Im November dieses Jahres fand in Belém, Brasilien, die COP30 statt – ein historischer Meilenstein, da es sich um den ersten COP-Gipfel handelte, bei dem künstliche Intelligenz (KI) und datengesteuerte Technologien im Mittelpunkt der Agenda standen. Während traditionelle Streitfragen – wie beispielsweise die Nutzung fossiler Brennstoffe – die Verhandlungen über das endgültige politische Abkommen erneut blockierten, erwies sich KI als eines der wenigen Themen, über das Einigkeit herrschte. Hochrangige Vertreter – darunter COP30-Präsident André Aranha Corrêa do Lago und UNFCCC-Exekutivsekretär Simon Stiell – betonten öffentlich die entscheidende Rolle digitaler Werkzeuge bei der Bekämpfung des Klimawandels.
KI-Anwendungen erlebten im Jahr 2025 einen Boom, da immer mehr Branchen das transformative Potenzial dieser Technologie erkundeten. Während KI in Bereichen wie der wissenschaftlichen Forschung und der Medizin bereits seit über einem Jahrzehnt im Einsatz ist, verlief ihre Einführung im Energiesektor deutlich schleppender. „Es gibt definitiv Raum für Verbesserungen“, sagte Laura Cozzi, Direktorin für Nachhaltigkeit, Technologie und Prognosen bei der Internationalen Energieagentur (IEA).
KI eignet sich hervorragend für die Verarbeitung großer Datenmengen und die Erkennung von Mustern, was sie besonders vielversprechend für die Optimierung des Energieverbrauchs macht. „Beispielsweise könnte die Optimierung von Verkehrsrouten allein der Entfernung von 120 Millionen Autos von den Straßen entsprechen“, so Cozzi.
Tatsächlich unterstützt KI bereits heute Klimaschutzbemühungen auf vielfältige Weise. Viele Anwendungen nutzen Bilderkennung und Datenanalyse. Das Projekt The Ocean Cleanup setzt KI ein, um Plastikmüll in den Ozeanen zu identifizieren und Reinigungsmaßnahmen gezielt zu koordinieren. Andere Initiativen verwenden Satellitenbilder zur Überwachung von Entwaldung oder helfen Wissenschaftlern dabei, Veränderungen des Polareises zu messen.
Trotz dieser Vorteile konzentriert sich die öffentliche Debatte auf den Energieverbrauch von KI-Technologien – insbesondere auf Rechenzentren. Eine weit verbreitete Behauptung lautet, dass ChatGPT pro Suche zehnmal mehr Energie verbraucht als Google. In Kombination mit dem erheblichen Wasserverbrauch (vor allem zur Kühlung der Anlagen) schürt dies die Sorge, dass KI zu einer neuen „Büchse der Pandora“ in Sachen Emissionen werden könnte.
Doch die Realität ist differenzierter. Laut dem IEA-Bericht Energy and AI vom April 2025 entfallen derzeit nur 1,5 % des weltweiten Energieverbrauchs auf Rechenzentren – und davon sind nur etwa 25 % direkt auf KI zurückzuführen. Dennoch belasten diese Einrichtungen lokale Stromnetze überdurchschnittlich stark, da sie hochqualitativen, unterbrechungsfreien Strom mit spezifischer Spannung benötigen. Um eine solche Versorgung zu gewährleisten, empfiehlt die IEA den Einsatz von Erdgas und Kernenergie.
Ein weiteres Problem besteht in der zeitlichen Diskrepanz zwischen dem Bau von Rechenzentren und der Entwicklung entsprechender Stromnetze. „Es dauert nur ein bis zwei Jahre, um ein Rechenzentrum zu bauen. Aber acht bis zehn Jahre, um das dafür notwendige Netz aufzubauen“, erklärt Cozzi. Das verdeutlicht die Notwendigkeit einer engeren Zusammenarbeit zwischen Rechenzentren und Energieversorgern.
AdobeStock_1641558525. AI meets nature
Die Nachfrage nach neuen Stromnetzen könnte jedoch überschätzt sein, meint Amory Lovins, ein führender US-Experte für Energiepolitik. In seinem Essay Artificial Intelligence Meets Natural Stupidity: Managing the Risks argumentiert er, dass Rechenzentren wesentlich flexibler im Energieverbrauch sind, als häufig angenommen. Er schätzt ihren Anteil am Anstieg des Strombedarfs in den USA auf 25 %, während die US-Energieinformationsbehörde (EIA) von 62 % ausgeht. Lovins fordert eine vorsichtigere Energiepolitik bei der globalen Bereitstellung von Strom für Rechenzentren.
Die große Frage – die bisher kaum beantwortet wurde – lautet: Wie viele Treibhausgasemissionen werden tatsächlich durch den Einsatz von KI und verwandter Technologien verursacht? Laut IEA liegen die Schätzungen für die sogenannte „Startphase“, in der viele neue Rechenzentren errichtet werden, bei 300 bis 500 Millionen Tonnen CO₂-Äquivalenten – das entspricht 0,9 % bis 1,5 % der weltweiten Emissionen. „Wird das den Klimawandel entscheiden? Nein!“, sagt Cozzi. „Aber es ist zweifellos ein belastender Sektor, dessen Einfluss wächst – also ist Vorsicht geboten.“ Lovins ergänzt, dass die hohe Effizienz von KI bei der Erschließung fossiler Brennstoffvorkommen ihre eigenen Klimavorteile konterkarieren könnte, wenn dadurch mehr Öl und Gas gefördert und verbrannt wird.
Die COP30 hat deshalb zu verstärkter internationaler Zusammenarbeit beim Einsatz und der Entwicklung von KI aufgerufen – insbesondere im Hinblick auf den Klimaschutz.
Eine zentrale Initiative, die in Belém vorgestellt wurde, ist der Green Digital Action Hub, eine globale Plattform, die den Austausch bewährter digitaler Praktiken fördert und die internationale Zusammenarbeit erleichtert. Ziel ist es, vor allem Entwicklungsländer mit praxisnahen digitalen Werkzeugen zu unterstützen. Die IEA schätzt, dass zwar mittlerweile 50 % der weltweiten Internetnutzung in Ländern außerhalb der traditionellen Infrastrukturräume (Nordamerika, Europa, China) stattfindet, aber nur etwa 10 % der Rechenzentren dort angesiedelt sind.
Zur Unterstützung dieser Ziele wurde das AI Climate Institute gegründet, das Ländern des Globalen Südens helfen soll, KI-basierte Klimalösungen einzuführen. Weitere COP30-Initiativen setzen ebenfalls auf digitale Kooperation, darunter die Tropical Forest Forever Facility, ein kollektiver Fonds zur Verhinderung von Entwaldung durch Ausgleichszahlungen, sowie das global mutirão, eine Initiative zur Verdreifachung der Anpassungsfinanzierung bis 2035.
Insgesamt hat der Energiesektor KI offiziell begrüßt – mit all ihren Chancen und Risiken. Obwohl erste Schritte zur Regulierung unternommen wurden, bewegen wir uns weiterhin im Wilden Westen der KI-Entwicklung. Stehen wir vor einer neuen Blase mit anschließendem Kollaps? Möglich. Aber diesmal sind wir vielleicht besser darauf vorbereitet.