Nachhaltige KI-Nutzung im Fokus: Energieverbrauch und Emissionen unter der Lupe

KI-Energieeffizienz: Ein blinder Fleck für viele Unternehmen

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert Geschäftsprozesse und eröffnet ungeahnte Möglichkeiten. Doch der zunehmende Einsatz von KI geht mit einem steigenden Energiebedarf einher, der oft unbeachtet bleibt. Eine Studie des IT-Beratungsunternehmens Capgemini zeigt, dass die Leistung von KI-Tools für Unternehmen aktuell wichtiger ist als deren ökologische Auswirkungen. Nur eine Minderheit der befragten Unternehmen prüft den Energieverbrauch von KI-Modellen vor deren Implementierung.

Leistung versus Nachhaltigkeit

Die Studie verdeutlicht eine Diskrepanz zwischen dem Bewusstsein für die Umweltfolgen von KI und dem tatsächlichen Handeln. Während ein erheblicher Teil der Führungskräfte die Umweltauswirkungen des KI-Einsatzes erkennt, rangiert dieser Aspekt bei der Auswahl von KI-Modellen weit unten auf der Prioritätenliste. Leistung, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz sind die dominierenden Kriterien. Diese Fokussierung auf die Leistungsfähigkeit von KI-Systemen geht zu Lasten der Nachhaltigkeit.

Wachsende Emissionen erwartet

Die Capgemini-Studie prognostiziert einen deutlichen Anstieg der Treibhausgasemissionen durch KI. Unternehmen, die ihre Umweltauswirkungen messen, rechnen in den kommenden zwei Jahren mit einem Emissionsanstieg von bis zu 85 Prozent. Diese Zahl unterstreicht die Dringlichkeit, den Energieverbrauch von KI-Systemen stärker zu berücksichtigen und nachhaltige Lösungen zu implementieren.

Herausforderungen und Lösungsansätze

Die Studie identifiziert verschiedene Hürden für eine nachhaltigere KI-Nutzung. Ein Hauptproblem ist die mangelnde Transparenz der KI-Hersteller bezüglich der ökologischen Konsequenzen ihrer Produkte. Viele Unternehmen sehen sich jedoch auch selbst in der Verantwortung und erkennen ein fehlendes Bewusstsein in den eigenen Führungsebenen. Die Schwierigkeit, die Umweltfolgen von KI zu messen, stellt eine weitere Herausforderung dar.

Trotz dieser Schwierigkeiten gibt es bereits positive Entwicklungen. Einige Unternehmen planen, Nachhaltigkeitsmaßnahmen in den KI-Lebenszyklus zu integrieren. Dazu gehören der Einsatz kleinerer Sprachmodelle und die Nutzung erneuerbarer Energien. Emissionsrechner für KI-Modelle könnten Unternehmen dabei unterstützen, den ökologischen Fußabdruck ihrer KI-Anwendungen zu bewerten und zu optimieren.

Steigender Energiebedarf von Rechenzentren

Der zunehmende Einsatz von KI trägt maßgeblich zum steigenden Energiebedarf von Rechenzentren bei. Die Studie verweist auf Daten der International Energy Agency, die eine Verdoppelung des weltweiten Strombedarfs für Rechenzentren bis zum kommenden Jahr prognostizieren. Auch der Wasserverbrauch für die Kühlung der IT-Infrastruktur steigt kontinuierlich an. Diese Entwicklungen verdeutlichen die Notwendigkeit, innovative Kühlmethoden und energieeffiziente Technologien zu entwickeln.

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Bibliographie: - kfi/dpa. Forscher sehen Handlungsbedarf bei KI-Energiebilanz. Forschung & Lehre. - McKinsey & Company. (2024). Studie zum Energieverbrauch von Rechenzentren in Europa. - Bitkom. (2024). Pressemitteilung zur Rolle von KI im Klimaschutz. - Herbrich, R. (2023). Vortrag auf der "clean-IT"-Konferenz am Hasso-Plattner-Institut. - Umweltbundesamt. (2022). Digitalisierung als Transformationsmotor für eine Green Economy. - Tagesschau. (2023). Ist Künstliche Intelligenz ein Klimakiller oder ein Klimaretter? - Festag, S. (2025). Leistung schlägt Umwelt: Nur jeder vierte Betrieb prüft Energieverbrauch von KI. heise online. - VDI Zentrum Ressourceneffizienz GmbH. (2021). Künstliche Intelligenz für betriebliche Ressourceneffizienz. - Institut für ökologische Wirtschaftsforschung. (2021). Nachhaltigkeitskriterien für Künstliche Intelligenz. - Bundesministerium für Bildung und Forschung. (2019). Policy Paper Künstliche Intelligenz und Energie.