0,3 Wattstunden. So viel braucht eine einfache Frage an ein Sprachmodell nach heutigen Schätzungen. Das ist ungefähr eine LED-Lampe, zwei Minuten lang. Trotzdem wird sich der Stromverbrauch der Rechenzentren bis 2030 verdoppeln. Beides stimmt.
Eine Halle, die heizt
Ein KI-Rechenzentrum ist im Kern eine Halle voller Spezialchips. Sie rechnen, werden heiss und müssen gekühlt werden. Die Internationale Energieagentur (IEA) vergleicht die Wärme eines einzigen Serverschranks für KI mit dreissig Gasheizungen. Die Leistungsdichte dieser Server ist zwischen 2020 und 2025 um das Elffache gestiegen.
Die einzelne Frage ist klein
Epoch AI hat 2025 den Verbrauch einer typischen Anfrage an GPT-4o auf rund 0,3 Wattstunden geschätzt. Google nennt für eine durchschnittliche Textfrage an Gemini 0,24 Wattstunden. Die eine Zahl ist eine Schätzung von aussen, die andere eine Angabe des Herstellers. Die oft zitierten 3 Wattstunden stammen aus einer Rechnung von 2023 und sind etwa zehnmal zu hoch.
Die Aufgabe macht den Unterschied
Klein bleibt es nur bei der einfachen Textfrage. Ein Video erzeugen, ein Denkmodell lange überlegen oder einen Agenten selbständig arbeiten lassen kann laut IEA das Hundert- bis Tausendfache brauchen. Auch sehr lange Eingaben treiben den Verbrauch: Bei einem Dokument mit 100’000 Token schätzt Epoch AI fast 40 Wattstunden.
Die Summe ist gross
Weltweit brauchten Rechenzentren 2025 rund 485 Terawattstunden Strom. Der Verbrauch der KI-Rechenzentren stieg in diesem einen Jahr um die Hälfte. Bis 2030 rechnet die IEA mit einer Verdopplung auf etwa 950 Terawattstunden, rund drei Prozent des weltweiten Stroms.
Strom für KI in drei Grössenordnungen
Von der einzelnen Frage zur Summe
- Eine einfache Textfrage: rund 0,3 Wh, etwa eine LED-Lampe für zwei Minuten
- Video, Denkmodell, Agent: bis 100- bis 1’000-mal mehr
- Alle Rechenzentren weltweit: 485 TWh (2025), Prognose 2030 rund 950 TWh
Quellen: IEA 2026, Epoch AI 2025, Google 2025
Und die Schweiz?
Hier gingen 2024 rund 3,6 Prozent des Stroms an Rechenzentren, im Kanton Zürich etwa 6 Prozent. KI spielt dabei laut Bundesamt für Energie noch eine untergeordnete Rolle. Grosse Modelle werden kaum in der Schweiz trainiert, gewachsen ist der Verbrauch vor allem durch den Umzug in Cloud- und Colocation-Rechenzentren. Bis 2030 erwartet das BFE einen Anteil von 4,3 bis 5,6 Prozent.
Zwei Fragen, die zählen
Weil die einzelne Frage klein und die Summe gross ist, lohnt sich der Blick auf zwei Dinge: Woher kommt der Strom? Und wird die Abwärme genutzt? Für den eigenen Alltag reicht eine einfache Regel: Für eine einfache Frage braucht es kein Denkmodell.
Die einzelne Frage ist klein. Die Summe ist gross.
Häufige Fragen
Und das Wasser?
Rechenzentren brauchen Wasser für die Kühlung. Google nennt für eine durchschnittliche Gemini-Textfrage 0,26 Milliliter, etwa fünf Tropfen. Das ist eine Herstellerangabe. Weltweite Zahlen schwanken je nach Abgrenzung stark, deshalb steht im Video keine.
Warum sind die 3 Wattstunden pro Frage überholt?
Der Wert stammt aus einer Schätzung von 2023. Epoch AI kam 2025 für eine typische Anfrage an GPT-4o auf rund 0,3 Wattstunden, etwa zehnmal weniger. Google meldet für Gemini innerhalb eines Jahres 33-mal weniger Energie pro Frage. Modelle und Chips sind effizienter geworden.
Quellen (5)
- IEA: Key Questions on Energy and AI, Executive Summary (2026)
- IEA: Energy and AI, Executive Summary (2025)
- Elsworth et al. (Google): Measuring the environmental impact of delivering AI at Google scale, arXiv (2025)
- You (Epoch AI): How much energy does ChatGPT use? (2025)
- Bundesamt für Energie (BFE): Stromverbrauch von Rechenzentren in der Schweiz, Kurzbericht (2026)
