Einleitung: Die Dringlichkeit der Nachhaltigkeit im Zeitalter der KI
Grüne KI ist eines der wichtigsten Paradigmen des Jahres 2025 und eine notwendige Reaktion auf das explosive Wachstum der künstlichen Intelligenz und ihre Auswirkungen auf die Umwelt. Grüne KI ist umweltfreundlicher und inklusiver als herkömmliche KI, da sie nicht nur genaue Ergebnisse liefert, ohne die Rechenkosten zu erhöhen, sondern auch sicherstellt, dass technologische Innovation mit ökologischer Verantwortung einhergeht.
Wie dringlich dieser Ansatz ist, zeigen die jüngsten Daten: Laut MIT News ist der Energiebedarf von Rechenzentren in Nordamerika von 2.688 Megawatt Ende 2022 auf 5.341 Megawatt Ende 2023 gestiegen, was zum Teil auf die Anforderungen der generativen KI zurückzuführen ist. Noch bedeutender ist, dass laut MIT Technology Review 4,4 Prozent der gesamten Energie in den USA für Rechenzentren verwendet werden, wobei die Kohlenstoffintensität des von Rechenzentren verbrauchten Stroms 48 Prozent über dem US-Durchschnitt liegt (laut einer Studie der Harvard T.H. Chan School of Public Health).
Die Auswirkungen der KI auf die Umwelt: eine sich entwickelnde Krise
Explosionsartiger Energieverbrauch
Das Wachstum der KI hat zu einem dramatischen Wandel in der globalen Energielandschaft geführt. Laut MIT Technology Review entfallen 2018 4,4 Prozent der Gesamtnachfrage auf Rechenzentren, während es 2018 noch 1,9 Prozent waren. Die Prognosen für die Zukunft sind sogar noch alarmierender: Laut einem Bericht der Internationalen Energieagentur wird sich der Stromverbrauch von Rechenzentren bis 2030 voraussichtlich mehr als verdoppeln.
Generative KI-Modelle treiben diese Zahlen in die Höhe. Wie von MIT News hervorgehoben, könnte das Training eines generativen KI-Clusters sieben- bis achtmal mehr Energie verbrauchen als eine typische Rechenleistung. Zur Verdeutlichung: Das Training von GPT-3 verbrauchte 1.287 Megawattstunden Strom (genug, um etwa 120 durchschnittliche amerikanische Haushalte ein Jahr lang mit Strom zu versorgen) und erzeugte etwa 552 Tonnen Kohlendioxid.
Die Eskalation der Hardware-Leistung
Der Wettlauf um immer leistungsfähigere Modelle hat zu einer Eskalation der Hardwareleistung geführt. Laut Deloitte verbrauchten GPUs für KI bis 2022 400 Watt, während modernste GPUs für generative KI im Jahr 2023 700 Watt verbrauchen und Chips der nächsten Generation im Jahr 2024 voraussichtlich 1.200 Watt verbrauchen werden. Dies ist ein exponentieller Anstieg, der die globale Energieinfrastruktur belastet.
Hardware-Lösungen für Energieeffizienz
Spezialisierte Chips: Die KI-Hardware-Revolution
Die Antwort der Hardware-Industrie auf die KI-Krise zeigt sich in immer spezialisierteren und effizienteren Chips:
Tensor Processing Units (TPUs): Laut TechTarget handelt es sich bei TPUs um ASICs, die für hochvolumige Berechnungen mit geringer Präzision und mehreren Eingabe-/Ausgabeoperationen pro Joule entwickelt wurden. Die TPU v6e ist der neueste Trillium-Chip, der im Oktober 2024 auf den Markt kommt und eine 4,7-mal höhere Spitzenrechenleistung pro Chip aufweist als die TPU v5e.
Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs): Wie von IBM hervorgehoben, eignen sich FPGAs auch für Aufgaben, bei denen Energieeffizienz wichtiger ist als Verarbeitungsgeschwindigkeit, und bieten die Flexibilität, sich an die schnelle Entwicklung von KI-Algorithmen anzupassen.
Anwendungsspezifische integrierte Schaltkreise (ASICs): Laut Geniatech bieten ASICs die Vorteile eines geringen Stromverbrauchs, einer hohen Geschwindigkeit und eines kleinen Platzbedarfs und stellen damit die effizienteste Lösung für spezifische, hochvolumige KI-Workloads dar.
