* Die bequeme Nutzung von KI verbirgt deren massiv steigende Umweltkosten, die uns Endnutzern meist unbekannt sind.
* Gigantische Unternehmen wie Google verzeichnen durch KI-Entwicklungen einen sprunghaften Anstieg ihres Stromverbrauchs, der dem ganzer Länder gleicht.
* Der Großteil der tatsächlichen Umweltbelastung durch KI, insbesondere der Kohlenstoff-, Wasser- und Land-Fußabdruck, bleibt uns Endnutzern unsichtbar.
* Wir müssen unseren eigenen KI-Einsatz kritisch prüfen, stets das effizienteste Modell wählen und hinterfragen, ob Generative KI für die Aufgabe wirklich erforderlich ist.
Umweltkosten von KI
KI kann viele tolle Sachen. Vieles davon könnte man mit etwas Geduld und Einsatz auch selbst. Anderes in absehbarer Zeit nicht. Das ist abhängig vom eigenen Skillset. Ich könnte beispielsweise nicht in wenigen Minuten ein halbwegs ansehnliches Bild einer Alpenlandschaft mit tanzenden Kühen malen. Nano Banana hingegen schon.
Ich könnte manuell (bzw. mit anderen Tools) 50 Gigabyte Logfiles auswerten. Ich könnte aber auch Claude fragen, welche Ausreißer es an bestimmten Tagen in den Daten gibt. Mustererkennung können Kollegen wie Claude schon echt gut. Wir Menschen gehen gerne den Weg des geringsten Widerstands.
So ist es kein Wunder, dass die Nutzung dieser Tools zunimmt. Und es ist auch kein Wunder, dass die Kosten für den Gebrauch der KI-Modelle ebenfalls zunehmen. Rechenleistung fällt auch nicht einfach vom Himmel. Wie stark der Anstieg des Energieverbrauchs der Unternehmen mit Aktien im KI-Game ist, hat mich dann doch überrascht. Insbesondere Google hat dabei stark zugelegt, wie Ketan Joshi berichtet.
So stieg der gesamte Stromverbrauch von Google sprunghaft von 31 Terawattstunden (TWh) im Jahr 2024 auf 43 TWh im Jahr 2025 an. Um das zu veranschaulichen: Der Verbrauch entspricht nun dem von Ländern wie Marokko oder Neuseeland und hat auch Microsoft abgehängt. Das ist natürlich im Wesentlichen auf die Entwicklungen in Sachen KI zurückzuführen. Google ist auch nicht das einzige Unternehmen, das hier mehr Verbrauch und somit Emissionen verursacht. Es steht aber plakativ für eine Seite der KI-Blase, die wir als Endnutzer und Endnutzerinnen kaum sehen,
Denn einen großen Teil der Kosten der Infrastruktur bezahlen nicht wir mit unserem Abo. Die Kosten in Strom, vor allem auch Wasser und weiteren versteckten Kosten, werden nirgends aufgeführt. Hierzu erschien kürzlich der (Achtung) Report “Environmental Cost of Artificial Intelligence: Carbon, Water and Land Footprints” vom United Nations University Institute for Water, Environment and Health (UNU-INWEH).
Mit 50+ Seiten ein echtes Brett, aber auch die Summary empfiehlt sich. Einen guten Überblick gibt auch der Beitrag von Michael Andersen zu genau diesem Report. Wenn ich nur einen Satz daraus mitnehmen dürfte, wäre es folgender:
“Almost none of the real cost of AI is anywhere on that page. It is out in the grids and the water and the ground and the waste, and a great deal of it is being paid by people you will never meet.”
Der Bericht ist wirklich augenöffnend. Ich kann für mich sagen, dass ich im medialen Rauschen zwar immer wahrgenommen habe, dass der Impact auf die Umwelt kritisch zu betrachten ist. Doch so konkret heruntergebrochen auf Kohlenstoff- und Wasserstoff sowie Land habe ich es bisher noch nicht gesehen.
Wenn Du keine Lust auf langes wissenschaftliches Papier hast, dann kann ich nur den besagten Artikel von Michael empfehlen. Er geht auch auf vieles ein, was mir im Kopf zu dem Thema rumschwirrte. Vor allem bei der Frage, was man selbst nun tun kann in Bezug auf KI-Verwendung. Er hat da sehr konkret den Blick auf die Entwicklung und das Schreiben von Code gerichtet, für mich ist sein Ratschlag aber allgemeingültig:
“It means choosing the lightest model that can actually do the job, and asking for the lowest energy format that still meets the need, and then, every so often, sitting honestly with the harder question underneath all of it, which is whether a given feature needs generative AI at all, or whether we are reaching for it mostly because it is there and impressive rather than because it is genuinely the right thing for the job.”
Das nimmt die Konzerne natürlich nicht aus der Verantwortung. Aber wir können dennoch unseren eigenen Umgang mit diversen Tools hinterfragen.