von Dennis Völzke
Künstliche Intelligenz und ihr versteckter Energiehunger
KI ist längst in unserem Alltag angekommen. Ob ChatGPT, Bilderkennung oder automatische Übersetzungen. KI-Modelle erleichtern viele Aufgaben. Doch hinter jeder Anfrage steckt ein massiver Rechenaufwand, der eine beachtliche Menge an Energie verbraucht.
Aber wie viel Strom und Wasser benötigt eine KI wirklich? Und welche Folgen hat das für den Klimaschutz?
In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf den tatsächlichen Energieverbrauch von KI-Systemen, vergleichen ihn mit nationalen Strombudgets und analysieren die Auswirkungen auf Umwelt, Wasserverbrauch und zukünftige Energiepolitik. Am Ende bleibt eine entscheidende Frage: Müssen wir wirklich für jede Kleinigkeit eine KI bemühen?
KI und Stromverbrauch:
Ein kritischer Diskurs
Die größten Stromfresser:
Training und Nutzung von KI
Der Energieverbrauch von KI lässt sich in zwei Hauptbereiche unterteilen:
1. Das Training von KI-Modellen
Das aufwendigste Element jeder KI ist ihre Trainingsphase. Dabei werden gewaltige Datenmengen verarbeitet, analysiert und optimiert – ein Prozess, der Wochen bis Monate dauert und gigantische Rechenzentren erfordert.
2. Die Nutzung von KI-Systemen
Auch nach dem Training verbrauchen KI-Modelle erhebliche Mengen an Energie. Jedes Mal, wenn ein Nutzer eine Anfrage an ein KI-System stellt, muss die zugrundeliegende Hardware diese Anfrage in Echtzeit verarbeiten. Je komplexer die Anfragen und je größer das Modell, desto höher der Energieverbrauch.
Der Energieaufwand für die Nutzung von KI wird mit der wachsenden Verbreitung weiter steigen.
Wie viel Strom verbraucht das KI-Training?
Der tatsächliche Stromverbrauch für das Training von GPT-4 ist nicht offiziell bekannt. Allerdings gibt es Schätzungen, wie etwa vom Green Web Project, die den Energie-verbrauch auf 2-3 Terawattstunden (TWh) beziffern. Diese Berechnungen basieren auf angenommenen GPU-Zahlen, Trainingsdauer und Hardware-Spezifikationen, können aber von den tatsächlichen Werten abweichen.Zum Vergleich: Damit könnten alle Elektroautos (4,7 Mio. 2023) der USA aufgeladen werden – 4 Mal.
Die tägliche Nutzung von KI –
Jede Anfrage verbraucht Strom
Nicht nur das Training von KI verbraucht Strom auch jede einzelne Anfrage benötigt erhebliche Rechenleistung.
Vergleich: KI-Nutzung vs. Alltäglicher Stromverbrauch
Eine einzige ChatGPT-Anfrage verbraucht ca. 2,9 Wattstunden (Wh) Strom. Zum Vergleich: Eine Google-Suchanfrage benötigt nur 0,3 Wh – also etwa 10-mal weniger als eine ChatGPT-Anfrage. Laut offiziellem X-Account von OpenAI werden täglich 1 Milliarde Nachrichten von ChatGPT verarbeitet – Das ist das Äquivalent von 300.000 deutschen Haushalten
Quellen:
Die versteckten Energiekosten der Kühlung
Zusätzlich zum eigentlichen Rechenaufwand benötigt KI große Mengen an Energie für die Kühlung der Server. Bis zu 40% des Gesamtstromverbrauchs eines Rechenzentrums entfallen auf die Kühlung.
Quelle: https://www.mckinsey.com
KI und Länder – Wie viel Strom wird wirklich verbraucht?
Wie ordnet sich der KI-Stromverbrauch im Vergleich zu ganzen Ländern ein?
Warum wächst der Energieverbrauch
von KI so schnell?
Experten prognostizieren, dass der Energiebedarf von Künstlicher Intelligenz in den kommenden Jahren weiter rasant wachsen wird.
Laut einer Studie von OpenAI verdoppelt sich der Rechenaufwand für das Training großer KI-Modelle etwa alle 3,5 Monate. Das bedeutet, dass jedes neue Modell noch mehr Rechenkapazität benötigt als seine Vorgänger – mit erheblichen Auswirkungen auf den Stromverbrauch.
KI-Modelle werden zudem immer komplexer. Seit 2010 hat sich die Größe von KI-Modellen in rasantem Tempo vervielfacht. Immer mehr Parameter, höherer Rechenaufwand und steigender Energieverbrauch sind die Folge.
