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Nachhaltigkeit in der IT KI-Energieverbrauch: Effizienz wird zur Unternehmensaufgabe

Von Konstantin Pfliegl 5 min Lesedauer

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FIS Informationssysteme und Consulting GmbH
Esker Software Entwicklungs-und Vertrieb
Yorizon GmbH & Co. KG

Der KI-Boom treibt Effizienz – und Energieverbrauch. Für Unternehmen entsteht mit dem KI-Energieverbrauch ein Zielkonflikt, der plötzlich strategisch wird: Innovation skalieren, ohne Nachhaltigkeit und Kosten aus dem Ruder laufen zu lassen.

(Bild: © Muhammad/stock.adobe.com)
(Bild: © Muhammad/stock.adobe.com)

DARUM GEHT'S

Energieintensive KI: Anwendungen, besonders große Sprachmodelle, benötigen mit jeder Nutzung erheblich mehr Rechenleistung und Strom, im Gegensatz zu klassischer Software, die oft effizienter wird.

Versteckte Energiekosten der Cloud: Auch wenn Unternehmen Cloud-Dienste nutzen, zahlen sie den Energieverbrauch indirekt über die Cloud-Kosten mit.

Zielkonflikt zwischen KI und Nachhaltigkeit: Unternehmen stehen vor dem Spannungsfeld, KI zur Wettbewerbsfähigkeit auszubauen und gleichzeitig Energieverbrauch sowie CO2-Emissionen zu reduzieren.

Fehlende Transparenz und Steuerung: Es mangelt an klaren Daten zum Energieverbrauch einzelner KI-Anwendungen, wodurch Effizienzbewertung, Steuerung und Verknüpfung mit Geschäftswert erschwert werden.

Lange war der Energieverbrauch von IT ein Randthema. Rechenzentren liefen, Cloud wurde eingekauft, Effizienz war ein Nice-to-have. Mit dem breiten Einsatz von künstlicher Intelligenz hat sich das grundlegend verändert.

Der Grund ist simpel. KI-Anwendungen, insbesondere große Sprachmodelle, sind rechenintensiv. Jede Anfrage, jede Generierung, jede automatisierte Entscheidung braucht Rechenleistung. Und die skaliert mit der Nutzung. Während klassische Software oft effizienter wird, je länger sie läuft, steigt der Ressourcenbedarf bei KI mit jeder zusätzlichen Interaktion.

Auf der einen Seite der strategische Zwang, künstliche Intelligenz breit einzusetzen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Auf der anderen Seite steigende Anforderungen an Energieeffizienz und CO2-Reduktion. Beides gleichzeitig zu steuern, daran scheitern viele Organisationen aktuell noch.

Konstantin Pfliegl, leitender Redakteur DIGITAL BUSINESS Magazin

Künstliche Intelligenz steckt heute in zahlreichen operativen Prozessen: im Kundenservice, in der Software-Entwicklung oder in der Sachbearbeitung. Während eine Google-Suche rund 0,3 Wattstunden Strom verbraucht, soll ein Prompt bei ChatGPT im Schnitt rund 18,9 Wh verbrauchen. Und plötzlich stellt sich in Unternehmen eine Frage: Wie passt das zu unseren Nachhaltigkeitszielen?

Die Zahlen sind eindeutig. Laut der Internationalen Energieagentur (IEA) verbrauchten Rechenzentren 2024 weltweit rund 415 Terawattstunden Strom. Das entsprach etwa 1,5 Prozent des globalen Verbrauchs. Bis 2030 soll sich dieser Wert auf 945 TWh mehr als verdoppeln, getrieben vor allem durch KI. Zum Vergleich: Das entspricht ungefähr dem heutigen Jahresverbrauch von ganz Japan.

Nun kann man natürlich argumentieren, dass KI-Dienste in der Regel in der Cloud laufen. Und die Hyperscaler zahlen die Stromrechnung, nicht der Kunde. Das ist richtig. Doch Stromkosten werden freilich in die Cloud-Kosten eingepreist. Über die Cloud-Rechnung zahlen Unternehmen den Energieverbrauch also indirekt mit.

KI-Energieverbrauch: To-DOS für UNTERNEHMEN

Transparenz schaffen: Energieverbrauch und Kosten der KI-Anwendungen systematisch erfassen – nicht schätzen.

KI-Portfolio prüfen: Use Cases nicht nur nach Nutzen, sondern auch nach Effizienz und Ressourcenbedarf bewerten.

Governance etablieren: Klare Regeln für den KI-Einsatz definieren, inklusive Nachhaltigkeitskriterien.

Silos aufbrechen: IT, Finance und Nachhaltigkeit eng verzahnen statt nebeneinander steuern.

Technologie gezielt wählen: Kleinere Modelle und effiziente Architekturen als Alternative prüfen.

Reporting vorbereiten: Sicherstellen, dass IT-Daten CSRD-tauglich und audit-fähig in Scope-3-Berichte einfließen.

Langfristig denken: Nachhaltigkeit fest in der IT-Strategie verankern, nicht als nachträgliches Add-on.

KI-Energieverbrauch: Regulatorischer Druck

Dazu kommt regulatorischer Druck. Mit der Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) müssen Unternehmen ihre Nachhaltigkeitskennzahlen deutlich präziser offenlegen – inklusive der Emissionen aus der IT. Diese fallen typischerweise in die schwer fassbaren Scope-3-Kategorien: Hardware-Einkauf, Cloud-Verträge, SaaS-Nutzung. Für größere berichtspflichtige Unternehmen ist Scope 3 verpflichtend, sofern wesentlich. Was früher als technisches Detail galt, wird damit prüfungsrelevant. Und die IT muss liefern.

Genau hier entsteht der Zielkonflikt, der sich nicht wegdiskutieren lässt. Auf der einen Seite der strategische Zwang, künstliche Intelligenz breit einzusetzen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Auf der anderen Seite steigende Anforderungen an Energieeffizienz und CO2-Reduktion. Beides gleichzeitig zu steuern, daran scheitern viele Organisationen aktuell noch.

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