Sustainable AI 

Was bedeutet “Sustainable AI”? 

Sustainable AI steht für die Entwicklung, Implementierung und Nutzung von KI-Systemen, die nicht nur leistungsstark und skalierbar, sondern auch ressourcenschonend, sozial verträglich und ethisch verantwortungsvoll sind. Die drei Kernaspekte nachhaltiger KI umfassen: 

• Ökologische Nachhaltigkeit: Verringerung des Energieverbrauchs und der CO₂-Emissionen während Entwicklung, Training und Einsatz von KI-Modellen 

• Soziale Nachhaltigkeit: Sicherstellung von Chancengleichheit, Zugänglichkeit und Fairness – insbesondere im Hinblick auf diskriminierungsfreie Systeme 

• Ethische Nachhaltigkeit: Einhaltung von Prinzipien wie Transparenz, Rechenschaftspflicht und Datenschutz; Vermeidung von Bias und Manipulation 

Wie groß ist der Energiehunger von KI? 

Moderne KI-Modelle, vor allem im Bereich des Deep Learning, sind energieintensiv. Das Training großer Sprach- oder Bildmodelle erfordert enorme Rechenleistung. Studien zeigen, dass das Training eines einzigen großen Modells aufgrund des Energiebedarfs mehrere Hundert Tonnen CO₂-Emissionen verursachen kann – das entspricht dem ökologischen Fußabdruck von fünf Mittelklassewagen über deren gesamte Lebensdauer. Doch nicht nur das Training, auch der produktive Einsatz verbraucht kontinuierlich Energie. 

Rechenzentren, die für KI-Anwendungen genutzt werden, spielen eine zentrale Rolle im Energieverbrauch. Die digitalen Kraftwerke verbrauchen bereits heute rund 1,5 Prozent des weltweiten Stroms. Die internationale Energieagentur rechnet angesichts der Verbreitung von KI mit einer Verdopplung des Anteils bis 2030. 

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Sustainable AI ist mehr als moralische Verantwortung 

Künstliche Intelligenz wird immer mehr Teil unseres Alltags, im Berufsleben und im Privaten. Damit wächst auch das Bewusstsein bei Kunden und Investoren für die negativen Umweltauswirkungen der Technologie. Diese erwarten zunehmend einen verantwortungsvollen Umgang mit Ressourcen, sodass eine Nutzung von Sustainable AI zu einem relevanten Wettbewerbs- bzw. Reputationsfaktor werden dürfte.  

Bereits heute sind Unternehmen im Rahmen der EU-Richtlinie zur Nachhaltigkeitsberichterstattung (CSRD) verpflichtet, auch indirekte Emissionen aus ihrer digitalen Infrastruktur offenzulegen. Hier können sich energieintensive KI-Modelle negativ auswirken. In Zukunft könnten weitere Vorschriften folgen.  

Nachhaltigkeit sollte Teil jeder KI-Strategie sein. Wenn Unternehmen KI-Dienste im eigenen Rechenzentrum hosten, sollten sie versuchen, mithilfe von grüner Infrastruktur und energieeffizienten Systemen Kosten zu senken. Wenn sie KI-Anwendungen aus der Cloud beziehen, ist die Anbieterauswahl nach ESG-Kriterien empfehlenswert. Denn hohe Energiekosten oder Mehrkosten durch regulatorische Auflagen werden in der Regel, zumindest teilweise, auf Kunden umgelegt.  

Was können Unternehmen tun, um die Nachhaltigkeit beim KI-Einsatz zu verbessern? 

Um den ökologischen Fußabdruck von KI zu minimieren, bieten sich unterschiedliche Maßnahmen an 

Algorithmische Effizienzsteigerung 

Durch optimierte Algorithmen, sparsames Lernen (Sparse Learning) und Modellkompression lassen sich Ressourcen einsparen. Kleinere, effizientere Modelle liefern dabei oftmals vergleichbare Ergebnisse wie große Modelle, jedoch mit deutlich geringerem Energieaufwand. 

Green IT und Rechenzentren 

Der Betrieb von KI in energieeffizienten Rechenzentren, die auf erneuerbare Energien setzen und ökologisch sinnvolle Kühlsysteme nutzen, reduziert den CO₂-Ausstoß erheblich. 

Edge Computing statt Cloud 

Durch dezentrale Verarbeitung direkt auf Endgeräten (Edge Devices) entfällt der Bedarf für datenintensive Übertragungen in Cloud-Systeme. Das spart nicht nur Energie, sondern reduziert auch die Latenz und erhöht den Datenschutz. 

