Wasserverbrauch durch Künstliche Intelligenz – Chancen und Herausforderungen für die Wasserversorgung

​Die Grundlage für den enormen Wasserbedarf von KI-Anwendungen bildet die zugrundeliegende IT-Infrastruktur. Hochleistungsrechenzentren, in denen KI-Modelle wie ChatGPT trainiert und betrieben werden, benötigen erhebliche Mengen an Energie – und eben auch Wasser, vor allem zur Kühlung der leistungsstarken Hardware. Die Server erzeugen beim Rechnen große Hitze, die abgeführt werden muss, um einen stabilen und sicheren Betrieb zu gewährleisten. Hier kommen meist Verdunstungskühltürme zum Einsatz: Wasser nimmt die Abwärme der Server auf, wird in den Kühlturm gesprüht und verdunstet teilweise, wodurch es der Umgebung entzogen wird.¹

Die Zahlen verdeutlichen die Dimension: Für ein Gespräch mit einem KI-Chatbot, bestehend aus etwa 20 bis 50 Fragen, werden im Schnitt rund 500 Milliliter Wasser verbraucht – eine Zahl, die auf Studien der University of California und der University of Texas zurückgeht. Das Training eines großen KI-Modells wie ChatGPT-3 verschlang Schätzungen zufolge rund 5,4 Millionen Liter Wasser, davon allein 700.000 Liter für die Kühlung der Rechenzentren.² Die Nutzung neuerer, noch leistungsfähigerer Modelle dürfte diesen Wert weiter steigen lassen.

Noch eindrucksvoller sind die Zahlen auf globaler Ebene: Allein die selbst betriebenen KI-Rechenzentren von Google in den USA verbrauchten 2021 etwa 12,7 Milliarden Liter Wasser für die Kühlung – 90 Prozent davon war Trinkwasser.³ Laut einer aktuellen Greenpeace-Studie wird sich der Wasserverbrauch zur Kühlung von Rechenzentren weltweit von 175 Milliarden Litern im Jahr 2023 auf 664 Milliarden Liter im Jahr 2030 vervierfachen. Besonders relevant: KI-Rechenzentren verbrauchen etwa doppelt so viel Wasser wie konventionelle Rechenzentren.⁴

Der Wasserverbrauch von KI-Rechenzentren lässt sich in direkten und indirekten Verbrauch unterteilen: Zum direkten Wasserverbrauch zählt vor allem das Kühlwasser, das unmittelbar im Rechenzentrum eingesetzt wird, um die Server zu kühlen. Je nach Größe und Auslastung kann ein einzelnes Rechenzentrum bis zu 169 Liter Trinkwasser pro Sekunde für die Kühlung benötigen.⁵ Der indirekte Wasserverbrauch entsteht entlang der gesamten Wertschöpfungskette – etwa bei der Stromerzeugung (vor allem in thermischen Kraftwerken, die für die Dampfkondensation große Mengen Wasser benötigen) und bei der Herstellung der Hardware (z. B. für die Produktion von Chips und Servern).⁶

Doch die steigende Nachfrage nach KI-Anwendungen verschärft die Herausforderungen für die Wasserversorgung – auf mehreren Ebenen:

Angesichts der wachsenden Herausforderungen sind innovative Lösungen und ein nachhaltiges Management der Wasserressourcen gefragt. Einige Ansätze und Entwicklungen zeichnen sich bereits ab:

Der Wasserverbrauch von KI ist eine der zentralen ökologischen Herausforderungen der digitalen Transformation. Während KI und Digitalisierung viele Chancen bieten, droht der wachsende Bedarf an Wasser und Energie die Grenzen der ökologischen Belastbarkeit zu überschreiten. Insbesondere in wasserarmen Regionen verschärft der Bau und Betrieb großer Rechenzentren die Konkurrenz um die knappen Ressourcen und kann soziale wie ökologische Konflikte auslösen. Um die Vorteile der KI nachhaltig nutzen zu können, ist ein Umdenken in der Planung, dem Betrieb und der Regulierung von Rechenzentren unerlässlich. Nur durch innovative Technologien, transparente Berichterstattung und eine konsequente Ausrichtung auf Ressourceneffizienz lässt sich die digitale Zukunft mit den Zielen des Umweltschutzes und der globalen Wasserversorgung in Einklang bringen.

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