1. Überschrift + Einstieg
Sam Altman erinnert uns daran, dass auch Menschen viel Energie verbrauchen. Das stimmt – beantwortet aber kaum die entscheidenden Fragen zur Nachhaltigkeit von KI. Seine jüngsten Aussagen in Indien, in denen er Sorgen über Wasserverbrauch herunterspielt und KI mit dem „Training eines Menschen“ vergleicht, zeigen, wohin die Branche die Debatte schieben möchte: weg von harten Zahlen, hin zu eleganten Narrativen. In diesem Kommentar ordnen wir ein, was Altman tatsächlich gesagt hat, warum der Vergleich hinkt und welche Konsequenzen das für Europa und den DACH‑Raum hat.
2. Die Nachricht in Kürze
Wie TechCrunch berichtet, hat OpenAI‑Chef Sam Altman diese Woche bei einer Veranstaltung der Zeitung The Indian Express im Rahmen eines großen KI‑Gipfels in Indien gesprochen. Auf Fragen zum ökologischen Fußabdruck von KI reagierte er mit deutlicher Kritik an aktuellen Schlagzeilen über den Wasserverbrauch von ChatGPT. Diese Darstellungen seien völlig überzogen und bezögen sich auf frühere Zeiten, in denen Rechenzentren noch mit Verdunstungskühlung arbeiteten – was OpenAI nach seinen Worten nicht mehr tue.
Altman räumte ein, dass der gesamte Energiebedarf von KI ein berechtigtes Thema sei, hält viele Diskussionen aber für unfair. Schätzungen, wonach eine ChatGPT‑Abfrage so viel Energie wie mehrere iPhone‑Ladungen verbrauche, wies er zurück. Stattdessen solle man vergleichen, wie viel Energie ein bereits trainiertes Modell für eine Antwort benötigt im Vergleich zur Energie, die nötig sei, um einen Menschen über Jahrzehnte hinweg „auszubilden“. Nach dieser Logik sei KI energetisch bereits sehr effizient. Parallel betonte Altman erneut, dass die Welt schnell massiv in Kernkraft, Wind und Solar investieren müsse.
3. Warum das wichtig ist
Entscheidend ist weniger, ob eine konkrete iPhone‑Analogie stimmt, sondern welche Deutungshoheit Altman anstrebt. Wenn es dem CEO des derzeit einflussreichsten KI‑Anbieters gelingt, die Erzählung von „Rechenzentren belasten Netze und Wasserressourcen“ zu „Menschen sind auch nicht effizient“ zu verschieben, sinkt der politische Druck für strenge Vorgaben und verbindliche Transparenz.
Profiteure dieses Framings sind klar: Hyperscaler, KI‑Labs und Cloud‑Anbieter, die ihre Dienste so schnell wie möglich skalieren wollen, ohne an harte Nachhaltigkeitsgrenzen zu stoßen. Wenn KI gesellschaftlich als mindestens ebenso effizient wie menschliche Wissensarbeit wahrgenommen wird, geraten Fragen nach Standortwahl, Netzbelastung und Wasserverbrauch leicht zur Nebensache.
Die Verlierer: Kommunen an Rechenzentrumsstandorten, Netzbetreiber, die ohnehin angespannte Stromnetze stabil halten müssen, und Politikerinnen und Politiker, die Digitalisierung mit Klimazielen vereinbaren sollen. Altman verwischt mit seiner „Menschen verbrauchen auch Energie“-Analogie eine zentrale Tatsache: Individuen entscheiden selten darüber, wo neue Kraftwerke entstehen oder wie viel Grundwasser für Kühlung gepumpt wird. Der Ausbau von KI‑Infrastruktur ist eine unternehmerische Entscheidung mit sehr konzentrierten lokalen Auswirkungen.