Nachhaltige Hardware und Kreislaufwirtschaft 

Der Einsatz energieeffizienter Chips sowie die Wiederverwendung und das Recycling von Hardware sind weitere wichtige Stellschrauben. Denn die Herstellung von Prozessoren und Servern ist ressourcenintensiv und oftmals mit problematischen Lieferketten verbunden. 

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Zwei Blickwinkel: Green AI und AI for Sustainability 

Im Diskurs rund um nachhaltige KI ist die Unterscheidung zweier Konzepte zentral: 

• Sustainable AI (“Green AI”) fokussiert sich auf die nachhaltige Gestaltung der KI selbst, also auf die Reduktion ihres eigenen ökologischen und sozialen Fußabdrucks. 

• AI for Sustainability beschreibt den gezielten Einsatz von KI zur Unterstützung nachhaltiger Entwicklungen, beispielsweise zur Optimierung von Lieferketten, im Umweltmonitoring oder zur Steuerung von Energienetzen. 

Beide Perspektiven sind nicht alternativ, sondern komplementär: Nur wenn KI sowohl nachhaltig gestaltet als auch für Nachhaltigkeit eingesetzt wird, kann sie einen echten Mehrwert für Gesellschaft und Umwelt leisten. 

Herausforderungen bei der Umsetzung 

Die Transformation hin zu Sustainable AI ist anspruchsvoll. Unternehmen stehen vor mehreren Hürden: 

• Kosten: Der Wechsel zu energieeffizienten Technologien, nachhaltigen Rechenzentren oder neuer Hardware ist mit hohen Anfangsinvestitionen verbunden. 

• Komplexität: Die Entwicklung effizienter Algorithmen erfordert neue Kompetenzen und eine enge Zusammenarbeit zwischen Forschung, IT und Nachhaltigkeitsexperten. 

• Bewusstseinsdefizite: Der ökologische Impact digitaler Technologien wird vielfach unterschätzt oder ist nicht transparent messbar. 

Trotzdem zeigen erste Praxisbeispiele: Unternehmen, die frühzeitig in Sustainable AI investieren, können profitieren – etwa durch geringere Betriebskosten, eine gestärkte Marke und bessere regulatorische Vorbereitung. 

Fazit: Nachhaltigkeit als Leitprinzip für zukunftsfähige KI 

Angesichts steigender Energiekosten, wachsender Regulierungsdichte und sensibilisierter Stakeholder entwickelt sich Sustainable AI zum strategischen Imperativ. Politik, Wirtschaft und Forschung müssen zusammenwirken, damit die KI-Transformation langfristig tragfähig bleibt. 

Unternehmen sind in der Verantwortung, KI-Anbieter unter Nachhaltigkeitsaspekten auszuwählen, energieeffiziente KI-Modelle zu nutzen und grüne Rechenzentren zu unterstützen. Damit reduzieren sie nicht nur Kosten und Risiken, sondern positionieren sich mit einem klaren Profil am Markt – als Unternehmen, das KI-Innovation und Verantwortung gleichermaßen lebt. 

FAQ 

Was versteht man unter Sustainable AI? 

Sustainable AI bezeichnet die verantwortungsvolle Entwicklung, Implementierung und Nutzung von KI-Systemen unter Berücksichtigung ökologischer, sozialer und ethischer Nachhaltigkeit. 

Warum ist der Energieverbrauch von KI ein Problem? 

Das Training und der Betrieb großer KI-Modelle verbraucht viel Energie und verursacht hohe CO₂-Emissionen, vor allem, wenn der Strom für den Betrieb der Rechenzentren aus fossilen Quellen stammt.

Welche Maßnahmen machen KI nachhaltiger? 

Effiziente Algorithmen, energieoptimierte Rechenzentren, Edge Computing und nachhaltige Hardware reduzieren den Ressourcenverbrauch signifikant. 

Was ist der Unterschied zwischen Green AI und AI for Sustainability? 

Green AI optimiert die KI selbst für mehr Nachhaltigkeit, während AI for Sustainability KI gezielt zur Förderung nachhaltiger Entwicklungen einsetzt. 

Wer kann mir beim Thema Sustainable AI  helfen?

Wenn Sie Unterstützung zum Thema Sustainable AI  benötigen, stehen Ihnen die Experten der mindsquare AG zur Verfügung. Unsere Berater helfen Ihnen, Ihre Fragen zu beantworten, das passende Tool für Ihr Unternehmen zu finden und es optimal einzusetzen. Vereinbaren Sie gern ein unverbindliches Beratungsgespräch, um Ihre spezifischen Anforderungen zu besprechen.