Dieser Beitrag fasst zentrale Befunde einer rechtsgutachterlichen Analyse zu regulatorischen Fragestellungen einer KI-Nachhaltigkeitskennzeichnung zusammen, die auf der Forschung des Öko-Instituts im NADIKI-Projekt beruht. Er ergänzt unsere Beiträge zur Kennzeichnung von KI-Modellen und zu den Inferenz-Labels um die entscheidende regulatorische Perspektive.

Die Leerstelle: Messung ohne Anreiz

Der rasch wachsende Einsatz von KI-Systemen führt zu erheblichen Umweltbelastungen — durch energieintensives Training, steigende Rechenzentrumsleistungen, wachsenden Ressourcenverbrauch und zusätzliche Scope-3-Emissionen in globalen Wertschöpfungsketten. Zugleich fehlt es an konkreten, hochaufgelösten Informationen über diese Wirkungen, die für gezielte Gegenmaßnahmen nötig wären. Genau hier setzt NADIKI an: als technisches Instrument, mit dem sich die Umweltwirkung von KI granular, automatisiert und lebenszyklusbezogen erfassen lässt.

Das entscheidende Argument der Analyse ist jedoch ein anderes: Das Werkzeug selbst vermittelt keinen Anreiz zu seinem Einsatz. Seine Wirkung hängt davon ab, ob externe Rahmenbedingungen — regulatorische Vorgaben, wirtschaftliche Anreize oder gesellschaftlicher Druck — Anbieter und Nutzer überhaupt motivieren, die bereitgestellten Informationen zu nutzen. Solche Anreize fehlen bislang oft, weil ökologische Kosten weitgehend externalisiert und Marktmechanismen durch Subventionen und Wettbewerbsdynamiken verzerrt werden. Die leitende Frage lautet deshalb: Unter welchen rechtlichen und rechtspolitischen Rahmenbedingungen bestehen für Anbieter und Nutzer von KI-Systemen Anreize, Transparenz über die ökologischen Auswirkungen herzustellen?

Die Analyse untersucht dazu vier Regelungsfelder — die KI-Verordnung, das Energieeffizienzrecht, das Greenwashing-Regime und das Klimahaftungsrecht — jeweils in drei Schritten: geltende Pflichten (de lege lata), mittelbare ökonomische Anreize sowie absehbare Weiterentwicklungen (de lege ferenda).

1. KI-Verordnung: Einstiegspunkte statt harter Pflichten

Die KI-Verordnung (Regulation (EU) 2024/1689) nennt den Umweltschutz zwar ausdrücklich im Zielkatalog (Art. 1), bleibt in ihren verbindlichen Vorgaben aber überwiegend anthropozentrisch: Verbote und Risikopflichten sind auf Grundrechte und Sicherheit bezogen. Umweltaspekte finden vorrangig reflexiv Eingang — über Dokumentations-, Standardisierungs- und Soft-Law-Instrumente. Die Analyse identifiziert dennoch mehrere rechtlich abgesicherte Einstiegspunkte und einen dynamischen Konkretisierungspfad:

• Energie-Dokumentation für GPAI (Anhang XI, Art. 53): Anbieter von KI-Modellen mit allgemeinem Verwendungszweck müssen den bekannten oder geschätzten Energieverbrauch des Modells dokumentieren; ist er unbekannt, darf er aus den eingesetzten Rechenressourcen geschätzt werden. Eine verbindliche, aber inhaltlich schmale Pflicht — sie adressiert nur Energie und richtet sich an Behörden, nicht an die Öffentlichkeit.

• Methoden-Rechtsakte (Art. 53 Abs. 5): Die Kommission darf Mess- und Berechnungsmethoden per delegiertem Rechtsakt präzisieren, um vergleichbare und überprüfbare Dokumentation zu ermöglichen — ein direkter Andockpunkt für eine standardisierte Methodik.

• Standardisierungsaufträge (Art. 40 Abs. 2): Diese lenken die Normung ausdrücklich auf Reporting- und Dokumentationsprozesse zur Ressourcenperformance über den gesamten Lebenszyklus. Der Prozess läuft bereits: Der Normentwurf prEN 18286 zum Qualitätsmanagement enthält ein eigenes Kapitel „Environmental sustainability" und verweist auf die Lebenszyklusmethodik (ISO 14040).

• Soft Law (Art. 95, Art. 96, GPAI Code of Practice): Freiwillige Verhaltenskodizes dürfen ökologische Nachhaltigkeit ausdrücklich adressieren (Art. 95); das Model Documentation Form des GPAI Code of Practice schafft ein faktisches, versionierbares und prüffähiges Referenzformat für die Dokumentationspflichten aus Art. 53.

