LONDON (IT BOLTWISE) – Googles und Amazons Nachhaltigkeitsberichte liefern erstmals eine klare Quantifizierung des KI-Fußabdrucks. Laut den Zahlen steigen die Gesamtemissionen bei Google um 25% und bei Amazon um 16% im Vergleich zum Vorjahr. Der Engpass liegt weniger beim Strombezug, sondern vor allem in Scope-3-Emissionen rund um Rechenzentren, Hardware-Beschaffung und den Betrieb der verkauften Produkte. Für die angekündigten Net-Zero-Ziele bedeutet das: Netto-Null wird teurer und technisch komplizierter – trotz aller Einsparprogramme.
Googles und Amazons Nachhaltigkeitsberichte wirken auf den ersten Blick wie Routinekommunikation. Beim zweiten Lesen zeigt sich jedoch ein strukturelles Problem, das KI derzeit kaum kaschieren kann: Der ökologische Fußabdruck verschiebt sich, weil die Rechenleistung nicht nur mehr Strom verbraucht, sondern auch eine ganze Liefer- und Baukette nachzieht. Laut den veröffentlichten Zahlen stiegen Googles Gesamtemissionen seit dem letzten Jahr um 25%, bei Amazon um 16%. Gleichzeitig werden beide Konzerne in den kommenden Jahren weiterhin auf Net-Zero-Ziele zielen – nur eben unter deutlich schlechteren Ausgangsbedingungen als noch vor der breiten KI-Welle.
Technisch ist dabei entscheidend, wie die Unternehmen ihre Emissionen aufschlüsseln. Zwar berichten beide, dass ihr Energiebedarf deutlich gestiegen ist, weil KI die Auslastung von Rechenzentren erhöht. Auf dieser Ebene konnten sie über Jahre durch erneuerbaren Strom und entsprechende Beschaffungsmodelle relativ gut steuern, wie viel CO2 pro investierter Energie entsteht. Der eigentliche Hebel liegt jedoch im sogenannten „Scope 3“: Emissionen, die nicht direkt im eigenen Betrieb entstehen, sondern entlang der gekauften Güter und Dienstleistungen sowie über die Nutzung verkaufter Produkte hinweg. Für KI-Player wird Scope 3 damit zur zentralen Stellschraube.
„Scope 3“ ist für Unternehmen wie Google und Amazon besonders anspruchsvoll, weil die größten Kostentreiber oft außerhalb der eigenen Kontrolle liegen. Dazu zählen etwa GPU-Beschaffungen und der Betrieb von Endgeräten, die die jeweiligen Dienste indirekt nutzen. Google bündelt zwei Teilkategorien in diesem Bereich, nämlich „capital goods“ und „use of sold products“, räumt aber selbst ein, dass die Nutzung verkaufter Produkte nicht wesentlich ist. Das verschiebt die Wahrscheinlichkeit stark Richtung Rechenzentrumsinfrastruktur und deren Vorleistungen: Hardware, Bau und Betriebserweiterungen. So stiegen Googles Scope-3-Emissionen im letzten Jahr um 2,1 Millionen Tonnen CO2-Äquivalente, wodurch sie gegenüber dem Basisjahr 2019 aus Sicht der Kennzahl praktisch verdoppelt sind.
Bei Amazon passt das Bild dazu, auch wenn die konkrete Zusammensetzung variiert. Der Bericht nennt steigende Scope-3-Werte vor allem durch „capital goods“ sowie durch „fuel and energy“ in der Lieferkette. In der Praxis können diese Kategorien Rechenzentren und Logistikflächen einschließen – also genau jene Bereiche, in denen für KI-Lasten massiv skaliert wird. Branchenbeobachter sehen hier häufig den Grund für die stärkeren Sprünge gegenüber anderen Hyperscalern: Wenn Kapazitäten schneller hochgefahren werden, entstehen Emissionen nicht nur durch Strom, sondern auch durch Zement, Stahl und die energieintensive Vorfertigung. Amazon betont, dass man 2025 mehr globale Datenzentrumsleistung aufgebaut habe als jedes andere Unternehmen, und nennt allein im vierten Quartal mehr als 1,2 Gigawatt (GW).