Das Aufkommen von Edge AI
Ein entscheidender Trend für die Nachhaltigkeit ist die Entwicklung hin zum Edge Computing. Laut Geniatech prognostiziert Gartner, dass bis 2025 75 Prozent der von allen Anwendungsfällen erzeugten Daten durch Edge Computing verarbeitet werden, wodurch die Notwendigkeit der Datenübertragung an zentrale Rechenzentren und der damit verbundene Energiebedarf erheblich reduziert werden.
Fortschritte bei der Energieeffizienz
Dramatische Verbesserungen der Leistung pro Watt
Die Branche macht erhebliche Fortschritte bei der Energieeffizienz. Nach Angaben von NVIDIA konnte die Effizienz von KI-Training und -Inferenz zwischen 2016 und 2025 um das 10.000-fache gesteigert werden, was das Potenzial für dramatische Verbesserungen zeigt.
Die Realität ist jedoch komplexer. Wie David Mytton in seinem DeVSustainability-Blog berichtet, verbrauchen Dual-Socket-Server heute zwischen 600-750 W, verglichen mit 365 W im Zeitraum 2007-2023, was darauf hindeutet, dass sich zwar die Effizienz pro Vorgang verbessert, die Gesamtleistung der Systeme aber weiter steigt.
Software- und Architekturoptimierung
Software-Strategien werden zu einer wichtigen Ergänzung der Hardware-Verbesserungen:
Modelloptimierung: Quantenmodelle benötigen in der Regel deutlich weniger Parameter für das Training als ihre klassischen Gegenstücke, was alternative Ansätze zur Reduzierung der Rechenkomplexität nahelegt.
Intelligentes Energiemanagement: Laut MIT Sloan wird durch die Begrenzung der Nutzung auf 150 oder 250 Watt (ca. 60 % bis 80 % der Gesamtleistung) je nach verwendetem Prozessor nicht nur der Gesamtstromverbrauch der Arbeitslasten gesenkt, sondern auch die Betriebstemperatur.
Unternehmensinitiativen und Umweltverpflichtungen
Microsoft: Führend in Sachen Kohlenstoffnegativität
Microsoft ist eine der ehrgeizigsten Verpflichtungen in der Branche eingegangen. In Microsofts offiziellem 2020-Blog heißt es: "Bis 2025 werden wir zu 100 Prozent auf erneuerbare Energien umsteigen, was bedeutet, dass wir für 100 Prozent des von all unseren Rechenzentren, Gebäuden und Standorten verbrauchten kohlenstoffemittierenden Stroms Stromabnahmeverträge für vertraglich gebundenen Ökostrom haben werden."
Das Unternehmen richtete außerdem einen neuen Klima-Innovationsfonds in Höhe von 1 Milliarde US-Dollar ein, um die weltweite Entwicklung von Technologien zur Reduzierung, Abscheidung und Beseitigung von Kohlenstoff zu beschleunigen.
Die Realität stellt uns jedoch vor Herausforderungen. Laut GeekWire hat Microsoft im vergangenen Jahr mehr als 15,4 Millionen Tonnen Kohlendioxid-Äquivalent ausgestoßen, wobei die Scope-3-Emissionen mehr als 96 Prozent des CO2-Fußabdrucks ausmachen.
Google: Pionier der erneuerbaren Energien
Google hat wichtige Meilensteine in Sachen Nachhaltigkeit erreicht. Auf der offiziellen Google-Nachhaltigkeits-Website heißt es: "2017 verpflichtete sich Google, 100 Prozent seines Energieverbrauchs durch erneuerbare Energien auszugleichen. Dieses Ziel wurde im Jahr 2020 erfolgreich erreicht.
Das Unternehmen investiert weiter kräftig: Laut dem Google-Nachhaltigkeitsbericht 2025 "haben wir 2024 zusätzliche 19 GW an erneuerbaren Energien in 16 Ländern unter Vertrag genommen und mit der Unterzeichnung unseres ersten groß angelegten Atomstrom-Kaufvertrags in die Kernenergie expandiert."
Amazon Web Services: Die Herausforderung der Skalierung
AWS, der weltgrößte Cloud-Anbieter, hat sich ehrgeizige Ziele gesetzt, steht aber wegen seiner Transparenz in der Kritik. Laut Climatiq "kündigte Amazon 18 neue Wind- und Solarenergieprojekte in AWS-Regionen in den USA, Finnland, Deutschland, Italien und dem Vereinigten Königreich an, die insgesamt 5,6 GW an neuen erneuerbaren Energiekapazitäten umfassen."
