Ressourcenverbrauch von Künstlicher Intelligenz im Fokus der Debatte

Die Diskussion um den Ressourcenverbrauch von Künstlicher Intelligenz (KI) hat in den letzten Monaten an Intensität gewonnen. Insbesondere der Wasser- und Stromverbrauch von KI-Rechenzentren steht dabei im Fokus der öffentlichen Debatte. Kürzlich äußerte sich Sam Altman, der CEO von OpenAI, am Rande eines KI-Gipfels in Indien zu dieser Thematik und bezeichnete Bedenken hinsichtlich des Wasserverbrauchs von KI als "völlig aus der Luft gegriffen". Diese Aussage wirft ein Schlaglicht auf die vielschichtige und oft widersprüchliche Diskussion über die ökologischen Auswirkungen der rasant wachsenden KI-Branche.

Die Komplexität des Ressourcenverbrauchs von KI-Rechenzentren

Die genaue Bestimmung des Ressourcenverbrauchs von KI-Systemen gestaltet sich als komplex. Verlässliche Zahlen zum Wasser- und Stromverbrauch einzelner Rechenzentren sind nur schwer zu ermitteln, da diese stark von lokalen Faktoren wie dem Klima, der verwendeten Kühltechnologie und der Infrastruktur des Standorts abhängen. Es zirkulieren unterschiedliche Schätzungen, die von wenigen Tropfen bis hin zu ganzen Flaschen Wasser pro KI-Anfrage reichen.

Unterschiedliche Messgrößen und Perspektiven

Ein Beispiel für die Diskrepanz in den Angaben liefert Google, das erstmals detailliertere Informationen zum Ressourcenverbrauch veröffentlichte. Demnach soll der Wasserverbrauch für einen durchschnittlichen Prompt bei etwa 0,26 Millilitern liegen, ergänzt durch 0,24 Wattstunden Strom und rund 0,03 Gramm Kohlendioxid. Diese Zahlen stehen im Kontrast zu früheren, teilweise deutlich höheren Schätzungen, die in der öffentlichen Wahrnehmung kursierten.

Die Art und Weise, wie Wasser in Rechenzentren genutzt wird, ist ebenfalls ein wichtiger Faktor. Wasser wird primär zur Kühlung eingesetzt, wobei ein höherer Wassereinsatz den Bedarf an stromintensiven Kühlsystemen reduzieren kann. Oft wird hierfür Trinkwasser verwendet, da es die Technik am wenigsten beeinträchtigt. Einige große Technologieunternehmen wie Amazon, Meta und Apple setzen jedoch verstärkt auf aufbereitetes Abwasser, um den Frischwasserverbrauch zu minimieren.

Ein weiterer Aspekt ist der indirekte Wasserverbrauch, der beispielsweise bei der Stromerzeugung für Rechenzentren anfällt. Experten wie der Computerforscher Jonathan Koomey hinterfragen jedoch die Einbeziehung dieser externen Faktoren in den Wasser-Fußabdruck von Rechenzentren, da dies in anderen Branchen unüblich sei.

Widerstand gegen den Ausbau von Rechenzentren

Die Sorge um den steigenden Ressourcenverbrauch hat in einigen Regionen zu konkreten politischen Initiativen geführt. In den USA beispielsweise, wo der Bundesstaat New York bereits über 130 Rechenzentren zählt und weitere Großprojekte geplant sind, wächst der Widerstand. Ein Energieversorger prognostizierte einen zusätzlichen Strombedarf von rund zehn Gigawatt, der größtenteils durch Rechenzentren verursacht würde. Diese Entwicklung nährt Bedenken hinsichtlich der Netzstabilität, der Umweltfolgen und steigender Energiekosten für Endverbraucher.

Als Reaktion darauf plant der Bundesstaat New York einen Gesetzentwurf, der den Bau neuer Rechenzentren für drei Jahre aussetzen soll. Ähnliche Initiativen, die temporäre Baustopps vorsehen, wurden auch in Georgia, Maryland, Oklahoma, Vermont und Virginia eingebracht.

Auch international gibt es Reaktionen auf den Ressourcenverbrauch. In Quilicura, Chile, einer Stadt, die sich zu einem wichtigen Standort für Rechenzentren entwickelt, machten Umweltaktivisten auf die ökologischen Folgen aufmerksam. Angesichts einer seit über einem Jahrzehnt anhaltenden Dürre, die zu einer Zunahme von Waldbränden beiträgt, führten Aktivisten ein zwölfstündiges Projekt durch, bei dem ein Chatbot vollständig manuell betrieben wurde, um die Abhängigkeit von IT-Infrastruktur zu verdeutlichen.

