AI treibt Energieverbrauch in die Höhe: Gewinner und Verlierer

Stell dir vor, du chattest mit einer KI, die dir den Tag plant. Praktisch, oder? Doch hinter den Kulissen laufen Server rund um die Uhr und saugen Strom wie ein hungriges Monster. Dieser Energieverbrauch von AI wächst rasant. Experten warnen: Bis 2035 könnte er 4 % des weltweiten Stroms ausmachen. Das klingt nach einer Bedrohung, birgt aber auch Chancen für grüne Technologien.

Warum passiert das? AI-Modelle wie ChatGPT brauchen enorme Rechenpower zum Trainieren und Nutzen. Data-Center, die das ermöglichen, verbrauchen immer mehr Energie. In den USA allein könnte der Bedarf bis 2035 auf 123 Gigawatt steigen. Das drückt auf die Klimaziele der Tech-Riesen und könnte Stromrechnungen für Normalos in die Höhe treiben. Aber es gibt auch Lichtblicke: Der Druck könnte den Boom bei Solar und Wind ankurbeln.

In diesem Beitrag schauen wir uns an, wie AI das Green-Tech-Rennen verändert. Wer profitiert, und wer zahlt den Preis? Lass uns eintauchen in eine Welt, wo smarte Algorithmen und erneuerbare Energien aufeinandertreffen.

AI ist wie ein Athlet, der trainiert und trainiert. Jede neue Version frisst mehr Strom. Im Jahr 2024 verbrauchten Data-Center weltweit schon 460 Terawattstunden – das sind 1,6 % des globalen Stroms. Bis 2035 könnte das auf 1.300 Terawattstunden klettern, also rund 4 %.

Warum so viel? Beim Trainieren großer Modelle laufen Tausende GPUs stundenlang. Eine einzelne Anfrage an ChatGPT braucht zehnmal so viel Energie wie eine Google-Suche. In den USA verdoppelt sich der Bedarf der Data-Center bis 2035 auf 78 Gigawatt. Das entspricht dem Verbrauch ganzer Städte.

“AI treibt 10 % des globalen Stromwachstums bis 2035 an.” – International Energy Agency (IEA, 2025)

Der Trend setzt sich fort, weil immer mehr Firmen AI einsetzen. Von autonomen Autos bis zu personalisierten Empfehlungen – überall laufen Algorithmen. Effizienzgewinne in der Hardware helfen ein bisschen, aber das Wachstum überholt sie. So entsteht ein Kreislauf: Mehr AI bedeutet mehr Server, mehr Server mehr Strom.

Diese Zahlen stammen aus aktuellen Berichten der IEA und BloombergNEF. Sie zeigen, dass der Energieverbrauch von AI kein ferner Albtraum ist, sondern Realität wird. Und das hat Folgen für alle Beteiligten.

Der hohe Stromhunger von AI hat eine unerwartete Kehrseite: Er pusht den Ausbau grüner Energie. Tech-Giganten wie Microsoft und Google schließen Verträge für 50 Gigawatt Solar- und Windkraft in den USA. Das ist doppelt so viel wie in Europa. Bis 2030 planen sie 10,5 Gigawatt neue erneuerbare Quellen.

Warum? Viele Firmen wollen 100 % grünen Strom nutzen, um ihr Image zu polieren und Regulierungen zu erfüllen. AI-Data-Center werden zu Motoren für den Energiewandel. In Regionen mit viel Sonne oder Wind entstehen neue Anlagen, die nicht nur Server versorgen, sondern auch Haushalte.

Nehmen wir Virginia: Dort sitzen viele Data-Center und fordern 25 % des lokalen Stroms. Das zwingt Anbieter, schneller auf Erneuerbares umzusteigen. Global könnte AI den Ausbau von Renewables um 20 % beschleunigen. Firmen wie Brookfield investieren massiv, weil der Bedarf boomt.

Diese Entwicklungen machen erneuerbare Energien zu klaren Gewinnern. Sie schaffen Jobs und senken langfristig Kosten. Doch der Übergang muss schnell gehen, damit der Vorteil nicht in Engpässen untergeht.

Big Tech verspricht Netto-Null-Emissionen bis 2030, doch AI macht es kompliziert. Im Jahr 2024 stiegen die CO₂-Ausstöße von Google, Microsoft und Meta auf 105 Millionen Tonnen. Das ist mehr als manche Länder. Der Grund: Viele Data-Center laufen noch auf Gas oder Kohle, weil erneuerbarer Strom nicht immer reicht.

AI verstärkt das Problem. Training eines Modells wie GPT-4 verursacht Emissionen wie Hunderte Flüge. Kurzfristig könnte AI den CO₂-Ausstoß global um 100 bis 240 Millionen Tonnen pro Jahr steigern. Tech-Firmen ringen mit Verzögerungen: In den USA decken Renewables erst 50 % des Bedarfs.

“AI könnte die Klimatransition verzögern, wenn fossile Energien dominieren.” – MIT Technology Review (2025)

Ein Beispiel: Meta berichtete 2022 Emissionen, die 662 % höher waren als angegeben. Regulatoren fordern mehr Transparenz. Big Tech investiert Milliarden in grüne Energie, aber der AI-Boom überholt die Pläne. So geraten Klimaziele in Gefahr, und Firmen riskieren Strafen oder Imageverluste.

Trotzdem gibt es Hoffnung: AI kann auch helfen, Emissionen zu senken, etwa durch smarte Netze. Die Frage ist, ob Tech-Riesen das schnell genug umsetzen.

Der AI-Energieverbrauch trifft nicht nur Konzerne, sondern auch dich zu Hause. Wenn Data-Center mehr Strom ziehen, steigen die Preise für alle. In den USA könnte der Bedarf bis 2035 22 % des Haushaltsstroms ausmachen. Netze werden belastet, und Investitionen in Infrastruktur kosten Geld.

Kleinverbraucher spüren das direkt: Rechnungen könnten um 10 bis 20 % klettern. In Regionen wie Virginia oder Texas, wo Data-Center clustern, melden Anbieter Engpässe. Fossile Kraftwerke müssen länger laufen, was Preise treibt und die Luft verschmutzt.

Es geht um Fairness: Warum sollen Normalos für den Tech-Boom zahlen? Experten schlagen Lösungen vor, wie spezielle Tarife für Data-Center oder schnellere Erneuerbare-Ausbauten. In Europa reguliert die EU strenger, um Haushalte zu schützen.

Der Alltag wird teurer, wenn Politiker nicht eingreifen. Aber mit klugen Regeln könnte AI auch hier helfen, etwa durch effizientere Verteilung.

AI’s Energieverbrauch explodiert und könnte bis 2035 4 % des globalen Stroms beanspruchen. Erneuerbare Energien profitieren vom Boom, während Big Techs Klimaziele wackeln und Haushalte höhere Rechnungen bekommen. Der Schlüssel liegt in Investitionen und Regulierungen, die Wachstum mit Nachhaltigkeit verbinden.

Mit smarter Planung kann AI Teil der Lösung werden, nicht des Problems. Die nächsten Jahre entscheiden über Gewinner und Verlierer im Green-Tech-Rennen.