Die Schlussfolgerung: Die KI-Verordnung verlangt keine „NADIKI-Vollbilanz", schafft aber eine Architektur aus Mindestdokumentation, methodischer Nachschärfung und Standardisierung, die energie- und ressourcenbezogene Kennzahlen in unterschiedlichen Rollen — Modell, System, Betrieb — zunehmend vergleichbar, nachvollziehbar und prüfbar verfügbar machen muss.

2. Energieeffizienzrecht: Strukturelle Nachfrage nach zurechenbaren Daten

Anders als die KI-Verordnung erzeugt das Energieeffizienzrecht bereits heute verbindliche Pflichten — allerdings auf Ebene der Rechenzentren, nicht der Modelle. Die Analyse betrachtet die Energieeffizienz-Richtlinie (EED, (EU) 2023/1791), ihre Delegierte Verordnung (EU) 2024/1364 und das deutsche Energieeffizienzgesetz (EnEfG):

• Transparenz- und Meldepflichten: Art. 12 EED verpflichtet große Rechenzentren (ab 500 kW IT-Last; das EnEfG bereits ab 300 kW) zur jährlichen Veröffentlichung von Kennzahlen zu Energie, Wasser, Abwärme und erneuerbaren Anteilen, gespeist in eine EU-Datenbank.

• Standardisierte Messmethodik: Die Delegierte Verordnung 2024/1364 macht die Berichterstattung zur kombinierten Mess- und Rechenaufgabe — mit normierten KPI, Berechnungsformeln und einer API-basierten Übermittlung.

• Managementsysteme und kundenscharfe Zuordnung: Das EnEfG verlangt Energie-/Umweltmanagementsysteme mit kontinuierlicher Messung (§ 12), jährliche Berichte (§ 13), ein Register mit Übertragung in die EU-Datenbank (§ 14) und — besonders relevant — die kundenscharfe Darstellung der Energieverbräuche in Multi-Tenant-Umgebungen (§ 15). Verstöße sind bußgeldbewehrt (bis 100.000 Euro, § 19).

Gerade die kundenscharfe Allokation in Colocation- und Cloud-Umgebungen ist technisch und methodisch anspruchsvoll: Energie fällt zunächst standortbezogen an; die Zuordnung auf einzelne Nutzungen erfordert konsistente, dokumentierte und erklärbare Verteilungsschlüssel. Genau das ist die methodische Kernleistung von NADIKI — die Zurechnung standortbezogener Daten auf einzelne KI-Nutzungen (Training/Inferenz, Kunden- oder Produktkontext). Das Energierecht macht Tools wie NADIKI nicht rechtsverbindlich, aber in vielen Betreiberkonstellationen wirtschaftlich plausibel und praktisch naheliegend.

3. Greenwashing-Recht: „No data – no claim"

Das schärfste Anreizprofil entsteht dort, wo Umweltaussagen zum Verkaufsargument werden. Umweltbezogene Behauptungen über KI- und Cloud-Dienste — „Green AI", „CO₂-neutrale Inferenz", „nachhaltige Cloud" — unterliegen dem Lauterkeitsrecht (UWG, §§ 5, 5a). Der Prüfmaßstab verschärft sich durch die Umsetzung der EmpCo-Richtlinie (EU) 2024/825 erheblich: Ab dem 27. September 2026 gilt das novellierte UWG.

Entscheidend ist dabei ein Befund, der die gesamte NADIKI-Argumentation stützt: Angriffspunkt einer Umweltaussage ist meist nicht „eine falsche Zahl", sondern die fehlende Begründbarkeit — unklare Systemgrenzen, fehlende funktionale Einheit, intransparente Allokation, kein Vergleichsmaßstab. Neue Per-se-Verbote in der „Blacklist" untersagen künftig ohne Einzelfallabwägung:

Hinzu kommt § 5b Abs. 3a UWG n.F.: Wer vergleichende Nachhaltigkeitsinformationen bereitstellt, muss Vergleichsmethode, einbezogene Produkte und Anbieter sowie das Aktualisierungskonzept offenlegen. Wichtig ist die Reichweite: Da §§ 5, 5a UWG auch im B2B-Verhältnis greifen und Provider-Claims häufig in verbrauchernahe Kommunikation „durchgereicht" werden, entsteht ein wertschöpfungskettenweites Compliance-Profil — auch Upstream-Akteure brauchen datengetriebene Claim-Governance. Der geplante Green Claims-Rechtsrahmen (de lege ferenda) würde diese Logik mit wissenschaftlicher Substantiierung und unabhängiger Vorabprüfung weitertreiben; flankierend wirkt das ICC Framework (2025) als transnationaler Selbstregulierungsstandard.

