KI im Smartphone: Warum dein Handy plötzlich so viel Power braucht

Wenn dein Smartphone plötzlich Fotos schneller verbessert, Antworten offline liefert oder längere gesprochene Notizen in Text verwandelt, dann läuft im Hintergrund eine Form von künstlicher Intelligenz. Diese Funktionen sind praktisch, kosten aber Ressourcen: Rechenkerne, spezielle Beschleuniger und damit Energie. Auf den ersten Blick wirkt ein moderner Chip wie ein Fortschritt ohne Nebenwirkung. Im Alltag zeigt sich jedoch, dass anspruchsvolle KI‑Modelle — auch in komprimierter Form — deutlich mehr Rechenleistung und damit mehr Strom benötigen als einfache App‑Logik.

In diesem Text beschreibe ich, welche Komponenten am meisten Energie verbrauchen, wie Hersteller versuchen, Modelle zu beschleunigen, und wann sich lokale Verarbeitung gegenüber Cloud‑Anfragen lohnt. Die Einordnung hilft zu verstehen, warum dein Akku bei intensiv genutzten KI‑Features schneller sinkt und welche Optionen du als Nutzerin oder Nutzer hast.

Smartphones haben längst nicht mehr nur CPU‑Kerne. Moderne System‑on‑Chips (SoCs) kombinieren CPU, GPU, Neural Processing Unit (NPU) und spezialisierte Speicherpfade. Eine NPU ist ein Chipbereich, der für neuronale Netze optimiert ist: Er kann viele kleine Berechnungen parallel durchführen und so typische KI‑Aufgaben deutlich schneller und effizienter ausführen als die CPU. Effizient heißt aber nicht „kostenlos“ — jede Inferenz‑Aufgabe verbraucht Energie in Form von Watt und entlädt damit den Akku.

Wichtig ist der Unterschied zwischen Durchsatz und Energie pro Operation. Hersteller berichten oft von Prozent‑Verbesserungen (etwa „bis zu 40 % Performance/Watt“), was relative Effizienzsteigerungen beschreibt. Solche Angaben sagen aber nichts über die absolute Aufnahme in Milliwatt bei einer bestimmten Aufgabe — etwa einem kurzen Sprachprompt oder einer Bildkorrektur. Für konkrete Aussagen bräuchte man standardisierte Messungen, die Herstellerangaben allein aber nicht liefern.

Auf dem Datenblatt stehen oft relative Effizienzwerte; die echte Akku‑Auswirkung hängt jedoch vom konkreten Workload ab.

Die Softwareseite spielt eine ebenso große Rolle: Je nach Modellgröße (Anzahl von Parametern), Numerik (FP16, INT8) und Scheduling (wann und wie lange der NPU arbeitet) ändert sich die Energiebilanz stark. Quantisierung (Umwandlung von Fließkommazahlen in kleinere Ganzzahlformate) kann den Rechenaufwand reduzieren und dadurch Energie sparen — allerdings mit Qualitätskompromissen, die Hersteller abwägen müssen.

Wenn Zahlen helfen: Hersteller nennen in Produktbriefen Beispiele wie „bis zu 20 Tokens/s für ein 7‑Milliarden‑Parameter‑Modell“ oder prozentuale Effizienzgewinne gegenüber Vorgängergenerationen. Diese Werte sind nützlich für Vergleiche, aber sie ersetzen keine Joule‑pro‑Inference‑Messung, die in unabhängigen Tests ermittelt werden müsste.

Wenn Zahlen genutzt werden, sollten Leserinnen und Leser wissen, dass einige Quellen relative Verbesserungen angeben (Qualcomm‑Produktbriefe), andere Benchmarks (MLPerf) standardisierte Durchsatzmessungen liefern, Energie pro Token aber oft fehlt und separat ermittelt werden muss.

Ein praktisches Beispiel: Beim Fotografieren analysiert das Gerät ein Bild, erkennt Motive, optimiert Farben und entfernt Rauschen. Früher lief das meiste in der CPU/GPU, heute setzen Kamerafunktionen vermehrt auf NPUs, weil dort Modelle parallel und schneller laufen. Das Ergebnis ist in Sekundenbruchteilen sichtbar, kostet aber NPU‑Zeit und Energie.

Ähnlich bei Sprachfunktionen: Echtzeit‑Transkription oder ein fortlaufender Sprachassistent, der permanent zuhört, nutzt konstantere Rechenleistung und damit kontinuierliche Energie. Bei kurzen Abfragen ist die Belastung überschaubar; bei Dauerbetrieb addiert sich der Verbrauch. Bei multimodalen Anwendungen, die Bild‑ und Textinformationen kombinieren, steigt die benötigte Rechenleistung weiter an.

Ein weiteres Feld sind lokal laufende Large Language Models (LLMs). Hersteller zeigen, dass kleinere oder optimierte Modelle offline nützliche Antworten liefern können. Entscheidend ist aber, wie groß das Modell ist und wie es quantisiert wurde. Ein 7‑Milliarden‑Parameter‑Modell in INT8 braucht deutlich weniger Ressourcen als ein viel größeres Modell in voller Präzision, bleibt aber rechenintensiv.

Für die Praxis heißt das: Viele nützliche Tasks lassen sich lokal und relativ sparsam ausführen, besonders wenn sie stark optimiert sind. Aufwändigere Aufgaben wie längere, kontextreiche Konversationen oder Generierung hoher Bildauflösungen treiben die Nutzung jedoch in Bereiche, in denen Akku und Temperatur spürbar leiden.

