Ein aktuelles Positionspapier eines vom Bundesumweltministerium berufenen Expertengremiums fordert eine nachhaltigere Entwicklung von Künstlicher Intelligenz in Deutschland. Die Fachleute sehen ökologische Verantwortung und wirtschaftliche Wettbewerbsfähigkeit nicht als Gegensatz, sondern als gemeinsame Chance. Besonders spezialisierte KI-Modelle mit geringerem Energiebedarf sollen gezielt gefördert werden. Hintergrund sind Prognosen zu stark steigenden Stromverbräuchen, Treibhausgas-Emissionen und Wasserbedarfen von Rechenzentren. Gleichzeitig betonen die Experten die Chancen für den deutschen Mittelstand, der bereits erfolgreich auf kleinere, aufgabenspezifische KI-Systeme in Industrie und Produktion setzt und damit effizient arbeitet.
Ökologisch nachhaltige Künstliche Intelligenz (KI) und wirtschaftliche Wettbewerbsfähigkeit stehen nicht im Widerspruch zueinander, sondern verstärken sich gegenseitig. So lautet eine Kernaussage in einem aktuellen Positionspapier des vom Bundesumweltministerium (BMUKN) berufenen Beratungsgremiums «KI und Nachhaltigkeit». Darin formuliert der internationale KI-Expertenrat Handlungsempfehlungen für eine nachhaltige Gestaltung Künstlicher Intelligenz in Deutschland – insbesondere die gezielte Förderung spezialisierter KI-Modelle mit geringerem ökologischen Fußabdruck.
Die rasant zunehmende Nutzung von KI geht mit steigendem Energiebedarf, zunehmenden Treibhausgas-Emissionen sowie erhöhten Wasser- und Ressourcenverbräuchen einher. Zu diesem Ergebnis kommt eine Studie des Freiburger Öko-Instituts im Auftrag von Greenpeace Deutschland. Sie prognostiziert, dass der weltweite Stromverbrauch von KI-Rechenzentren von 2023 bis 2030 um das Elffache ansteigt – von 50 Milliarden auf rund 550 Milliarden Kilowattstunden. Zusammen mit den übrigen Rechenzentren würden 2030 rund 1.400 Milliarden Kilowattstunden Strom für zentrale Datenverarbeitung benötigt.
Wachsender Energiehunger der KI
Das Öko-Institut rechnet mit einem Anstieg der Treibhausgas-Emissionen von Rechenzentren von 212 Millionen Tonnen (2023) auf 355 Millionen Tonnen (2030) – trotz angenommenen Ausbaus erneuerbarer Energien. Weitere Belastungen erwartet das Forschungsinstitut beim Wasserbedarf für die Kühlung, der sich im gleichen Zeitraum auf 664 Milliarden Liter nahezu vervierfachen soll.
Die Umweltforscher empfehlen der Politik eine Aktualisierung des Rechtsrahmens – etwa durch eine «Folgenabschätzung, die eine strukturierte und spezifische umweltbezogene Bewertung von KI-Systemen vorsieht». Außerdem plädiert das Öko-Institut für verbindliche Transparenzanforderungen und Rechenschaftspflichten für Anbieter von Rechenzentren und KI-Diensten.
Auf umkämpftem Zukunftsmarkt bestehen
Vor diesem Hintergrund legt nun das BMUKN-Beratergremium seine Handlungsempfehlungen vor. Als Grundlage analysierten die Experten Trends und Entwicklungen im KI-Bereich aus nationaler und europäischer Perspektive. Mit den richtigen Rahmenbedingungen könne man dafür sorgen, dass deutsche Unternehmen auf dem umkämpften Zukunftsmarkt der Künstlichen Intelligenz «vorne mit dabei sind, Verbraucherinnen und Verbraucher profitieren, und die Umwelt nicht unnötig belasten», erklärte Bundesumweltminister Carsten Schneider bei der offiziellen Vorstellung der Handlungsempfehlungen des Expertengremiums.
Darin sprechen sich die Fachleute für eine gezielte Förderung spezialisierter KI-Modelle mit geringerem ökologischen Fußabdruck aus. Zudem machen sie Vorschläge zur Dekarbonisierung der digitalen Infrastruktur, etwa eine Pflicht für Rechenzentrumsbetreiber, sich am Ausbau erneuerbarer Energien zu beteiligen.