Laut derselben Quelle lässt sich die Kritik an der Berichterstattung über den CO2-Fußabdruck von AWS jedoch so zusammenfassen, dass sie nicht granular, nicht transparent und nicht nützlich für Technologie-Teams ist, die ihre Nutzung optimieren wollen".
Rahmenwerke und Werkzeuge für grüne KI
Tools zur Emissionsüberwachung
Die Industrie hat mehrere Instrumente zur Überwachung und Verringerung der Umweltauswirkungen der KI entwickelt:
CarbonTracker und CodeCarbon: Laut Carbon Credits sind einige der Tools, die zur Schätzung des Kohlenstoff-Fußabdrucks von KI-Technologien verwendet werden, CarbonTracker, CodeCarbon, Green Algorithms und PowerTop".
eco2AI: Wie in Doklady Mathematics beschrieben, "ist eco2AI eine Open-Source-Bibliothek, die in der Lage ist, die Kohlenstoff-Äquivalent-Emissionen beim Training oder bei der Inferenz von Python-basierten KI-Modellen zu verfolgen, wobei der Energieverbrauch von CPU-, GPU- und RAM-Geräten berücksichtigt wird."
Rahmen für die Implementierung von Green AI
Laut einer in der Fachzeitschrift Industry Science veröffentlichten Studie "stellt ein ausgeklügeltes, auf Python basierendes Tool, das darauf zugeschnitten ist, den Kohlenstoff-Fußabdruck des Trainings von Machine-Learning-Modellen und anderer Berechnungsaufgaben zu verfolgen und zu verwalten, die Entwicklung hin zu anspruchsvolleren Tools für das KI-Nachhaltigkeitsmanagement dar".
Regulierung und öffentliche Ordnung
Das EU-KI-Gesetz: Ein globales Modell
Die Europäische Union hat bei der Regulierung der nachhaltigen KI eine Vorreiterrolle übernommen. Dem Europäischen Parlament zufolge "hat die EU im Juni 2024 die weltweit ersten Regeln für KI verabschiedet. Das Gesetz über künstliche Intelligenz wird 24 Monate nach seinem Inkrafttreten vollständig anwendbar sein.
Laut der Green Software Foundation gewinnt das EU-KI-Gesetz noch mehr an Bedeutung, wenn man bedenkt, dass die EU derzeit in der Umwelt- und Klimapolitik weltweit führend ist.
Regelungslücken und Empfehlungen
Trotz der Fortschritte bestehen nach wie vor erhebliche Lücken. Wie in einem in arXiv veröffentlichten Papier hervorgehoben wird, "zielen die aktuellen Vorschläge für KI-Regulierung in der EU und darüber hinaus darauf ab, zuverlässige (z. B. KI-Gesetz) und verantwortungsvolle (z. B. KI-Haftung) KI zu fördern. Was jedoch fehlt, ist ein solider regulatorischer Diskurs und ein Fahrplan, um KI und Technologie im Allgemeinen umweltverträglich zu machen."
Experten schlagen konkrete Lösungen vor: Laut einem Bericht des Tony Blair Institute for Global Change sollten "Best-Practice-Metriken für den Energieverbrauch und die Kohlenstoffemissionen von Rechenzentren festgelegt und übernommen sowie KI-bezogene Informationen isoliert werden".
Zukunftsperspektiven und Herausforderungen
Projektionen für das Energiewachstum
Die Prognosen für die Zukunft sind gleichzeitig besorgniserregend und voller Möglichkeiten. Laut IDC "wird sich der weltweite Stromverbrauch von Rechenzentren zwischen 2023 und 2028 mehr als verdoppeln, mit einer fünfjährigen CAGR von 19,5 Prozent, und im Jahr 2028 857 Terawattstunden (TWh) erreichen."
Speziell für KI wird laut demselben IDC-Bericht erwartet, dass "der Energieverbrauch von KI-Rechenzentren mit einer CAGR von 44,7 Prozent wächst und bis 2027 146,2 Terawattstunden (TWh) erreicht."
Innovative Ansätze für Nachhaltigkeit
Es entstehen innovative Ansätze wie Sustain AI, das in einem MDPI-Papier als "ein multimodales Deep-Learning-Framework, das Convolutional Neural Networks (CNNs) zur Defekterkennung, Recurrent Neural Networks (RNNs) zur prädiktiven Modellierung des Energieverbrauchs und Reinforcement Learning (RL) zur dynamischen Energieoptimierung integriert" beschrieben wird.
