Was kostet die Welt mehr: Dein ChatGPT-Prompt oder der nächste belanglose Instagram-Post?
Seit Wochen beobachte ich, wie sich Künstler, Musiker und Autoren über KI aufregen. Über gestohlene Ideen und über den unglaublichen Energieverbrauch der KI. Sie tun dies bei Instagram, TikTok, X und Threads und während der Darjeeling Limited – der läuft gerade wieder bei Netflix – durch Indien fährt, schweifen meine Gedanken vom Plot des Films (mehr dazu an anderer Stelle) ab zu der Frage: Wer verbraucht mehr, die KI oder die Diskussion über den Energieverbrauch der KI in Social Media? Eine Recherche nahm ihren Lauf und mit Hilfe der KI und nicht-KI-gestützten Quellen bin ich dann zu folgendem Schluss gekommen.
Die öffentliche Debatte kreist obsessiv um den Energieverbrauch von KI, während wir die thermodynamische Realität unseres Social-Media-Konsums komplett ausblenden. Zeit, sich mit den nackten Zahlen zu beschäftigen. Ohne Diplomatie, ohne Greenwashing, ohne die übliche «Aber-die-Technik-wird-schon-effizienter»-Rhetorik.
Die energetische Anatomie des Prompts
Eine einfache Google-Suche verbraucht etwa 0,3 Wattstunden. Das ist nichts. Eine LED-Lampe für zwei bis drei Minuten. Wenn ich aber ChatGPT dieselbe Frage stelle, liegt der Verbrauch bei durchschnittlich 2,9 Wattstunden. Das Zehnfache. Warum? Weil hinter jedem Prompt eine unfassbare Rechenorgie stattfindet.
Große Sprachmodelle wie GPT-4 müssen bei jeder Anfrage Milliarden von Parametern in Echtzeit prozessieren. Die Nvidia H100 Grafikprozessoren, auf denen diese Modelle laufen, ziehen bei Volllast bis zu 1000 Watt pro Modul. Und das ist nur die GPU. Rechnet man Kühlung und Server-Overhead dazu, landen wir schnell bei 1500 Watt pro GPU.
Für eine einzige Antwort mit 500 Wörtern werden etwa 100 Billionen Rechenoperationen durchgeführt. Das ist keine Science-Fiction, das ist die Realität hinter dem freundlichen Chatfenster.
Und dann wird es richtig wild. Sobald ich nicht nur Text generieren lasse, sondern ein Bild oder gar ein Video, explodiert der Energieverbrauch. Ein einziges KI-generiertes Bild verbraucht so viel Strom wie das vollständige Aufladen eines Smartphones. Ein zehn Sekunden langes KI-Video? 90 Wattstunden. Das entspricht 37 Minuten Fernsehen auf einem großen OLED-Bildschirm.
Wenn ich ChatGPT bitte, ein 200-seitiges Dokument zu analysieren – sagen wir mal einen Verlagsvertrag mit 100.000 Wörtern – dann schießt der Verbrauch auf 40 Wattstunden hoch. Grund dafür ist die sogenannte Prefill-Phase, in der das Modell den gesamten Kontext in seinen Aufmerksamkeitsmechanismus laden muss. Dieser Mechanismus skaliert quadratisch. Das heißt: Doppelt so viel Text bedeutet viermal so viel Rechenaufwand.
Die unterschätzte Last der sozialen Medien
Kommen wir zurück auf die andere Seite der Gleichung: Social Media. Ein einzelner Tweet verursacht direkt betrachtet nur zwischen 0,026 und 0,2 Gramm CO₂. Das klingt nach gar nichts. Und technisch stimmt das auch – für den einen Tweet. Aber hier beginnt das eigentliche Problem: die Propagation.
Wenn ich einen Beitrag auf X oder Instagram veröffentliche, wird dieser nicht einmal gespeichert und fertig. Er wird in mehrfacher Redundanz auf global verteilten Servern abgelegt. Jedes Mal, wenn er im Feed eines Followers auftaucht, werden Daten über Mobilfunk- oder Glasfasernetze übertragen, vom Server zum Smartphone geschickt, dort decodiert, gerendert und auf dem Display angezeigt. Jeder einzelne dieser Schritte kostet Energie.
