KI und Energiebedarf großer Sprachmodelle

Wenn ein Chatbot antwortet oder ein Textvorschlag erscheint, läuft im Hintergrund ein komplexer Vorgang ab: Modelle, die auf großen Grafikkarten (GPUs) trainiert wurden, verarbeiten Anfragen in Rechenzentren. Die Energie, die dafür nötig ist, setzt sich aus unterschiedlichen Teilen zusammen — Hardwareleistung, Laufzeit, Kühlung und dem Strommix vor Ort. Manche Berichte konzentrieren sich auf den einmaligen Trainingsaufwand; andere warnen, dass die tägliche Nutzung (Inference) über Jahre hinweg mehr Energie insgesamt verbrauchen kann. Das macht die Frage nach Messmethoden, Transparenz und praktischen Effizienzmaßnahmen zentral — für Betreiber, Politik und Nutzerinnen und Nutzer.

Ein großes Sprachmodell entsteht in zwei Phasen: Training und Inference. Beim Training werden Millionen bis Milliarden von Parametern angepasst; das ist rechenintensiv und kann Stunden bis Wochen auf vielen GPUs dauern. Inference bezeichnet die Phase, in der das Modell tatsächlich genutzt wird — also die Antworten erzeugt. Obwohl Training oft hohe Spitzenwerte erzeugt, summiert sich der Inference‑Betrieb über Monate und Jahre, wenn das Modell viele Anfragen bedient.

Wichtig für die Einordnung sind technische Kenngrößen: GPU‑TDP (Thermal Design Power) ist eine Herstellerangabe, die den maximalen thermischen Verlust beschreibt, nicht den dauernden Verbrauch. Bei gängigen Server‑GPUs liegt dieser Bereich etwa bei 300–400 W, einige aktuelle Systeme können bis zu rund 700 W erreichen. Die tatsächliche Leistungsaufnahme hängt vom Workload, vom Power‑Capping und von Zusatzkomponenten wie CPUs und Arbeitsspeicher ab.

Energieabschätzungen sind stark methodenabhängig: unterschiedliche Annahmen zu Nutzung, PUE (Power Usage Effectiveness) und Strommix führen zu großen Spannweiten.

Die PUE ist eine weitere entscheidende Größe; sie beschreibt, wie viel zusätzliches Energie‑Overhead für Kühlung, Netzteile und Infrastruktur anfällt. Kleine Verbesserungen bei PUE oder bessere Auslastung der Hardware (Batching) reduzieren die kWh pro Anfrage deutlich. Außerdem beeinflusst der lokale Strommix (Anteil erneuerbarer Energien) die CO₂‑Bilanz einer Rechenoperation.

Hinweis zu älteren Herstellerdaten: Das NVIDIA‑A100‑Datasheet stammt aus dem Jahr 2022 und ist damit älter als zwei Jahre; es bleibt aber nützlich für Vergleichszwecke, weil Design‑TDPs meist stabil sind. Aktuelle Verbrauchswerte sollten zudem immer mit Messdaten (z. B. NVML, nvidia‑smi) validiert werden.

Große Sprachmodelle tauchen heute in vielen Diensten auf: Autocomplete in Suchfeldern, Chatassistenten auf Webseiten, automatische Zusammenfassungen in E‑Mail‑Clients und Sprachassistenten im Kundensupport. Für einzelne Nutzerinnen und Nutzer sind diese Funktionen oft nahtlos und schnell spürbar; der Energieaufwand pro Anfrage bleibt dabei abstrakt. Für Betreiber aber summiert sich jede Millisekunde Rechenzeit zu signifikantem Strombedarf.

Ein praktisches Beispiel: Ein E‑Mail‑Dienst, der für jeden Nutzer Textvorschläge generiert, sendet Tausende von Inference‑Anfragen pro Tag. Schon geringe Effizienzgewinne — etwa durch Batching mehrerer Anfragen zu einem GPU‑Job oder durch Quantisierung der Modelle (reduzierte Anzahl Bits ohne nennenswerten Genauigkeitsverlust) — führen zu messbaren Einsparungen. Diese Maßnahmen ändern die Nutzererfahrung nur geringfügig, können aber die Summe der verbrauchten Kilowattstunden deutlich senken.

Ein weiterer Alltagsfaktor ist Latenz: Manche Anwendungen benötigen sofortige Antworten (z. B. Voice Interfaces), hier sind kleinere Modelle oder spezialisierte Hardware sinnvoller. Andere Aufgaben, etwa Massenanalyse oder Nachbearbeitung, erlauben Batch‑Verarbeitung und Zeitfenster, in denen energieeffizientere Server oder erneuerbare Energiequellen genutzt werden können.

