KI-Systeme verursachen über ihren Lebenszyklus hinweg direkte und indirekte CO2-Emissionen. Treibhausgase entstehen zum einen durch die benötigte Hardware: während der Rohstoffgewinnung, der Herstellung, dem Transport und bei der Entsorgung. Die Emissionen lassen sich aufgrund fehlender Informationen und komplexer Lieferketten zumeist jedoch nicht genau beziffern. Außerdem ist es schwierig, den direkten Bezug zu einzelnen KI-Modellen herzustellen. Der Großteil der durch KI-Systeme verursachten CO2-Emissionen entsteht durch den Stromverbrauch der Hardware, während die Systeme entwickelt und eingesetzt werden. Das Ausmaß der Emissionen hängt hauptsächlich von zwei Faktoren ab: dem Stromverbrauch der Hardware und der CO2-Intensität des zugrundliegenden Strommixes. Um den Emissionswert zu ermitteln, lassen sich manche Tools in den Quellcode der Anwendungen integrieren (CodeCarbon, experiment-impact-tracker, Carbontracker). Es ist auch möglich, unter Angabe der Systemspezifikationen Hochrechnungen der zu erwartenden Emissionen zu erstellen (zum Beispiel mit dem Machine Learning Emissions Calculator oder mit Carbontracker).