Wer eine Frage in ChatGPT tippt, verbraucht dabei ungefähr so viel Strom wie neun Sekunden Fernsehen. Klingt harmlos – und ist es auch. Doch diese beruhigenden Zahlen haben mit der Realität moderner KI-Nutzung immer weniger zu tun. Der Klimaforscher Zeke Hausfather, tätig bei Stripe und Berkeley Earth, hat seinen eigenen Energieverbrauch mit dem agentischen Coding-Tool Claude Code über acht Wochen hinweg akribisch dokumentiert. Sein Ergebnis: Ein einziger Prompt bei einem KI-Agenten verschlingt im Durchschnitt rund 150 Wattstunden – etwa 600-mal so viel wie eine gewöhnliche Chatbot-Anfrage. Der Grund liegt in der Arbeitsweise dieser Tools: Sie planen eigenständig, schreiben Code, führen ihn aus und optimieren ihre Ergebnisse in Schleifen. Pro menschlicher Eingabe lösen sie dabei Dutzende automatische Modellanfragen aus, die den Energiebedarf massiv in die Höhe treiben.
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3,2 Milliarden Token – und eine saftige Stromrechnung
Für seine Analyse stützte sich Hausfather auf zwei wissenschaftliche Papers: ein Rahmenwerk zur Messung von KI-Emissionen der Firma Watershed sowie eine Untersuchung zu den tatsächlichen Kosten von KI-Agenten. Über den Zeitraum von acht Wochen gab er 1.138 Prompts in Claude Code ein. Was daraus entstand, sprengt die Dimensionen normaler Chatbot-Nutzung: Mehr als 14.000 einzelne Modellanfragen wurden ausgelöst, insgesamt 3,2 Milliarden Token verarbeitet – pro Prompt also durchschnittlich 2,9 Millionen Token. Zum Vergleich: Eine typische Chatbot-Konversation ohne Reasoning kommt mit rund tausend Token aus.
Den Gesamtverbrauch beziffert Hausfather auf etwa 170 Kilowattstunden, wobei er je nach Berechnungsmethode eine Spanne von 70 bis 330 Kilowattstunden einräumt. Der entscheidende Punkt: Ein „Prompt“ ist bei agentischen Tools lediglich der Startschuss für eine Kaskade automatisierter Rechenschritte, deren tatsächlicher Ressourcenhunger sich kaum pauschal beziffern lässt.
Ein Zehntel eines US-Haushalts – für einen einzigen Nutzer
Rechnet man Hausfathers Verbrauch auf zwölf Monate hoch, landet man bei rund 1,1 Megawattstunden Rechenzentrumsstrom. Das entspricht ungefähr einem Zehntel dessen, was ein durchschnittlicher amerikanischer Haushalt jährlich aus der Steckdose zieht – wohlgemerkt nur für die KI-Nutzung einer einzelnen Person. Ein Betrieb mit mehreren Angestellten, von denen mindestens zehn KI-Agenten nutzen, sorgt somit also für einen Stromverbrauch eines ganzen Haushalts zusätzlich zum gewöhnlichen Verbrauch.
Die damit verbundene Klimabilanz: etwa 370 Kilogramm CO₂ pro Jahr, berechnet auf Basis der durchschnittlichen US-Netzintensität. Damit übertrifft Hausfathers agentische KI-Gewohnheit die jährlichen Emissionen eines Wäschetrockners (262 Kilogramm) deutlich. Ein Elektroauto, das in Kalifornien rund 18.500 Kilometer im Jahr zurücklegt, verursacht mit 686 Kilogramm allerdings noch fast doppelt so viel. Gemessen am gesamten CO₂-Fußabdruck eines durchschnittlichen Amerikaners von rund 18 Tonnen jährlich machen Hausfathers KI-Emissionen etwa zwei Prozent aus.
Nicht jeder Nutzer ist gleich stromhungrig
Hausfather räumt ein, dass er als intensiver Anwender deutlich über dem Durchschnitt liegt. Wer Claude Code in normalem Umfang nutzt, verbraucht pro Sitzung zwischen 0,2 und 1,2 Kilowattstunden. Bei Hausfather sind es an einem typischen Arbeitstag hingegen 1,2 bis 5,9 Kilowattstunden – genug Strom, um zwei Kühlschränke zu betreiben.
Ein technisches Detail erklärt, wohin die ganze Energie fließt: Ganze 96 Prozent der verarbeiteten Token entstehen dadurch, dass der Agent bei jedem einzelnen Arbeitsschritt seinen gesamten bisherigen Kontext erneut einliest. Der Text, den der Nutzer tatsächlich zu sehen bekommt – also die eigentliche Ausgabe des Modells – macht lediglich 0,4 Prozent des gesamten Token-Volumens aus. Zwar sind diese wiederholten Kontextlesungen energetisch günstiger als die Verarbeitung neuer Inhalte, doch ihre schiere Menge treibt den Gesamtverbrauch erheblich nach oben.
Weniger Größenwahn, mehr Augenmaß
Trotz der ernüchternden Zahlen plädiert Hausfather ausdrücklich nicht für KI-Verzicht. Entscheidend sei vielmehr ein bewussterer Umgang mit den verfügbaren Werkzeugen: „Es gibt einen großen Unterschied, ob man mit fünf Agenten parallel aufwendige Forschungsarbeiten erledigen lässt oder dasselbe tut, um eine Wette in der Kneipe zu klären“, schreibt er. Wer unkomplizierte Aufgaben an kompaktere Modelle delegiere statt reflexartig zum leistungsstärksten Modell zu greifen, spare fünf- bis siebenmal Energie pro Token.
Auf technologischer Seite hat sich die Energieeffizienz von KI-Chips seit 2016 zwar um das 150-Fache verbessert. Doch genau hier greift das Jevons-Paradoxon: Günstigere Rechenleistung pro Token führt schlicht zu mehr Nutzung. Die Effizienzgewinne senken also den Verbrauch pro Aufgabe, nicht aber den Gesamtverbrauch – im Gegenteil.
Erdgas statt Sonnenstrom: Die Industrie bewegt sich in die falsche Richtung
Der wirksamste Hebel liegt laut Hausfather allerdings nicht bei den Nutzenden, sondern bei der Stromquelle selbst. Würde dieselbe Arbeitslast mit weitgehend sauberer Energie betrieben, sänke der CO₂-Fußabdruck um rund 90 Prozent. Anders als etwa beim Fliegen sei die Dekarbonisierung von Rechenzentren technisch längst machbar.
Doch die Realität sieht anders aus: Ein erheblicher Teil der geplanten US-Rechenzentrumskapazität setzt auf eigene Stromerzeugung hinter dem Zähler – und davon entfallen fast drei Viertel auf Erdgas. Hausfather fordert die KI-Branche auf, stattdessen konsequent auf Alternativen zu setzen: Solar- und Speicherlösungen, Geothermie der nächsten Generation, Reaktivierung stillgelegter Kernkraftwerke sowie die gezielte Ansiedlung von Datenzentren in Regionen mit kohlenstoffarmem Strommix.
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