strukturen gibt, die so organisiert sind. Man vergisst, dass wir das Rad nicht neu erfinden müssen. Bibliotheken zum Beispiel sind eine gut funktionierende öffentliche Infrastruktur. Sie haben einen gemeinsamen Datenbestand. Beispielsweise kann ich heute in der Staatsbibliothek Berlin ein Buch aus Heidelberg bestellen und es übermorgen abholen. Das sind auch keine privatwirtschaftlich betriebenen Informationszugangssysteme.

Es gibt verschiedene Wege zum Ziel. In einigen Gemeinden existieren noch kommunale Online-Plattformen zur Wohnungsverwaltung, auf denen sie den eigenen Wohnungsbestand anbieten. Sie stellen ihn nicht auf ImmoScout24 ein. Man könnte also festlegen: Wer Wohnraum hat und vermieten will, muss dafür die Plattform der Gemeinde nutzen. Bei einigen Infrastrukturen der Daseinsvorsorge wie Müllabfuhr oder Wasseranschluss gibt es schon ein ähnliches Prinzip, den sogenannten Anschluss- und Benutzungszwang.

Mit Aktivist*innen aus dem Fediverse, die viel Erfahrung mit dezentralen Strukturen haben, und Menschen, die solche Bibliotheken-Systeme bauen, könnte man ausloten, wie ein deutschlandweiter Katalog aussähe, mit dem man in jeder Kommune auf alle Wohnungen in Deutschland zugreifen kann.

Im Grunde verdrängt man ImmoScout24 auf diese Weise vom Markt und vergesellschaftet es gar nicht. Die Plattform wird so immer unwichtiger. Sie kann dann noch Eigentumswohnungen auf dem Land vermitteln, aber ist aus dem Mietraum raus. Das wäre bereits eine Errungenschaft.

---

Die Arbeit von netzpolitik.org finanziert sich zu fast 100% aus den Spenden unserer Leser:innen.
Werde Teil dieser einzigartigen Community und unterstütze auch Du unseren gemeinwohlorientierten, werbe- und trackingfreien Journalismus jetzt mit einer Spende.

Die Bundesregierung will Deutschland zur „KI-Nation“ machen, die EU verfolgt eine „AI-First“-Mentalität. Eine Umfrage in mehreren europäischen Ländern zeigt nun, dass die Mehrheit der Befragten diesen Hype nicht mitträgt. Ihr bereitet vor allem der wachsende Strom- und Wasserverbrauch Sorge. Und sie wünscht sich eine strengere Regulierung.

Ich öffne mein Bahn-Ticket. “Dieses Dokument scheint lang zu sein. Spare Zeit und lies eine Zusammenfassung”, empfiehlt mir prompt mein PDF-Reader. Ein Paradebeispiel dafür, wie immer mehr Anwendungen den Nutzer*innen KI-Tools aufdrängen, in den meisten Fällen, ohne dass sich ein Nutzen daraus ergibt.

Weltweit versuchen Regierungen und große IT-Firmen, sich im KI-Wettbewerb zu überbieten. Dabei benötigen die zugrunde liegenden Systeme immer mehr Rechenleistung, für die irgendwo Computer laufen müssen, die Strom und Wasser verbrauchen. Doch während das Thema Rechenzentren längst in der politischen Debatte und bei Fachleuten angekommen ist, wusste man bislang kaum etwas darüber, wie die Bevölkerung diese Entwicklung einschätzt.

Aus diesem Grund hat AlgorithmWatch in mehreren europäischen Ländern eine repräsentative Umfrage zu Rechenzentren und ihren Auswirkungen durchführen lassen. Gemeinsam mit internationalen Partnerorganisationen wie der spanischen Initiative Tu Nube Seca mi Rio, Friends of the Earth Ireland und der europäischen Klimaschutzallianz Beyond Fossil Fuels wurden Menschen in Deutschland, der Schweiz, Spanien, Irland und dem Vereinigen Königreich befragt.

