Künstliche Intelligenz verschlingt enorme Mengen an Energie und Rechenleistung. Dennoch präsentieren die großen Tech-Konzerne KI zunehmend als Klima-Retter. Eine neue Studie zeigt nun jedoch, dass es für die meisten dieser Versprechen kaum belastbare Belege gibt.
Experten gehen davon aus, dass sich der weltweite Strombedarf von Rechenzentren bis zum Jahr 2030 mehr als verdoppeln könnte. Laut einer Prognose der Internationalen Energieagentur (IEA) wird der Energiebedarf von sogenannten „accelerated“ Servern zwischen 2025 und 2030 um 225 Prozent steigen.
Diese Hochleistungsserver bieten auch die Grundlage für Rechenzentren, ohne die KI-Tools wie ChatGPT, Gemini und Co. nicht denkbar wären. Zum Vergleich: Der Stromverbrauch von konventionellen Servern soll laut der IEA-Prognose im selben Zeitraum hingegen nur um 52 Prozent steigen.
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Dennoch gibt es aus den Reihen der Tech-Giganten zahlreiche Behauptungen, Künstliche Intelligenz könne einen Nettonutzen für das Klima bringen. Eine neue Studie hat diese Behauptungen zu KI-Klimavorteilen nun untersucht und kommt zu dem Ergebnis, dass ein Großteil davon nicht belegt oder wissenschaftlich kaum untermauert ist.
Greenwashing? Das steckt hinter den KI-Behauptungen von Big Tech
Für seine Untersuchung hat der Klima- und Energieanalyst Ketan Joshi insgesamt 154 Aussagen unter die Lupe genommen, die einen Nettonutzen für das Klima durch KI versprechen. Darunter waren auch Aussagen von Tech-Giganten wie Google und Microsoft.
Der Bericht, der unter anderem von der deutschen NGO Beyond Fossil Fuels in Auftrag gegeben wurde, kommt zu einem ernüchternden Ergebnis. Demnach ist ein Großteil der behaupteten Klimavorteile Künstlicher Intelligenz ein Schwindel.
Insgesamt sind 74 Prozent der Behauptungen der Branche über KI-Klimavorteile unbewiesen. Nur 26 Prozent der Behauptungen zitierten aus veröffentlichten wissenschaftlichen Arbeiten. Bei 36 Prozent gab es überhaupt keine Quellenangabe.
„Offenbar nutzen Technologieunternehmen die Unklarheit darüber, was in energieintensiven Rechenzentren geschieht, um eine umweltschädliche Expansion zu beschönigen“, erklärt Studienautor sowie Klima- und Energieanalyst Ketan Joshi. „Dies hat sich bis in Organisationen wie die Internationale Energieagentur ausgewirkt.“
Unterschiede zwischen generativer und traditionelle KI werden verwischt
Eines der zentralen Probleme sei dabei der Unterschied zwischen generativer KI und „traditioneller“ KI, wie es im Bericht heißt. Denn generative KI verursache erhebliche Umweltkosten, traditionelle KI hingegen habe eine deutlich geringere Energie- und Umweltbelastung zur Folge.
Die Analyse habe kein einziges Beispiel gefunden, dass generative KI, die bei ChatGPT, Gemini oder Copilot zum Einsatz kommt, zu einer wesentlichen, nachweisbaren und substanziellen Emissionsreduktion führen kann. Im Gegensatz Satz steht die traditionelle KI, die unter anderem für maschinelles Lernen zur Vorhersage von Windmustern eingesetzt wird.
„Die Versprechen klimaschonender Technologien bleiben leere Worte, während KI-Rechenzentren täglich Kohle und Gas verbrauchen“, erklärt Joshi. Denn die Übertreibung des Klimapotenzials von KI lenke von den realen Kosten von energie- und wasserintensiven Rechenzentren ab.
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