Ein «unberechtigter» Post – sagen wir mal ein nichtssagender Food-Pic oder eine politische Tirade, die niemand braucht – löst eine Kaskade energetischer Prozesse aus. Erreicht dieser Post virale Reichweite, wird er millionenfach ausgeliefert. Die kumulative Energie, die dabei verbraucht wird, übersteigt schnell die eines einzelnen Prompts.
Schauen wir uns TikTok an. Eine Minute Scrollen verursacht zwischen 2,63 und 4,9 Gramm CO₂. Klingt wenig? Der durchschnittliche Nutzer verbringt 95 Minuten pro Tag auf der Plattform. Das sind knapp 50 Kilogramm CO₂ pro Jahr – allein durch TikTok. Mehr als ein Hin- und Rückflug zwischen Los Angeles und San Francisco.
Instagram liegt bei 32,5 Kilogramm CO₂ pro Jahr und Nutzer, Facebook bei 26 Kilogramm. Addiert man alle sozialen Netzwerke zusammen, kommen wir auf etwa 353 Kilogramm CO₂ pro Jahr. Nur durch Scrollen, Liken und Kommentieren.
Die Intensität von TikTok resultiert aus einer Architekturentscheidung: Um eine latenzfreie Nutzererfahrung zu garantieren, werden Videos permanent im Voraus geladen. Das nennt sich Prefetching. Während ich mir ein Video anschaue, lädt mein Smartphone bereits die nächsten drei oder vier herunter – nur für den Fall, dass ich weiterscrolle. Dieser Komfort wird mit einem permanenten Datenstrom erkauft.
Ein einzelner Prompt versus ein einzelner Post
Die Frage «Was verbraucht mehr?» lässt sich nicht eindimensional beantworten. Wenn wir die unmittelbare Handlung betrachten, ist die Sache klar: Ein ChatGPT-Prompt verbraucht mehr Energie als ein einzelner Tweet. 2,9 Wattstunden gegen ein paar Milliwattstunden. Der Prompt gewinnt haushoch.
Aber diese Perspektive greift zu kurz. Denn niemand stellt nur einen Prompt am Tag oder postet nur einen Tweet. Die eigentliche Frage ist: Wie sieht die tägliche Nutzung aus?
Ein durchschnittlicher Nutzer stellt vielleicht fünf bis zehn KI-Anfragen pro Tag. Das sind zwischen 15 und 30 Wattstunden. Im Gegensatz dazu verbringt derselbe Nutzer fast zwei Stunden in sozialen Medien. Eine Stunde intensives Browsen oder Videostreaming auf dem Smartphone verbraucht etwa 250 Wattstunden.
Damit ist die tägliche Nutzung von sozialen Medien um den Faktor 10 bis 20 energieintensiver als meine moderate KI-Nutzung. Die Gewohnheit des Social-Media-Konsums ist ökologisch weitaus belastender als die Gewohnheit, ChatGPT zu befragen.
Aber – und das ist entscheidend – die «Berechtigung» eines Beitrags spielt eine Rolle. Nicht technologisch, aber ökologisch. Ein sinnvoller Prompt, der ein komplexes Problem löst oder mir hilft, einen Text zu strukturieren, hat einen hohen «Value-per-Watt». Ein unberechtigter Social-Media-Post, der durch Algorithmen an Millionen Menschen ausgespielt wird, ohne irgendeinen Mehrwert zu stiften, ist pure Energieverschwendung.
Der schmutzige Backbone: Rechenzentren, Wasser und Kühlung
Sowohl KI als auch soziale Medien ruhen auf derselben physischen Basis: dem Rechenzentrum. Diese Einrichtungen sind nicht nur Stromfresser, sondern auch massive Wasserverbraucher.
