# taz.de -- Energieverbrauch von KI: Der neue Stromfresser steckt im Rechenzentrum
       
       > Die Internationale Energieagentur IEA gibt eine Prognose zum hohen
       > Energieverbrauch künstlicher Intelligenz. Doch nicht nur der lässt
       > aufhorchen.
       
 (IMG) Bild: Hier fließt durch, was KI braucht: Strom und Daten machen GPT & Co. glücklich
       
       Berlin taz | Der Strombedarf für Rechenzentren wird sich weltweit bis zum
       Jahr 2030 verdoppeln. Primärer Treiber dabei: künstliche Intelligenz (KI).
       Das ist das Ergebnis einer [1][Analyse], die die Internationale
       Energieagentur (IEA) am Donnerstag vorgestellt hat.
       
       In absoluten Zahlen bedeutet das: Alle Rechenzentren der Welt werden der
       Prognose zufolge in fünf Jahren 945 Terawattstunden Strom benötigen. Das
       sei etwas mehr als der heutige Stromverbrauch Japans.
       
       „KI ist eines der wichtigsten Themen des Energiesektors – aber bislang
       verstehen weder Politiker noch Märkte, was die Technologie für
       weitreichende Auswirkungen haben wird“, erklärte IEA-Direktor Fatih Birol:
       „In den USA werden Rechenzentren fast die Hälfte des Wachstums der
       Stromnachfrage ausmachen, in Japan mehr als die Hälfte und in Malaysia ein
       Fünftel.“
       
       Die Energieerzeugung ist heute schon der größte Emittent von
       klimaschädlichen Emissionen. Und die Frage, wie viel Energie das Training
       und die Anwendung von [2][KI]-Systemen benötigen, wird mit der steigenden
       Verbreitung der Technologie immer relevanter. Doch die Hersteller halten
       ihre Daten unter Verschluss, so dass sich Wissenschaftler:innen auf
       Modellierungen und die wenigen verfügbaren Daten – etwa von KI-Trainings in
       Universitätsrechenzentren – stützen.
       
       ## Zunehmende Unsicherheiten
       
       Auch die IEA gibt an, dass ihre Berechnungen mit Unsicherheiten behaftet
       sind: „Die Frage, wie viel Strom speziell durch KI verbraucht wird, ist
       schwierig zu beantworten. KI ist nur eine der Arbeitslasten, die in
       Rechenzentren ausgeführt werden, und da KI immer weiter verbreitet ist,
       wird eine klare Unterscheidung zwischen KI-bezogenen und nicht KI-bezogenen
       Arbeitslasten immer schwieriger“, heißt es in dem Bericht. Denn auch andere
       Anwendungen sind energieintensiv, etwa Videostreaming.
       
       Die Unsicherheiten werden laut IEA mit der weiteren Verbreitung der
       Technologie noch zunehmen: So laufe KI momentan meist noch auf
       spezialisierter Hardware. Perspektivisch gibt es aber Bestrebungen, dass
       die Anwendungen auch lokal bei den Nutzer:innen, etwa auf Smartphones,
       laufen können.
       
       „Der wachsende Bedarf muss durch Erneuerbare gedeckt werden, sonst wird KI
       zu einer richtig dreckigen Technologie“, sagt Kilian Vieth-Ditlmann von der
       NGO Algorithmwatch der taz. Auch die immer wieder aufflammende Debatte über
       eine Reaktivierung der Atomkraft im Kontext von KI-Systemen sei verfehlt –
       denn der Energiezuwachs sei kurzfristig nötig. So schnell ließen sich AKWs
       überhaupt nicht bauen.
       
       Auch eine Einschränkung der Nutzung hält er nicht für sinnvoll: Das sei
       ähnlich unrealistisch, wie Individuen die Nutzung des Autos verbieten zu
       wollen. Was es aber brauche: Emissionsgrenzen für diesen energieintensiven
       Sektor.
       
       ## Steigender Ressourcenverbrauch
       
       Ein weiterer Punkt, der die Umweltbilanz von KI verschlechtert: der
       Ressourcenverbrauch. Auch die IEA weist in ihrem Report darauf hin, dass
       die Nachfrage nach kritischen Mineralien steigt. Die werden für die
       Produktion der speziellen, für KI designten Hardware benötigt.
       
       Die IEA betont jedoch gleichzeitig, dass der Einsatz von KI auch Vorteile
       für den Energieverbrauch bringe. So könne die Technologie industrielle
       Produktionsabläufe effizienter und damit energiesparender machen. Andere
       Expert:innen weisen jedoch darauf hin, [3][dass Effizienzgewinne in der
       Regel durch Rebound-Effekte wieder zunichtegemacht werden].
       
       11 Apr 2025
       
       ## LINKS
       
 (DIR) [1] https://www.iea.org/news/ai-is-set-to-drive-surging-electricity-demand-from-data-centres-while-offering-the-potential-to-transform-how-the-energy-sector-works
 (DIR) [2] /Schwerpunkt-Kuenstliche-Intelligenz/!t5924174
 (DIR) [3] /Kuenstliche-Intelligenz-Was-wir-gegen-den-massiven-Stromverbrauch-tun-koennen/!6077262
       
       ## AUTOREN
       
 (DIR) Svenja Bergt
       
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