Wie viel CO₂ eine KI-Anfrage erzeugt

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Eine Frage an ein Sprachmodell, und Sekunden später steht die Antwort da. Was dabei verborgen bleibt: ein Rechenzentrum, das Strom und Kühlwasser braucht und auf Hardware läuft, die irgendwo gebaut wurde. Wie viel das pro Anfrage ist, darüber gehen die Schätzungen um mehr als das Zehnfache auseinander. Dieser Artikel sortiert, was gemessen ist, was nur geschätzt wird und warum die Summe trotzdem zum Klimaproblem wird.

Was eine einzelne Anfrage verbraucht

Lange galt als gesetzt, dass eine ChatGPT-Anfrage rund 3 Wattstunden (Wh) Strom braucht, zehnmal so viel wie eine Google-Suche. Die 3 Wh gehen auf eine Schätzung von Alex de Vries aus dem Jahr 2023 zurück. Das Forschungsinstitut Epoch AI hat sie im Februar 2025 mit neuerer Hardware und realistischeren Textlängen nachgerechnet und kommt für GPT-4o auf etwa 0,3 Wh, also ein Zehntel.^[1] Die 0,3 Wh für eine Google-Suche stammen aus einem Google-Blogpost von 2009.^[2] Der oft zitierte Faktor 10 vergleicht also eine Schätzung von 2023 mit einem Wert von 2009.

Inzwischen gibt es Messungen und Selbstauskünfte der Anbieter. Google hat im August 2025 veröffentlicht, was eine mittlere Textanfrage an den Assistenten Gemini im Betrieb braucht: 0,24 Wh Strom, 0,03 Gramm CO₂-Äquivalente und 0,26 Milliliter Wasser, ungefähr fünf Tropfen. Eingerechnet sind nicht nur die Beschleunigerchips, sondern auch Hauptprozessor, Arbeitsspeicher, Reservekapazität und der Aufwand für Kühlung und Stromversorgung. Mit der bisher üblichen engeren Abgrenzung wären es nur 0,10 Wh gewesen. Nicht enthalten sind das Training des Modells und die Endgeräte der Nutzenden.^[3]

OpenAI-Chef Sam Altman nennt für eine durchschnittliche ChatGPT-Anfrage 0,34 Wh und 0,000085 Gallonen Wasser, gut 0,3 Milliliter.^[4] Eine Methode nennt der Blogeintrag nicht, ein Vergleich ist daher kaum möglich.

Beim CO₂ gehen die Zahlen noch weiter auseinander. Googles 0,03 Gramm beruhen auf der marktbasierten Methode, die eingekauften Ökostrom mindernd anrechnet: 94 Gramm je Kilowattstunde statt 345 Gramm nach dem tatsächlichen Strommix der Standorte (Werte für 2024).^[3] Mit dem Standortwert kämen allein für den Strom etwa 0,08 Gramm heraus (eigene Rechnung). Mistral AI hat gemeinsam mit der Umweltbehörde ADEME und der Beratung Carbone 4 eine Ökobilanz erstellt, die zwei weitere Beratungen geprüft haben. Eine Antwort von 400 Token, grob 300 Wörtern, verursacht danach 1,14 Gramm CO₂-Äquivalente und 45 Milliliter Wasser, inklusive Herstellung der Server, aber ohne Endgeräte.^[5]

Google weist den Median aus, weil einzelne sehr lange Anfragen den Mittelwert hochtreiben würden.^[3] Genau diese Fälle sind relevant: Lange Eingaben und Reasoning-Modelle, die vor der Antwort länger „nachdenken“, können nach Epoch AI deutlich mehr als 0,3 Wh brauchen.^[1]

Ein Rechenbeispiel, eigene Rechnung: Beim weltweiten Durchschnitt von rund 445 Gramm CO₂ je Kilowattstunde, den de Vries-Gao für 2024 nennt, entsprächen 0,3 Wh etwa 0,13 Gramm.^[6] Angenommen, es gäbe täglich eine Milliarde solcher Anfragen (eine Annahme, keine Messung), wären das gut 100 Gigawattstunden im Jahr. Alle Rechenzentren weltweit verbrauchten 2024 laut Internationaler Energieagentur (IEA) rund 415 Terawattstunden, davon wären das etwa 0,03 Prozent.^[7] Rechnerisch erklärt der Chat allein den wachsenden Bedarf also nicht, er entsteht durch Training, Infrastrukturausbau und andere KI-Anwendungen.

Warum die Summe trotzdem wächst

Dazu kommen Entwicklung und Training der Modelle. Für Mistral Large 2 weist die Ökobilanz nach 18 Monaten, Stand Januar 2025, insgesamt 20,4 Kilotonnen CO₂-Äquivalente und 281.000 Kubikmeter Wasser aus.^[5]

Die IEA rechnet im Basisszenario damit, dass der Stromverbrauch der Rechenzentren von rund 415 Terawattstunden im Jahr 2024 (1,5 Prozent des weltweiten Stroms) auf etwa 945 Terawattstunden im Jahr 2030 steigt, knapp 3 Prozent. In den fünf Jahren zuvor wuchs er um 12 Prozent pro Jahr.^[7] Das Öko-Institut kommt in einer Studie für Greenpeace auf höhere Werte: 1.389 Terawattstunden für alle Rechenzentren, auch die für Kryptowährungen, im Jahr 2030. Der Bedarf der KI-spezifischen Rechenzentren würde sich auf das Elffache von 2023 erhöhen (von 50 auf 554 Terawattstunden), ihre Emissionen an Treibhausgasen steigen demnach von 29 auf 166 Millionen Tonnen CO₂-Äquivalente. Die Studie rechnet mit sinkenden Emissionen der Stromnetze, aber nicht mit Ökostrom-Zukäufen einzelner Betreiber. Diese zählten nur, wenn dafür eigens neue Anlagen gebaut würden, was meist nicht der Fall sei.^[8]