Wunsch nach mehr Transparenz und mehr Regulierung

Die Ergebnisse sind überraschend deutlich: In allen beteiligten Ländern spricht sich jeweils eine große Mehrheit der Befragten für eine stärkere Regulierung und mehr Transparenz von Rechenzentren aus. In einigen Ländern ist die Zustimmung dabei besonders hoch, so zum Beispiel in Spanien und Irland. Dort ist der Wasser- beziehungsweise Stromverbrauch der KI- und Cloud-Fabriken schon länger Gegenstand öffentlicher Diskussionen und Proteste. Denn sowohl im grünen Irland als auch im trockenen Spanien wirken sich die Rechenzentren bereits spürbar auf Energiepreise und Wasserverfügbarkeit aus. In Spanien befürchten knapp 90 Prozent der Befragten, dass der Wasserverbrauch der Einrichtungen ihre eigene Versorgung beeinträchtigen könnten.

Auch beim Blick auf die Gesamtergebnisse sprechen die Zahlen eine eindeutige Sprache: Drei Viertel der Befragten aller Länder sorgen sich, dass der Wasserverbrauch die umliegenden Ökosysteme beeinträchtigen könnte. Fast genauso viele befürchten Auswirkungen auf den eigenen Wasserverbrauch und immerhin nahezu zwei Drittel denken, dass der Energieverbrauch von Rechenzentren bereits heute einen relevanten Anteil des Stromverbrauchs in den jeweiligen Ländern ausmacht.

Groß ist aber nicht nur der Anteil derer, die sich Sorgen machen, sondern auch die Unterstützung für politische Forderungen, die Betreiber stärker in die Verantwortung nehmen. Mehr als sieben von zehn Befragten wollen, dass der Bau neuer Rechenzentren nur dann erlaubt ist, wenn der zusätzliche Strombedarf durch zusätzliche Kapazitäten an erneuerbaren Energien gedeckt wird. Ebenso viele wollen klare Kriterien, nach denen Energie verteilt wird – wobei die Befragten Rechenzentren und KI-Modelle konsequent als unwichtig bewerten.

Bei der Verteilung der Energie sollten gemäß der Umfrage vor allem die Sektoren priorisiert werden, die erneuerbare Energien zur Umstellung auf eine klimafreundliche Produktion benötigen. Rechenzentren gehören nicht dazu – ihr Stromverbrauch entsteht ja gerade zusätzlich. Häufig werden diese aktuell direkt mit Strom aus fossilen Brennstoffen betrieben. Vielerorts werden sogar Gaskraftwerke neu errichtet, um den Bedarf zu decken. Aber selbst wenn neue Rechenzentren mit erneuerbaren Energien betrieben werden, wie es in Deutschland ab 2027 für größere Einrichtungen vorgeschrieben ist, fehlt ohne weiteren Ausbau diese Energie dann in anderen Sektoren und verlangsamt dort die Dekarbonisierung. Ob direkt oder indirekt: Der Strombedarf für Rechenzentren und KI-Anwendungen gefährdet die Klimaziele.

Verbräuche steigen an, verlässliche Zahlen fehlen

Der Blick auf die Zahlen zeigt: Die in der Umfrage deutlich werdenden Sorgen sind mehr als berechtigt. In Irland verbrauchen Rechenzentren mittlerweile 22 Prozent des gesamten Stroms und tragen erheblich zu den teils enormen Strompreissteigerungen bei. Auch in Deutschland entfallen aktuell mehr als vier Prozent des gesamten Stromverbrauchs auf Rechenzentren. Schätzungen zufolge sind es in Frankfurt am Main bereits jetzt 40 Prozent des Stromverbrauchs, in Dublin sogar 80 Prozent. In der gesamten EU sind es mehr als drei Prozent – Tendenz stark steigend.