Green-in AI vs. Green-by AI: Zwei sich ergänzende Paradigmen
Green-in AI: Intrinsische Optimierung
Das "Green-in AI"-Paradigma konzentriert sich auf die Entwicklung inhärent effizienterer Algorithmen und Modelle. Laut einer in ScienceDirect veröffentlichten Übersichtsarbeit handelt es sich dabei um "Strategien für die Entwicklung energieeffizienterer Algorithmen und Modelle für maschinelles Lernen, die sich auf die Optimierung von Hardware und Software konzentrieren".
Green-by AI: KI für Nachhaltigkeit
Das Paradigma "Green-by-AI" nutzt KI zur Verbesserung der Nachhaltigkeit in anderen Sektoren. Laut derselben ScienceDirect-Rezension handelt es sich um "KI-Ansätze zur Verbesserung umweltfreundlicher Praktiken in anderen Sektoren, wobei künstliche Intelligenz zur Optimierung der Energieeffizienz bei Außenanwendungen eingesetzt wird".
Schlussfolgerungen: Auf dem Weg zu einer nachhaltigen Zukunft der KI
Grüne KI bedeutet einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise, wie wir künstliche Intelligenz konzipieren und umsetzen. Die Daten aus dem Jahr 2025 zeigen, dass wir uns an einem Wendepunkt befinden: Der Anstieg der Stromnachfrage für KI und Rechenzentren ist ein Testfall dafür, wie die Gesellschaft auf die Anforderungen und Herausforderungen einer breiteren Elektrifizierung reagieren wird.
Neue Lösungen - von spezieller Hardware bis zum Quantencomputing, von Überwachungsrahmen bis zu Regulierungsmaßnahmen - bieten einen Weg zur Nachhaltigkeit. Der Erfolg wird jedoch von der Fähigkeit der Branche abhängen, Innovation und Umweltverantwortung in Einklang zu bringen und sicherzustellen, dass KI die treibende Kraft hinter den weltweiten Bemühungen um Kohlenstoffneutralität werden kann.
2025 ist ein entscheidendes Jahr, in dem die heute getroffenen Entscheidungen darüber entscheiden werden, ob KI Teil des Klimaproblems oder Teil seiner Lösung sein wird. Grüne KI ist nicht länger eine Option, sondern eine unabdingbare Notwendigkeit für eine technologisch fortschrittliche und ökologisch nachhaltige Zukunft.
Häufig gestellte Fragen
Was ist Green AI?
Grüne KI ist ein technologisches Paradigma, das darauf abzielt, künstliche Intelligenz umweltfreundlicher und nachhaltiger zu machen. Sie konzentriert sich darauf, genaue Ergebnisse zu erzielen, ohne die Rechenkosten zu erhöhen, und stellt sicher, dass technologische Innovation und Umweltverantwortung Hand in Hand gehen.
Warum ist grüne KI im Jahr 2025 so dringend?
Die Dringlichkeit ergibt sich aus den explosiven Umweltauswirkungen der KI. Daten aus dem Jahr 2025 zeigen, dass:
- Der Energiebedarf von Rechenzentren in Nordamerika stieg von 2.688 Megawatt (Ende 2022) auf 5.341 Megawatt (Ende 2023)
- 4,4 Prozent der gesamten Energie in den USA wird für Rechenzentren verwendet
- Die Kohlenstoffintensität des Stroms für Rechenzentren ist 48 % höher als der US-Durchschnitt
Wie viel Energie verbraucht die KI tatsächlich?
Die Auswirkungen der KI auf den Energieverbrauch sind dramatisch:
- Seit 2018 ist der Anteil der Rechenzentren am Gesamtenergiebedarf von 1,9 Prozent auf 4,4 Prozent gestiegen
- Das Training eines generativen KI-Clusters kann 7-8 Mal mehr Energie verbrauchen als eine typische Rechenlast
- Die GPT-3-Ausbildung verbrauchte 1.287 Megawattstunden (genug für 120 US-Haushalte in einem Jahr)
- Der Verbrauch von Rechenzentren wird sich bis 2030 voraussichtlich verdoppeln
Wie wird die Hardware weiterentwickelt, um effizienter zu werden?
