UN-Bericht: Weniger höflich tippen senkt Ihren KI-Fußabdruck

Der ökologische Fußabdruck von Rechenzentren kommt inzwischen dem mancher der größten Staaten der Welt gleich. Das geht aus einem Bericht der Universität der Vereinten Nationen hervor, der am dritten Juni veröffentlicht wurde.

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Ihr Wasserverbrauch, ihr Energiebedarf und ihre Emissionen könnten sich in nur vier Jahren verdoppeln, wenn der Einsatz Künstlicher Intelligenz weiter wächst.

Einen Großteil des Booms treiben KI-Anwendungen an. Derzeit entfallen rund zwanzig Prozent des Stromverbrauchs von Rechenzentren auf KI, bis 2030 könnte der Anteil auf 40 Prozent steigen, heißt es in dem Bericht.

Nutzerinnen und Nutzer können den Klimaeffekt ihrer Anfragen verringern, indem sie weniger höflich und knapper formulieren, rät einer der Autoren.

Laut einer Umfrage des britischen Verlags Future aus dem Jahr 2024 sind die meisten Menschen – etwa 70 Prozent – höflich, wenn sie mit KI interagieren. 55 Prozent der Befragten sagten, sie täten das, „weil es einfach das Netteste ist“, 12 Prozent gaben an: „Wenn der Aufstand der Roboter kommt, möchte ich nicht als Erste oder Erster dran sein.“

Rechenzentren verbrauchen so viel Strom wie Argentinien

Im vergangenen Jahr verbrauchten Rechenzentren weltweit 448 Billionen Wattstunden Strom – mehr als alle Länder der Erde mit Ausnahme von zehn Staaten, heißt es in dem Bericht. Dadurch entstanden rund 189 Millionen Tonnen Kohlendioxid, in etwa so viel wie Argentinien ausstößt. Die Bereitstellung dieser Energie verschlang zudem etwa 4,5 Billionen Liter Wasser, so der Bericht über die ökologischen Folgen des Energieverbrauchs von KI.

Bis 2030 könnten Rechenzentren knapp drei Prozent des weltweit erwarteten Stromverbrauchs ausmachen, dann wären es 935 Billionen Wattstunden. Würde man sie als eigenes Land betrachten, lägen sie beim Stromverbrauch voraussichtlich auf Rang sechs. Das würde fast 399 Millionen Tonnen Kohlendioxid verursachen, heißt es weiter. Die Studie konzentrierte sich auf den Energiebedarf und untersuchte den enormen Wasserverbrauch zur Kühlung der Rechenzentren nicht näher.

„Wenn man sich diese Zahlen anschaut, bewegen wir uns in Größenordnungen von Staaten“, sagt Studienmitautor Kaveh Madani, Wasserforscher und Direktor des United Nations University Institute for Water, Environment and Health in Kanada. „Die Nachfrage ist enorm.“

Erster globaler Blick auf ökologische Folgen von Rechenzentren

Die Bedeutung des Berichts liege nicht nur in einzelnen spektakulären Kennzahlen, sondern vor allem in der Glaubwürdigkeit und Autorität der Vereinten Nationen, sagt Fengqi You, Professor für Energieverfahrenstechnik an der Cornell University, der an der Hochschule die Arbeit zu Nachhaltigkeitsfragen von KI leitet.

„Sein Wert liegt darin, dass eine UN-Institution Kohlenstoff, Wasser, Flächenverbrauch, Lebenszykluswirkungen und Umweltgerechtigkeit in einen gemeinsamen Rahmen stellt“, sagt You, der nicht an der Studie beteiligt war. Das sei besonders wichtig bei einem Thema, das häufig von Geheimhaltung und unvollständigen Angaben geprägt ist.

„Die breite Öffentlichkeit sollte sich Sorgen machen, aber nicht in Panik verfallen“, fügt er hinzu.

Jean Su, Direktorin des Energy Justice Program am Center for Biological Diversity, nannte den Bericht wichtig, weil es der erste UN- und überhaupt globale Bericht sei, „der die Umweltschäden von KI ins Rampenlicht rückt“.

Caleb Max, Präsident der National Artificial Intelligence Association, betont, wie seine Branche effizienter wird und der Gesellschaft nutzt: „KI wird rasch Teil unseres Alltags und bringt Vorteile, die die Sicherheit erhöhen, Menschen ein längeres Leben ermöglichen, effizienteres Arbeiten erlauben, die Nahrungsmittelproduktion verbessern und Armut verringern. Jeden Tag gibt es mehr Belege dafür, dass sich die energetische Rendite von Investitionen in die KI-Entwicklung für unsere Welt grundlegend auszahlt und daher mehr als gerechtfertigt ist.“

Josh Levi, Präsident der Data Center Coalition, sagt, die Branche nehme ihre Umweltbilanz ernst.

