KI-Energieverbrauch: Was dieser Blogartikel an Strom verbraucht

Künstliche Intelligenz ist in aller Munde. Sie schreibt Texte, generiert beeindruckende Bilder, analysiert riesige Datenmengen und revolutioniert unseren Arbeitsalltag. Auch wir bei DIXENO nutzen KI, um Prozesse effizienter zu gestalten und kreative Impulse zu erhalten. Doch während wir die Vorteile der Technologie feiern, bleibt eine wichtige Frage oft unbeantwortet: Wie hoch ist eigentlich der ökologische Preis dieser digitalen Magie?

Um diese Frage nicht nur theoretisch, sondern ganz praktisch zu beantworten, haben wir ein Experiment gewagt. Wir haben die KI gebeten, einen Blogartikel über genau dieses Thema zu schreiben – und dabei jeden einzelnen Arbeitsschritt energetisch zu protokollieren. Das Ergebnis lesen Sie gerade. Dieser Artikel ist nicht nur von einer KI verfasst worden, er ist gleichzeitig sein eigener Energieausweis.

Der Mythos vom stromfressenden Monster

Bevor wir uns den konkreten Zahlen unseres Experiments widmen, lohnt sich ein Blick auf die aktuellen Daten. In den vergangenen Jahren kursierten oft alarmierende Zahlen zum Energiehunger von KI-Modellen. Eine viel zitierte Schätzung der International Energy Agency ging davon aus, dass eine einzige ChatGPT-Anfrage rund 2,9 Wattstunden verbraucht – etwa zehnmal so viel wie eine klassische Google-Suche.

Neuere, offizielle Daten zeichnen jedoch ein differenzierteres Bild. Sam Altman, CEO von OpenAI, veröffentlichte Mitte 2025 erstmals offizielle Zahlen:

„Die durchschnittliche ChatGPT-Anfrage verbraucht etwa 0,34 Wattstunden – ungefähr so viel, wie ein Backofen in etwas mehr als einer Sekunde benötigt, oder eine energieeffiziente Glühbirne in ein paar Minuten.“ Sam Altman, CEO OpenAI, Juni 2025

Auch Google bestätigte ähnliche Werte für sein Modell Gemini mit etwa 0,24 Wattstunden pro Textanfrage und lediglich 0,03 Gramm CO₂-Emissionen. Das Forschungsinstitut Epoch AI kam in einer unabhängigen Analyse auf vergleichbare 0,3 Wattstunden pro GPT-4o-Anfrage – und damit auf ein Zehntel der älteren Schätzungen.

Deutlich energieintensiver wird es jedoch, wenn wir die Welt des Textes verlassen und Bilder generieren. Studien zeigen, dass die Erstellung eines einzigen hochwertigen KI-Bildes bis zu 30-mal mehr Energie erfordern kann als eine Textinteraktion. Hier sprechen wir schnell von 3 bis 10 Wattstunden pro Bild – so viel wie eine Smartphone-Ladung.

Das Protokoll: Schritt für Schritt zur Energiebilanz

Für die Erstellung dieses Blogartikels haben wir den gesamten Produktionsprozess in elf klar definierte Schritte unterteilt. Für jeden Schritt haben wir die Anzahl und Komplexität der KI-Anfragen protokolliert und den entsprechenden Energieverbrauch berechnet. Wir gehen dabei vom deutschen Strommix aus, der im Jahr 2025 etwa 328 Gramm CO₂-Äquivalente pro Kilowattstunde verursacht – bei einem Anteil von 62 Prozent erneuerbarer Energien.

Hier ist das detaillierte Protokoll unserer digitalen Produktion:

Schritt	Beschreibung	Anfragen	Energie	CO₂
1. Themenfindung	Brainstorming und Konkretisierung	5	3,02 Wh	0,99 g
2. Recherche	Fakten sammeln, Studien auswerten	10	12,52 Wh	4,11 g
3. SEO-Daten	Keyword-Recherche, Suchintention	6	6,18 Wh	2,03 g
4. Text-Dummy	Erster umfassender Textentwurf	7	12,34 Wh	4,05 g
5. SEO-Ergänzungen	Meta-Tags, Überschriften-Optimierung	5	3,68 Wh	1,21 g
6. Wording & Struktur	Feinschliff und Tonalität	7	7,18 Wh	2,36 g
7. HTML-Datei	Code-Generierung für die Website	5	8,84 Wh	2,90 g
8. Bildgenerierung	Zwei hochwertige Grafiken erstellen	4	11,34 Wh	3,72 g
9. Bildkorrekturen	Anpassungen und Varianten	4	7,34 Wh	2,41 g
10. LinkedIn-Post	Social-Media-Textentwurf	3	2,34 Wh	0,77 g
11. Meta-Beitrag	Post inkl. Bild für Facebook/Instagram	4	7,34 Wh	2,41 g
Gesamt	Kompletter Produktionszyklus	60	82,12 Wh	26,94 g

