Banken setzen künstliche Intelligenz in immer mehr Prozessen ein, doch der Stromverbrauch dahinter taucht in ihren Nachhaltigkeitsberichten nicht auf. Zu diesem Ergebnis kommt eine Studie von Péter Bagó von der Corvinus-Universität Budapest in der Fachzeitschrift Economy and Finance. Für Banken wird die Lücke zum Thema, weil CSRD und EU AI Act die Anforderungen an Energie- und Emissionsdaten schrittweise erhöhen.
Was die Studie in den Berichten findet
Bagó hat die Unterlagen von neun Kreditinstituten zum Geschäftsjahr 2025 ausgewertet. Die meisten sind in Ungarn tätig, dazu kommen Dokumente der Oberbank und der Deutschen Bank. Keines der Dokumente weist den Energieverbrauch für IT, Rechenzentren oder KI gesondert aus. Mehrere Häuser beschreiben ihre KI-Projekte ausführlich, nennen aber keinen Strombedarf dafür.
Wo Banken Scope-3-Emissionen berichten, beschränken sie sich auf finanzierte Emissionen. Die Kategorie für eingekaufte Waren und Dienstleistungen fehlt. Genau dort würden Cloud-Dienste und KI-Modelle externer Anbieter erfasst. Die Stichprobe ist klein und nicht repräsentativ, der Befund ist aber über alle Dokumente hinweg gleich.
Warum der Anteil wächst, auch wenn er klein wirkt
Bei der ungarischen MBH Bank entfallen nur 0,32 Prozent des gesamten Fußabdrucks auf den eigenen Betrieb (Stand: Geschäftsjahr 2025). Der Rest stammt aus dem Kredit- und Anlagegeschäft. Bagó leitet daraus keine Entwarnung ab. Gerade weil der eigene Betrieb so wenig wiegt, fällt eine wachsende, aber fehlende Kategorie umso stärker ins Gewicht.
Der Trend außerhalb der Banken stützt diese Sicht. Die Internationale Energieagentur erwartet bis 2030 mehr als eine Verdopplung des Stromverbrauchs von Rechenzentren. Sie rechnet mit rund 945 Terawattstunden, vor allem getrieben durch KI (Stand: IEA-Bericht Energy and AI, April 2025). Laut Studie verbraucht zudem der laufende Betrieb der Modelle bei breiter Nutzung mehr Energie als ihr Training.
Wie Banken KI-Emissionen zuordnen können
Die Studie schlägt ein dreistufiges Raster nach Art des Zugriffs vor. Läuft KI auf eigener Infrastruktur, lässt sich der Verbrauch direkt messen und als Scope-2-Emission buchen. Bei selbst betriebenen Anwendungen in der Cloud schätzt die Bank den Verbrauch aus Anbieterdaten und bucht ihn unter Scope-3-Emissionen. Am schwierigsten ist der Bezug fertiger Modelle per Schnittstelle: Hier helfen nur Kennwerte je Anfrage.
Bagó rät Banken, ihre KI-Anwendungen schon jetzt mit Blick auf den Energiebedarf zu erfassen. Anbieter sollten sie vertraglich zur Lieferung von Energie- und Emissionsdaten verpflichten. Einheitliche Vorgaben auf Ebene der Bankenverbände würden den Aufwand für einzelne Häuser senken.
Die Regulierung verlangt solche Angaben bislang nicht ausdrücklich. Die ESRS enthalten keine KI-spezifischen Datenpunkte. Der EU AI Act verpflichtet nur Anbieter allgemeiner KI-Modelle, den Energieverbrauch zu dokumentieren.
Bis zum 2. August 2028 muss die EU-Kommission über die Normung zur Energieeffizienz von KI berichten. Banken, die bis dahin eigene Daten aufgebaut haben, können ihre Klimaziele belastbarer begründen.