Hinzu kommt ein rhetorischer Kunstgriff: Altman fokussiert auf die Energie pro beantworteter Frage und umgeht damit zwei Kernprobleme – den absoluten Verbrauch und die Wachstumsdynamik. Generative KI ersetzt keine fixe Menge menschlicher Arbeit, sie erzeugt komplett neue Nutzungsmuster: Chat‑Assistenten, die ständig im Hintergrund laufen, automatische Code‑Vorschläge, massenhafte Inhaltserzeugung. Selbst wenn jede einzelne Anfrage effizienter wird, kann die schiere Menge die Gesamtbilanz stark nach oben treiben.
Kurz gesagt: Altman argumentiert über Effizienz, während die gesellschaftliche Debatte zunehmend um Skalierung, Governance und Verteilung der Lasten kreist.
4. Der größere Kontext
Altman spricht in einer Phase, in der die KI‑Branche ihren „Wow“-Moment hinter sich lässt und in die harte Realität aus Netzausbau, Regulierung und Umweltfolgen eintritt.
In den letzten Jahren haben Forscherinnen und Forscher wiederholt versucht, den CO₂‑ und Wasserfußabdruck großer Modelle zu beziffern – mit unterschiedlichen Ergebnissen, aber einem klaren Trend: Die größten Modelle gehören zu den ressourcenintensivsten digitalen Systemen überhaupt. Parallel melden Regionen mit hoher Rechenzentrumsdichte, etwa Nord‑Virginia, Dublin oder Teile der Niederlande, steigende Stromnachfrage und Konflikte um Flächen und Wasser.
Ein historischer Vergleich drängt sich auf: Beim Bitcoin‑Mining verlief die Diskussion ähnlich. Anfangs wurde darauf verwiesen, dass der Anteil an den globalen Emissionen noch klein sei, später rückten dann konkrete Standorte, Netzengpässe und lokale Umweltfolgen in den Mittelpunkt. Der Unterschied: KI gilt als wirtschaftlich und gesellschaftlich deutlich nützlicher als Krypto – und hat daher wesentlich mehr politische Rückendeckung.
Im Wettbewerb versucht OpenAI, sich als aggressiv innovativ und zugleich verantwortungsbewusst zu positionieren: schnellere, stärkere Modelle, flankiert von Appellen für neue Kernkraftwerke. Google wiederum betont seine Programme zur Klimaneutralität und zum Bezug von 100 % erneuerbarer Energie. Hyperscaler wie AWS, Microsoft und europäische Player wie OVHcloud vermarkten „grüne Regionen“ und Emissions‑Dashboards als USP.
Trotzdem fehlt fast überall das Gleiche: verpflichtende, auditierbare Berichte mit einheitlicher Methodik. Ohne solche Standards kann jedes Unternehmen selbst definieren, was „effizient“ ist und welche Basiszahlen gelten – ein Spielfeld, auf dem pointierte Aussagen wie die von Altman besonders gut funktionieren.
5. Die europäische / DACH‑Perspektive
Für Europa und speziell den DACH‑Raum ist die Energiedebatte um KI mehr als ein abstraktes Thema. Sie trifft auf drei strukturelle Realitäten: ehrgeizige Klimaschutzziele, alternde Stromnetze und eine politische Kultur, die Transparenz und Datenschutz höher bewertet als im Silicon Valley.
Die EU will bis 2050 klimaneutral sein und zugleich ein führender Standort für „vertrauenswürdige KI“. Das macht Rechenzentren – von Frankfurt und Berlin über Zürich bis Wien – zu strategischen Infrastrukturen, die sowohl industrie‑ als auch umweltpolitisch relevant sind. Die Bundesnetzagentur in Deutschland und entsprechende Behörden in Österreich und der Schweiz beobachten schon heute, wie stark große Rechenzentren regionale Netze beanspruchen.
