Google und OpenAI beruhigen mit niedrigen Energiewerten pro KI-Anfrage. Ein Stripe-Ingenieur zeigt anhand seiner eigenen Claude-Code-Nutzung, dass die reale Welt der KI-Agenten ganz anders aussieht.
Ein medianer Gemini-Text-Prompt verbraucht laut Google nur 0,24 Wattstunden (Wh), weniger Energie als neun Sekunden Fernsehen. Sam Altman, CEO von OpenAI, bezifferte eine durchschnittliche ChatGPT-Anfrage auf 0,34 Wh, in etwa auf dem Niveau einer Google-Suchanfrage aus dem Jahr 2009.
Veröffentlicht wurden diese beiden Datenpunkte im letzten Jahr. Und schon damals war klar, dass diese Zahlen die tatsächliche KI-Nutzung missrepräsentieren. Sie ignorieren Reasoning-Modelle, die aus einer Chatanfrage ein Vielfaches an Token produzieren, multimodale Verarbeitung mit verschiedenen Formaten, Multi-Agenten-Systeme, Code-Generierung, die Skalierung über Milliarden Nutzungen und viele weitere Faktoren. Insbesondere Googles "Studie" verharmloste den tatsächlichen KI-Energieverbrauch massiv.
In welchem Ausmaß, das hat jetzt der Klimawissenschaftler Zeke Hausfather in einer Analyse auf The Climate Brink nachgerechnet. Eine wesentliche Datenlücke bleibt: Niemand außerhalb der KI-Labore kennt den tatsächlichen Energieverbrauch pro Token eines Frontier-Modells. Entsprechend sind auch Hausfathers Kalkulationen nur Annäherungen.
Hinzu kommt, dass die errechneten Werte auf Basis seiner aktuellen Nutzung errechnet sind. KI-Labore arbeiten bereits daran, agentische Systeme weiter zu skalieren, die über Tage, Wochen oder gar Monate eigenständig an Aufgaben arbeiten sollen. Ein potenziell exponentieller Faktor für den Energieverbrauch.
3,2 Milliarden Token in acht Wochen
Hausfather hat seinen eigenen Verbrauch über acht Wochen detailliert gemessen. Claude Code speichert vollständige lokale Protokolle jeder Sitzung, inklusive der exakten Token-Zahlen, die die API für jeden Modellaufruf meldet.
Seine 1.138 getippten Prompts lösten über 14.000 Modellaufrufe aus, also durchschnittlich zwölf pro Prompt. Jeder Prompt verarbeitete im Schnitt 2,9 Millionen Token. Zum Vergleich: Ein typischer Chat-Austausch ohne Reasoning oder Websuche kommt auf etwa tausend Token.
Der Stromverbrauch pro KI-Aufgabe erstreckt sich über fünf Größenordnungen: von 0,24 Wh für einen Gemini-Chat-Prompt bis zu mehreren kWh für einen Tag mit Claude Code. Veröffentlichte Schätzungen (blau) und gemessene Werte des Autors (orange). | Bild: Zeke Hausfather / The Climate BrinkInsgesamt verarbeitete sein Claude Code 3,2 Milliarden Token. Davon entfielen 96 Prozent auf sogenannte Cache-Reads: Bei jedem einzelnen der 14.000 Schritte liest der Agent seinen gesamten angesammelten Kontext neu ein. Der Text, den Hausfather tatsächlich sieht, also der Output des Modells, macht laut seiner Analyse nur 0,4 Prozent der verarbeiteten Token aus.
Seine beste Schätzung für den Gesamtverbrauch: rund 170 kWh Rechenzentrumsstrom über acht Wochen, mit einer Unsicherheitsspanne von 70 bis 330 kWh. Direkt gemessen hat Hausfather dabei nur die Token-Zahlen aus den Claude-Code-Protokollen; die Umrechnung in Stromwerte basiert auf drei unabhängigen Methoden mit unterschiedlichen Annahmen.
