- Guide zeigt, wie KI beitragen kann, die Umweltprobleme zu lösen, die sie selbst verursacht
- Ressourceneffizienz muss von Anfang an in Systeme integriert werden
- Nachhaltige KI erfordert Lebenszyklusdenken und Prinzipien der Kreislaufwirtschaft
München/Bad Homburg – 28. Oktober 2025 – Ein neuer Guide von NTT DATA, einem weltweit führenden Unternehmen für KI, digitale Geschäfts- und Technologiedienstleistungen, hebt die dringende Notwendigkeit hervor, Nachhaltigkeit in jede Ebene der KI-Entwicklung und -Bereitstellung zu integrieren, um die Umweltauswirkungen der Technologie zu kompensieren. Die Einführung innovativer Lösungen für nachhaltige KI ist sowohl unternehmerische Verantwortung als auch strategische Chance, um dauerhaften Wert zu schaffen, die organisatorische Stärke zu erhöhen und weniger wichtige Ressourcen zu verbrauchen.
Die neue Veröffentlichung, „Sustainable AI for a Greener Tomorrow“, illustriert die wachsenden Umweltauswirkungen von KI und skizziert einen Weg zu nachhaltiger Innovation. Die Technologie benötigt enorme Mengen an Strom, um den steigenden Rechenbedarf für das Training großer Sprachmodelle, das Ausführen von Inferenz-Pipelines und den Betrieb von Always-on-Diensten zu decken. Forschende prognostizieren, dass KI-Workloads bis 2028 mehr als 50 % des Stromverbrauchs von Rechenzentren verursachen werden. Weitere zentrale Umweltbelastungen sind der Wasserverbrauch für Kühlsysteme in Rechenzentren, Elektroschrott und die Gewinnung seltener Erden für die Hardwareproduktion.
„Die Ressourcenfolgen des rasanten Wachstums und der Verbreitung von KI sind enorm, aber die Technologie kann auch innovative Lösungen für die Umweltprobleme bieten, die sie selbst verursacht“, sagt David Costa, Leiter des Headquarters für Nachhaltigkeitsinnovation bei NTT DATA. „Die beeindruckenden Fähigkeiten von KI können dazu beitragen, Energienetze effizienter zu steuern, Emissionen insgesamt zu reduzieren, Umweltrisiken zu modellieren und die Wassereinsparung zu verbessern. Es ist entscheidend, dass Organisationen die Herausforderung erkennen und Nachhaltigkeit von Anfang an in KI-Systeme einbauen.“
Wichtige Erkenntnisse
- Von Leistungs- zu Umweltprioritäten erweitern:
NTT DATAs KI-Fachleute und Nachhaltigkeitsberatende empfehlen, ganzheitliche Nachhaltigkeitsziele zu verfolgen – nicht nur klassische KI-Leistungskennzahlen wie Genauigkeit und Geschwindigkeit. Effizienz muss als zentrales Gestaltungsprinzip und nicht als Kompromiss betrachtet werden. - Umweltauswirkungen quantifizieren:
Der Energieverbrauch, die CO₂-Emissionen und der Wasserfußabdruck von KI benötigen standardisierte und überprüfbare Kennzahlen. Branchen-Benchmarks wie der „AI Energy Score“ und die „Software Carbon Intensity (SCI) für KI“ bieten Möglichkeiten, Nachhaltigkeit in Governance-, Beschaffungs- und Compliance-Prozesse zu integrieren. - Lebenszykluszentrierter Ansatz:
Nachhaltige KI erfordert ein Denken in Lebenszyklen – von der Rohstoffgewinnung und Hardwareproduktion über die Systembereitstellung bis zur endgültigen Entsorgung. Wichtige Schritte sind die Verlängerung der Hardware-Lebensdauer, die Optimierung von Kühlsystemen und die Anwendung von Prinzipien der Kreislaufwirtschaft. - Geteilte Verantwortung im gesamten Ökosystem:
Die Verantwortung ist breit verteilt und umfasst Hardwarehersteller, Betreibende von Rechenzentren, Softwareentwicklungsteams, Cloud-Anbietende, politische Entscheidungstragende, Investierende und Verbrauchende. Sektorübergreifende Zusammenarbeit ist für systemische Veränderungen unerlässlich.
Barrieren und Best Practices
Derzeit verhindern fragmentierte Bewertungen und uneinheitliche Kennzahlen oft sinnvolle Vergleiche. Viele Organisationen konzentrieren sich ausschließlich auf Energie oder Emissionen, ohne Wasserverbrauch, Rohstoffabbau und Elektroschrott zu berücksichtigen. Diese und weitere Faktoren müssen ganzheitlich adressiert werden. Selbst wenn Umweltziele gesetzt werden, fehlen oft umsetzbare Methoden, um Nachhaltigkeit in jeder Phase des KI-Lebenszyklus zu verankern.
Um diese und weitere Herausforderungen zu adressieren, empfiehlt der Bericht zahlreiche Best Practices, darunter:
- Anwendung von Green Software Engineering-Mustern zur Reduzierung des Ressourcenverbrauchs
- Ausführung von KI-Workloads an Orten und zu Zeiten, die mit der Verfügbarkeit erneuerbarer Energien übereinstimmen
- Nutzung von Remote-GPU-Services und On-Premises-KI
- Reduzierung von Elektroschrott durch modulare und aufrüstbare Komponenten sowie Verlängerung der Hardware-Lebensdauer durch Wiederaufbereitung, Wiederverwendung und verantwortungsvolles Recycling
Der Weg zu nachhaltiger KI ist komplex, aber eine bewusste, ganzheitliche Neugestaltung des KI-Lebenszyklus kann dazu beitragen, das positive Potenzial dieser Technologie zu entfalten und gleichzeitig die Umwelt zu schützen, auf die alles Leben angewiesen ist.
Das vollständige Whitepaper und Informationen zu Sustainability Services von NTT DATA finden Sie auf der Website.