Einleitung: Die doppelte Rolle der KI im Klimawandel
Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in den letzten Jahren zu einem zentralen Instrument in vielen Bereichen entwickelt. Von der Optimierung industrieller Prozesse bis hin zur Verbesserung medizinischer Diagnosen – die Einsatzmöglichkeiten sind vielfältig. Doch mit dem wachsenden Einfluss der KI stellt sich eine entscheidende Frage: Kann KI dazu beitragen, eine nachhaltigere Zukunft zu gestalten, oder verschärft sie bestehende Umweltprobleme?
Diese Thematik wurde auf der NVIDIA GTC 2025-Konferenz intensiv diskutiert. Experten aus verschiedenen Bereichen, darunter Vertreter der Columbia Universität, von Deloitte und des Wilson Centers, beleuchteten die Potenziale und Risiken der KI im Kontext des Klimawandels. Dabei wurde deutlich, dass KI sowohl als Verursacher als auch als Lösung für Umweltprobleme betrachtet werden kann.
Der Energieverbrauch von KI: Eine wachsende Herausforderung
Laut einem aktuellen Bericht der Internationalen Energieagentur (IEA) verbrauchten Rechenzentren im Jahr 2024 etwa 415 Terawattstunden (TWh) Strom, was rund 1,5 % des weltweiten Stromverbrauchs entspricht. Bis 2030 könnte sich dieser Verbrauch auf 945 TWh mehr als verdoppeln, was erhebliche Auswirkungen auf die globalen Energiesysteme haben würde.
Bernhard Lorentz von Deloitte betonte jedoch, dass der Anteil der KI am globalen Energieverbrauch im Vergleich zu anderen Sektoren wie der Industrie oder dem Verkehr noch relativ gering sei. Das Hauptproblem liege vielmehr in der schnellen Expansion der KI in Regionen mit unzureichender Infrastruktur, was lokale Stromnetze überlasten und den Einsatz fossiler Brennstoffe erhöhen könne.
Technologische Fortschritte
David Sandalow von der Columbia Universität hob hervor, dass moderne KI-Chips eine deutlich höhere Energieeffizienz aufweisen. So sei die Energieeffizienz bei beschleunigtem Rechnen und KI-Inferenz heute um das 100.000-Fache besser als noch vor einigen Jahren. Diese Fortschritte könnten dazu beitragen, den Energieverbrauch trotz wachsender Rechenleistungen zu begrenzen.
Dennoch warnte Sandalow davor, sich allein auf technologische Verbesserungen zu verlassen. Es bedürfe gezielter politischer und wirtschaftlicher Maßnahmen, um die Vorteile der KI für den Klimaschutz effektiv zu nutzen.
KI und Klimapolitik
Ein zentrales Hindernis für den effektiven Einsatz von KI im Klimaschutz ist die mangelnde Kommunikation zwischen Technikexperten und politischen Entscheidungsträgern. Lauren Risi vom Wilson Center betonte, dass viele Politiker die Möglichkeiten und Grenzen der KI im Kontext des Klimawandels nicht ausreichend verstehen. Dies erschwere die Entwicklung effektiver Regulierungen und Strategien.
Um dieses Problem zu lösen, forderte Risi eine engere Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft, Wirtschaft und Politik. Nur durch einen gemeinsamen Dialog könne sichergestellt werden, dass KI-Technologien sinnvoll und nachhaltig eingesetzt werden.
Optimierung von Energiesystemen durch KI
KI bietet zahlreiche Möglichkeiten, Energiesysteme effizienter und nachhaltiger zu gestalten. So können KI-Modelle beispielsweise Wetterprognosen verbessern, was insbesondere für erneuerbare Energien wie Wind- und Solarenergie von großer Bedeutung ist. Denn genauere Vorhersagen ermöglichen eine bessere Planung und Nutzung dieser Energiequellen.
Darüber hinaus kann KI dazu beitragen, Stromnetze intelligenter zu steuern. Durch den Einsatz von Sensoren und maschinellem Lernen lassen sich Lastspitzen besser ausgleichen und der Anteil erneuerbarer Energien im Netz erhöhen.
Materialforschung: Energiespeicherung und CO₂-Reduktion
Ein weiteres vielversprechendes Einsatzgebiet der KI ist die Materialforschung. Durch die Analyse großer Datenmengen können neue Materialien für Energiespeicherung und CO₂-Abscheidung schneller entdeckt und getestet werden. So hat beispielsweise Google DeepMind mithilfe von KI über zwei Millionen neue Materialien vorhergesagt, die für Batterien und andere Anwendungen relevant sein könnten.
Quelle: https://time.com/6340681/deepmind-gnome-ai-materials/
Diese Entwicklungen könnten dazu beitragen, effizientere Batterien zu entwickeln und den CO₂-Ausstoß in verschiedenen Industriezweigen zu reduzieren.
Herausforderungen bei der Rohstoffversorgung
Neben dem Energieverbrauch stellt auch die Versorgung mit kritischen Rohstoffen eine Herausforderung dar. Laut einem Bericht von Barclays stammen über 60 % der für KI-Hardware benötigten Mineralien aus wenigen Entwicklungsländern. Zudem dominiert China die Verarbeitung dieser Rohstoffe, was geopolitische Abhängigkeiten schafft.
Quelle: https://www.axios.com/2025/05/06/ai-minerals-development-challenge
Um diese Risiken zu minimieren, fordern Experten eine Diversifizierung der Lieferketten und Investitionen in Recyclingtechnologien.
Erfolgreiche Beispiele: Brasilien und Floral Energy
Einige Länder und Unternehmen zeigen bereits, wie KI und erneuerbare Energien erfolgreich kombiniert werden können. Brasilien beispielsweise deckt fast 90 % seines Strombedarfs aus erneuerbaren Quellen und zieht damit Investitionen großer Tech-Unternehmen an, die nachhaltige Rechenzentren betreiben möchten.
Quelle: https://time.com/7282222/brazil-clean-energy-ai/
Auch das Start-up Floral Energy setzt auf innovative Lösungen. Das Unternehmen entwickelt Mikronetze, die erneuerbare Energiequellen mit KI-gesteuerten Systemen kombinieren, um eine zuverlässige und nachhaltige Energieversorgung sicherzustellen.
Fazit
KI bietet enorme Potenziale für den Klimaschutz, birgt jedoch auch Risiken. Ob sie letztlich zur Lösung oder zur Verschärfung von Umweltproblemen beiträgt, hängt von unserem Umgang mit dieser Technologie ab. Es ist entscheidend, dass Politik, Wirtschaft und Wissenschaft gemeinsam Strategien entwickeln, um die Vorteile der KI nachhaltig zu nutzen. Nur durch eine verantwortungsvolle und koordinierte Herangehensweise kann KI zu einem wirksamen Instrument im Kampf gegen den Klimawandel werden.
