Welche Gefühle löst KI bei Ihnen aus? Aufgeregt? Sind Sie bereit, eine intelligentere Zukunft mit „Vibe-Code“ zu gestalten? Oder ängstlich? Die Angst kommt von der Rechnung. Rechenzentren verschlingen Milliarden Gallonen Wasser. Sie spucken Umweltverschmutzung aus. Sie verbrennen Energie.
Wenn Sie tiefer in den Hype eintauchen, stoßen Sie auf eine schwierige Frage. Sind diese gewaltigen Fortschritte in der generativen KI tatsächlich die Kosten wert?
Derzeit sind Hunderttausende GPUs in Einrichtungen auf der ganzen Welt zusammengepfercht. Nvidia bezeichnet seine Markteinführung im Jahr 1999 als die weltweit erste GPU. Einige führen die Technologie auf Arcade-Spiele in den 1970er Jahren zurück. Die Hardware treibt alles an, vom Smartphone bis zum autonomen Auto. Es treibt auch den KI-Boom an, der Nvidia zum wertvollsten Unternehmen der Welt gemacht hat.
Catherine Flick, Professorin für Ethik an der University of Staffordshire, stellt ein Muster fest.
„Es gibt massive Hardware-Entwicklungen, die wegen Games beginnen“, sagt Flick.
Ob virtuelle Realität oder KI, die ethischen Fragen beginnen bei Spielen. Welche Auswirkungen hat es auf die Art und Weise, wie wir mit der Realität interagieren?
Fertigungschaos
Der Schaden beginnt lange bevor die GPU einen Chatbot antreibt. Der Rohstoffabbau hinterlässt Narben. Halbleiterfabriken setzen Arbeiter giftigen Chemikalien aus.
In Rechenzentren verbrauchen GPUs Wasser und Energie. Das Ergebnis? Mehr Treibhausgase. Mehr Luftverschmutzung. Der Klimawandel beschleunigt sich.
Wenn der Chip stirbt, wird er zu Elektroschrott.
Lohnt es sich? Rechtfertigen KI-gesteuerte Unterbrechungen in der Wettervorhersage den Fußabdruck? Was ist mit der GPU in Ihrem iPhone? Sollte es der gleichen Prüfung unterzogen werden?
Die lokale Belastung
KI hat GPUs ins Rampenlicht gerückt. Für viele Amerikaner trifft es ihre Heimat.
Die USA verfügen über mehr Rechenzentren als jedes andere Land. Technologiefirmen wetteifern um den Bau von Hyperscale-Anlagen. Die Gemeinden wachen mit riesigen Lagerhäusern nebenan auf.
Als Umweltjournalist höre ich den Widerstand. Machen wir KI zum Schreckgespenst? Fast Fashion ist schlecht. Verbrauchertechnologie ist schlecht. Warum KI herausgreifen?
Einige Risikokapitalgeber behaupten, dass schlechte Presse über die Auswirkungen auf die Umwelt die Einführung von KI beeinträchtigt. Flick lacht darüber.
„Ist es nicht schön, die Umwelt als Sündenbock zu haben?“
Sie ist nicht allein. Auf TikTok wehrte sich die Produktstrategin Ashley Striblet dagegen, dass VCs den Verbrauchern die Schuld geben. Die Leute wissen, dass Fast Fashion die Umwelt verschmutzt. Sie kaufen immer noch. Sie erhalten Wert.
„Ich denke, die meisten Leute wissen, dass die Bestellung von Kleidung bei [Shein] oder Amazon nicht die umweltbewussteste Sache ist“, sagt Striblet.
Kosteneinsparungen rechtfertigen für viele den Kauf. Flick stimmt zu. Aber die Vorteile von KI? Viele Verbraucher sehen sie noch nicht.
„Es ist einfach Quatsch, was sie sagen, dass ihre Technologie leisten kann“, sagt Flick.
Wir haben noch keine personalisierten Butler. Die Kluft zwischen Versprechen und Realität ist groß. Mittlerweile sind die Kosten real. Die Stromrechnungen steigen. Die Umweltverschmutzung nimmt zu. Das passiert in Asien nicht mehr. Es passiert in wohlhabenden US-Vierteln.
Umweltungerechtigkeit
Rechenzentren landen auch in einkommensschwachen Gegenden. Farbige Gemeinschaften kämpfen seit langem gegen Umweltverschmutzer, die sich in der Nähe niederlassen.
Die NAACP verklagte xAI (das als SpaceXAI firmiert). Die Klage zielt auf die Luftverschmutzung durch Gasgeneratoren ab, die Rechenzentren mit Strom versorgen. xAI antwortete nicht auf Anfragen nach Kommentaren.
Die Bürgerrechtsgruppe warnte Technologieunternehmen, wachsam zu bleiben. Lokale Kampagnen nehmen zu.
Die menschlichen Kosten des Fortschritts
Shaolei Ren erinnert sich an den Ruß in seinem Elternhaus im Norden Chinas. Er wuchs in einer Kohlebergbauregion auf. Fenster blieben geschlossen. Das Wasser wurde in Tanks rationiert.
Ren ist jetzt außerordentlicher Professor an der UC Riverside und untersucht die Umweltbelastung durch Rechenzentren. Er blickt über den Klimawandel hinaus. Sein Fokus liegt auf der Luftqualität. Wasserknappheit.