Eine Schätzung von de Vries-Gao in der Fachzeitschrift Patterns stützt sich auf Konzernberichte: KI-Systeme könnten 2025 zwischen 32,6 und 79,7 Millionen Tonnen CO₂ verursacht haben. Das liegt in der Größenordnung von New York City mit 52,2 Millionen Tonnen im Jahr 2023. Die Studie selbst spricht von erheblicher Unsicherheit, weil Unternehmen KI-Lasten nicht gesondert ausweisen.^[6]

Die Konzerne selbst zeigen, wie schwer die Ziele zu halten sind. Google peilt Netto-Null-Emissionen bis 2030 an. Im Umweltbericht 2026 steht: Der Stromverbrauch stieg 2025 um 37 Prozent, die für das Klimaziel gezählten Emissionen lagen bei 14,5 Millionen Tonnen CO₂-Äquivalenten, 18 Prozent mehr als 2024 und 81 Prozent mehr als 2019, vor allem wegen der Lieferkette. Die Betriebsemissionen sanken dagegen um 2 Prozent.^[9] Microsoft will bis 2030 „carbon negative“ werden, lag im Geschäftsjahr 2024 aber 23,4 Prozent über dem Wert von 2020 und nennt als Grund das Wachstum bei KI und Cloud.^[10] Ziele wie Klimaneutralität bis 2030 stehen damit unter Druck.

Wasser: Messung, Schätzung und Vergleich

Rechenzentren führen ihre Abwärme oft über Wasser ab, ein Teil davon verdunstet.^[3] Nach den Berechnungen des Öko-Instituts verbrauchten Rechenzentren weltweit 2023 rund 175 Milliarden Liter Wasser zur Kühlung, 2030 sollen es 664 Milliarden Liter sein, mehr als eine Verdreifachung. Davon entfallen 2030 gut die Hälfte, 338 Milliarden Liter, auf KI-Rechenzentren. Besonders kritisch ist das nach der Studie in Regionen mit Wasserknappheit.^[8] Google meldet für 2025 einen Wasserverbrauch von 10,9 Milliarden Gallonen, etwa 41 Milliarden Liter, in Rechenzentren und Büros. Das sind 34 Prozent mehr als 2024.^[9]

Pro Anfrage reichen die genannten Werte von 0,26 Milliliter (Google) über gut 0,3 Milliliter (OpenAI) bis zu 45 Milliliter (Mistral). Auch das liegt an der Systemgrenze: Google zählt Wasser, das im eigenen Rechenzentrum verdunstet, nicht das in Kraftwerken für den Strom, was de Vries-Gao kritisiert.^[6] Bei Mistral ist die Herstellung der Server eingerechnet.^[5]

Eine Arbeit von Forschenden der Universitäten Kalifornien (Riverside) und Texas (Arlington) schätzt, dass die weltweite KI-Nachfrage 2027 zwischen 4,2 und 6,6 Milliarden Kubikmeter Wasser entnehmen könnte. Verdunstet und damit verbraucht würden davon 0,38 bis 0,60 Milliarden Kubikmeter. Für das Training von GPT-3 können in modernen US-Rechenzentren von Microsoft direkt 700.000 Liter Frischwasser verdunsten.^[11]

Zur Einordnung: Für ein Kilogramm Rindfleisch nennen Mekonnen und Hoekstra im Weltdurchschnitt 15.415 Liter Wasserfußabdruck. Rund 94 Prozent davon sind Regenwasser, das die Futterpflanzen aufnehmen, nur 550 Liter stammen aus Flüssen und Grundwasser.^[12]

Hardware, Rohstoffe und E-Schrott

Bevor ein Rechenzentrum läuft, müssen Chips und Server hergestellt werden. Die Chipfertigung ist wasserintensiv und läuft häufig in ökologisch sensiblen Regionen: TSMC, der Auftragsfertiger unter anderem für NVIDIA, hat 2022 nach eigenen Angaben 105 Milliarden Liter Wasser entnommen. Bei den Rohstoffen fällt die Bilanz mengenmäßig unspektakulär aus: In allen Servern weltweit stecken etwa 53 Tonnen Seltene Erden, vor allem in Festplattenmagneten, bei rund 350.000 Tonnen Jahresproduktion. Problematischer ist nach dem Öko-Institut, was am Ende übrig bleibt.^[8]

Ein Forschungsteam um Peng Wang schätzt in Nature Computational Science, dass generative KI zwischen 2020 und 2030 insgesamt 1,2 bis 5,0 Millionen Tonnen E-Schrott verursachen könnte, je nach Szenario. Kreislaufstrategien könnten das um 16 bis 86 Prozent senken.^[13] Zum Vergleich: Weltweit fielen 2022 laut UN-Bericht 62 Millionen Tonnen E-Schrott an, nur 22,3 Prozent davon wurden nachweislich ordnungsgemäß gesammelt und recycelt.^[14] Ein größerer Teil wird laut Öko-Institut weiterhin illegal exportiert und informell verwertet, die Folgen landen dann nicht bei den Nutzenden der Dienste.^[8] Hier setzt die Kreislaufwirtschaft an.