KI und Nachhaltigkeit: Testen Sie Ihr Wissen in unserem Quiz

Beim Streaming im Internet sind hochauflösende Videos auf großen Fernsehern oder über das Mobilfunknetz die größten Energieverbraucher. Besonders das Videostreaming macht rund 80% des durch das Internet verursachten Stromverbrauchs aus.

Wichtige Faktoren:

• Auflösung & Bildqualität: Streaming in 4K verbraucht bis zu 4x mehr Energie als HD-Qualität
• Endgerät: großer Fernseher verbraucht mehr Strom als Laptop oder Smartphone
• Übertragungsweg: Mobilfunknetz (4G/5G) verbraucht deutlich mehr Energie als WLAN oder Festnetzverbindungen
• Rechenzentren: Die Bereitstellung der Videos in Rechenzentren macht einen wesentlichen Teil des Gesamtstromverbrauchs aus

Quelle: Verbraucherzentrale Energieberatung

Energiewende & Stromnetze:

• Prognose von Erneuerbaren: KI verbessert Vorhersagen für Solar- und Windenergie, indem sie Wetterdaten und historische Daten kombiniert, um Schwankungen auszugleichen
• Intelligente Netze (Smart Grids): KI steuert Stromnetze in Echtzeit, erhöht die Zuverlässigkeit, minimiert Ausfälle und erleichtert die Integration erneuerbarer Energiequellen.
• Optimierter Speicher: KI-gestützte Systeme steuern Speicherkapazitäten effizienter, um Energie dann zu nutzen, wenn sie benötigt wird.

Verkehr & Logistik:

• Verkehrsflussoptimierung: KI-Systeme (z. B. Greenlight) analysieren Verkehrsdaten, um Ampelschaltungen zu optimieren, Staus zu minimieren und CO2-Emissionen durch weniger Stop-and-Go zu reduzieren.
• Dynamische Routenplanung: Logistikunternehmen nutzen KI, um Routen unter Berücksichtigung von Wetter, Verkehr und Lieferzeiten dynamisch anzupassen, was den Kraftstoffverbrauch senkt.
• Digitaler Zwilling: Virtuelle Nachbildungen von Fahrzeugflotten und Logistikprozessen helfen dabei, den Betrieb ressourcenschonend zu planen.

Industrie & Produktion:

• Vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance): Sensoren und KI überwachen Maschinen, um Ausfälle vorherzusagen und Wartungen nur dann durchzuführen, wenn sie nötig sind, was Energie spart und Lebenszeiten verlängert.
•  Prozessoptimierung: KI steigert die Energieeffizienz in der Fertigung, optimiert den Materialeinsatz und reduziert Abfall (Industrie 4.0).
• Qualitätssicherung: KI-basierte Bilderkennung erkennt Fehler in Echtzeit, was Ausschuss reduziert.

Landwirtschaft:

• Präzisionslandwirtschaft (Precision Farming): KI analysiert Boden- und Wetterdaten, um Dünger, Pestizide und Wasser präzise zu dosieren, was Ressourcen schont und Umweltbelastungen minimiert.
• Roboter & Drohnen: Autonome Maschinen können gezielt Unkraut bekämpfen oder den Zustand von Pflanzen überwachen.
• Tierwohl: KI-gestützte Systeme im Stall analysieren das Verhalten von Nutztieren, um Gesundheitsprobleme frühzeitig zu erkennen.

Kreislaufwirtschaft & Recycling:

• KI-gestützte Mülltrennung: Roboter mit KI-Bilderkennung sortieren Abfälle schneller und genauer als Menschen, was die Recyclingquoten erhöht.
• Materialmanagement: KI optimiert den Einsatz von Rohstoffen in der Produktion und hilft, Lieferketten zirkulär zu gestalten.

Umweltmonitoring & Klimaforschung:

• Klimamodelle: KI verbessert Wetterprognosen und Klimasimulationen, um die Erderwärmung besser zu verstehen.
• Frühwarnsysteme: KI analysiert Umweltdaten, um frühzeitig vor Extremwetterereignissen wie Sturmfluten, Hitzeperioden oder Dürren zu warnen.
• Meeresschutz: KI hilft beim Aufspüren von Plastikmüll und Geisternetzen im Meer.