Hinzu kommt das für die Kühlung benötigte Wasser: In Spanien werden die größten KI-Fabriken ausgerechnet in den trockensten Regionen gebaut. Auch in Deutschland könnte laut einer Studie der Gesellschaft für Informatik der Wasserverbrauch von Rechenzentren zu Problemen führen – beispielsweise im Rhein-Main-Gebiet und in Brandenburg.

Während die Politik und Betreiberunternehmen offensiv für einen starken Ausbau von Rechenzentren und KI-Infrastruktur werben, mehren sich die Proteste der lokalen Bevölkerung. In Deutschland konzentrieren sich diese bislang vor allem auf Frankfurt und Umgebung. In Irland oder Spanien, wo bereits länger protestiert wird, sind die Bürgerinitiativen weiter verbreitet und dauerhafter organisiert, beispielsweise in der Initiative Tu Nube Seca Mi Rio – “Deine Cloud trocknet meinen Fluss aus”.

Vielerorts ist die mangelnde Transparenz ein großes Problem. Selbst offizielle Stellen müssen größtenteils auf Schätzungen zurückgreifen, wie viel Wasser und Strom die Rechenzentren tatsächlich verbrauchen. Sind valide Daten vorhanden, bleiben diese meist geheim. Zwar sollen Betreiber größerer Rechenzentren die Verbräuche mittlerweile an nationale Stellen wie dem deutschen Energieeffizienzregister für Rechenzentren und die EU melden – aber auch diese Daten werden nur aggregiert veröffentlicht. Hinzu kommt der Unwillen der Betreiber, diese Informationen bereitzustellen. Ein aktueller Bericht der Europäischen Kommission schätzt für das Jahr 2024, dass nur gut ein Drittel aller Rechenzentren in der gesamten EU dies tun. Selbst die Gesamtzahl aller Rechenzentren kann sie dabei nur mutmaßen.

Ein ähnliches Bild zeigt sich auch in Deutschland

In der Bundesrepublik wird der Strom- und Wasserverbrauch von Rechenzentren erst in der jüngsten Zeit stärker thematisiert. Hier liegt der Anteil der Menschen, die sich Sorgen machen, noch etwas niedriger als in anderen europäischen Ländern. Die Betonung liegt hier auf dem „noch“, denn auch in Deutschland nimmt die Zahl der Rechenzentren stark zu – und soll nach dem Willen der Bundesregierung noch stärker wachsen.

Wie drastisch die Entwicklungen sind, zeigen beispielsweise die Zahlen der Bundesnetzagentur. Diese hatte erst vor kurzem die Schätzungen bezüglich des zukünftigen Stromverbrauchs stark nach oben korrigiert: Die im April 2025 veröffentlichten Szenarien gehen davon aus, dass bis zum Jahr 2037 Rechenzentren 78 bis 116 Terawattstunde (TWh) Strom verbrauchen – doppelt bis viermal so viel, wie es die ursprünglichen Abfragen ergeben hatten. Zur Einordnung: Der gesamte Bruttostromverbrauch lag in Deutschland im Jahr 2023 bei gut 550 TWh.

Da die Bundesnetzagentur nur die Rechenzentren berücksichtigt, die sich aktuell in der Planung befinden, könnten die tatsächlichen Zahlen sogar noch weiter ansteigen. Damit würde der Gesamtbedarf der Rechenzentren 2037 nicht nur bis zu 10 Prozent des deutschen Stromverbrauchs betragen. Der Zuwachs an Rechenzentren sorgt vor allem dafür, dass große Mengen Strom zusätzlich bereitgestellt werden müssen, dass fossile Kraftwerke länger laufen und dass wahrscheinlich auch die Strompreise steigen.

Angesichts dieser Zahlen überraschen die Umfrageergebnisse in Deutschland nicht: Auch hier unterstützen zwei Drittel der Befragten die Auflage, dass Rechenzentren nur gebaut werden dürfen, wenn dafür entsprechend auch weitere Kapazitäten erneuerbarer Energien geschaffen werden. Mehr als drei Viertel der Befragten fordern, dass Betreiber von Rechenzentren ihren Energieverbrauch (76 Prozent), ihre Energiequellen (77 Prozent) und ihre Umweltauswirkungen (81 Prozent) offenlegen.