Doch größer bedeutet nicht automatisch besser: Während die Skalierung leistungsfähigere KI-Systeme ermöglicht, steigen auch die Herausforderungen in Bezug auf Effizienz und Nachhaltigkeit.
Quelle: https://openai.com
Kann neue Hardware den Stromverbrauch senken?
Viele Unternehmen setzen auf energieeffizientere Chips und optimierte Kühlmethoden, um den Stromverbrauch zu senken. Zu den neuen Technologien zur Reduzierung des KI-Stromverbrauchs zählt die Verwendung von flüssigkeitsgekühlten Servern (Immersionskühlung) – diese könnten den Energieverbrauch der Kühlung um bis zu 90% reduzieren. Das große Problem dabei ist jedoch, dass eine effizientere Hardware mehr Nutzung möglich macht, was wiederum einen höheren Gesamtverbrauch zur Folge hat (Jevons-Paradoxon). Bis 2040 könnte KI für über 15 % des globalen Stromverbrauchs verantwortlich sein.
Quelle: https://www.deutschlandfunk.de
Ist KI ein Klimasünder?
Folgen für den Klimaschutz: Atomkraftwerke & fossile Energieträger
Der steigende Strombedarf von Künstlicher Intelligenz hat direkte Auswirkungen auf unsere Energieversorgung. Erneuerbare Energien wie Wind- und Solarstrom sind wetterabhängig, während KI-Rechenzentren eine zuverlässige und konstante Energiequelle benötigen.
Die Folge: Unternehmen setzen verstärkt auf Atomkraft und fossile Brennstoffe, um den steigenden Bedarf zu decken. Doch welche Konsequenzen hat das für den Klimaschutz?
Mehr Atomkraftwerke – Ist das die Zukunft der KI?
Viele Unternehmen erwägen den Bau neuer Atomkraftwerke, um die stark steigende Nachfrage durch KI zu bewältigen. Doch was macht diese für KI so attraktiv? Zum einen müssen Rechenzentren 24/7 stabil laufen, zum anderen liefern Atomkraftwerke zuverlässige Grundlastenergie – unabhängig von Wetterbedingungen.
Aktuelle Entwicklungen: Atomkraft für KI weltweit auf dem Vormarsch
Der digitale Sektor, insbesondere KI, benötigt enorme Mengen an Strom. Der wachsende Strombedarf durch Digitalisierung und KI kann momentan nicht allein mit erneuerbaren Energien gedeckt werden. Große Rechenzentrumsbreiber setzen daher auf Atomstrom.
Microsoft hat einen langfristigen Vertrag mit Constellation Energy abgeschlossen, um seine Rechenzentren mit Atomstrom zu betreiben. Auch OpenAI & Google prüfen Standorte für neue KI-Rechenzentren in der Nähe von Atomkraftwerken oder bauen diese selbst.
Quellen:
Abhängigkeit von fossilen Energieträgern
Während Atomkraft als CO₂-arme Alternative gilt, bleibt ein großes Problem unabhängig der Endlagerproblematik: Viele KI-Rechenzentren nutzen noch immer fossile Energie.
Warum hängen KI-Rechenzentren noch immer an Kohle & Gas?
Kohlekraftwerke liefern konstante Energie, die für den reibungslosen Betrieb von KI-Systemen erforderlich ist. In vielen Ländern gibt es nicht genug erneuerbare Energie, um den steigenden KI-Strombedarf zu decken. Außerdem werden Rechenzentren in Regionen gebaut, die stark auf fossile Energieträger setzen.
Beispiel für fossile Energieabhängigkeit von KI
In den USA stammt 60% des Stroms für KI aus fossilen Quellen wie Kohle und Gas. Besonders in Texas, einem Hotspot für KI-Rechenzentren, wird der Strombedarf größtenteils aus fossilen Energien gedeckt.
Prognose: Welche Energiequellen werden in Zukunft dominieren?
Die Entwicklung zeigt, dass KI die globale Energiepolitik in den kommenden Jahrzehnten maßgeblich beeinflussen wird. Daher investieren Frankreich, China und die USA massiv in den Ausbau neuer Atomkraftwerke, um den steigenden Strombedarf langfristig zu sichern. Microsoft und OpenAI setzen auf Atomenergie, um ihre Rechenzentren stabil zu betreiben.
Aus diesem Grund könnten Kohle- und Gaskraftwerke länger im Einsatz bleiben als geplant. Viele Länder hatten den Kohleausstieg vorgesehen, doch der steigende Strombedarf durch KI könnte diese Pläne verzögern.
