Würde man die Rechenzentren der Welt als eigenständiges Land betrachten, wären sie 2025 mit ihrem Stromverbrauch auf dem elften Platz gelandet. Zu diesem Ergebnis kommt ein neuer Bericht der Vereinten Nationen (UN), der die Umweltauswirkungen von Rechenzentren und Künstlicher Intelligenz (KI) untersucht hat.
Je mehr Kapazitäten entstehen, desto größer werden die Fragen nach Strom, Wasser und Fläche. Die Studie der UN ist eine der ersten, die die Wechselwirkungen zwischen diesen materiellen Voraussetzungen für KI und Rechenzentren untersucht.
Studie: Stromverbrauch durch Rechenzentren nimmt stark zu
Weltweit verbrauchten Rechenzentren 2025 schätzungsweise 448 Terawattstunden (TWh) Strom. Zum Vergleich: Deutschland verbrauchte im selben Zeitraum insgesamt 495 TWh. Bis 2030 könnte sich der Verbrauch der Rechenzentren auf rund 945 TWh verdoppeln, was laut der Studie dann rund drei Prozent des globalen Stromverbrauchs entspräche.
Allein ChatGPT verarbeitet laut Schätzungen täglich rund 2,5 Milliarden Anfragen. Bei konservativ geschätzten 0,42 Wattstunden pro Text-Prompt ergibt das einen Jahresverbrauch von etwa 383 Gigawattstunden – ohne den Strom für KI in Massenplattformen wie der Google-Suche einzuberechnen.
Rechenzentren brauchen auch andere Ressourcen, und zwar in großen Mengen: Ihr Wasserbedarf erreichte 2025 rund 4,5 Billionen Liter. Genug, um 1,8 Millionen olympische Schwimmbecken zu füllen, vergleicht die Studie. Bis 2030 drohen zudem bis zu 2,5 Millionen Tonnen Elektroschrott jährlich, das sei "gleichbedeutend mit dem Entsorgen von fast 250 Eiffeltürmen".
Einordnung: Klimarelevanz nicht überschätzen
Wolfgang Maaß vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) ordnet im Gespräch mit der Deutschen Presse-Agentur ein: Rechenzentren verursachten derzeit etwa 1 bis 1,5 Prozent der globalen Treibhausgasemissionen – Stahl und Zement kommen zusammen auf über 15 Prozent, Landwirtschaft und Schwertransport auf je mehr als 10 Prozent. "Die politische Aufmerksamkeit für den KI-Energieverbrauch übersteigt dessen tatsächliche Klimarelevanz", schlussfolgert Maaß. Die Zahlen des Berichts seien in ihrer Größenordnung plausibel, aber methodisch schwer reproduzierbar – KI-Anbieter veröffentlichen keine standardisierten Energiedaten pro Anfrage.
David Kappel, Leiter der Forschungsgruppe Nachhaltige Künstliche Intelligenz an der Universität Bielefeld, beobachtet zwar eine schnelle Lernkurve bei der Energieeffizienz. Das rasante Wachstum der KI-Nutzung wiege diese Effizienzgewinne aber bei Weitem auf.
Hintergrund zur Studie der UN
Die UN-Studie "Environmental Cost of AI’s Energy Use: Carbon, Water and Land Footprints" (zu Deutsch: "Umweltkosten des Energieverbrauchs von KI: CO2-, Wasser- und Land-Fußabdrücke") von der Universität der Vereinten Nationen Kanada wurde am 3. Juni 2026 veröffentlicht. Die Studie untersucht die Wechselwirkungen zwischen Strom-, Wasser- und Flächenverbrauch bei der KI-Nutzung. Denn die Umweltkosten der KI hängen nicht allein von dem Stromverbrauch der Rechenzentren ab – sondern auch von der Energiequelle des Stroms. Die Studie gilt als erste, die das Phänomen mit diesem Ansatz untersucht hat. Hier geht es zur gesamten Studie.
Grünstrom-Pflicht ab 2027 – aber Wettbewerb wächst
Nach Vorstellung von Wirtschaftsministerin Katherina Reiche (CDU) soll Deutschland zum Vorreiter im Bereich Rechenzentren werden. Eine Rechenzentrumsstrategie soll den Standort attraktiv für Investoren machen. Bei Veröffentlichung sagte Digitalminister Carsten Wildberger (SPD): "Rechenzentren sind die Fabriken des 21. Jahrhunderts. Ohne einen massiven Ausbau können wir im massiven KI-Wettlauf nicht mithalten."
Laut Energieeffizienzgesetz (EnEfG) müssen Rechenzentren in Deutschland ab 2027 bilanziell zu 100 Prozent mit erneuerbarem Strom betrieben werden. Peter Radgen vom Institut für Energiewirtschaft und Rationelle Energieanwendung (IER) der Universität Stuttgart warnt: "Auch die anderen Industrien wollen Strom zur Dekarbonisierung einsetzen." Der Wettbewerb um Grünstrom nimmt zu.
Der UN-Bericht mahnt zudem, Nachhaltigkeit nicht allein am CO₂-Ausstoß zu messen. "Kohlenstoffarm bedeutet nicht automatisch wasserarm oder flächenarm." In Brasilien etwa liegt der CO₂-Fußabdruck der Stromerzeugung 77 Prozent unter dem Weltdurchschnitt – Wasser- und Flächenverbrauch seien dort aber fast dreimal so hoch.
Kommunen strukturell im Nachteil
KI-Forscher Maaß benennt ein strukturelles Problem bei der Ansiedlung von Rechenzentren: Tech-Konzerne schicken spezialisierte Verhandlungsteams, Kommunen oft nicht. "Dies führt zu einer Unterbewertung der Knappheit von Ressourcen, insbesondere Land, Wasser und Netzanschlusskapazitäten."
Jens Gröger vom Öko-Institut Berlin kritisiert, dass der Bericht genau diese Konzerne – Amazon, Google, Meta und Microsoft – nicht direkt adressiert und keine verbindlichen Vorschläge macht, sie in die Pflicht zu nehmen.
Die Studien-Autor:innen sprechen mit ihren Forderungen verschiedene Akteure an, die freiwillig verantwortungsbewusst handeln sollten. So soll KI-Infrastruktur künftig in Energieplanung, CO₂-Bilanzierung, Wassermanagement und Flächengenehmigung integriert werden. Außerdem fordern sie, standardisierte Umweltberichte einzuführen.
