Der Sommer ist da! Höchste Zeit, über die Verschwendung von lebensnotwendigem Wasser für KI-generierte Inhalte (und KI-basierte Kriegsführung) zu sprechen. Und warum eine Trennung zwischen ethischer und unethischer Nutzung nicht möglich ist.
Für das Jahr 2025 wird der gesamte Wasserverbrauch der KI-Industrie auf 312 bis 765 Milliarden Liter geschätzt. Für generierte Bilder, Texte, fehlerhafte Daten und halluzinierte “Fakten”.
Seit dem 26.05.2026 wird Google die Verwertung seiner Suchanfragen mit Gemini 3.5 durchführen. Das mag bei vielen Menschen nicht mehr als ein Schulterzucken hervorrufen, aber es ist für Klima, Demokratie und Faktentreue eine sehr schlechte Nachricht. Diese Umstellung ist eine Form von intellektueller Entmündigung, die uns als „Effizienzsteigerung“ verkauft werden soll. Wenn aber die Nr. 1 Suchmaschine, die als das „Gedächtnis des Internets“ fungiert, beginnt, ihre Ergebnisse nicht mehr nach Relevanz und Quellengüte, sondern nach der statistischen Wahrscheinlichkeit eines KI-Modells zu sortieren, dann verlieren wir den Zugang zu unserer oft unbequemen, aber notwendigen Realität.
Man mag an dieser Stelle denken, dass man zwischen ethischer und unethischer System-Nutzung unterscheiden könnte und diesen speziellen Service einfach nicht nutzen. Doch dem ist nicht so. Es gibt keine physische oder logische Trennung, die uns eine ethische Unschuld garantieren würde. Die Infrastruktur von zum Beispiel Google ist ein eigenes Ökosystem, in dem Rechenleistung, Energieverbrauch und vor allem die Datenströme von Email-Service, Suchanfragen und/oder Cloud-Service untrennbar miteinander verwoben sind.
Sehen wir uns den Wasserverbrauch von Generativer KI einmal etwas genauer an.
TEXT: Jede Anfrage an einen KI-Chatbot verbraucht zwischen 10 und 50 Millilitern Frischwasser. Dieser Wert variiert natürlich je nach Länge der Antwort und Effizienz des Rechenzentrums. Es klingt erstmal nicht nach viel, summiert sich aber schnell: Eine intensive Recherche-Session mit 50 – 100 Prompts kann leicht 0,5 bis 2 Liter Wasser verdunsten lassen.
1,5 Liter ist ungefähr die Menge, die die meisten Personen bei einem durchschnittlichen Workout trinken. Und der Mindestbedarf eines erwachsenen Menschen. Der Großteil dieses Wassers wird aber nicht direkt im Server verbraucht. Vielmehr wird es indirekt bei der Stromerzeugung und dann direkt in den Kühltürmen der Rechenzentren verbraucht, oft in ohnehin dürregefährdeten Regionen wie dem US-Süden oder Südeuropa.
Zum Vergleich: Eine reguläre Google-Suchanfrage vor der Einführung der generativen KI-Modelle verbrauchte durchschnittlich nur etwa 0,3 bis 0,6 Milliliter Wasser.
Das heißt konkret: Jede Suchanfrage, die nun mit einer KI-Zusammenfassung beantwortet wird, verbraucht so viel Wasser wie früher 10 bis 50 Suchanfragen. Wenn man bedenkt, dass Google täglich Milliarden von Anfragen bearbeitet, führt dieses „Upgrade“ zu einem massiven (und tragischerweise vermeidbaren) Mehrverbrauch an einer global knappen Ressource, ohne dass der Nutzen für die Nutzer*innen in einem fairen Verhältnis zu den ökologischen Kosten steht. Wir tauschen also Effizienz gegen „bequeme“ Textgenerierung und opfern dabei literweise Trinkwasser für einen Service, der die Informationsqualität oft sogar senkt, anstatt sie zu heben. (Halluzinationen, keine Quellengüte)
BILDER: Die Erstellung eines einzigen KI-Bildes ist wesentlich ressourcenintensiver als ein reiner Text-Chat und verbraucht schätzungsweise 150 bis 500 Milliliter Wasser pro Bild.
Oder 0,5 Liter. Oder: ein halber Liter. Oder: so viel wie ein großes Bier. Und das ist nur 1 Bild, 1 Prompt. Vielleicht möchtest du es noch weiterentwickeln. Dann kommt entsprechend mehr drauf.
Faustregel: 1 KI-Bild = 1/2 Liter Wasser
Man muss sich hier wirklich bewusst machen, dass ein einziges, mehrfach optimiertes, KI-generiertes Bild für einen Post so viel Wasser kosten kann, wie ein Mensch zum Kochen und Trinken an einem Tag benötigt! Bei viralen Trends, bei denen tausende Nutzer*innen ähnliche Bilder generieren (Ghibli etc.), gehen schnell mal mehrere tausend Liter für digitalen Müll verloren.
TRAINING: Bevor die Modelle überhaupt eine Anfrage beantworten können, müssen sie trainiert werden. Ein Prozess, der unfassbare Wassermengen verschlingt.
Alleine das Training von Grok 4 (xAI) im Jahr 2025 verursachte geschätzte 72.816 Tonnen CO₂-Äquivalente. Das entspricht den Emissionen von 17.000 Verbrenner-Autos, die ein ganzes Jahr lang fahren, oder dutzenden Transatlantikflügen pro Modelliteration.
Das Training des inzwischen veralteten Modells GPT-3 verbrauchte allein ca. 700.000 Liter Frischwasser. Neuere, größere Modelle für 2025/2026 liegen vermutlich weit darüber, wobei konkrete Zahlen schwer zu bekommen sind, da die als “Betriebsgeheimnis” gehandelt werden. Wir können nur schätzen.