Somit besteht die große Notwendigkeit, dass erneuerbare Energien schneller ausgebaut werden müssen. Der aktuelle Ausbau von Wind- und Solarenergie reicht nicht aus, um dem Energiehunger wachsender KI-Systeme begegnen zu können.
Quellen:
Wasserverbrauch: Das oft übersehene Problem
Der Wasserverbrauch von KI
Wenn es um den Energieverbrauch von KI geht, denken die meisten an Strom. Doch es gibt eine weitere, oft unterschätzte Ressource, die Künstliche Intelligenz in enormen Mengen benötigt: Wasser.
Warum ist das ein Problem?
Die KI-Rechenzentren müssen 24/7 laufen und erzeugen dabei große Hitze, die durch Kühlung abgeführt werden muss. Dabei gehen bis zu 40 % des gesamten Stromverbrauchs eines Rechenzentrums in die Kühlung – oft mit wasserintensiven Verfahren. In wasserarmen Regionen führt dieser Verbrauch folglich zu Spannungen mit Landwirtschaft und städtischer Wasserversorgung.
Global gesehen könnte der Wasserbedarf von KI-Systemen im Jahr 2027 zwischen 4,2 und 6,6 Milliarden Kubikmeter Wasser liegen. Das entspricht dem jährlichen Wasserverbrauch von 4–6 Ländern wie Dänemark oder der Hälfte des Verbrauchs des Vereinigten Königreichs. Eine einzelne Anfrage an GPT-3 kann indirekt 500 ml Wasser verbrauchen (abhängig vom Standort und der Energiequelle).
Wie viel Wasser verbrauchen Rechenzentren?
Warum benötigt KI so viel Wasser?
Der hohe Wasserverbrauch hat zwei Hauptursachen.
Zum einen die Kühlung der Server, was ohne Wasser nicht möglich ist. KI-Server produzieren extrem viel Wärme, da sie ständig riesige Datenmengen verarbeiten. Wasserkühlung ist effizienter als Luftkühlung, weshalb viele Rechenzentren darauf setzen.
Zum anderen die Stromerzeugung, da durch den Betrieb von Atom- und Kohlekraftwerken ein hoher Wasserverbrauch entsteht. Atomkraftwerke verbrauchen bis zu 2,3 Liter Wasser pro erzeugter Kilowattstunde – damit steigt der indirekte Wasserverbrauch von KI zusätzlich. Problematisch ist, dass viele Rechenzentren ihren Strom nicht aus erneuerbaren Energien beziehen, sondern aus Kohlekraftwerken und Atomkraftwerken.
Wo ist der Wasserverbrauch von KI besonders problematisch?
Besonders kritisch ist, dass viele große Tech-Unternehmen ihre Rechenzentren in Regionen mit ohnehin knappen Wasserressourcen betreiben.
Beispiel: Microsofts Rechenzentrum in Arizona
Arizona ist eine der trockensten Regionen der USA, mit regelmäßigen Wasserknappheiten. Dennoch betreibt Microsoft hier mehrere Rechenzentren, die Milliarden Liter Wasser pro Jahr verbrauchen. Gleichzeitig müssen Privathaushalte und Landwirte ihren Wasserverbrauch einschränken – ein sozialer Konflikt entsteht.
Beispiel: Frankfurt – Europas größter Rechenzentrums-Hub
Frankfurt ist einer der wichtigsten Standorte für Rechenzentren in Europa. Der Wasserverbrauch in der Region ist in den letzten Jahren gestiegen, allerdings hauptsächlich aufgrund des Bevölkerungswachstums. Konkrete Daten zur Wasserentnahme durch Rechenzentren liegen nicht vor. Der steigende Ressourcenverbrauch von Rechenzentren, insbesondere beim Wasser für Kühlzwecke, sorgt jedoch für zunehmende Diskussionen über mögliche Regulierungen und eine transparente Erfassung der Verbräuche durch lokale Behörden.
Quellen:
Das Problem für Landwirtschaft und Städte – Wer bekommt das Wasser?
Der steigende Wasserverbrauch der KI-Rechenzentren hat direkte Auswirkungen auf andere Sektoren wie Landwirtschaft und städtische Wasserversorgung.
In Kalifornien beispielsweise konkurrieren Rechenzentren mit Landwirten um Wasser. Mandel- und Weinanbau benötigen große Mengen Wasser, doch steigende industrielle Nachfrage lässt Wasserpreise steigen. In Arizona mussten Landwirte bereits Wasserrechte abgeben, während Microsofts Rechenzentren weiter wachsen.