Quelle: KI NRW et al.

Die Entwicklung und der Betrieb von KI-Systemen sind mit einem enormen Ressourcenverbrauch verbunden, der oft in drei Hauptkategorien unterteilt wird: Energie, Wasser und spezialisierte Rohstoffe für die Hardware.

Das bedeutet: Schon bevor ein KI-Modell wie ChatGPT seine erste Antwort gibt, hat es bereits einen massiven ökologischen Fußabdruck.

Quelle: Greenpeace

KI-Anwendungen wie ChatGPT laufen in großen Rechenzentren. Die dortigen Server arbeiten rund um die Uhr und erzeugen viel Wärme. Damit sie nicht überhitzen (oft liegt die kritische Temperatur bei etwa 80 °C), müssen sie ständig gekühlt werden.

Häufig geschieht das über sogenannte Verdunstungskühlung: Wasser nimmt die Wärme auf, wird in Kühltürmen verteilt und ein Teil davon verdunstet. Dadurch entsteht ein direkter Wasserverbrauch.

Zusätzlich kommt ein indirekter Wasserverbrauch hinzu: Ein großer Teil des weltweit erzeugten Stroms stammt aus Kraftwerken (z.B. Kohle, Gas oder Atomenergie), die ebenfalls Wasser zur Kühlung benötigen.

Quelle: Wie hoch ist der Wasserverbrauch einer KI wie ChatGPT? | BR24

Schlechte Umweltbilanz: Eine Anfrage an ChatGPT verbraucht schätzungsweise etwa 500 Milliliter Wasser pro 10 bis 50 Fragen. Hochrechnungen zufolge entspricht dies etwa einer Flasche Wasser für eine längere Unterhaltung, wobei neuere Daten teils geringere Werte pro Einzelanfrage andeuten.

Vergleich: 20 Google-Suchen verbrauchen ca. 10 Milliliter, während ChatGPT für 10–50 Fragen etwa einen halben Liter Wasser benötigt.

Variabilität: Der Verbrauch hängt stark von der Komplexität der Anfrage und der Effizienz des Rechenzentrums ab!

Quelle: Wie hoch ist der Wasserverbrauch einer KI wie ChatGPT? | BR24

Vergangenen Sommer haben Google und OpenAI erstmals Zahlen veröffentlicht, die den Energieverbrauch von KI-Anfragen konkretisieren. Eine einzelne Chat-Anfrage bei ChatGPT oder Gemini verbraucht demnach rund 0,2 bis 0,3 Wattstunden Strom – so viel, wie neun Sekunden fernsehen oder einen Backofen für eine Sekunde heizen. Diese Zahl wurde von einer unabhängigen Studie bestätigt.

Eine verbreitete, nicht verifizierte Zahl aus 2023/24 stammt von BestBrokers. Danach benötigt eine ChatGPT-Anfrage 2,9 Wh — also grob zehnmal so viel wie die oft angesetzte 0,3 Wh für eine klassische Google-Suche.

Quelle: Ingenieur.de

Die Internationale Energieagentur (IEA) schätzt, dass sich der Stromverbrauch von Rechenzentren bis 2030 verdoppeln könnte. Dies entspräche etwa drei Prozent des weltweiten Strombedarfs, was dem heutigen Energieverbrauch von ganz Japan gleichkommt.

Allein in Deutschland machen Rechenzentren etwa vier Prozent des deutschen Stromverbrauchs aus. Die Bundesnetzagentur prognostiziert jedoch, dass dieser Anteil bis 2037 auf zehn Prozent ansteigen könnte.

Quelle: Deutschlandfunk

• Daten in Clouds ziehen viel Energie. Wer CO₂ sparen will, sollte daher regelmäßig ältere Daten aus der Cloud löschen und stattdessen auf einer externen Festplatte sichern.
• Besonders energieintensiv ist das Streamen von Musik und Videos. Besser ist es, Songs und Filme zuerst herunterzuladen und dann anzuschauen. Das spart eine Menge Energie und produziert weniger CO₂.
• Bei Smartphones, Notebooks und Tablets lässt sich der Energiesparmodus einstellen und die Bildschirmhelligkeit reduzieren.

