Die Umweltwirkung von KI, und wie es besser geht

Immer mehr Unternehmen nutzen künstliche Intelligenz, um Veränderung zu beschleunigen und die Produktivität zu steigern. Was noch nicht allen bewusst ist: Die Nutzung von KI hat ihren Preis. Hinter jedem KI-basierten Werkzeug steht eine komplexe Infrastruktur, die Strom, Wasser und Hardware in einem Ausmaß verbraucht, das die meisten Menschen nie sehen.

KI ohne klares Bild dieser Kosten zu nutzen, passt nicht zu Umweltzielen wie dem Streben nach Nachhaltigkeit, dem Schutz der Natur und der Senkung von Treibhausgasemissionen. Um Wirtschaftswachstum und Nachhaltigkeit zusammenzubringen, wurde GreenPT gegründet.

Die versteckten Umweltkosten von KI

Ob du einen KI-basierten virtuellen Assistenten, ein generatives Modell oder eine Automatisierungs-Pipeline nutzt: Alles kostet Strom, Wasser und Rohstoffe. Besonders große Machine-Learning-Modelle brauchen jedes Jahr mehr Energie, während ihre Komplexität steigt.

Die Ausbreitung von KI belastet die globalen Energiesysteme zusätzlich und trägt direkt zu CO₂-Emissionen bei. Sowohl das Umweltprogramm der Vereinten Nationen als auch die Internationale Energieagentur warnen, dass der Energieverbrauch von Technologien wie KI eine erhebliche Herausforderung für den Klimawandel darstellt.

Der Energieverbrauch von Rechenzentren

Alle digitalen Dienste, Cloud-Computing und KI-Systeme werden letztlich von Rechenzentren angetrieben. Diese sind daher große Stromverbraucher. Schätzungen zufolge machen Rechenzentren 3 Prozent des weltweiten Gesamtstromverbrauchs aus. Diese Zahl wird voraussichtlich steigen.

Ein großer Teil dieses Stroms wird noch immer aus fossilen Brennstoffen erzeugt. Das erhöht die Kohlendioxid-Emissionen und beschleunigt den Klimawandel. Die Energie, die KI-Rechenzentren mit Strom versorgt und kühlt, kann auch zum Verlust von Biodiversität führen und wichtige Ökosysteme beeinträchtigen.

Besonders ältere Rechenzentren nutzen veraltete Kühltechniken und Hardware, die weniger energieeffizient ist. Das treibt den Umwelt-Fußabdruck konventioneller Rechenzentren noch weiter in die Höhe.

Der Wasserverbrauch von Rechenzentren

Die meisten Menschen wissen nicht, dass Rechenzentren rund um die Uhr gekühlt werden müssen. Sonst erhitzen sich die Server zu stark. Herkömmliche Anlagen setzen stark auf wasserbasierte Kühlmechanismen. Manche Rechenzentren verbrauchen jeden Tag Millionen Liter Wasser.

In einer Welt, in der sauberes Wasser knapp sein kann, ist das eine harte Statistik. Sie erhöht den Druck auf lokale Gemeinschaften und natürliche Ökosysteme, besonders in Regionen, die bereits vom Klimawandel betroffen sind.

Die Effizienz des Wasserverbrauchs schwankt zwischen Rechenzentren erheblich. Moderne Anlagen kühlen ihre Server meist effizienter, was weniger Wasser erfordert. Deshalb laufen deine KI-Systeme idealerweise in einem nachhaltigen Rechenzentrum.

Die Beschleunigung von Elektroschrott

Neben Energie und Wasser gibt es auch das Problem des Elektroschrotts, auch E-Schrott genannt. Während die KI-Entwicklung Fahrt aufnimmt, sinkt die Lebenserwartung von Hardware. Rechenzentren ersetzen ihre Server schneller als früher.

Globalen Schätzungen zufolge liegt der Elektroschrott inzwischen bei über 50 Millionen Tonnen pro Jahr. Diese Zahl wird weiter steigen. Ohne ordentliches Abfallmanagement können gefährliche Stoffe wie Blei, Quecksilber und Lithium in Böden und Wassersysteme gelangen.

Das sind gravierende Umweltbedenken und ein weiterer Grund, KI achtsam zu nutzen. Unternehmen mit Nachhaltigkeit im Blick sollten KI nur nutzen, wenn sie sie brauchen, und es ist immer besser, die eigenen Systeme in Rechenzentren zu betreiben, die mit nachhaltiger Energie versorgt werden.

Sorgen um den CO₂-Fußabdruck von KI und den Klimawandel

Angesichts des steigenden Energieverbrauchs, Wasserverbrauchs und Elektroschrotts ist der CO₂-Fußabdruck von KI höher denn je. Umweltschutzorganisationen und politische Entscheidungsträger fordern nachhaltige Strategien, erneuerbare Energiequellen und mehr Effizienz.

Wenn KI-Technologien weiter auf umweltschädliche Arten der Stromerzeugung setzen, wird ihr Beitrag zum Klimawandel andere digitale Sektoren überholen. KI sinnvoll zu nutzen ist zugleich eine ethische Verantwortung und eine praktische Notwendigkeit, um Klimaverpflichtungen zu erfüllen.