Wer regelmäßig AI‑Features nutzt, beobachtet meist eine Mischung: kurzzeitige Mehrbelastung (z. B. Fotobearbeitung) und gelegentliche längere Sessions (z. B. kreative Bildgenerierung). Beide haben unterschiedliche Energieprofile und damit verschiedene Auswirkungen auf Alltag und Akkulaufzeit.

Die Vorteile lokaler KI sind klar: bessere Reaktionszeiten, Offline‑Fähigkeit und weniger Übertragung sensibler Daten in die Cloud. Für viele Nutzerinnen und Nutzer sind das gewichtige Gründe, Funktionen auf dem Gerät auszuführen. Gleichzeitig gibt es Spannungsfelder.

Erstens: Akku und Wärme. Intensive KI‑Workloads erhöhen den Energiebedarf lokal deutlich. Das kann zu verkürzter Laufzeit und spürbarer Erwärmung führen. Wärme beeinflusst nicht nur Komfort, sondern verändert auch die Leistung: Geräte drosseln Taktraten, um Überhitzung zu vermeiden, und reduzieren dadurch die Performance der KI‑Funktion.

Zweitens: Qualität vs. Energie. Hersteller müssen zwischen Modellgröße, Antwortqualität und Energiehaushalt abwägen. Kleinere oder quantisierte Modelle sparen Energie, liefern aber möglicherweise weniger präzise Ergebnisse. Unternehmen nutzen unterschiedliche Strategien, von hybriden Ansätzen (lokal kleine Modelle, Cloud für komplexe Tasks) bis zu adaptivem Scheduling, das nur bei Bedarf die NPU aktiviert.

Drittens: Datenschutz und Kontrolle. Lokale Verarbeitung schützt sensible Daten, weil Sprach‑ oder Bilddaten nicht automatisch in Rechenzentren gesendet werden. Allerdings erfordert transparente Nutzerinformation: Welche Daten bleiben lokal? Wann wird eine Cloud‑Verbindung genutzt? Die richtige Balance ist sowohl eine Technik‑ als auch eine UX‑Fragestellung.

Schließlich: Standardisierung und Messbarkeit. Aktuelle Herstellerangaben liefern meist relative Effizienzwerte. Für echte Vergleichbarkeit braucht es standardisierte Energiebenchmarks (etwa Energie pro Token oder Joule pro Inferenz), die unabhängige Tests und regulatorische Initiativen liefern könnten. Bis solche Daten breit verfügbar sind, bleiben Aussagen über die genaue Akku‑Auswirkung oft Schätzungen.

Die Entwicklung verläuft auf mehreren Ebenen gleichzeitig: Hardware‑Designer bauen effizientere NPUs, Softwareteams verbessern Quantisierung und Kompression, und Betriebssysteme erhalten feinere Steuerungen für Energieprofile. Als Folge werden typische KI‑Features mit jeder Generation sparsamer — aber die Komplexität der Aufgaben steigt oft parallel dazu.

Technisch sind mehrere Trends relevant: Bessere NPU‑Architekturen, co‑designed Speicherhierarchien und Algorithmen wie sparsity‑aware Berechnungen, die nur die relevanten Teile eines Modells aktivieren. Außerdem gewinnen Techniken wie Distillation oder LoRA (Parameter‑Effizienz) an Bedeutung, weil sie Modelle kleiner und energieärmer machen.

Auf der Ebene der Nutzererfahrung könnten Geräte und Apps bald Energieprofile anbieten: ein Modus, der maximale Privatsphäre mit reduziertem Modell nutzt, ein Modus für volle Qualität mit höherem Energieverbrauch und ein automatischer Modus, der je nach Restakku und Temperatur abstimmt, welche KI‑Funktionen aktiv sind. Solche Optionen reduzieren Überraschungen beim Akkuverbrauch und geben Kontrolle zurück.

Regulatorisch und politisch sind unabhängige Benchmarks und transparente Herstellerangaben hilfreich, damit Verbraucherinnen und Verbraucher informierte Entscheidungen treffen können. Europäische Stellen und Branchenreports haben bereits auf die Notwendigkeit standardisierter Messprotokolle hingewiesen; eine koordinierte Testpraxis würde Vergleiche erleichtern.

Für die nahe Zukunft heißt das: KI‑Funktionen auf dem Gerät werden alltäglich bleiben, ihre Energieeffizienz wird besser, aber anspruchsvollere Anwendungen können weiterhin spürbare Akkubelastungen erzeugen. Wer viele anspruchsvolle KI‑Tasks lokal nutzen will, profitiert von Geräten mit großen Batterien, guten Kühlsystemen und transparenten Energieeinstellungen.

KI im Smartphone bringt spürbare Vorteile: schnellere Reaktionen, mehr Privatsphäre und Offline‑Funktionen. Diese Vorteile haben jedoch ihren Preis in Form von zusätzlicher Rechenleistung und Energiebedarf. Hersteller verbessern Hardware und Software, um Energie zu sparen, doch absolute Verbrauchswerte sind in Produktbriefen selten und echte Joule‑pro‑Inference‑Messungen fehlen oft. Für Nutzer bedeutet das: kurzzeitige KI‑Aufgaben sind meist unproblematisch, dauerhafte oder sehr anspruchsvolle Anwendungen können Akku und Wärme spürbar belasten. Transparente Energieprofile, adaptive Modi und unabhängige Benchmarks würden helfen, die Balance zwischen Nutzen und Kosten klarer zu machen.