Der Erdüberlastungstag (Englisch: „Earth Overshoot Day“, auch „Welterschöpfungstag“ oder „Ökoschuldentag“) ist der Tag im Jahr, an dem die Menschheit alle natürlichen Ressourcen verbraucht hat, die die Erde innerhalb dieses Jahres erneuern kann.

Ab diesem Datum leben wir gewissermaßen „auf Kredit“ – zulasten zukünftiger Generationen.

Quelle: Wikipedia

Das Datum rückt seit den 1970er Jahren (damals Ende Dezember) tendenziell immer weiter nach vorne. In 2022, 2023, 2024 und 2025 fiel der globale Earth Overshoot Day jeweils auf den Zeitraum Ende Juli bis Anfang August.

Der deutsche Erdüberlastungstag liegt deutlich früher als der globale Durchschnitt, meist bereits Anfang Mai (z.B. 3. Mai 2025).

Quelle: Welthungerhilfe

Das Internet wird weltweit hauptsächlich über Unterseekabel (Glasfaserkabel auf dem Meeresboden) übertragen – sie transportieren etwa 95–99% des interkontinentalen Datenverkehrs.

Wie funktioniert das?

Glasfaser-Unterseekabel verbinden Kontinente miteinander. Daten werden als Lichtimpulse durch haarfeine Glasfasern geschickt – mit nahezu Lichtgeschwindigkeit. Aktuell gibt es über 500 aktive Kabel weltweit, manche über 10.000 km lang.

Quelle: leitzcloud.eu

Weltweit gibt es über 500 dieser Unterwasser-Verbindungen. Die Gesamtlänge der weltweiten Unterseekabel beträgt mehr als 1,4 Millionen Kilometer. Das heißt, man könnte sie 35-mal um den Äquator wickeln!

Verlegt werden die Unterseekabel mit Hilfe von speziellen Schiffen. Jedes Jahr kommen neue Kabel dazu.

Quelle: newsroom

Der Rebound-Effekt zeigt, dass effizientere Technologien oft dazu führen, dass wir sie häufiger oder intensiver nutzen. Dadurch wird ein Teil der eingesparten Energie wieder verbraucht – zum Beispiel, wenn wir dank sparsamer Geräte mehr streamen oder längere Strecken fahren.

Der Begriff geht auf das englische Wort „rebound“ zurück und lässt sich mit „Rückprall“ oder „Rückstoß“ übersetzen. Hin und wieder wird auch vom „Bumerang-Effekt“ gesprochen.

Eine durchschnittliche E-Mail verursacht etwa 0,3 bis 10 Gramm CO₂-Äquivalent, abhängig von Dateianhang, Speicherort und Endgerät. Große Anhänge (Fotos, Dokumente) steigern den Ausstoß drastisch auf bis zu 50 Gramm.

Das Löschen alter E-Mails und das Vermeiden unnötiger Nachrichten reduziert den digitalen Fußabdruck, da Server weniger Energie für Speicherplatz verbrauchen.

Im Vergleich dazu beträgt der CO2-Fußabdruck eines normalen Briefs zwischen 20 und 30 Gramm CO₂-Äquivalent. Eine E-Mail mit großen Anhängen ist damit klimaschädlicher als ein Brief.

Tipps für's E-Mail-Postfach:

• E-Mails nicht Ewigkeiten im Postfach aufbewahren, sondern regelmäßig löschen
• Papierkorb regelmäßig leeren
• Spamfilter einrichten
• Fotos nur in komprimierter Version versenden
• Newsletter abmelden, die man nicht mehr benötigt
• Automatische Mail-Benachrichtigungen von Facebook und anderen Seiten ausschalten
• Auf das Verschicken unnötiger Bilder und Videos verzichten

Beim Training großer KI-Modelle werden enorme Mengen an Daten verarbeitet. Dafür sind leistungsstarke Rechenzentren nötig, die viel Energie verbrauchen. Je größer das Modell ist, desto höher fallen in der Regel auch die damit verbundenen Emissionen aus.

KI kann vorhersagen, welche Produkte wann benötigt werden. So können Händler und Produzenten Überbestände vermeiden. Dadurch landen weniger Lebensmittel im Müll und Ressourcen werden geschont.

