Kann KI mehr CO₂ einsparen, als sie verursacht?
Künstliche Intelligenz (KI) gilt als Hoffnungsträger für die Dekarbonisierung und gleichzeitig als neuer Stromfresser. Sie kann Stromnetze effizienter steuern, Produktionsprozesse optimieren und den Energieverbrauch von Gebäuden senken, doch dafür braucht sie Rechenleistung, Chips und große Rechenzentren. Die entscheidende Frage lautet deshalb: Spart KI am Ende mehr CO₂ ein, als sie durch ihren eigenen Betrieb verursacht?
Nach Berechnungen der Internationalen Energieagentur (IEA) könnte sich der weltweite Stromverbrauch von Rechenzentren bis 2030 auf rund 945 Terawattstunden verdoppeln. KI ist einer der wichtigsten Treiber dieses Wachstums und der CO₂-Ausstoß der Rechenzentren dürfte von heute rund 180 Millionen Tonnen auf etwa 300 Millionen Tonnen im Jahr 2035 steigen. Das wäre zwar weiterhin ein relativ kleiner Anteil an den weltweiten energiebedingten Emissionen, allerdings einer der am schnellsten wachsenden.
Der ökologische Fußabdruck der KI beginnt nicht erst beim Einschalten eines Computers, sondern es werden leistungsfähige Spezialchips und Server benötigt, deren Herstellung Energie und Rohstoffe erfordert. Auch die Kühlung der Rechenzentren kann erhebliche Mengen Wasser verbrauchen. Wie groß die tatsächliche Belastung ist, hängt deshalb stark davon ab, wie effizient die Hardware arbeitet, wo und wie KI-Systeme betrieben werden und welcher Strommix zum Einsatz kommt.
Dem steht ein erhebliches Einsparpotenzial durch intelligente KI-Nutzung gegenüber. KI kann Stromnetze besser auf schwankende Einspeisung aus Wind und Sonne abstimmen, industrielle Anlagen vorausschauend steuern oder Heizungs- und Klimasysteme optimieren. Auch in der Logistik, Materialentwicklung und Landwirtschaft gibt es Anwendungen, bei denen weniger Energie oder Rohstoffe benötigt werden könnten. Die IEA kommt zu dem Ergebnis, dass die breite Nutzung bereits heute verfügbarer KI-Anwendungen bis 2035 theoretisch rund 1,4 Milliarden Tonnen CO₂-Emissionen pro Jahr vermeiden könnte. Das wäre ein Mehrfaches der zusätzlichen Emissionen, die durch Rechenzentren entstehen.
Der sprichwörtlichen Haken ist dabei, dass zwischen technischem Potenzial und tatsächlicher Einsparung ein großer Unterschied liegt. Wenn die KI Prozesse effizienter macht, können die eingesparten Ressourcen an anderer Stelle wieder verbraucht werden. Ein Unternehmen könnte beispielsweise durch optimierte Produktion Kosten sparen und anschließend seine Produktion ausweiten. Auch der geringe Energiebedarf einzelner KI-Anfragen kann dazu führen, dass KI insgesamt wesentlich häufiger eingesetzt wird. Dieser sogenannte Rebound-Effekt ist aus anderen Technologiebereichen bekannt.
Die empirische Datenlage ist deshalb noch nicht eindeutig. Trotz erster Modellrechnungen und Fallstudien gibt es bislang keinen wirklich belastbaren globalen Nachweis, dass KI netto mehr Emissionen vermeidet, als sie verursacht. Für Unternehmen und ihre Finanzierer wird damit die Frage interessant, welchen messbaren Effekt KI hat. Eine KI-Anwendung, die den Energieverbrauch einer Produktionsanlage nachweislich senkt, ist unter Nachhaltigkeitsgesichtspunkten anders zu bewerten als eine Anwendung, die lediglich Prozesse beschleunigt oder zusätzlichen Konsum ermöglicht.
Unter dem Blickwinkel der Nachhaltigkeit erscheint folgender Ansatz sinnvoll: KI dort einsetzen, wo ihr Nutzen für die Transformation messbar ist, ihren Energie- und Ressourcenverbrauch transparent machen und möglichst effiziente Modelle sowie CO₂-armen Strom nutzen. Unternehmen sollten dabei nicht nur den unmittelbaren Stromverbrauch einer Anwendung betrachten, sondern ihre gesamte Wirkungskette.
Die Antwort auf die Leitfrage fällt damit grundsätzlich positiv aus, aber mit einem entscheidenden Zusatz: KI kann mehr CO₂ einsparen, als sie verursacht, wenn sie gezielt für Effizienz und Dekarbonisierung eingesetzt wird. Ob durch KI tatsächlich ein Klimavorteil entsteht, entscheidet sich also nicht im Rechenzentrum allein, sondern in den Anwendungen und Geschäftsmodellen, die daraus entstehen.
Autor:
Dr. Bernhard Huber, CPM, CEFA
Wertpapier Produktmanagement
Stand: 1. September 2026
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