Was AI kostet: Rechenleistung, Energie, Verantwortung.

Jede Anfrage an ein Sprachmodell braucht Strom und Rechenzeit. Wer KI nutzt, kann Effizienz mitdenken.

Der unsichtbare Verbrauch

Training grosser Modelle und der Betrieb von Rechenzentren brauchen viel Energie. Die Internationale Energieagentur schätzte den Stromverbrauch von Rechenzentren, KI und Krypto für 2022 auf rund 460 Terawattstunden, knapp zwei Prozent des weltweiten Stromverbrauchs, und rechnete bis 2026 mit einem deutlichen Anstieg.

Effizienz als Wettbewerbsfaktor

Nicht jede Aufgabe braucht das grösste Modell. Kleinere, spezialisierte Modelle, die Wiederverwendung von Ergebnissen und gebündelte Anfragen senken Kosten und Verbrauch. Grosse Anbieter weisen in ihren Nachhaltigkeitsberichten Fortschritte bei Energie- und Wassereffizienz aus.

Was Unternehmen steuern können

• Die richtige Modellgrösse für die Aufgabe wählen.
• Ergebnisse zwischenspeichern statt neu berechnen.
• Nutzung bündeln und doppelte Anfragen vermeiden.
• Anbieter mit transparenten Effizienz- und Herkunftsangaben bevorzugen.

Green AI als Prinzip

Die Forschung zu „Green AI“ fordert, Effizienz gleichwertig zu Genauigkeit zu messen. Für Unternehmen heisst das: Eine Lösung ist erst gut, wenn sie ihre Aufgabe mit vertretbarem Aufwand löst.

Die beste Anfrage ist die, die nicht nötig war. Die zweitbeste ist die, die effizient beantwortet wird.

Fazit

KI-Nutzung hat einen Preis, energetisch und finanziell. Wer ihn kennt, kann bewusst entscheiden, wo KI Nutzen stiftet und wo nicht.