LONDON (IT BOLTWISE) – Eine aktuelle Studie beziffert den Wasser-Fußabdruck großer Sprachmodelle: Schon eine 100-Wort-Antwort entspricht rund 519 Millilitern – inklusive Kühlung und indirekter Wassermenge über den Strom. Während sich Gespräche oft mehrfach fortsetzen, skaliert der Verbrauch in der Größenordnung, statt sich zu relativieren. Gleichzeitig zeigen die öffentlich dokumentierten Daten von Hyperscalern wie Google und Microsoft, dass die Belastung besonders dort steigt, wo Trinkwasser ohnehin knapp ist. Der Beitrag ordnet die technischen Ursachen, die Marktfolgen und die offenen Lücken bei der Offenlegung ein.
Dass Künstliche Intelligenz (KI) Rechenleistung braucht, ist seit Jahren eine Selbstverständlichkeit. Neu ist jedoch die Präzision, mit der sich der Wasserbedarf hinter dieser Rechenleistung in Relation setzen lässt. Eine 2025 peer-reviewte Arbeit in Communications of the ACM beschreibt eine Methode, um den Wasser-Fußabdruck von großen Sprachmodellen pro Abfrage abzuschätzen, und kommt für eine einzelne Antwort von etwa 100 Wörtern auf rund 519 Milliliter. In der Praxis ist diese Zahl vor allem deshalb relevant, weil sie nicht nur die Kühlung der Server erfasst, sondern auch das Wasser, das indirekt für die Stromerzeugung benötigt wird.
Technisch beginnt das Problem im Rechenzentrum, denn Rechenchips erzeugen Wärme. Moderne Trainings- und Inferenzlasten nutzen leistungsstarke GPUs, die – je nach Modell und Betriebsprofil – in der Größenordnung von mehreren hundert Watt pro Chip arbeiten. Bei einem Training kommen zehntausende Chips parallel und über lange Zeiträume zum Einsatz; die entstehende Wärme muss kontinuierlich abgeführt werden, sonst steigen Temperaturen, Ausfallraten und Stromverluste. Dafür wird in vielen großen Anlagen auf Verdunstungskühlung gesetzt: Wasser wird durch Leitungen an bzw. direkt in der Nähe der Wärmeerzeuger geführt, nimmt Wärme auf und verdunstet teilweise, während der Rest in den Kreislauf zurückkehrt.
Damit ändert sich auch die Perspektive auf „Wasserverbrauch“: Verdunstung bedeutet nicht nur thermische Effizienz, sondern einen realen Verlust aus lokalen Systemen. Der in der Studie genannte Ansatz unterscheidet zwischen entnommener Wassermenge (withdrawal) und tatsächlich verbrauchter Wassermenge (consumption), wobei bei Verdunstungssystemen grob etwa 80 Prozent in die Atmosphäre übergehen. Hinzu kommt der zweite Hebel: Selbst wenn ein Unternehmen primär die Kühlwasserwerte kommuniziert, hängt die Gesamtbilanz davon ab, wie stromintensiv die Workloads sind und wie „wasserintensiv“ die Stromerzeugung regional ausfällt. Für Unternehmen ist das ein doppelter Treiber, weil beide Größen zusammenwirken.
Im Markt wird die Entwicklung bereits sichtbar, auch wenn die Unternehmen die Daten nicht immer vollständig und vergleichbar offenlegen. Google meldete für 2024 etwa 8,1 Milliarden Gallonen Wasser, wobei ungefähr 95 Prozent in Rechenzentren anfielen, und nannte in mehreren Berichten das Wachstum von KI-Workloads als Haupttreiber. Microsofts Werte folgen der gleichen Logik, liegen aber in der absoluten Größe darunter: Für 2022 werden rund 1,7 Milliarden Gallonen genannt, mit starkem jährlichen Wachstum. Unabhängige Recherchen zu einem Trainingscluster in West Des Moines (Iowa) zeigen zudem, dass einzelne Trainingsläufe im Sommer in die Größenordnung von mehreren Millionen Gallonen geraten können, während das Cluster später ausgebaut wurde.