Für NADIKI folgt daraus ein konsistentes Relevanzprofil: Das Tool ersetzt keine Zertifizierung, schafft aber die Voraussetzung, unter der Umweltaussagen überhaupt rechtssicher formuliert und entlang der Wertschöpfungskette belastbar weitergegeben werden können — durch explizite Systemgrenzen, dokumentierte und versionierte Annahmen sowie exportfähige Nachweisartefakte. Der Leitgedanke: „No data – no claim."

4. Klimahaftung: Die Pflicht zum Hinsehen

Der vierte Hebel ist der subtilste — und potenziell folgenreichste. Die Zahl strategischer Klimaklagen steigt international deutlich, mit zunehmender Adressierung von Unternehmen. Die entscheidende Frage der Analyse lautet nicht „Haftung für Emissionen an sich", sondern: Kann ein haftungsrelevanter Pflichtverstoß gerade darin liegen, dass ein Unternehmen keine hinreichenden Informations- und Steuerungsgrundlagen schafft — ein „Nicht-wissen-wollen" —, obwohl dies zumutbar wäre?

Die Rechtsprechung deutet in diese Richtung. Europäische Gerichte behandeln Klimahaftung zunehmend als justiziable zivilrechtliche Frage (Lliuya ./. RWE; Milieudefensie ./. Shell, wo eine Sorgfaltspflicht auch für nachgelagerte Scope-3-Emissionen bejaht wurde); in den USA verschiebt sich der Fokus auf „deception"-Klagen vor einzelstaatlichen Gerichten. Zentrale Grundsätze:

• Vorhersehbarkeit: Der Emissionsfußabdruck großer KI-Modelle ist wissenschaftlich breit dokumentiert — professionelle Anbieter können ihn nicht ernsthaft als „unbekannt" darstellen.

• Zumutbarkeit: Tools wie NADIKI senken die Hürde für systematische Emissions- und Risikotransparenz erheblich; angesichts der wirtschaftlichen Leistungsfähigkeit großer Anbieter ist ihre Nutzung schwer als „unzumutbar" zu begründen.

• Governance-Verantwortung: Wer Modellarchitektur, Trainingsregime und Bereitstellung für viele Kunden vorgibt, trägt einen Teil der emissionsbezogenen Verantwortung — die reine Berufung auf Nutzer-Eigenverantwortung greift nicht.

• Genehmigung und Offsets entlasten nicht: Weder die Genehmigung eines Rechenzentrums noch Kompensationsmaßnahmen befreien von der Pflicht, Emissionsrisiken zu analysieren und Primärreduktionen anzustreben.

Ein bewusster Verzicht auf verfügbare Transparenzinstrumente kann damit — bei erheblichem Emissionsniveau — als Sorgfaltspflichtverletzung qualifiziert werden. NADIKI wird in diesem Kontext doppelt relevant: präventiv als Nachweis pflichtgemäßer Risikoanalyse und im Streitfall als Beweismittel einer haftungsrobusten Organisations- und Nachweisarchitektur.

Fazit: Von der Möglichkeit zur Notwendigkeit

Über alle vier Regelungsfelder hinweg zeigt sich ein konsistentes Muster. Keines begründet heute eine unmittelbare Pflicht zur vollständigen KI-Umweltbilanz. Gemeinsam erzeugen sie aber einen wachsenden strukturellen Bedarf an Umweltdaten, die standardisiert, zurechenbar, versioniert und prüffähig sind:

• die KI-Verordnung über Mindestdokumentation und Standardisierungspfad,

• das Energieeffizienzrecht über Melde- und Allokationspflichten,

• das Greenwashing-Regime über die „No data – no claim"-Logik,

• und das Klimahaftungsrecht über die Pflicht zum Hinsehen.

Ergänzt werden diese durch mittelbare ökonomische Hebel — EU-Taxonomie und Sustainable Finance, Anforderungen von Investoren und Kreditgebern, öffentliche Beschaffung. Für ein Messinstrument wie NADIKI verschiebt sich damit die Ausgangslage: von der technischen Möglichkeit einer Umweltmessung hin zu ihrer wirtschaftlichen und rechtlichen Notwendigkeit. Die Rahmenbedingungen, die eine Kennzeichnung nachhaltiger KI heute noch nicht erzwingen, sind bereits klar erkennbar im Entstehen — und sie belohnen jene Akteure, die früh in belastbare Messung investieren.

Die zusammengefassten Befunde beruhen auf einem rechtsgutachterlichen Entwurf zu regulatorischen Fragestellungen einer KI-Nachhaltigkeitskennzeichnung, erarbeitet auf Basis der Forschung des Öko-Instituts im NADIKI-Projekt. Der Rechtsstand ist vorläufig; maßgeblich sind die jeweils geltenden Fassungen der genannten Rechtsakte.