Die Industrie entwickelt spezielle Chips:
Tensor Processing Units (TPU): TPU v6e bietet die 4,7-fache Leistung von v5e
Feldprogrammierbare Gate-Arrays (FPGAs): Optimiert für Energieeffizienz und Flexibilität
Anwendungsspezifische integrierte Schaltungen (ASICs): geringer Stromverbrauch, hohe Geschwindigkeit und kleiner Platzbedarf
Die Gesamtleistung nimmt jedoch weiter zu: GPUs stiegen von 400W (2022) auf 700W (2023), mit Prognosen von 1.200W für 2024.
Was ist Edge AI und warum ist sie wichtig für die Nachhaltigkeit?
Edge-KI verarbeitet Daten lokal, anstatt sie an zentrale Rechenzentren zu senden. Gartner prognostiziert, dass bis 2025 75 Prozent der generierten Daten durch Edge Computing verarbeitet werden, wodurch der mit der Datenübertragung verbundene Energieverbrauch erheblich reduziert wird.
Welche Fortschritte wurden bei der Energieeffizienz erzielt?
NVIDIA erreichte eine 10.000-fache Effizienzsteigerung bei KI-Training und -Inferenz von 2016 bis 2025. Moderne Server verbrauchen jedoch 600-750 W im Vergleich zu 365 W im Zeitraum 2007-2023, was zeigt, dass sich zwar die Effizienz pro Vorgang verbessert, die Gesamtleistung jedoch weiter steigt.
Was tun die großen Technologieunternehmen für die Nachhaltigkeit?
Microsoft: Verpflichtung zu 100 Prozent erneuerbarer Energie bis 2025 und 1 Milliarde Fonds für Klima-Innovationen. Im Jahr 2024 hat das Unternehmen jedoch 15,4 Millionen Tonnen CO2-Äquivalente ausgestoßen.
Google: Erreichung von 100 Prozent erneuerbarer Energie im Jahr 2020 und Abschluss von Verträgen über 19 GW neuer erneuerbarer Energie in 16 Ländern bis 2024.
Amazon AWS: kündigte 18 neue Projekte für erneuerbare Energien mit einer Gesamtleistung von 5,6 GW an, wird aber wegen mangelnder Transparenz bei der Berichterstattung kritisiert.
Gibt es Instrumente zur Überwachung der Umweltauswirkungen von KI?
Ja, es sind mehrere Tools verfügbar:
- CarbonTracker und CodeCarbon: Zur Schätzung des Kohlenstoff-Fußabdrucks
- eco2AI: Open-Source-Bibliothek zur Verfolgung von Emissionen während des Trainings und der Inferenz
- Grüne Algorithmen und PowerTop: Andere spezialisierte Überwachungswerkzeuge
Wie ist die Grüne KI geregelt?
Die EU hat mit dem im Juni 2024 verabschiedetenEU-KI-Gesetz eine Vorreiterrolle übernommen - die weltweit ersten KI-Vorschriften, die nach 24 Monaten in vollem Umfang anwendbar sein werden. Experten weisen jedoch auf Lücken im regulatorischen Diskurs hin, um KI umweltverträglich zu machen.
Wie sehen die Zukunftsprognosen für den KI-Energieverbrauch aus?
Die Prognosen sind alarmierend:
- Der weltweite Verbrauch von Rechenzentren wird sich zwischen 2023 und 2028 verdoppeln (CAGR 19,5%)
- Wird im Jahr 2028 857 TWh erreichen
- Der KI-spezifische Energieverbrauch wird mit einer CAGR von 44,7 Prozent wachsen und bis 2027 146,2 TWh erreichen
Was ist der Unterschied zwischen Green-in AI und Green-by AI?
Green-in AI: Konzentriert sich auf die Entwicklung inhärent energieeffizienterer Algorithmen und Modelle durch Optimierung von Hardware und Software.
Green-by AI: Nutzen Sie AI zur Verbesserung der Nachhaltigkeit in anderen Bereichen, indem Sie künstliche Intelligenz zur Optimierung der Energieeffizienz bei Außenanwendungen einsetzen.
Warum wird 2025 als entscheidendes Jahr für grüne KI angesehen?
Das Jahr 2025 stellt einen Wendepunkt dar, an dem die heute getroffenen Entscheidungen darüber entscheiden werden, ob KI Teil des Klimaproblems oder Teil seiner Lösung sein wird. Der wachsende Strombedarf für KI ist ein Test dafür, wie die Gesellschaft auf die Herausforderungen einer breiteren Elektrifizierung reagieren wird. Grüne KI ist nicht länger eine Option, sondern eine zwingende Notwendigkeit für eine technologisch fortschrittliche und ökologisch nachhaltige Zukunft.