Meta berichtet ebenfalls über große Volumina, etwa 813 Millionen Gallonen in 2023, wovon der überwiegende Anteil auf Rechenzentren entfiel; Amazon veröffentlicht hingegen keine aggregierten Wasserkennzahlen. Der technische Vergleich zwischen Anbietern und Betriebsstandorten wird dadurch schwer, denn selbst wenn zwei Rechenzentren „ähnliche“ Kühltechnologien nutzen, unterscheiden sich Klimadaten, Auslastung über die Jahreszeiten und die Zusammensetzung des Strommix. Genau hier setzt die Studie als methodische Ergänzung an: Sie versucht die Lücke zwischen öffentlichen Nachhaltigkeitsangaben und dem tatsächlichen Wasserprofil der Modelle zu verringern, indem sie plausible Annahmen zu Kühl- und Stromparametern nutzt.
Diese Lücke wird politisch und rechtlich besonders dort spürbar, wo Wasser knapp ist. Als konkretes Beispiel pausierte Google im September 2024 ein geplantes KI-Rechenzentrum in Cerrillos nahe Santiago (Chile) – nachdem ein Gericht Teile der ursprünglichen Genehmigung von 2020 teilweise zurückgenommen hatte. Kritisch war, dass der Einfluss auf den Central Santiago Aquifer in einem Land mit langjähriger Dürre und Wasserrationierung nicht ausreichend berücksichtigt worden sei. Ähnliche Spannungen sind aus anderen Regionen bekannt: In Querétaro (Mexiko) verschärfte sich 2024 die Dürresituation massiv, während für neue Rechenzentrumspläne Wasserrechte und lokale Versorgungsrisiken zum zentralen Konfliktpunkt werden.
Für die Regulierung ergibt sich daraus ein unbequemes Bild: In vielen Berichten werden zwar Kennzahlen veröffentlicht, jedoch selten in der Form, die lokale Konflikte direkt prognostizierbar macht. Die bereitgestellten Inhalte nennen drei typische Offenlegungs-Gaps: Erstens wird häufig die entnommene Menge statt der tatsächlich verbrauchten kommuniziert, was die scheinbare Belastung stark verändern kann. Zweitens fehlen fast immer die indirekten Wasserwerte aus der Stromerzeugung, obwohl Schätzungen nahelegen, dass diese Größenordnung ein Vielfaches der direkten Kühlwerte sein kann. Drittens bleiben Facility-Level-Zahlen oft aus, wodurch Stakeholder nicht erkennen, ob ein konkreter Standort eine Aquifer-Entnahme über das lokale Belastungsfenster hinaus treibt.
Was dabei auf dem Spiel steht, ist nicht nur eine ökologische Kennzahl, sondern die politische Akzeptanz der KI-Infrastruktur. Die globale Aufbaugeschwindigkeit dieser Anlagen folgt laut Marktanalysen einem extrem kapitalintensiven Pfad; McKinsey wird in den vorliegenden Angaben bis 2030 auf etwa 5,2 Billionen US-Dollar für die Finanzierung neuer Infrastruktur bezogen. Die physische Folge: Rechenzentren werden zu großskaligen Verdunstungskühlsystemen mit hoher thermischer Last. Auf der Systemebene wird dadurch der Wasserbedarf „aggregiert“ statt vernachlässigbar, weil einzelne Abfragen zwar klein wirken, sich aber in der Summe über Millionen und Milliarden Nutzungsfälle hochrechnen.
Der Ausblick bis 2027 hängt von Entscheidungen ab, die gerade erst entstehen: in Unternehmensvorständen, in Behörden, aber auch bei lokalen Bebauungs- und Wasserrechtsverfahren. Die Studie nennt für globale KI-Nachfrage einen Bereich von etwa 4,2 bis 6,6 Milliarden Kubikmetern jährlicher Wasserentnahme, wobei die Annahmen auf heutigen Effizienzpfaden basieren. Besonders kritisch ist: Wenn KI-Nutzung schneller wächst als in den Modellen angenommen, können die tatsächlichen Verbräuche darüber hinausgehen. Gleichzeitig eröffnet KI langfristig Chancen, Wassermanagement indirekt zu verbessern – etwa durch bessere Wetter- und Klimamodelle oder präzisere Steuerung in Bewässerungssystemen. Ob dieser Beitrag den Trend zur Mehrbelastung überholt, bleibt offen und wird sich in der praktischen Skalierung zeigen.
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