KI-Agenten verbrauchen etwa 600-mal mehr Energie als einfache Chat-Prompts

Laut Google verbraucht ein durchschnittlicher Gemini-Textprompt nur 0,24 Wattstunden, während OpenAI-CEO Sam Altman einen ChatGPT-Request auf 0,34 Wh schätzt. Der Klimawissenschaftler Zeke Hausfather argumentiert, dass diese Zahlen die tatsächliche KI-Nutzung verfälschen, da sie Reasoning-Modelle, multimodale Verarbeitung und agentische Systeme ignorieren. In seiner Analyse auf The Climate Brink protokollierte er acht Wochen seiner eigenen Claude-Code-Nutzung, die detaillierte lokale Logs mit exakten Token-Zahlen speicherte. Seine 1.138 getippten Prompts lösten über 14.000 Modellaufrufe aus, durchschnittlich zwölf pro Prompt, die jeweils durchschnittlich 2,9 Millionen Token verarbeiteten, insgesamt 3,2 Milliarden Token, wobei 96 % Cache-Lesevorgänge waren. Seine beste Schätzung für den Gesamtenergieverbrauch lag bei etwa 170 kWh (mit einer Unsicherheit von 70–330 kWh), was etwa 150 Wh pro Prompt entspricht, ungefähr 600-mal so viel wie ein durchschnittlicher Chat-Prompt. Eine durchschnittliche Sitzung verbrauchte 0,6 kWh, sein durchschnittlicher Tag 3,0 kWh und sein intensivster Tag 11 kWh. Hochgerechnet auf ein Jahr ergäbe das 1,1 MWh, was etwa 370 kg CO2-Äquivalent pro Jahr verursacht, mehr als ein elektrischer Wäschetrockner (262 kg) und etwa die Hälfte eines Hin- und Rückflugs von San Francisco nach New York. Hausfather plädiert nicht für Abstinenz; er schlägt vor, einfache Aufgaben an kleinere Modelle zu delegieren und, was wichtiger ist, saubere Energie zu nutzen, da dies den Fußabdruck um 90 % reduzieren könnte. Er weist darauf hin, dass fast drei Viertel der geplanten Stromerzeugung für US-Rechenzentren auf Erdgas basieren, sieht aber eine Chance für KI-Unternehmen, in saubere Energie und Netzverbesserungen zu investieren.