Hinzu kommt: Mit der neuen EU‑Richtlinie zur Nachhaltigkeitsberichterstattung (CSRD) werden große Unternehmen zu sehr viel detaillierteren Umweltangaben verpflichtet. Es ist kaum vorstellbar, dass große Cloud‑ und KI‑Anbieter, die den europäischen Markt bedienen, langfristig an dieser Entwicklung vorbeikommen. Parallel dazu setzt die EU‑KI‑Verordnung neue Maßstäbe für Dokumentation und Risikomanagement von KI‑Systemen, während der Digital Services Act die Rechenschaftspflicht großer Plattformen ausbaut.
Für Unternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz – von Banken über Automobilhersteller bis hin zu mittelständischen Industriebetrieben – bedeutet das: Wer generative KI im großen Stil nutzt, muss sich auf kritische Nachfragen zu deren Energie‑ und CO₂‑Bilanz einstellen. Ein Verweis auf Altman‑Zitate wird weder Aufsichtsräte noch Nachhaltigkeitsprüfer überzeugen.
6. Ausblick
Wie geht es weiter? Drei Entwicklungen werden entscheidend sein: regulatorische Schärfung, Infrastrukturentscheidungen – und der Druck von Kundenseite.
Regulatorisch ist zu erwarten, dass Brüssel und nationale Regulierer Rechenzentren und große KI‑Anbieter gezielter adressieren. Kurzfristig geht es um Transparenz: standardisierte Kennzahlen zu Energie‑ und Wasserverbrauch, idealerweise getrennt nach KI‑Workloads. Mittel- bis langfristig könnten in besonders belasteten Regionen Obergrenzen, strengere Auflagen oder Ausgleichspflichten folgen.
Auf Infrastrukturebene wird sich die Branche in Richtung dessen bewegen, was Altman fordert: mehr Kernkraft (wo politisch möglich), mehr Wind und Solar, flankiert von langfristigen Stromabnahmeverträgen. Der politische Konflikt wird sein, wer Vorrang hat, wenn neue saubere Kapazitäten entstehen: Industrie, Haushalte oder eben KI‑Cluster. Besonders in Deutschland, wo der Atomausstieg vollzogen ist und der Netzausbau stockt, wird diese Debatte scharf geführt werden.
Auf Kundenseite werden große europäische Unternehmen und die öffentliche Hand zu entscheidenden Taktgebern. Sie können in Ausschreibungen für Cloud‑ und KI‑Dienste strikte Nachhaltigkeitskriterien verankern: von der Wahl der Region (zum Beispiel skandinavische Standorte mit hohem Anteil erneuerbarer Energien) bis hin zu Effizienzanforderungen für Modelle. Wer als Anbieter keine belastbaren Daten liefert, läuft Gefahr, aus lukrativen Rahmenverträgen zu fallen.
Worauf sollten wir in den nächsten 12–24 Monaten achten? Erstens: ob Hyperscaler beginnen, KI‑spezifische Umweltkennzahlen freiwillig offenzulegen – ein Indikator dafür, dass Regulierung näher rückt. Zweitens: lokale Widerstände und mögliche Moratorien gegen neue Rechenzentren in Ballungsräumen. Drittens: ob Investoren Energie‑ und Wasserknappheit zunehmend als Geschäftsrisiko in KI‑Bewertungen einpreisen.
Altman hat recht, dass Energie die strategische Ressource der KI‑Ära ist. Irreführend ist jedoch die Behauptung, man könne die Debatte durch einen Vergleich mit dem menschlichen Gehirn im Grunde abhaken.
7. Fazit
Sam Altman liefert eine geschickte, aber verkürzte Antwort auf berechtigte Umweltbedenken. Wer KI in Europa ernsthaft skalieren will, kommt um drei Dinge nicht herum: ehrliche Zahlen, regionale Planung und klare politische Leitplanken. Die Frage ist nicht, ob Menschen oder Maschinen „effizienter“ sind, sondern wer entscheidet, wie viel zusätzliche Infrastruktur wir für KI wirklich bauen wollen – und wo. Leserinnen und Leser sollten diese Frage ihren Anbietern, Arbeitgebern und politischen Vertretern lauter stellen als bisher.