In einigen Städten der USA gibt es bereits Wasserrestriktionen für Privathaushalte, während Rechenzentren uneingeschränkt weiterbetrieben werden.
Gibt es Lösungen für das Wasserproblem der KI?
Einige Unternehmen arbeiten an technologischen Lösungen, um den Wasserverbrauch zu reduzieren.
1. Neuartige Kühltechniken
- Tauchkühlung („Immersionskühlung“) könnte den Wasserverbrauch um bis zu 90 % senken.
- Google experimentiert mit Meerwasser-Kühlung an Küstenstandorten.
2. Bessere Standortwahl
- Rechenzentren könnten verstärkt in wasserreichen Regionen gebaut werden (z. B. Skandinavien).
- Finnland und Schweden bieten sich als Alternativen an, da sie über große Wasserreserven und kalte Temperaturen für natürliche Kühlung verfügen.
3. Wiederverwendung von Wasser
- Einige Rechenzentren nutzen bereits aufbereitetes Abwasser für die Kühlung, anstatt Trinkwasser zu verbrauchen.
- Frankfurt testet Pilotprojekte, um Industrieabwässer für die Rechenzentrums-Kühlung zu nutzen.
Das große Problem bleibt: Trotz neuer Technologien steigt der Wasserverbrauch insgesamt, weil immer mehr Rechenzentren gebaut werden. Die steigende KI-Nutzung übertrifft die Einsparungen durch effizientere Technologien.
Quelle: https://www.lebensraumwasser.com
Was kann jeder Einzelne tun? – Nachhaltige KI-Nutzung im Alltag
KI ist ein mächtiges Werkzeug, das viele Aufgaben erleichtert – doch sie ist auch ein Energie- und Wasserfresser. Jede Suchanfrage, jede generierte Antwort und jedes Bild, das von einer KI erstellt wird, hat einen realen ökologischen Fußabdruck.
Doch müssen wir wirklich für jede Kleinigkeit eine KI bemühen? Wie können wir KI verantwortungsbewusster nutzen, um unnötigen Energieverbrauch zu vermeiden? Hier sind praktische Tipps, die jeder sofort umsetzen kann.
Bewusste KI-Nutzung – Brauche ich wirklich ChatGPT für diese Frage
Viele Menschen rufen KI-Systeme reflexartig auf, ohne sich zu fragen, ob es auch anders geht. Doch nicht jede Frage braucht eine energieintensive Antwort.
Praktische Tipps für eine nachhaltige KI-Nutzung:
- Nicht jede Google-Suche durch ChatGPT ersetzen – viele Antworten lassen sich schneller auf klassischen Websites finden.
- Selbst nachdenken, bevor man eine KI befragt – oft hilft gesunder Menschenverstand oder eine kurze Recherche.
- KI gezielt für sinnvolle Aufgaben nutzen, anstatt wahllos zu experimentieren – auch wenn es Spaß macht.
Beispiele:
- Ineffiziente Nutzung: „Wie viele Kalorien hat ein Apfel?“ – Eine Google-Suche wäre schneller und ressourcenschonender.
- Sinnvolle Nutzung: „Analysiere diesen komplexen medizinischen Fachtext und erstelle eine verständliche Zusammenfassung.“
Alternative Suchmethoden – Energieeffizienter recherchieren
KI ist nicht immer die beste Option, um an Informationen zu kommen. Es gibt oft ressourcenschonendere Alternativen.
Welche Alternativen gibt es?
- Klassische Suchmaschinen wie Google, Startpage, Ecosia oder DuckDuckGo – sie verbrauchen weniger Energie pro Anfrage als ChatGPT.
- Wikipedia & Fachartikel nutzen – viele grundlegende Informationen sind bereits strukturiert und leicht zugänglich.
- Gedruckte oder digitale Fachliteratur für vertiefte Recherchen – oft die nachhaltigere Wahl.
Vergleich des Energieverbrauchs:
- Eine Google-Suche verbraucht ca. 0,3 Wattstunden (Wh).
- Eine ChatGPT-Anfrage kann bis zu 2,9 Wh verbrauchen – also fast 10-mal so viel!
- Wikipedia oder statische Webseiten zu durchsuchen, ist wesentlich energieeffizienter.
KI ist nicht immer die schnellste oder nachhaltigste Option – manchmal ist die klassische Recherche besser.
Bewusster mit KI umgehen – auch in Unternehmen und Bildung
Nicht nur Privatpersonen, sondern auch Unternehmen und Bildungseinrichtungen sollten sich fragen, ob sie KI wirklich immer und überall benötigen.
