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.
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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.
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