Der weltweite KI-Boom verbraucht immer mehr Ressourcen – und das Tempo steigt.
Eine neue Studie des Umweltinstituts der Vereinten Nationen (UNU-INWEH) zeichnet ein alarmierendes Bild: Künstliche Intelligenz entwickelt sich zu einem der größten Treiber für Energie-, Wasser- und Flächenverbrauch weltweit. Die globalen Ausgaben für KI-Infrastruktur sollen 2026 die Marke von 2,5 Billionen Euro überschreiten. Das entspricht in etwa der Wirtschaftsleistung eines mittelgroßen Industriestaates.
Rechenzentren fressen Strom wie ganze Länder
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Bereits 2025 verbrauchten Rechenzentren weltweit rund 448 Terawattstunden (TWh) Strom – so viel wie Frankreich oder Saudi-Arabien. Etwa ein Fünftel davon entfiel auf KI-Anwendungen. Bis 2030, so die Prognose der Forscher, wird sich der Strombedarf auf 945 TWh fast verdoppeln. Das entspricht dann rund drei Prozent des globalen Stromverbrauchs. Der Anteil der KI daran soll auf 40 Prozent steigen.
Die CO₂-Bilanz ist entsprechend düster. Bis 2030 könnten die Emissionen der Rechenzentren auf 400 Millionen Tonnen CO₂-Äquivalent steigen – so viel wie das gesamte Vereinigte Königreich 2025 ausstieß. Zwar ließe sich der CO₂-Fußabdruck durch den Umstieg von Kohle auf Bioenergie um 70 Prozent senken. Doch das Problem: Das würde den Wasser- und Flächenverbrauch drastisch erhöhen.
Wasserknappheit und Flächenfraß
Der Wasserbedarf der KI-Infrastruktur wird bis 2030 auf 9,3 Billionen Liter pro Jahr steigen. Zum Vergleich: Diese Menge würde ausreichen, um 1,3 Milliarden Menschen in Subsahara-Afrika ein Jahr lang mit Trinkwasser zu versorgen.
Auch der Flächenverbrauch explodiert. Bis 2030 werden die Anlagen und ihre Versorgungsinfrastruktur mehr als 14.500 Quadratkilometer beanspruchen – etwa doppelt so groß wie die Metropolregion Jakarta oder so groß wie Nordirland.
Besonders extrem ist der Ressourcenhunger beim Training moderner KI-Modelle. Das Training eines Modells wie GPT-5 verschlingt schätzungsweise 100 GWh Energie und eine Milliarde Liter Wasser und belegt 1,5 Quadratkilometer Fläche. Der tägliche Betrieb summiert sich ebenfalls: ChatGPT verarbeitet rund 2,5 Milliarden Anfragen pro Tag – das entspricht einem jährlichen Energieverbrauch von 383 GWh.
Regionale Krisen: Irland und Australien als Warnbeispiele
Die Rechenleistung konzentriert sich derzeit auf wenige Regionen: 90 Prozent der KI-Kapazitäten stehen in den USA und China. Doch die ökologischen Folgen sind global spürbar.
In Irland machten Rechenzentren 2023 bereits 21 Prozent des gemessenen Stromverbrauchs aus – mehr als alle städtischen Haushalte zusammen. Die Folge: Dublin hat einen Stopp für neue Rechenzentren bis 2028 verhängt. In Australien, wo 162 Zentren laufen und 90 weitere geplant sind, warnen Experten vor steigenden Strompreisen. In den Bundesstaaten New South Wales und Victoria könnten die Großhandelspreise bis 2035 um bis zu 26 Prozent steigen.
Auch Wasser wird zum Konfliktthema. Im mexikanischen Querétaro konkurrieren Rechenzentren mit der Landwirtschaft um Wasserressourcen während anhaltender Dürren. In Uruguay fielen 2023 Pläne für neue Rechenzentren mit einer schweren Dürre zusammen, die die Wasserversorgung der Hauptstadt gefährdete.
Das Paradox der Effizienz
Die UN-Forscher verweisen auf das sogenannte Jevons-Paradoxon: Effizienzgewinne bei der KI führen nicht zu weniger, sondern zu mehr Verbrauch, weil die Technologie in immer mehr Alltagsanwendungen integriert wird. Der größte Stromfresser ist dabei die sogenannte Inferenz – also der Moment, in dem ein Modell auf eine Anfrage reagiert. Sie macht 80 bis 90 Prozent des gesamten KI-Energieverbrauchs aus.
Eine einzelne KI-gestützte Suchanfrage verbraucht zehnmal so viel Energie wie eine herkömmliche Suche. Ein kurzes KI-Video zu generieren, benötigt so viel Strom wie die Klassifizierung von 200.000 Spam-Mails.
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Elektroschrott in Eiffelturm-Dimensionen
Hinzu kommt ein wachsendes Müllproblem. Der rasante Hardware-Verschleiß führt dazu, dass KI-bedingter Elektroschrott bis 2030 auf 2,5 Millionen Tonnen pro Jahr anwachsen könnte – das entspricht dem Gewicht von 250 Eiffeltürmen, die jährlich auf dem Müll landen.
Mehr als 150 Länder besitzen derzeit keine eigenen KI-Rechenzentren. Die Kluft zwischen denen, die von der Technologie profitieren, und denen, die ihre Folgen tragen müssen, wächst rasant.