Damit verschiebt sich die Marktdynamik: KI zwingt Unternehmen zu einem Modell, bei dem „Decarbonization durch Strombezug“ allein nicht mehr reicht. In den letzten Jahren konnten große Anbieter Net-Zero-Versprechen leichter durch erneuerbare Beschaffung flankieren. Der KI-Boom erhöht jedoch nicht nur die Betriebsdauer, sondern verschiebt auch die Investitionszyklen. Wenn erneuerbarer Strom nicht in ausreichender Geschwindigkeit skalierbar ist oder Netze Engpässe bekommen, rutschen selbst ambitionierte Unternehmen temporär in fossile Begleitlösungen. Ein Analyst bringt es häufig auf den Punkt: „Wer KI skaliert, muss parallel die Bau- und Lieferkette entkarbonisieren, nicht nur den laufenden Betrieb.“ Diese Logik erklärt, warum die Nachhaltigkeitskennzahlen jetzt spürbar nachgeben.
Besonders kostentreibend wird das Thema Bau und Ausrüstung von Rechenzentren. Stahl und Zement sind klassische Schwerindustrien mit hohen Emissionen; neue „low-to-zero carbon“-Ansätze sind zwar in der Entwicklung, aber in der benötigten Größenordnung oft noch nicht belastbar skalierbar. Parallel dazu verschärft die Halbleiterfertigung das Problem. KI-lastige Workloads benötigen große Mengen an GPUs und Speicherchips, deren Herstellung energie- und prozessintensiv ist. Viele der führenden Fertigungsstandorte befinden sich in Regionen, in denen die Stromnetze weiterhin stärker durch fossile Energieträger geprägt sind. Zusätzlich wirken bestimmte Chemikalien in Herstellprozessen als Treibhausgas-Treiber mit teils sehr hoher Klimawirkung pro Masseeinheit. Das erhöht das Risiko, dass Scope-3-Werte durch die Chip-Nachfrage strukturell steigen.
Der Wettbewerbsvergleich macht klar, dass Google und Amazon nicht allein stehen. Microsoft und Meta stehen ebenfalls unter Druck, ihre KI-Infrastrukturen auszubauen und gleichzeitig Emissionspfade einzuhalten. Der Unterschied liegt oft in der konkreten Beschaffungsstrategie für Energie, in der Geschwindigkeit des Rechenzentrums-Rollouts und in der Tiefe, mit der Lieferantenanforderungen bereits in Ausschreibungen und Verträge übersetzt wurden. Wie aus wiederkehrenden Aussagen von Nachhaltigkeits- und Klimarisikoexperten hervorgeht, wird Net-Zero für Hyperscaler zunehmend zu einer Supply-Chain-Disziplin: Unternehmensbilanzen werden nur noch dann plausibel, wenn Datenzentrumsbau, Hardwarebeschaffung und Emissionsfaktoren entlang der Lieferkette gemeinsam optimiert werden.
Für die nächsten Quartale zeichnet sich ein pragmatischer, aber teurerer Pfad ab. Um die Net-Zero-Ziele zu erreichen, müssen Unternehmen ihre erneuerbaren Stromkäufe ausbauen, gleichzeitig aber in emissionsarme Materialien für Stahl und Zement investieren und die Verfügbarkeit entsprechender Produktionskapazitäten prüfen. Auch der Handel mit CO2-Entfernungszertifikaten spielt eine Rolle, weil er als „letztes Restdefizit“ genutzt werden kann, wenn operative und Lieferkettenmaßnahmen nicht schnell genug greifen. Die zentrale Implikation für den Markt: KI-Training und -Inferenz werden nicht nur als Rechen- und Softwarefrage betrachtet, sondern auch als Klimarisiko- und Compliance-Thema. Für Betreiber und Entwickler heißt das: Daten- und Modellarchitekturen, die effizienter trainieren, werden mittelfristig auch ökologisch und regulatorisch relevanter – nicht nur ökonomisch.
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