Wie grün ist KI?

Künstliche Intelligenz ist aus Forschung, Wirtschaft und zunehmend auch aus Studium und Lehre nicht mehr wegzudenken. Seit der Veröffentlichung von ChatGPT nutzen weltweit Millionen Menschen generative KI-Tools für Recherche, Textproduktion oder Problemlösung. Doch mit der rasanten Verbreitung dieser Technologien stellt sich eine wichtige Frage: Wie nachhaltig ist KI eigentlich?

Gerade an Hochschulen ist diese Diskussion relevant. Digitalisierung gehört zu den zentralen Entwicklungen unserer Zeit – gleichzeitig ist Nachhaltigkeit eine der größten gesellschaftlichen Herausforderungen. Diese Verbindung spiegelt sich auch im Framework der FH Aachen zur Entwicklung von Studium und Lehre, das Digitalisierung und Nachhaltigkeit als zentrale strategische Themen betrachtet.

Die versteckte Infrastruktur der KI

Digitale Technologien wirken oft unsichtbar. Tatsächlich basiert KI jedoch auf einer komplexen Infrastruktur aus Rechenzentren, Servern und spezialisierter Hardware. Der Betrieb dieser Systeme benötigt große Mengen an Energie und Kühlung.

Rechenzentren verursachen bereits heute etwa 1–1,5 % des weltweiten Stromverbrauchs.

Der ökologische Fußabdruck von KI entsteht dabei in mehreren Phasen:

• dem Training der Modelle
• der alltäglichen Nutzung (Inferenz)
• der Produktion der Hardware

Besonders überraschend: Nicht das Training, sondern oft die langfristige Nutzung verursacht den größten Teil der Emissionen.

Energieverbrauch pro KI-Anfrage

Eine einzelne Anfrage an ein KI-System benötigt vergleichsweise wenig Energie – meist zwischen 0,3 und 2,9 Wattstunden.

Bei Milliarden Anfragen pro Tag summiert sich dieser Verbrauch jedoch erheblich. Neue Modelle mit komplexeren Berechnungen können sogar deutlich mehr Energie benötigen.

Dieses Phänomen wird durch den sogenannten Rebound-Effekt verstärkt: Wenn Technologien effizienter werden, sinken die Kosten – und die Nutzung steigt. Dadurch wächst der Gesamtverbrauch trotz technischer Verbesserungen.

Wie groß ist der CO₂-Fußabdruck einzelner Nutzer:innen?

Auf individueller Ebene wirkt der Energieverbrauch zunächst relativ klein. Ein Beispiel aus der Analyse zeigt:

Ein Studierender, der pro Monat etwa 200 KI-Anfragen stellt (darunter auch komplexe Anfragen), verursacht ungefähr 1,4 kg CO₂ pro Monat durch seine KI-Nutzung. Das entspricht rund 16 kg CO₂ pro Jahr.

Zum Vergleich: Der durchschnittliche jährliche CO₂-Fußabdruck pro Person in Deutschland liegt bei etwa 10,4 Tonnen (vgl. Umweltbundesamt. Durchschnittlicher CO₂-Fußabdruck pro Kopf in Deutschland.)

Die individuelle Nutzung von KI ist also derzeit kein dominanter Faktor im persönlichen CO₂-Budget. Die Herausforderung entsteht vor allem durch die globale Skalierung der Technologie.

Chancen für nachhaltige Entwicklung

Trotz ihres Energieverbrauchs kann KI auch positive Effekte für Nachhaltigkeit haben. Sie wird bereits eingesetzt, um:

• Energiesysteme effizienter zu steuern
• komplexe Klimamodelle zu verbessern
• Forschung und Innovation zu beschleunigen

KI ist daher weder automatisch „grün“ noch grundsätzlich klimaschädlich. Entscheidend ist, wie und wofür sie eingesetzt wird.

Nachhaltigkeit als Thema der Hochschullehre

Die Diskussion über KI zeigt, wie eng Digitalisierung und Nachhaltigkeit miteinander verbunden sind. Hochschulen stehen daher vor der Aufgabe, Studierende nicht nur technisch auszubilden, sondern ihnen auch Kompetenzen für einen reflektierten Umgang mit digitalen Technologien zu vermitteln.

Dabei geht es nicht nur um technisches Wissen, sondern auch um Kompetenzen wie:

• systemisches Denken
• kritische Reflexion technologischer Entwicklungen
• nachhaltigkeitsorientierte Problemlösung

Solche Perspektiven werden für zukünftige Ingenieur:innen, Informatiker:innen und Naturwissenschaftler:innen zunehmend relevant.

Fazit:

KI hat einen realen ökologischen Fußabdruck – gleichzeitig bietet sie große Potenziale für nachhaltige Innovation. Für Hochschulen bedeutet das: Die zentrale Aufgabe besteht nicht nur darin, digitale Technologien zu nutzen, sondern auch darin, deren Auswirkungen kritisch zu reflektieren.

Weiterführende Literatur:

• de Vries A. The growing energy footprint of artificial intelligence. Joule. 18. Oktober 2023;7(10):2191–4.
• Chatterji A, Cunningham T, Deming D, Hitzig Z, Ong C, Shan C, u. a. How People Use ChatGPT.
• DataReportal – Global Digital Insights [Internet]. 2025: more than 1 billion people use AI. Verfügbar unter: https://datareportal.com/reports/digital-2026-one-billion-people-using-ai
• Umweltbundesamt [Internet]. Durchschnittlicher CO₂-Fußabdruck pro Kopf in Deutschland. Verfügbar unter: https://www.umweltbundesamt.de/bild/durchschnittlicher-co2-fussabdruck-pro-kopf-in
• Gröger J, Behrens F, Gailhofer P, Hilbert I. Umweltauswirkungen Künstlicher Intelligenz.
• Schumacher J. (2026): Wie grün ist KI?. Ausarbeitung Bioenergie und Umweltmikrobiologie. Fachhochschule Aachen.