Scope 3 in der Cloud: Warum belastbare CO2-Daten in der IT-Branche noch Zukunftsmusik sind

Anbieter zum Thema

Portus Data Centers

RITTAL GmbH & Co. KG

Vertiv GmbH

Wer heute die Umweltbilanz eines Cloud-Dienstes verstehen will, stößt schnell an methodische Grenzen. Während Scope 1 und Scope 2 vergleichsweise einfach zu ermitteln sind, bleibt Scope 3 für die meisten Anbieter eine Blackbox.

Für Scope 1 genüge laut Guillaume Michalag, Leiter des Bereichs Sicherheit und Integration bei Exoscale, der Blick auf den Kraftstoffverbrauch, für Scope 2 der auf die Stromrechnung. Beide Werte seien leicht zu belegen. Scope 3 hingegen umfasse sämtliche Emissionen der Lieferkette – von der Rohstoffgewinnung über die Serverfertigung bis zum Transport.

Klimapolitische Regulierung zwingt Rechenzentren zur Transformation

Wie Hyperscaler ihre Nachhaltigkeitsziele im Rechenzentrumsbetrieb umsetzen

Genau diese Daten seien in der Praxis kaum zu bekommen, da Hersteller ihre Zulieferketten selten offenlegten und selbst dann uneinheitliche Methoden verwendeten. Zwei Hersteller, die für dasselbe Bauteil eine Studie in Auftrag geben, kämen mitunter zu Ergebnissen, die um den Faktor zehn voneinander abwichen.

Lifecycle-Analyse statt klassischer CO₂-Bilanzierung

Um dieses Problem zu umgehen, setzt Exoscale nach eigenen Angaben nicht auf klassisches Carbon Accounting, sondern auf eine vollständige Lifecycle-Analyse (LCA) nach Produktkategorie-Regeln (PCR), die vom französischen Umweltamt Ademe entwickelt wurden. Der Unterschied: Carbon Accounting bilanziert die Emissionen einer Organisation als Ganzes, eine LCA hingegen bewertet den Impact einzelner Produkte – etwa einer virtuellen Maschine – über deren gesamten Lebenszyklus, multikriteriell und nicht nur bezogen auf CO₂.

Die Ademe-PCR für Rechenzentren und Cloud-Dienste wurde Ende 2022 veröffentlicht und 2025 in einer zweiten, von einer Gruppe französischer Anbieter erprobten Version überarbeitet. Eine Standardisierung über die Internationale Fernmeldeunion (ITU) sei laut Michalag in Vorbereitung, was der Methodik internationale Anerkennung verschaffen würde.

Sekundärdaten als Notlösung für fehlende Herstellerangaben

Auch mit einer etablierten Methodik bleibt das Datenproblem bestehen: Ohne verlässliche Herkunftsdaten zu Bauteilen liefert jede Formel nur so gute Ergebnisse wie ihre Eingangswerte. Exoscale arbeitet dafür mit dem Anbieter Resilio zusammen, der auf Basis von Rohstoff- und Energiedaten ein Modell für virtuelle Bauteile – CPUs, Gehäuse, Bildschirme – erstellt und daraus Umweltkennzahlen für die eigene Hardware-Inventarliste ableitet.

Michalag betont, dass dieses Verfahren nicht auf absolute Genauigkeit zielt, sondern auf Konsistenz: Alle Geräte würden nach derselben Logik bewertet, wodurch die Werte zumindest untereinander vergleichbar blieben.

Market-based versus location-based: Der Streit um „100 Prozent erneuerbar“

Ein zentraler Streitpunkt betrifft Herkunftsnachweise für Strom. Aussagen wie „100 Prozent erneuerbar“ beruhen in der Regel auf Power Purchase Agreements (PPA) mit Ökostromanbietern – einem marktbasierten Ansatz. Die physikalische Realität sehe anders aus, so Michalag:

Der Strom aus dem Netz stamme unabhängig vom Vertrag aus dem jeweils aktuellen Strommix, in Deutschland also teils weiterhin aus Kohle. Die Ademe-PCR schreibt deshalb einen standortbasierten Ansatz vor, der sich am tatsächlichen Netzmix orientiert. Exoscale verwende für die eigene Umweltberichterstattung ausschließlich diesen Wert, nicht die marktbasierte Kennzahl.

TÜV-Verband-Studie

Warum müssen in Deutschland Rechenzentren stehen?

Flow Tracing verzerrt nationale Strommix-Werte

Selbst der standortbasierte Ansatz ist laut Michalag nicht frei von Verzerrungen. Die Berechnung des durchschnittlichen CO₂-Werts pro Kilowattstunde erfolgt über sogenanntes Flow Tracing, das grenzüberschreitende Stromflüsse in den europäischen Verbundnetzen nachverfolgt.

Am Beispiel Schweiz erläutert Michalag ein Problem dieser Methode: Das Land sei energetisch weitgehend autark, importiere aber dennoch kontinuierlich deutschen und französischen Strom, der über die Schweiz nach Norditalien weiterfließe – einer Region mit strukturellem Energiedefizit.

Dieser reine Transitstrom werde der Schweizer Bilanz zugerechnet, wodurch sich der ausgewiesene CO₂-Wert nach seiner Einschätzung etwa verdoppele.

KI treibt Leistungsdichte und Kühlung an ihre Grenzen

Neben der Bilanzierungsmethodik verändert die wachsende KI-Nachfrage die physischen Anforderungen an Rechenzentren. Racks, die früher mit rund 15 Kilowatt als „High Density“ galten, erreichen für KI-Trainingsworkloads inzwischen bis zu 150 Kilowatt.

Bestehende Gebäude seien darauf oft nicht ausgelegt, so Michalag: Das Verhältnis von verfügbarer Fläche zu verfügbarer Leistung stimme nicht mehr, wodurch Rechenzentren trotz freier Flächen an ihre Leistungsgrenze stoßen könnten.

Nach seiner Einschätzung liege die eigentliche Engpassgröße dabei weniger bei der Stromversorgung als bei der Kühlung; sei die maximale Kühlkapazität erreicht, lasse sich unabhängig von der verfügbaren Leistung keine weitere Hardware mehr installieren.

In den USA beobachtet Michalag zudem eine Entwicklung hin zu sogenannter Behind-the-Meter-Stromversorgung, bei der Rechenzentren mangels ausreichender Netzkapazität eigene, meist gasbetriebene Erzeugungsanlagen errichten.Das ist ein Weg, den er aus Umweltsicht kritisch einordnet.

Eine Kontroverse von Max Schulze und Günter Eggers

Wie viele Datacenter, Regulierungen und Übersee-Investoren braucht Deutschland?

Nachhaltigkeit in der KI-Infrastruktur

Nadiki macht Umweltauswirkung von KI sichtbar

(ID:50967970)