Wie GreenPT Wirtschaftswachstum mit Nachhaltigkeit verbindet

Bei GreenPT sind wir uns der Wirkung von KI sehr bewusst. Wir sind uns auch des Wirtschaftswachstums bewusst, das KI mit sich bringt. Deshalb haben wir beschlossen, Effizienz, Nachhaltigkeit und Datenschutz in einem nachhaltigen GPT zusammenzubringen.

Wir stellen Nachhaltigkeit in der KI in den Vordergrund

Erneuerbare Energie versorgt unser Modell vollständig. Es läuft in effizienten Rechenzentren in der EU und ist ISO-zertifiziert. Wir verzichten auf fossile Brennstoffe, und das senkt die Treibhausgasemissionen drastisch.

Wir haben uns außerdem für kleinere, effizientere KI-Modelle entschieden. Unsere Modelle werden durch Kompression und Quantisierung verbessert. Das senkt die Rechenleistung um 20 bis 30 Prozent, ohne spürbaren Qualitätsverlust.

Wir bieten dir Datenschutz

Neben der Nachhaltigkeit ist uns auch der Datenschutz wichtig. Unsere Modelle und Rechenzentren halten sich strikt an europäische Gesetze wie die DSGVO. Daten werden nicht in Drittumgebungen gespeichert. Wir nutzen ausschließlich selbst gehostete Modelle auf sicheren europäischen Servern.

Aus Nutzergesprächen werden niemals Trainingsdaten gewonnen. Gespräche mit GreenPT sind durch fortschrittliche Verschlüsselung geschützt. Mit transparenten Datenpraktiken bieten wir durchgängige Sicherheit bei minimaler Datenerhebung.

Wir streben stets nach mehr Effizienz

Nicht zuletzt sind wir immer bestrebt, unsere Systeme effizienter zu machen. Durch technische Optimierungen machen wir unsere KI-Algorithmen schlanker, und sie verbrauchen weniger Energie. Das Modell ist stark im Reasoning, ermöglicht mehrsprachige Übersetzung, Sprache-zu-Text und vieles mehr.

Wir bieten außerdem Echtzeit-Einblicke in den Energieverbrauch. Das hilft Organisationen, datengetriebenere, nachhaltigere Entscheidungen zu treffen, die den Umwelt-Fußabdruck senken und zu den Unternehmensrichtlinien für Energieeffizienz und eine nachhaltige Zukunft passen.

Leistungskennzahlen von GreenPT

GreenPT übertrifft den Branchendurchschnitt bei den Kennzahlen, die für ökologische Nachhaltigkeit zählen. Unsere KI zu nutzen richtet weniger Umweltschaden an und passt gut dazu, Umweltziele zu unterstützen.

Bei der Power Usage Effectiveness (PUE) erreichen unsere Rechenzentren einen Wert von 1,37. Das liegt deutlich unter dem Branchendurchschnitt von 1,55, was eine deutlich höhere Energieeffizienz bedeutet.

Eine weitere wichtige Kennzahl ist die Water Usage Effectiveness (WUE). Unsere Rechenzentren erreichen 0,067, verglichen mit dem Branchendurchschnitt von 1,8. Das zeigt, dass wir sehr viel weniger Wasser verbrauchen, was besser für die Umwelt ist.

Und wie zuvor erwähnt, wird unsere Infrastruktur zu 100 Prozent mit erneuerbarer Energie betrieben. Der Anteil erneuerbarer Energie in der Branche insgesamt liegt bei rund 60 Prozent. Diese Zahlen machen GreenPT zu einem Vorreiter im nachhaltigen KI-Betrieb.

Warum nachhaltige KI-Entwicklung wichtiger ist denn je

Um Umweltrisiken zu senken und Umweltziele zu unterstützen, ist nachhaltige KI keine Option mehr. Sie ist eine Notwendigkeit für Regierungen und Unternehmen, die zeigen wollen, dass ihnen ihre Energieinfrastruktur und die Umweltwirkung von KI am Herzen liegen.

Während künstliche Intelligenz unsere digitalen Volkswirtschaften weiter durchdringt, ist jetzt die Zeit, erhebliche Veränderungen vorzunehmen und mit KI eine nachhaltige Zukunft zu gestalten. Die Wahl von GreenPT ist ein praktischer, ethischer und wirtschaftlicher Schritt nach vorn, hin zu verantwortungsvoller Innovation.

Weiterführende Quellen

• IEA, Data Centres and Data Transmission Networks: wie der Stromverbrauch von Rechenzentren erfasst wird und wohin er sich entwickelt.
• IEA, Electricity 2024: die Prognose hinter dem steigenden Strombedarf von Rechenzentren und KI.
• Li et al., Making AI Less “Thirsty”: begutachtete Schätzungen zum Wasserverbrauch von KI.
• UN Global E-waste Monitor: die Daten hinter den globalen Elektroschrott-Zahlen.