„Wir bleiben entschlossen, mit politischen Entscheidungsträgern, lokalen Gemeinden und Branchenpartnern zusammenzuarbeiten, damit Rechenzentren verantwortungsvoll, transparent und nach den jeweils besten verfügbaren Standards wachsen“, erklärte er in einer Stellungnahme.

Der Bericht erschien kurz nachdem die kalifornische Stadt Monterey Park am Dienstag, dem zweiten Juni, als erste Kommune in den USA dauerhaft neue Rechenzentren verboten hat.

Wie viel Energie eine KI-Anfrage verbraucht – und wie sich das senken lässt

Madani, der auch Träger des jüngsten Stockholm Water Prize ist, sagt, die Zahlen machten die Umweltkosten von KI sichtbar. Diese wirke auf den ersten Blick sauberer als andere Maschinen wie Autos oder Heizkessel, bei denen die Verschmutzung deutlich zu sehen ist.

„KI ist nicht nur etwas Virtuelles. Wir reden über etwas mit physikalischer Grundlage und sehr realen Auswirkungen. Dahinter steht Infrastruktur, es wird reale Energie verbraucht“, sagt Madani. „Hinter all diesen Abläufen, die für uns sehr sauber wirken, weil wir keinen Rauch aus unseren Geräten aufsteigen sehen, steckt eine Menge Hardware. Auf unserem Handy oder Computer ist kein Rauch sichtbar. Aber an einem anderen Ort leidet jemand darunter.“

Menschen können den enormen Energiehunger von KI senken, wenn sie weniger höflich und deutlich knapper fragen, sagt Madani. Der Bericht kommt zu dem Ergebnis, dass eine Reduzierung der Wortzahl in Anfragen um 30 Prozent den Energieverbrauch von KI um 25 Prozent senken kann. Das entspräche ungefähr der Strommenge, die rund 700.000 Menschen in Afrika in einem Jahr verbrauchen.

„Wenn Sie zu höflich sind, kann schon dieses zusätzliche ‚bitte‘ einen großen Unterschied machen“, sagt Madani. „Man muss sehr präzise und knapp sein.“

Eine typische ChatGPT-Anfrage ist etwa 200-mal so energieintensiv wie eine einfache Textklassifizierung, wie sie zum Beispiel ein E-Mail-Spamfilter nutzt. KI-generierte Bilder oder Videos benötigen noch deutlich mehr Energie.

Und je komplexer eine KI ist, desto mehr Energie braucht sie für ihr Training oder Lernen. Der Bericht schätzt, dass das Training von GPT-3 rund 1,3 Milliarden Wattstunden benötigte, die nächste Version dagegen 50 bis 70 Milliarden Wattstunden.

Doch nicht das Training ist der größte Stromfresser, sagt Mitautorin Miriam Aczel, Umweltpolitikforscherin an der Universität der Vereinten Nationen. Etwa 90 Prozent des Energieverbrauchs von KI entfallen auf den laufenden Betrieb, also auf Anfragen in Echtzeit, sagt sie. GPT alleine kommt demnach auf 2,5 Milliarden Eingaben pro Tag.

Mehr Effizienz, trotzdem höherer Stromverbrauch

Auch wenn Tech-Konzerne anführen, dass ihre Systeme immer effizienter werden, greift ein bekanntes Paradox: Werden Dinge effizienter, nutzen Menschen sie häufiger, und der Gesamtenergieverbrauch steigt, selbst wenn einzelne Anwendungen sparsamer werden, sagt Madani.

Manche Unternehmen werben damit, ihre Rechenzentren mit erneuerbarer Energie zu betreiben. Laut Madani bedeutet das aber auch, dass saubere Stromquellen ausgeschöpft werden und anderswo deshalb mehr Strom aus schmutzigeren Quellen zum Einsatz kommt.

Ein Problem für die Studie sei zudem, dass viele Unternehmen und Standorte nicht offenlegen, wie viel Energie und Wasser Rechenzentren und KI tatsächlich verbrauchen oder wo die Anlagen stehen und wie groß sie sind, sagen Aczel und Madani.

„Wir können nicht steuern, was Unternehmen nicht offenlegen“, sagt Cornell-Forscher You.