28. September 2025

Wieviel darf KI kosten?

Wie viel Energie darf KI verbrauchen?

Künstliche Intelligenz verändert unseren Alltag. Millionen Menschen nutzen Sprachmodelle für Recherche, Programmierung oder kreative Aufgaben. Immer mehr Anwendungen laufen im Hintergrund mit KI, von Empfehlungssystemen bis zur automatisierten Bildbearbeitung. Der Nutzen ist groß. Doch gleichzeitig steigt der Energieverbrauch von KI rasant an. Schon jetzt entspricht der Strombedarf einzelner Rechenzentren dem Verbrauch ganzer Länder.

Wie hoch ist der Energiebedarf wirklich?

Das Training großer Modelle ist extrem aufwendig. Das OpenAI-Modell GPT-4 hat über 100 Millionen Dollar gekostet und etwa 50 Gigawattstunden Energie verbraucht. Das entspricht dem Jahresverbrauch einer mittleren Stadt. Auch die Nutzung, also das Beantworten einzelner Prompts, summiert sich. Einfache Texteingaben scheinen unbedeutend, doch bei Milliarden täglicher Abfragen entstehen gigantische Strommengen. Für die Bild- und Videogenerierung ist der Energiebedarf noch größer. Ein kurzes Video mit wenigen Sekunden Länge benötigt so viel Energie, dass ein E-Bike damit dutzende Kilometer fahren könnte. Zusätzlich benötigen Rechenzentren enorme Mengen Wasser für die Kühlung.

Wann lohnt sich der Einsatz von KI?

Die Frage ist nicht nur, was technisch möglich ist, sondern auch, ob jede Anwendung von KI sinnvoll ist. Muss wirklich jedes Kundenfeedback durch ein Sprachmodell verarbeitet werden? Brauchen wir für kleine Bilder oder Werbetexte immer die größte verfügbare Architektur? Oder wäre es verantwortungsvoller, kleinere Modelle einzusetzen, die weniger Energie verbrauchen? Unternehmen sollten sich fragen, ob der Nutzen für Kundinnen und Kunden den Ressourcenverbrauch rechtfertigt.

Welche Verantwortung tragen Product Manager und IT Leiter ?

Product Manager und IT Leiter entscheiden, welche Technologien eingesetzt werden. Damit tragen sie Verantwortung nicht nur für Kosten, sondern auch für den ökologischen Fußabdruck. Jede Abfrage an ein Modell verursacht Kosten für Strom, Kühlung und Infrastruktur. Bei Milliarden von Anfragen pro Jahr steigen die Ausgaben in Dimensionen, die ganze IT-Budgets verschieben können. Gleichzeitig wächst der Druck von Politik und Gesellschaft, den Energieverbrauch von KI transparent zu machen. Product Manager müssen also Kosten, Nutzen und Nachhaltigkeit in Einklang bringen.

Wie gehen wir mit dieser Verantwortung um?

Es reicht nicht, nur auf die neuesten und größten Modelle zu setzen. Effizienz muss zu einem zentralen Kriterium werden. Product Manager sollten Alternativen prüfen, kleinere Modelle einsetzen, Abfragen optimieren und den Energieverbrauch aktiv in ihre Roadmaps aufnehmen. Die Entscheidung, wann KI sinnvoll ist, darf nicht allein aus Begeisterung für technologische Möglichkeiten getroffen werden. Sie muss auch unter dem Aspekt der Verantwortung für Ressourcen fallen.

Quelle: MIT Technology Review, Ausgabe 6/2025, „Wie viel Energie braucht KI?“, S. 48–53

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