ChatGPT verbraucht deutlich weniger Energie als gedacht
Lange Zeit wurde Künstliche Intelligenz – und insbesondere Dienste wie ChatGPT – als große Energiefresser dargestellt. Einzelne Schlagzeilen behaupteten, eine einzige Anfrage an ChatGPT würde so viel Strom verbrauchen wie mehrere Google-Suchen oder gar minutenlanges Streaming.
Doch neue, realistischere Analysen zeigen: Der tatsächliche Energieverbrauch pro Anfrage liegt bei nur rund 0,3 Wattstunden (Wh) – etwa ein Zehntel der bisherigen Schätzwerte. Diese Zahl stammt unter anderem von einer aktuellen Untersuchung durch Julian Wong auf LinkedIn, die sich auf technische Daten aktueller Rechenzentren und Hardware wie der Nvidia H100 GPU stützt.
0,3 Wh pro ChatGPT-Anfrage = etwa so viel Strom wie eine LED-Lampe in 3–4 Minuten verbraucht.
⚡ Was bedeutet das im Vergleich zum Alltag?
Um den Verbrauch besser einordnen zu können, lohnt sich ein Blick auf typische Alltagsaktivitäten:
Aktivität | Energieverbrauch |
|---|---|
1 ChatGPT-Anfrage | 0,3 Wh |
1 Google-Suche | ca. 0,3 Wh |
1 Stunde YouTube-Streaming (HD) | ca. 180 Wh |
1 km Autofahrt (Benzin) | ca. 600 Wh |
1 Waschgang bei 40 °C | ca. 1000 Wh |
Fazit: Die Nutzung von ChatGPT ist im Alltag energetisch vernachlässigbar.
🌍 Und wie sieht es mit CO₂-Emissionen aus?
Je nachdem, wie der Strom erzeugt wird (fossil oder erneuerbar), entstehen unterschiedliche CO₂-Emissionen. Laut Berechnungen liegt der Ausstoß einer ChatGPT-Anfrage bei etwa:
0,2 bis 4,3 g CO₂ pro Anfrage
(Quelle: Smartly.ai)
Zum Vergleich:
Eine Google-Suche: ~0,25 g CO₂
1 km Autofahrt mit Benziner: ~120 g CO₂
1 Stunde Netflix (HD): ~36–55 g CO₂
💬 Selbst bei häufiger Nutzung fällt der CO₂-Fußabdruck von ChatGPT kaum ins Gewicht.
🖥️ Warum ist der Energiebedarf so niedrig?
Der gesunkene Energieverbrauch lässt sich durch mehrere technische Fortschritte erklären:
Effizientere Rechenzentren
Neue Rechenzentren arbeiten mit moderner Kühlung, optimierter Serverstruktur und teilweise mit Strom aus erneuerbaren Energien.Spezialisierte KI-Hardware
GPUs wie die Nvidia H100 sind für KI-Berechnungen optimiert und liefern bessere Leistung pro Watt.Modelloptimierung
KI-Modelle wie GPT-4 werden sparsamer trainiert, sparsamer eingesetzt (z. B. durch Caching, Sparversionen wie GPT-3.5) und effizienter orchestriert.Realitätsnähere Messmethoden
Frühere Berechnungen gingen von Worst-Case-Szenarien aus. Heute wird auf tatsächliche Durchschnittswerte unter realen Bedingungen geschaut.
🧠 Aber KI ist doch insgesamt ein Stromfresser?
Ja und nein. Einzelne Anfragen sind harmlos – aber bei Milliarden von täglichen KI-Nutzungen summiert sich der Energiebedarf.
Die große Herausforderung liegt im massiven Skalierungspotenzial:
Training großer Modelle wie GPT-4 verschlingt Millionen kWh
Rechenzentren laufen rund um die Uhr
Nachfrage wächst rasant durch Tools in Alltag, Bildung, Medizin, Industrie u. v. m.
👉 Deshalb ist es wichtig, dass Anbieter auf grünen Strom, energieeffiziente Architektur und modulare Modellverwendung setzen.
✅ Fazit: Keine Klimaschuld bei der ChatGPT-Nutzung
Wer ChatGPT nutzt, braucht kein schlechtes Gewissen zu haben – zumindest was den Energieverbrauch pro Anfrage betrifft. Die Nutzung ist vergleichbar mit einer Google-Suche und im Vergleich zu Autofahren, Streaming oder Heizen energetisch unbedeutend.
Gleichzeitig bleibt es entscheidend, dass Anbieter:
Strom aus erneuerbaren Quellen nutzen
Ihre Modelle und Rechenzentren effizient betreiben
Auf Transparenz bei Emissionen und Nachhaltigkeit setzen
KI ist kein Klimafeind – wenn sie verantwortungsvoll eingesetzt wird.
🔗 Quellen & weitere Infos:
Smartly.ai – The Carbon Footprint of ChatGPT
TheOutpost.ai – ChatGPT's Energy Consumption Study