Darüber hinaus soll die Transparenz erhöht werden, sowohl im Hinblick auf den Energie- und Ressourcenverbrauch einzelner KI-Modelle als auch der digitalen Infrastruktur. Transparenz sehen die Experten dabei als wesentliche Grundlage für die Stärkung von Verbraucherrechten. Konkret empfehlen sie, ein Recht zur Nutzung eines «grünen» KI-Modells zu schaffen, damit Verbraucher sich aktiv für energie- und ressourcenschonendere Alternativen entscheiden können.
Stärke des deutschen Mittelstands
Spezialisierte KI-Modelle, etwa in industriellen Anwendungsbereichen, böten nicht nur große Potenziale für die deutsche Wirtschaft, sondern auch für den Energie- und Ressourcenverbrauch von KI, heißt es im Report weiter. Im Vergleich zu großen, generativen KI-Modellen lasse sich dieser Verbrauch in vielen Fällen stark reduzieren.
Deutschlands industrielle KI-Landschaft werde von kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) getragen und basiere auf aufgabenspezifischen, spezialisierten Modellen, argumentiert der Expertenrat. Die hiesigen KI-Unternehmen seien bereits gut positioniert, um von dieser Ausrichtung zu profitieren.
Zwar gebe es bedeutende Anwendungsfälle für große generative KI-Modelle, doch die wichtigsten KI-Anwendungen in der deutschen Industrie – vorausschauende Instandhaltung, Qualitätskontrolle, Maschinensteuerung, Prozessoptimierung – seien nach Einschätzung der Experten Beispiele für den effektiven Einsatz kleiner, spezialisierter Modelle anstelle großer, rechenintensiver generativer Systeme. Diese spezialisierten Modelle verbrauchten weniger Energie, erforderten weniger Hardwarekapazität, entsprächen den betrieblichen Gegebenheiten der deutschen Industriebasis und gewährleisteten digitale Souveränität, wenn sie lokal entwickelt und eingesetzt werden.
Prof. Barenkamp: Deutsche Industrie braucht kein «GPT-5»
Aus Sicht des unabhängigen deutschen KI-Fachmanns Prof. Dr. Marco Barenkamp, Gründer und Aufsichtsrat der auf KI-Entwicklungen spezialisierten Osnabrücker LMIS AG, hat Deutschland in der KI-Debatte ein Wahrnehmungsproblem. «Wenn man hierzulande über KI spricht, dann denkt man fast schon reflexartig an ChatGPT, an Milliarden-Investitionen in Rechenzentren oder an Hyperscaler aus den USA», erläutert der Technologiestratege.
Der deutsche Mittelstand betreibe aber seit Jahren erfolgreiche KI in der Produktion, im Maschinenbau und in der Qualitätssicherung, weiß der Wirtschaftsinformatiker aus praktischer Erfahrung. «Spezialisierte Modelle, trainiert auf Industriedaten, lokal betrieben, sind energieeffizient», macht Barenkamp deutlich. Und fügt nicht minder entschieden hinzu: «Die wirtschaftlich relevanten KI-Anwendungen in der deutschen Industrie brauchen kein ‹GPT-5›, ihnen reichen oftmals präzise trainierte, kleine Modelle.»
Rahmenbedingungen weiter schärfen
Was Professor Barenkamp am Positionspapier überzeugt, ist die Klarheit der These: Nachhaltigkeit und Wettbewerbsfähigkeit sind in der KI kein Zielkonflikt. «Wer energieeffizient operiert, senkt Kosten, reduziert Abhängigkeiten von Cloud-Providern und gewinnt digitale Souveränität. Das ist nicht nur wirtschaftlich rational, sondern auch ökologisch sinnvoll», konstatiert der stellvertretende Vorsitzende der Bundesfachkommission für Künstliche Intelligenz und Wertschöpfung 4.0.
Spezialisierte KI-Modelle könnten den Energieverbrauch stark reduzieren und gleichzeitig die wirtschaftliche Wettbewerbsfähigkeit der deutschen KI-Landschaft erheblich stärken, resümieren die Fachleute. «Es gilt nun, Rahmenbedingungen und Anreize weiter so auszugestalten, dass die Position Deutschlands und Europas im Bereich nachhaltiger KI-Technologien weiter gestärkt wird», folgerte Bundesumweltminister Schneider.
ASAI
Die Academic Society for Artificial Intelligence – Studiengesellschaft für Künstliche Intelligenz e.V. ist ein eingetragener Verein mit Sitz in Hamburg (Fischertwiete 2, 20095 Hamburg). Sie widmet sich der Förderung und dem Austausch im Bereich Künstliche Intelligenz und ist im Vereinsregister unter VR24771 geführt.