Altman relativiert und kritisiert

Sam Altman räumte zwar ein, dass es "fair" sei, sich Gedanken über den Energieverbrauch zu machen – "nicht pro Anfrage, sondern insgesamt", da "die Welt mittlerweile so viel KI nutzt". Er betonte jedoch, dass der hohe Wasserverbrauch bei OpenAI ein Problem gewesen sei, als das Unternehmen noch Verdunstungskühlung einsetzte. Aussagen wie "17 Gallonen Wasser pro Anfrage" entsprächen heute nicht mehr der Realität.

Altman kritisierte zudem, dass viele Diskussionen über den Energieverbrauch von ChatGPT "unfair" seien, insbesondere wenn sie sich auf den Energieaufwand für das Training eines KI-Modells im Vergleich zu den Kosten einer einzelnen Inferenzabfrage für einen Menschen konzentrierten. Er zog den Vergleich zum menschlichen Lernen, das ebenfalls erhebliche Ressourcen erfordere: "Es dauert etwa 20 Jahre und all die Nahrung, die man in dieser Zeit zu sich nimmt, bevor man klug wird." Er argumentierte, dass KI in Bezug auf die Energieeffizienz, gemessen auf diese Weise, bereits aufgeholt haben könnte.

Nach Altmans Ansicht sollte der steigende Strombedarf als Anreiz dienen, schneller auf Kern-, Wind- und Solarenergie umzusteigen. Er betonte, dass selbst ein hoher Energieeinsatz für KI-Systeme gerechtfertigt sei, wenn der Nutzen enorm ist, beispielsweise bei der Suche nach Lösungen für die effiziente Nutzung von Kernfusion als nachhaltige Energiequelle.

Transparenz und Differenzierung als Schlüssel

Experten warnen davor, die Bedenken hinsichtlich des Wasserverbrauchs von Rechenzentren pauschal abzutun. Während der globale Wasserverbrauch von KI kurzfristig möglicherweise kein landesweites Problem darstellt, kann er in Regionen mit bereits bestehender Wasserknappheit zu großen Herausforderungen führen. Die Notwendigkeit einer differenzierten Betrachtung und erhöhter Transparenz seitens der Unternehmen wird daher immer wieder betont. Aussagen über den ökologischen Fußabdruck von Sprachmodellen basieren derzeit größtenteils auf den Nachhaltigkeitsangaben der großen Tech-Konzerne, wobei nach wie vor viele Fragen offenbleiben.

Die Debatte um den Ressourcenverbrauch von KI-Systemen ist somit ein komplexes Feld, das technische, ökologische, ökonomische und politische Dimensionen umfasst. Eine fundierte Auseinandersetzung erfordert präzise Daten, eine differenzierte Analyse und den Willen zu konstruktiven Lösungen, um die Potenziale der KI verantwortungsvoll zu nutzen.

Bibliografie

- Bölling, Noëlle. "Sam Altman widerspricht Kritik: KI-Wasserverbrauch sei „aus der Luft gegriffen“". t3n, 22.02.2026. - Bölling, Noëlle. "Eine Flasche pro Prompt? Warum Zahlen zum Wasserverbrauch von Rechenzentren oft irreführend sind". t3n, 16.12.2025. - Navarro, Alberto. "Wie hoch ist der tatsächliche Wasserverbrauch von ChatGPT? Das sagt Altman." Tecnobits, 12.06.2025. - "Künstliche Intelligenz wegen Stromverbrauchs verbieten? Das sagt Sam Altman dazu". Berliner Zeitung, 07.02.2025. - "Der Ressourcenverbrauch von KI wird schon länger kontrovers diskutiert." t3n Magazin (Threads), 22.02.2026. - "Der Ressourcenverbrauch von KI wird schon länger kontrovers diskutiert." t3n Magazin (Facebook), 22.02.2026. - "Open AI News, Artikel & Ratgeber". t3n, 23.02.2026. - "t3n – digital pioneers | Das Magazin für digitales Business". t3n, 23.02.2026. - "»AI-Washing«: Sam Altman behauptet, KI sei nicht für so viele Entlassungen verantwortlich, wie uns Firmen glauben lassen wollen". Gamestar, 20.02.2026.