Das hierbei verschwendete Wasser entspricht dem Jahresverbrauch von mehreren hundert Familien. Es wird einmalig „verbrannt“, um ein Modell zu erschaffen, das später Millionen von trivialen Anfragen bearbeitet. Während Tech-Konzerne wie Google und Microsoft global von „Wasser-Positivität“ sprechen, trocknen ihre Standorte vor Ort Brunnen und Flüsse aus. Der Verbrauch steigt exponentiell mit der Integration von KI in Suchmaschinen und Alltags-Apps.
FUN & GAMES: Im Gegensatz zu notwendigen digitalen Infrastrukturen (Narrow AI; Small Language Models, Diagnosetools, Krankenhausdatenbanken oder Bildungsressourcen) dient der Großteil der aktuellen KI-Nutzung der Unterhaltung oder der Effizienzsteigerung bei Aufgaben, die auch menschlich lösbar wären.
AI GOES TO WAR: Dieselben Technologien, die heute Texte und Bilder generieren und dabei Liter um Liter Wasser verschwenden, bilden das neuronale Rückgrat des „Maven Smart System“ (MSS) des US-Pentagons. In diesem System übernehmen KI-Agenten wie „Claude Gov“ (eine speziell konfigurierte, ethisch enthemmte Version ziviler Modelle) die Rolle von Zielfiltern: Sie analysieren Drohnen- und Satellitenbilder, bewerten potenzielle Angriffsziele nach Wahrscheinlichkeiten und liefern den menschlichen Operator*innen eine priorisierte „Trefferliste“, die den Druck zum Auslösen massiv erhöht. Durch den sogenannten „Lock-in-Effekt“ ist dieses System inzwischen so tief in die Kommandostruktur integriert, dass ein Ausstieg die Operationsfähigkeit gefährden würde. Die KI ist vom Werkzeug zum unverzichtbaren Akteur der „Kill Chain“ geworden.
Wenn wir über den Wasserverbrauch von KI sprechen, dürfen wir nicht vergessen, dass jeder Tropfen, der für das Training und den Betrieb dieser Modelle verdunstet, auch die Infrastruktur für autonome Waffensysteme kühl hält. Die Technologie, die unsere Feeds mit Halluzinationen flutet, ist dieselbe, die in Konfliktzonen wie dem Iran oder Ukraine über Leben und Tod entscheidet.
Kritiker*innen werden oft ausgelacht oder als technologiefeindlich bezeichnet, weil sie sich gegen die Nutzung von Generativer KI aussprechen. Die meisten Leute lachen aber nicht, weil diese Kritiker*innen Unrecht hätten oder sie ihre Argumente widerlegen könnten, sondern weil das Eingeständnis, dass ihr bequemes Spielzeug tatsächlich die Demokratie und das Klima zerstört, eine kognitive Dissonanz erzeugen würde, die zu schmerzhaft für sie wäre. Es ist einfacher, Gegenstimmen als „technikfeindlich“ zu labeln, als sich der Verantwortung zu stellen, dass ihr „tolles Werkzeug“ faktisch ein Mechanismus zur Erosion von gemeinsam erlebter Realität, zur Kriegsführung, zur Automatisierung von Vorurteilen und zur Beschleunigung des „Model Collapse“ ist.
Auch die Vorstellung, man könne die „gute“ KI-Nutzung von der „bösen“ KI-Nutzung bei einem Anbieter wie z.B. Google oder OpenAI trennen, ist eine Illusion. Es gibt keine “zweigleisige Architektur”. Im Hintergrund fließen dieselben Gewichte und Bias-Muster in beide Anwendungen. Wir können im Fall von Google die KI-Serverstruktur nicht meiden, solange wir in ihrem digitalen Wohnzimmer wohnen. Der Strom, der unsere Mails sortiert und Zugriff auf unsere Cloud-Daten gewährleistet, kommt aus demselben Kraftwerk, das auch die Ziele für den Krieg berechnet.
Wenn also z.B. eine politische NGO, oder schlimmer noch ein Faktencheck-Portal, ChatGPT nutzt, um die eigenen Botschaften oder Bilder zu generieren oder zu optimieren, hat sie bereits kapituliert. Sie hat die Deutungshoheit an einen Algorithmus abgegeben, der keine Moral und keine Ethik kennt.
Es gibt ethisch korrekte Chatbots, wie z.B. Euria von Infomaniak. Infomaniak ist das europäische Pendent zu Google incl. aller Cloud-Dienste, Meeting-Server und mehr. Die erzeugte Abwärme der Rechenzentren von Infomaniak wird in das Heizsystem geleitet und wenn man statt Eigenrecherche schon einen Chatbot verwenden muss, dann beheizt man mit Euria zumindest Wohnraum in der Schweiz.
Wer es noch nicht getan hat, sollte spätestens jetzt auch eine ethisch und klimatechnisch vertretbare Suchmaschine nutzen z.B. Ecosia. Wer generative KI unbedingt benutzen möchte, hat die Wahl zwischen mehreren Open Source Modellen, die auf dem eigenen Rechner installiert werden können. Das geht natürlich auch mit Bildgeneratoren wie Flux, den man über die Open-Source-Oberfläche Invoke AI laufen lassen kann.
Es ist jetzt die Zeit, in der wir uns entscheiden müssen. Für uns. Für unsere Demokratie. Für unseren Planeten.
“Der goldene Aluhut gUG” hat eine strikte Non-GenAI-Policy. Alle unsere Inhalte, Grafiken und Codes werden von echten Menschen geschrieben und gepflegt.