Pro Prompt entspricht das etwa 150 Wh, also rund 600-mal so viel wie ein medianer Chat-Prompt. "Ein 'Prompt' ist letztlich keine Einheit der KI-Nutzung, so wenig wie 'Fahrten' ein Maß fürs Fahren sind; es kommt darauf an, wie weit man fährt", schreibt Hausfather.
Ein durchschnittlicher Tag verbraucht mehr Strom als zwei Kühlschränke
Die mediane Claude-Code-Sitzung von Hausfather verbrauchte rund 0,6 kWh, was dem Fünfzigfachen einer Handyladung entspricht. Sein durchschnittlicher Tag mit Claude Code lag bei 3,0 kWh (Spanne: 1,2 bis 5,9 kWh), mehr als der Tagesverbrauch zweier Kühlschränke.
An seinem intensivsten Tag, an dem mehrere parallele Agenten eine umfangreiche Geodatenanalyse durcharbeiteten, wurden laut seiner Schätzung 11 kWh verbraucht, mehr als ein Drittel des täglichen Stromverbrauchs eines durchschnittlichen US-Haushalts.
Hochgerechnet auf ein Jahr: So viel wie ein Wäschetrockner
Auf ein volles Jahr hochgerechnet würde Hausfathers agentische Claude-Code-Nutzung rund 1,1 MWh Rechenzentrumsstrom verbrauchen (0,4 bis 2,2 MWh), etwa ein Zehntel eines durchschnittlichen US-Haushalts. Umgerechnet auf den US-Durchschnittsstrommix entspricht das rund 370 kg CO₂-Äquivalenten pro Jahr.
Annualisierte CO₂-Emissionen der Claude-Code-Nutzung des Autors (368 kg, orange) im Vergleich zu Alltagsaktivitäten. Zehn Chat-Prompts am Tag verursachen nur 0,3 kg pro Jahr, intensive Agentennutzung dagegen so viel wie ein elektrischer Wäschetrockner. | Bild: Zeke Hausfather / The Climate BrinkDas ist laut Hausfather etwas mehr als der Betrieb eines elektrischen Wäschetrockners (262 kg) und etwa halb so viel wie ein Hin-und-Rückflug von San Francisco nach New York in der Economy-Klasse (700 kg), wobei dieser Flugwert laut Hausfather nur direktes CO₂ umfasst. Es entspricht rund acht Prozent der jährlichen Emissionen eines typischen US-Benzinautos und etwa zwei Prozent des durchschnittlichen Jahres-Fußabdrucks eines Amerikaners. "Das ist gleichzeitig eine große Emissionsquelle und ein relativ bescheidener Teil meines gesamten CO₂-Fußabdrucks", ordnet Hausfather ein.
Sauberer Strom statt Verzicht
Hausfather argumentiert ausdrücklich nicht für Verzicht oder Schuldgefühle. Persönliche Zurückhaltung durch die kleine Gruppe der Vielnutzer werde "keine Kurven biegen". Sinnvoll sei es, einfache Aufgaben an kleinere Modelle zu delegieren, was fünf- bis siebenmal weniger Energie pro Token verbrauche als Frontier-Modelle.
Der wirksamste Hebel sei die Kohlenstoffintensität des Stroms: Würde derselbe Workload mit weitgehend sauberem Strom betrieben, fiele der Fußabdruck um rund 90 Prozent. Das Problem: Fast drei Viertel der geplanten eigenen Stromerzeugung für US-Rechenzentren setzten auf Erdgas.
Gleichzeitig sieht Hausfather eine Chance: KI-Unternehmen brächten enormes Kapital und ungewöhnliche Dringlichkeit mit. Wenn dieses Geld in saubere Energie, Netzausbau und fortschrittliche Technologien wie Geothermie oder Kernkraft fließe, könne der KI-Boom das Stromnetz sauberer hinterlassen, als er es vorgefunden habe.
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