Die Umfrageergebnisse offenbaren damit auch eine Kluft zwischen der Mehrheitsmeinung in der Bevölkerung und dem Kurs der Bundesregierung. Digitalminister Karsten Wildberger (CDU) hatte erst Ende September gegenüber der Süddeutschen Zeitung angegeben, dass es für ihn “erst einmal primär um das Rechnen” gehe und Nachhaltigkeit demgegenüber nachrangig sei. Die Mehrheit der Befragten sieht das offensichtlich anders.

Und noch eines wird deutlich: Es reicht nicht aus, nur etwas an der Effizienz zu schrauben oder die Nutzung der Abwärme zu optimieren. Angesichts der Größe des erwarteten Wachstums muss es auch darum gehen, den Verbrauch von Rechenzentren absolut zu begrenzen – und dort, wo er unvermeidbar ist, durch zusätzliche erneuerbare Energien zu decken.

KI-Hype begrenzen – Rechenzentren nachhaltig gestalten

Rechenzentren sind zweifelsfrei wichtige Infrastrukturen und werden in Zukunft weiter an Bedeutung gewinnen. Umso wichtiger ist es, diese Infrastruktur nachhaltig zu gestalten und die Fehler der Vergangenheit nicht zu wiederholen. Dazu gehört auch die Frage: Wie viele solcher Rechenzentren brauchen wir eigentlich? Welche der neuerdings überall eingebauten KI-Anwendungen haben einen gesellschaftlichen Nutzen – und welche nicht?

Wie auch in anderen Bereichen darf sich die Debatte um den nachhaltigen Einsatz von KI nicht in erster Linie auf der Ebene von individuellen Konsum- beziehungsweise Nutzungsentscheidungen abspielen. Es braucht vielmehr eine politische Diskussion und Regulierung.

Aktuell wird einem bei jeder noch so kleinen PDF-Datei eine algorithmische Zusammenfassung aufgedrängt, führt jede Google-Anfrage zum Aufruf von Sprachmodellen und soll auch die staatliche Verwaltung nach dem Willen der Bundesregierung an so vielen Stellen wie möglich KI-Systeme benutzen. Hier bringt es wenig, nur an das Individuum zu appellieren. Stattdessen braucht es politische Entscheidungen, die sowohl bei KI-Systemen als auch bei Rechenzentren die ökologischen Folgen mitdenken. Statt der „KI-Nation“, zu der sich Deutschland laut dem Koalitionsvertrag entwickeln soll, braucht es – wenn man schon von Nation sprechen will – eine „KI-sensible Nation“, die neben dem Nutzen auch die Nebenwirkungen und häufig leeren Versprechungen solcher Anwendungen im Auge behält.

Mein Bahnticket jedenfalls drucke ich mir weder aus, noch lasse ich es mir zusammenfassen. Gar nicht so selten ist der Nicht-Einsatz von KI nämlich ihr bester Einsatz.

Julian Bothe ist als Senior Policy Manager bei der gemeinnützigen NGO AlgorithmWatch verantwortlich für das Thema „KI und Klimaschutz“. An der Schnittstelle von Digital- und Energiepolitik arbeitet er daran, den Ressourcenverbrauch und den Klimaschaden des aktuellen KI-Booms in Grenzen zu halten. Promoviert hat er zur Akzeptanz der Energiewende.

---

Die Arbeit von netzpolitik.org finanziert sich zu fast 100% aus den Spenden unserer Leser:innen.
Werde Teil dieser einzigartigen Community und unterstütze auch Du unseren gemeinwohlorientierten, werbe- und trackingfreien Journalismus jetzt mit einer Spende.