Diese Kosten sind für Benutzer, die etwas in einen Chatbot eingeben, nicht sichtbar.
Ren sitzt in seinem Büro. Ein Whiteboard hinter ihm ist mit blauen Gleichungen bedeckt. Er will ein „gemeinschaftsintegriertes Rechenzentrum“. Es ist machbar. Einrichtungen sollten den Bewohnern keinen Schaden zufügen.
Im Moment tun sie es.
Leistungsstarke GPUs benötigen mehr Energie. Sie verursachen Umweltverschmutzung. Zur Kühlung verbrauchen sie große Mengen Wasser. Dies geschieht rund um die Uhr. Die Lebensdauer einer GPU in einem Rechenzentrum beträgt nur wenige Jahre.
Eine Studie von Ren und Kollegen aus dem Jahr 2024 schätzt, dass das Training des Llama 3.1-Modells von Meta zu einer Luftverschmutzung führt, die der von 10.000 Autofahrten zwischen LA und NYC entspricht. Meta lehnte eine Stellungnahme ab und verwies auf seine Nachhaltigkeitsberichte.
Die Studie warnt davor, dass die Kosten für die öffentliche Gesundheit bis 2038 20 Milliarden US-Dollar übersteigen werden. Bis 2030 werden jährlich 1.300 vorzeitige Todesfälle durch Luftverschmutzung erwartet.
Energie- und Wasserspitzen
Gaming führte einst zum GPU-Energieverbrauch. Im Jahr 2019 verbrauchte das US-Glücksspiel 34 TWh. Das war das CO2-Äquivalent von 5 Millionen Autos. Neuere Konsolen verbrauchen mehr. Die Verschmutzung des Netzes ist wichtig.
KI übertrifft das.
Laut Lawrence Berkeley National Lab stieg der Verbrauch GPU-beschleunigter KI-Server von 2 TWh im Jahr 2017 auf über 40 TWh im Jahr 2023. Bis 2028 könnte der Verbrauch 165 bis 326 TWh erreichen. Das untere Ende beträgt 8,7 Millionen US-Haushalte.
Die Studie von Alex de Vries-Gao legt nahe, dass KI im Jahr 2025 den Stromverbrauch von Bitcoin übersteigt. KI dürfte weltweit für fast die Hälfte des Stroms in Rechenzentren verantwortlich sein. Die CO2-Emissionen erreichten 32,6 bis 79,7 Millionen Tonnen. Vergleichen Sie das mit den jährlichen 50 Millionen Tonnen von New York City.
Durstige Infrastruktur
Südkalifornien erlebt den Boom. Lagerhallen prägen die Landschaft. Waren aus Asien kommen im Hafen von Los Angeles an. Sie ziehen in „Trockenhäfen“ mit Fulfillment-Centern. Große Bohrinseln brummen rund um die Uhr.
Rechenzentren fügen eine neue Ebene hinzu. Rentner erleben, wie sich ruhige Viertel verändern. Es kommt zu Lärmbeschwerden durch Generatoren und Kühlsysteme.
KI anzutreiben macht durstig. Es nutzt Wasser zur Erzeugung und Kühlung. de Vries-Gao schätzt, dass AI im Jahr 2025 312,5 bis 764,6 Milliarden Liter verbrauchte. Das ist der weltweite jährliche Wasserflaschenverbrauch.
Rens Studie aus dem Jahr 2023 prognostizierte bis 2027 bis zu 600 Milliarden Liter.
Jahressummen verbergen die Gefahr. Der Wasserverbrauch ist „hoch“. Bei Hitzewellen werden Spitzen erreicht. Dies belastet die örtlichen Wasserbezirke. Dürrerisiko steigt.
In Spitzenzeiten verbrauchen Haushalte das 1,5- bis 2-fache des normalen Wasserverbrauchs. Rechenzentren? 6 bis 10 Mal. Manche Projekte benötigen das 30-fache.
US-Rechenzentren könnten bis 2030 täglich 1.451 Millionen Gallonen neue Spitzenwasserkapazität benötigen. Die Kosten: bis zu 10 Milliarden US-Dollar.
Kleine Gemeinschaftssysteme haben damit zu kämpfen. Sie sind oft unterfinanziert. Infrastruktur-Upgrades sind teuer.
Ren argumentiert, dass die Versprechen von Technologieunternehmen, Wasser zu recyceln oder wieder aufzufüllen, ihren Kern verfehlen. Wir brauchen Transparenz. Wir brauchen Planung. Gemeinden sollten beim Aufbau der Infrastruktur helfen. Die Mieter sollen nicht für die Kosten aufkommen.
Material-Fußabdruck
Sophia Falk von der Universität Bonn und David Ekchajzer von der Université Paris-Saclay schauen genauer hin. Sie steckten GPUs im Wert von Tausenden Dollar in Industriemixer.
Sie sind auf der Suche nach weiteren gespendeten Chips. Sie wollen die Materialien studieren. Der Fußabdruck.
Wenn wir KI nutzen, vergessen wir die realen Auswirkungen. Es ist außer Sichtweite. Aus dem Sinn.
Falk studierte die Nvidia A100. 90 % davon sind Schwermetalle. Kupfer. Eisen. Zinn. Nickel. Silizium. Kupfer leitet Strom. Es erfordert eine massive Extraktion.