Schließlich beeinflusst die Wahl des Rechenzentrumsstandorts die Bilanz: Regionen mit hohem Anteil erneuerbarer Energie und stabiler Netzkapazität ermöglichen niedrigere CO₂‑Werte. In Deutschland ist der Anteil der RZ‑Stromnutzung am Gesamtverbrauch noch im niedrigen einstelligen Prozentbereich, doch durch KI‑Workloads wächst der Bedarf schnell.

Es gibt klare Hebel für mehr Energieeffizienz: Software‑Optimierungen (z. B. Quantisierung, sparsity‑Ansätze wie Mixture‑of‑Experts), bessere Auslastung (Batching), spezialisierte Inferenz‑Hardware und eine intelligente Standortplanung für Rechenzentren. Solche Maßnahmen reduzieren kWh pro Anfrage und verbessern die CO₂‑Bilanz ohne zwangsläufige Leistungseinbußen.

Gleichzeitig besteht das Risiko, dass Effizienzgewinne durch neue, zusätzliche Anwendungen kompensiert werden — ein typisches Rebound‑Phänomen. Wenn effizientere Modelle niedrigere Kosten pro Anfrage bedeuten, können Dienste mehr Funktionen anbieten oder mehr Nutzer erreichen, was den Gesamtenergiebedarf wieder steigen lässt.

Ein weiteres Spannungsfeld ist Transparenz. Aktuelle Studien zeigen stark unterschiedliche Schätzungen — zum Teil, weil Trainings‑ und Inference‑Kosten unterschiedlich betrachtet werden. In einigen Analysen summiert sich Inference über die Lebensdauer eines Modells auf das Vielfache der Trainingskosten (in Fachpublikationen finden sich Werte zwischen etwa 1× und 25×, abhängig von Nutzerzahlen und Einsatzszenario). Diese Variation macht klar: Einheitliche Mess‑ und Berichtsmethoden sind nötig, damit Vergleiche sinnvoll werden.

Politik und Regulierung spielen eine Rolle: Meldepflichten für Rechenzentren und Standards für Energiekennzahlen schaffen Verlässlichkeit. Betreiber können zudem mit Power Purchase Agreements (PPAs) und Flexibilitätskonzepten zur Netzstabilität beitragen. Für Nutzer bleibt wichtig, dass sie Dienste mit klarer Transparenz bevorzugen und Nachfrage bewusst steuern können — etwa durch Auswahl sparsamer Optionen in Anwendungen.

Mehrere Zukunftsszenarien sind plausibel: In einem Fall führen stärkere Effizienzmaßnahmen und eine Ausrichtung auf erneuerbare Energien zu moderatem Wachstum der RZ‑Stromnachfrage. In einem anderen Fall beschleunigt massive Verbreitung von KI‑Funktionen das Wachstum und erhöht den Energiebedarf deutlich. Beide Szenarien hängen von Entscheidungen in Technik, Wirtschaft und Politik ab.

Wichtig sind drei zusammenwirkende Handlungsfelder: erstens operative Messung und Transparenz, zweitens technische Optimierung der Modelle und drittens energiepolitische Rahmenbedingungen. Operative Messungen bedeuten: Echtzeit‑Monitoring von GPU/CPU‑Leistung, PUE‑Reporting und standardisierte Kennzahlen wie kWh pro 1 Mio. Inferenz‑Tokens oder kWh pro 1 Mio. Anfragen. Technisch helfen Quantisierung, Model‑Routing und spezialisierte Inferenz‑chips, die Effizienz zu erhöhen.

Auf systemischer Ebene sind flankierende Maßnahmen nützlich: stärkere Integration erneuerbarer Energie in Rechenzentrumsnetze, Kapazitätsplanung mit Netzbetreibern, sowie Förderprogramme für Forschung an energieeffizienten KI‑Architekturen. Für Europa und Deutschland sind verbindliche Reporting‑Standards ein realistischer Hebel, der Transparenz erzeugt und gleichzeitig Innovationsanreize setzen kann.

Für einzelne Nutzerinnen und Nutzer ist das direkte Handlungsspektrum begrenzt, wohl aber nicht bedeutungslos: Auswahl energieerer Anbieter, Bewusstsein für Kosten und Funktionen und Nachfrage nach Transparenz tragen zur Marktentwicklung bei.

Die Energiefrage bei großen Sprachmodellen ist kein einzelner Zahlenstreit, sondern ein Kombinationsproblem aus Messpraxis, Betriebsformen und politischer Rahmensetzung. Trainings‑Spitzen sind sichtbar, aber die lang andauernde Nutzung (Inference) kann über Modelle hinweg oft die größere Energiequelle sein. Technische Hebel wie Batching, Quantisierung oder spezialisierte Hardware sind real und wirksam. Zugleich sind Transparenz und standardisierte Kennzahlen notwendig, um verlässliche Vergleiche zu ermöglichen und politische wie wirtschaftliche Entscheidungen zu stützen. Wer diese Punkte berücksichtigt, schafft Raum für nutzbare KI‑Funktionen bei geringerem Energieaufwand.