Nachhaltigere KI-Strategien in Unternehmen:
- KI-Prozesse optimieren – Rechenleistung nur dort einsetzen, wo sie wirklich gebraucht wird.
- KI-Modelle gezielt trainieren und sparsamer nutzen, anstatt auf Masse zu setzen.
- Mitarbeiter schulen, bewusst mit KI umzugehen und überflüssige Anfragen zu vermeiden.
Nachhaltigere KI-Nutzung in Schulen & Universitäten:
- Lehrkräfte können klassische Recherchefähigkeiten fördern, anstatt KI als erste Anlaufstelle zu nutzen.
- Studierende sollten bewusst entscheiden, wann sie KI für wissenschaftliche Arbeiten verwenden – oft reichen herkömmliche Quellen aus.
Fazit: Bewusster KI-Einsatz für eine nachhaltige Zukunft
KI verbraucht enorme Mengen an Strom und Wasser – oft mehr, als den meisten bewusst ist. Nicht jede Aufgabe muss von einer energieintensiven KI erledigt werden.
Durch bewusste Nutzung, energieeffiziente Alternativen und nachhaltige Anbieter lässt sich der ökologische Fußabdruck reduzieren.
Unternehmen und Bildungseinrichtungen könnten klare Strategien für einen nachhaltigen KI-Einsatz entwickeln.
Wichtige Fragen für die Zukunft:
- Brauchen wir wirklich für alles eine KI?
- Müssen wir als Gesellschaft mehr Bewusstsein für den Ressourcenverbrauch digitaler Technologien schaffen?
FUN FACT: Energieverbrauch des Artikels
Jede Suchanfrage, jede Datenverarbeitung und jede Interaktion mit KI-Systemen hinterlassen einen messbaren ökologischen Fußabdruck. Basierend auf den verfügbaren Zahlen zu Energie- und Wasserverbrauch von KI-gestützten Abfragen kann der Umwelteinfluss dieses Artikels wie folgt ausgewiesen werden:
Gesamter Stromverbrauch dieses Artikels
- 580 Wattstunden
- Damit kann man ein Handy mit 4000mAh etwas 33-mal vollständig aufladen
Wasserverbrauch für die KI-Verarbeitung dieses Artikels
- 100 Liter Wasser
- Damit kann man den Trinkwasserbedarf einer Person für mindestens 50 Tage decken
Obwohl der ökologische Fußabdruck dieses Artikels vergleichsweise gering erscheint, zeigt die Berechnung, wie selbst einfache digitale Prozesse in Summe erhebliche Ressourcen beanspruchen. Die exponentielle Nutzung von KI-Technologien potenziert diese Effekte.
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FAQs
Der genaue Stromverbrauch von GPT-4 ist nicht offiziell bekannt. Schätzungen, wie die des Green Web Project, gehen jedoch von2–3 Terawattstunden (TWh) aus. Zum Vergleich: Damit könnten alle 4,7 Millionen Elektroautos in den USA viermal aufgeladen werden.
Eine einzelne ChatGPT-Anfrage benötigt ca. 2,9 Wattstunden (Wh). Zum Vergleich: Eine Google-Suchanfrage verbraucht nur 0,3 Wh, also etwa 10-mal weniger.
Die Kühlung macht bis zu 40 % des gesamten Stromverbrauchs eines Rechenzentrums aus. Besonders wasserintensive Verfahren erhöhen zusätzlich den ökologischen Fußabdruck, insbesondere in trockenen Regionen.
KI-Rechenzentren benötigen große Mengen Wasser für die Kühlung. Beispielsweise verbraucht Google weltweit etwa 23,6 Milliarden Liter Wasser jährlich, was dem Trinkwasserbedarf von rund 540.000 Menschen entspricht.
Laut einer Prognose des Marktforschungsunternehmens Gartner könnten Rechenzentren, die KI-Anwendungen unterstützen, bis 2030 etwa 3,5 % des weltweiten Stromverbrauchs ausmachen.
Dennis Völzke
Dennis Völzke ist seit 2021 Teil des Teams, gestartet als Systemingenieur und seit 2023 als Account Manager. Technikbegeistert seit Kindertagen, ist er immer ganz vorne mit dabei, wenn es um neue Technologien geht. Ursprünglich ein oldenburger Nordlicht, wohnt er seit 2015 in seiner Wahlheimat Berlin und füllt mit seinem Faible für aktuelle Technologien den alpha Blog mit Leben.
