Seit dem Beginn von ChatGPT ist KI in unserem Alltag angekommen. Wir probieren neue Tools aus, planen damit Unterricht und lassen uns Bilder erstellen, Texte erklären oder Inhalte vorbereiten. Doch wie nachhaltig ist das eigentlich?
Bei Nachhaltigkeit denken viele zuerst an Klima, E-Autos oder weniger Plastikmüll in den Weltmeeren. Nachhaltigkeit meint allerdings viel mehr, nämlich das Zusammenspiel von Umwelt, Gesellschaft und Wirtschaft. Und hier kommen bei der KI-Nutzung einige Fragen auf:
Am LAMARR-Institut forschen Wissenschaftler*innen zum Beispiel an KI, die möglichst wenige Ressourcen verbraucht.
Einen guten Überblick über alle drei Dimensionen bietet das Projekt SustAIn von AlgorithmWatch, dem Institut für ökologische Wirtschaftsforschung (IÖW) und dem DAI-Labor der TU Berlin. Es zeigt, welche ökologischen, sozialen und wirtschaftlichen Kosten KI verursacht. Auf der Website findest du Leitlinien für nachhaltige KI und ein Bewertungstool, mit dem sich KI-Systeme einschätzen lassen.
Wie so oft: Die Wahrheit liegt irgendwo dazwischen. KI kann Stromnetze effizienter steuern, Ressourcen sparen oder Diagnosen verbessern. Gleichzeitig braucht sie viel Rechenleistung, und die braucht viel Strom und Wasser.
Laut der Internationalen Energieagentur (IEA) ist der Stromverbrauch von Rechenzentren 2025 um 17 % gestiegen. Der weltweite Stromverbrauch insgesamt stieg nur um 3 %. Bis 2030 soll sich der Verbrauch von KI-Rechenzentren allerdings sogar verdreifachen. Besonders viel Energie fließt in das Training der Modelle. Für GPT-3 waren es rund 1,3 Millionen Kilowattstunden. Für GPT-4 schätzt Bestbrokers etwa das 48-Fache. Offizielle Zahlen hat OpenAI dazu bislang nicht veröffentlicht.
Brechen wir diese großen Zahlen einmal für unsere eigene Nutzung herunter. Lange hieß es: Eine ChatGPT-Anfrage verbraucht zehnmal so viel Energie wie eine Google-Suche. Diese Faustregel gilt inzwischen als überholt. Neuere Schätzungen liegen bei etwa 0,3 Wattstunden pro Textanfrage (Epoch AI).
Google hat 2025 als erster großer Anbieter eigene Messwerte veröffentlicht: Eine typische Textanfrage an das KI-Tool Gemini braucht 0,24 Wattstunden. Das entspricht weniger als neun Sekunden Fernsehen.
Eine einfache KI-Anfrage liegt heute also ungefähr auf dem Niveau einer Google-Suche. Allerdings gilt dies nur für kurze Textfragen. Für Bilder, lange Dokumente oder „nachdenkende“ Modelle sieht die Rechnung anders aus. Messungen der University of Michigan für MIT Technology Review zeigen: Ein einzelnes Bild mit einem gängigen offenen Bildmodell braucht rund 0,6 bis 1,2 Wattstunden, je nach Qualitätseinstellung. Das ist ein Vielfaches einer einfachen Textanfrage. Noch deutlich mehr Energie kosten KI-Videos sowie Modelle, die vor der Antwort ausführlich „nachdenken“. Wie viel die Bildgeneratoren von ChatGPT oder Gemini verbrauchen, legen die Anbieter nicht offen.
Großen Einfluss auf die benötigte Strommenge hat die Art des Modells. Manche KI-Modelle, sogenannte Reasoning-Modelle, „denken“ vor ihrer Antwort ausführlich nach. Eine Studie der Hochschule München zeigt, dass sie dabei deutlich mehr Energie verbrauchen. Bei offenen Fragen verursachten sie vier- bis sechsmal so viel CO₂ wie Modelle ohne Denkmodus.
Die Antworten wurden dadurch zwar oft genauer. Aber: Mehr Qualität kostet mehr Energie. Am meisten „nachgedacht“ haben die Modelle bei kniffligen Mathefragen, bei einfachen Faktenfragen deutlich weniger.
Hand aufs Herz: Nicht jede Frage, die wir uns stellen, braucht eine KI. Für einfache Wissensfragen reicht oft eine Suchmaschine oder ein Blick ins Schulbuch (ja, die gibt es noch!).
Das heißt allerdings nicht, dass wir auf KI verzichten sollten. Aber wir können bewusst entscheiden, wann wir sie nutzen und welches Modell wir wählen. Der größte Hebel: Für eine einfache Frage braucht es selten den Denkmodus.
Übrigens auch ein super Einstieg für die Klasse: Wann lohnt sich KI wirklich, und wann reicht die Google-Suche?
Genaue Verbrauchszahlen für einzelne Tools können wir nicht angeben, weil sie vom Modell abhängen und sich ständig ändern. Wir haben aber ein paar Weichen gestellt, um Ressourcen zu minimieren (Stand Oktober 2026).
Du musst kein IT-Experte sein, um einen nachhaltigen Umgang mit KI vorzuleben.
Fünf einfache Ideen:
Schüler*innen nutzen KI oft ganz selbstverständlich. Umso wichtiger ist es, den kritischen Blick zu fördern: durch Gespräche, Reflexion und bewusstes Ausprobieren.
Du willst tiefer einsteigen? Im Impuls „KI Fokus: Umwelt und Nachhaltigkeit“ erfährst du, welche Umweltbelastungen KI verursacht, welche nachhaltigen Ansätze es gibt und was hinter „grünem“ KI-Labeling steckt.
Außerdem empfehlenswert:
KI gehört zur Zukunft, auch in der Schule. Wichtig ist, Künstlicher Intelligenz mit Neugier und einem kritischen Blick zugleich zu begegnen. Die gute Nachricht: Einzelne Anfragen sind deutlich sparsamer geworden als zu Beginn von ChatGPT. Dennoch solltest du immer hinterfragen, was gerade sinnvoll ist. Manchmal ist KI genau das richtige Werkzeug. Manchmal hilft uns auch eine Google-Suche weiter.
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Michelle2026-10-25 10:36:352026-10-29 19:00:21KI und Nachhaltigkeit: Reicht manchmal auch Google?
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Michelle2026-09-30 14:08:142026-10-26 19:28:47Werkzeug oder Abkürzung? Was KI für unser Lernen bedeutet
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Michelle2026-09-29 15:51:532026-10-26 14:19:07Was brauchen Lehrkräfte, um KI sicher einzusetzen?
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Vanessa2026-08-04 17:07:542026-08-26 11:59:08KI-Inhalte kennzeichnen: Was das für deinen Unterricht heißt
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Vanessa2026-08-02 10:43:062026-08-04 11:17:35KI-Korrektur und KI-Feedback: Warum wir diese Tools abschalten
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Tanja Schneider2026-02-12 10:00:212026-03-12 12:18:21Einsatz von KI im Lateinunterricht
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Michelle2025-11-06 06:30:442025-11-06 06:42:00fobizz on the road: GESS zeigt, wie KI im Schulalltag wirklich funktioniert
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