Server erzeugen viel Wärme. Damit sie zuverlässig funktionieren, müssen sie kontinuierlich gekühlt werden – oft mit Luft- oder Wasserkühlung. Die Kühlung macht einen erheblichen Teil des Energieverbrauchs vieler Rechenzentren aus.

KI kann Heizungen, Klimaanlagen und Beleuchtung automatisch an Nutzung und Wetter anpassen und dadurch Energie sparen. Das hilft dabei, den CO₂-Ausstoß von Gebäuden zu reduzieren.

Seltene Erden kommen in vielen Geräten wie Smartphones, Batterien oder Windkraftanlagen zum Einsatz. Ihr Abbau ist jedoch oft mit Umweltbelastungen verbunden. Deshalb spielt ein verantwortungsvoller Umgang mit diesen Rohstoffen eine wichtige Rolle für die Nachhaltigkeit digitaler Technologien.

KI kann Ärztinnen und Ärzte bei Diagnosen unterstützen oder Gesundheitsdaten auswerten und so die medizinische Versorgung verbessern. Besonders in Regionen mit begrenztem Zugang zu medizinischen Fachkräften kann dies hilfreich sein.

Green AI verfolgt das Ziel, KI-Systeme energieeffizienter zu entwickeln und ihren ökologischen Fußabdruck zu verringern. Dabei wird nicht nur auf die Leistung, sondern auch auf den Ressourcenverbrauch geachtet.

Je genauer die Erträge vorhergesagt werden können, desto besser lässt sich die Stromversorgung planen und steuern. So kann mehr Strom aus erneuerbaren Quellen effizient ins Netz integriert werden.

Sensoren und KI können Lecks in Wasserleitungen erkennen, bevor große Mengen Trinkwasser verloren gehen. Das ist besonders wichtig, da Wasser in vielen Regionen eine knappe Ressource ist.

Moderne Sortieranlagen nutzen KI, um Wertstoffe präziser zu erkennen und wiederzuverwerten. Dadurch können mehr Materialien im Kreislauf bleiben und weniger neue Rohstoffe abgebaut werden.

Je komplexer eine Anfrage und ihre Verarbeitung, desto mehr Rechenleistung und Energie werden benötigt. Auch die Anzahl der Anfragen spielt eine Rolle für den gesamten Ressourcenverbrauch.

KI kann Verkehrsströme analysieren und Fahrpläne optimieren, sodass Fahrzeuge effizienter eingesetzt werden. Das kann dazu beitragen, Energie zu sparen und Emissionen im Verkehr zu reduzieren.

Digitale Nachhaltigkeit betrachtet Umwelt-, Sozial- und Wirtschaftsaspekte digitaler Technologien über ihren gesamten Lebenszyklus. Ziel ist es, digitale Innovationen langfristig verantwortungsvoll zu gestalten.

Satellitendaten helfen beispielsweise dabei, Waldbrände, Abholzung oder Veränderungen von Gewässern zu überwachen. Dadurch können Umweltprobleme schneller erkannt und Maßnahmen gezielter geplant werden.

Für viele Aufgaben sind kleinere Modelle ausreichend und verursachen deutlich geringere Umweltkosten. Sie zeigen, dass mehr Rechenleistung nicht immer die beste Lösung ist. Dadurch können KI-Anwendungen effizienter und nachhaltiger eingesetzt werden.

KI kann Messdaten auswerten und helfen, Luftverschmutzung frühzeitig zu erkennen oder Gegenmaßnahmen zu planen. Das unterstützt Städte und Behörden dabei, die Luftqualität gezielt zu verbessern.

KI verursacht Ressourcenverbrauch, kann aber gleichzeitig helfen, Energie zu sparen, Emissionen zu senken und Umweltprobleme besser zu verstehen. Ob die positiven oder negativen Effekte überwiegen, hängt stark von der konkreten Anwendung ab.

Ein bewusster Umgang mit digitalen Technologien hilft dabei, unnötigen Energieverbrauch zu vermeiden – auch bei KI-Anwendungen. Nachhaltigkeit beginnt daher nicht nur bei den Entwickelnden, sondern auch bei den Nutzenden.