KI und Strom: ein Überblick
Dieser Artikel gibt einen Überblick der Wechselwirkung von Energieverbrauch von KI und Energiesparpotenzial durch KI.
Die Internationale Energieagentur (IEA) schätzt, dass sich der Stromverbrauch von Rechenzentren bis 2030 weltweit verdoppeln könnte. In Deutschland könnte der Anteil von Rechenzentren am gesamten Stromverbrauch von derzeit etwa vier Prozent auf bis zu zehn Prozent im Jahr 2037 steigen (Deutschlandfunk, 2026). 10% entsprächen dem heutigen Verbrauch von Berlin, Hamburg und München zusammen.
Der größte Teil des Energieverbrauchs entsteht beim Training großer KI-Modelle. Das Training eines einzelnen großen Modells kann mit rund 50 GWh so viel Strom verbrauchen wie etwa 15.000 Haushalte in Deutschland in einem Jahr. Dabei werden enorme Datenmengen verarbeitet und leistungsstarke Rechenzentren über lange Zeit ausgelastet.
Nach dem Training folgt die Nutzung der Systeme. Zwar benötigt eine einzelne Textanfrage an ChatGPT vergleichsweise wenig Energie – etwa 0,3 bis 2,9 Wattstunden, also ungefähr so viel wie eine LED-Lampe in 5 bis 50 Minuten verbraucht. Entscheidend ist hier jedoch die enorme Anzahl an Anfragen weltweit, durch die sich der gesamte Energiebedarf der KI-Nutzung stark erhöht.
Die andere Seite: KI ist auch ein Werkzeug von effizienter Verwendung von (erneuerbarer) Energie
Trotz des hohen Energieverbrauchs spielt KI gleichzeitig eine wichtige Rolle bei der Energiewende.
KI hilft heute dabei vorherzusagen, wie viel Strom aus Wind- und Solaranlagen in den nächsten Stunden oder Tagen produziert wird. Diese Prognosen sind entscheidend für die Planung und Stabilität unserer Stromnetze. Ohne solche Vorhersagen gäbe es deutlich häufiger Überlastungen oder sogar Stromausfälle.
Anders gesagt: KI sorgt dafür, dass erneuerbare Energien effizienter genutzt werden können. Jede erzeugte Kilowattstunde Wind- oder Solarstrom lässt sich dadurch besser verteilen und einsetzen. Der tatsächliche Mehrwert ist jedoch schwierig zu quantifizieren. Es gibt aktuell kaum belastbare Zahlen dazu, wie viel Energie durch KI eingespart wird, oder wieviel Erneuerbare Energie dadurch fossile Energie ersetzt – und ob diese Einsparungen den zusätzlichen Verbrauch ausgleichen können.
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