Erkenntnis: Bilder sind die Energiefresser

Die Generierung und Korrektur von lediglich drei Bildern war für rund 31 Prozent des gesamten Energieverbrauchs verantwortlich, obwohl sie nur 13 Prozent der Anfragen ausmachte. Wer KI primär zur Bildgenerierung nutzt, hinterlässt einen deutlich größeren ökologischen Fußabdruck als jemand, der Texte redigieren lässt.

82 Wattstunden – ist das viel?

Ohne Kontext bleiben Zahlen abstrakt. Um ein Gefühl für den Energieverbrauch dieses Artikels zu bekommen, haben wir ihn in alltägliche Handlungen übersetzt. Die Energie, die für die komplette Konzeption, Recherche, Textierung, Bildgenerierung und Aufbereitung dieses Beitrags benötigt wurde, entspricht:

• 🔋 6x Smartphone vollständig aufladen
• ☕ 1,6 Tassen Filterkaffee kochen
• 🍞 2x Zwei Scheiben Toast toasten
• 📺 49 Min LED-Fernseher laufen lassen
• 🚗 469 m mit dem E-Auto fahren
• 💡 8,2 Std LED-Lampe (10W) brennen lassen

Besonders eindrucksvoll ist der Vergleich mit der klassischen Google-Suche: Die Energie dieses gesamten Artikels entspricht etwa 274 Google-Suchen. Oder anders ausgedrückt: Jeder der elf Produktionsschritte verbrauchte im Schnitt so viel Energie wie 25 Google-Suchen.

Der CO₂-Fußabdruck: 27 Gramm in Perspektive

Der CO₂-Fußabdruck von knapp 27 Gramm klingt zunächst abstrakt. Doch auch hier helfen Vergleiche, die Zahl einzuordnen:

• 🚗 Entspricht 22 % der Emissionen einer 1-km-Autofahrt (Verbrenner)
• 📺 Entspricht 75 % einer Stunde Netflix-Streaming
• 📧 Entspricht dem Versand von 6,7 E-Mails mit Anhang
• 🫁 Entspricht 673 Atemzügen eines Menschen

Interessant ist auch der Blick auf den Wasserverbrauch. Die Server, auf denen die KI-Modelle laufen, müssen aufwendig gekühlt werden. Sam Altman bezifferte den Wasserverbrauch einer durchschnittlichen Anfrage auf etwa einen fünfzehntel Teelöffel. Für unseren gesamten Artikel summierte sich das auf rund 77 Milliliter – das entspricht in etwa einem doppelten Schnapsglas voll Wasser.

Effizienz vs. Emissionen

Was lernen wir aus diesem Experiment? Zunächst einmal: Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz ist nicht klimaneutral. Jeder Prompt, jedes generierte Bild und jede Code-Zeile erfordert Strom und verursacht Emissionen.

Gleichzeitig relativiert der Vergleich mit Alltagsgeräten die Dramatik. Die Energie für diesen kompletten, arbeitsintensiven Artikel entspricht dem Kochen von anderthalb Tassen Kaffee. Hätte ein menschlicher Redakteur diesen Artikel ohne KI-Hilfe recherchiert, strukturiert, geschrieben und die Bilder manuell in Photoshop erstellt, hätte er dafür vermutlich mehrere Stunden am Laptop gesessen. Allein der Stromverbrauch des Laptops in dieser Zeit (ca. 30–60 Wattstunden pro Stunde) hätte den Energieverbrauch der KI-Anfragen wahrscheinlich übertroffen.

Eine aktuelle Studie im Fachmagazin Nature bestätigt dies und kommt zu dem Schluss, dass KI-Systeme pro generierter Textseite zwischen 130- und 1.500-mal weniger CO₂ ausstoßen als menschliche Autoren.

Unser Fazit bei DIXENO Wir sehen KI nicht als ökologisches Problem, sondern als Werkzeug, das wir bewusst und zielgerichtet einsetzen. Der Schlüssel liegt in der Effizienz: Wer präzise Prompts formuliert, statt die KI ziellos iterieren zu lassen, und Bildgeneratoren gezielt statt spielerisch einsetzt, minimiert den Energieverbrauch erheblich. Dieser Artikel hat 82 Wattstunden verbraucht. Wir hoffen, die Lesezeit war diese Energie wert.