Die Kühlung von Servern, die für KI-Training und Inferenz optimiert sind, erfordert oft Verdunstungskühlsysteme. Eine ChatGPT-Sitzung mit 20 bis 50 Fragen verbraucht etwa 500 Milliliter Wasser. Pro Anfrage sind das inklusive der Stromerzeugung etwa 30 Milliliter.
In sozialen Medien ist der Wasserverbrauch primär mit der kontinuierlichen Speicherung und dem Streaming verbunden. Eine Stunde Social-Media-Nutzung wird auf einen Wasserverbrauch von 430 Milliliter geschätzt.
Ein oft übersehener Faktor ist die Dauerhaftigkeit digitaler Daten. Während eine KI-Antwort flüchtig ist, sofern ich sie nicht abspeichere, verbleibt ein Social-Media-Post jahrelang auf den Servern. Die jährlichen Energiekosten für die Speicherung von einem Terabyte Daten in der Cloud liegen bei 40 bis 70 Kilowattstunden. Das entspricht dem Stromverbrauch eines Kühlschranks für einen Monat.
Ein «unberechtigter» Post, der in mehrfacher Redundanz auf SSDs vorgehalten wird, verursacht somit über Jahre hinweg einen stetigen Stromfluss für Erhaltung und Kühlung, ohne jemals wieder einen Nutzen zu stiften. Das ist digitaler Abfall in Reinform.
Rechenzentren in Frankfurt verbrauchen mittlerweile mehr Strom als der Frankfurter Flughafen. Die steigende Leistungsdichte durch KI-Workloads – von früher 5 bis 15 Kilowatt pro Rack auf heute über 60 Kilowatt – verschärft den Druck auf die Stromnetze massiv.
Die letzte Meile: Netzwerk und Endgerät
Der Energieverbrauch der Datenübertragung hängt stark vom verwendeten Netzwerk ab. Die Übertragung desselben Datenpakets über ein 4G-Netzwerk verbraucht etwa 73,3 Joule pro Megabyte, während 5G mit 17,5 Joule pro Megabyte deutlich effizienter ist.
Dennoch führt die Einführung von 5G oft zu einem Rebound-Effekt. Durch die höhere Geschwindigkeit steigt das übertragene Datenvolumen – 4K-Streaming statt HD, längere Videos, mehr Autoplay. Der Gesamtverbrauch an Energie steigt trotz effizienterer Technologie.
Ein wesentlicher Teil der Energie bei sozialen Medien wird nicht im Rechenzentrum, sondern auf meinem Smartphone verbraucht. Das Dekodieren von Videostreams und die Darstellung auf hochauflösenden Displays beanspruchen die CPU und GPU erheblich. Bei einer KI-Anfrage hingegen ist die Last auf dem Endgerät minimal. Der Prompt sendet ein paar hundert Bytes an Text und empfängt Text zurück.
Soziale Medien hingegen senden kontinuierlich Megabytes an Bild- und Videodaten, die lokal verarbeitet werden müssen. Das erklärt, warum Instagram meinen Akku in zwei Stunden leersaugt, während ich mit ChatGPT den ganzen Tag arbeiten kann.
Das Jevons-Paradoxon der digitalen Welt
Google berichtet von einer 33-fachen Effizienzsteigerung bei Gemini innerhalb eines Jahres. Die Kosten pro Prompt sinken dramatisch. Das klingt großartig – ist es aber nicht zwangsläufig. Denn wenn KI-Anfragen so billig werden, dass ich sie für jede Belanglosigkeit nutze, droht die KI zum «neuen Social Media» der Ressourcenverschwendung zu werden.
Schon heute nutzen Menschen ChatGPT für Aufgaben, die eine einfache Suchmaschine oder ein Taschenrechner mit einem Zehntel der Energie erledigen könnten. Die Effizienzsteigerung wird durch die Mengenausweitung aufgefressen. Das ist das Jevons-Paradoxon in Reinform.
Was bedeutet das konkret?
Die Analyse zeigt: Die unmittelbare Energie eines Prompts ist höher als die eines Posts. Aber die systemische Belastung durch soziale Medien wiegt aufgrund der Nutzungsdauer und der globalen Distributionsmechanismen schwerer.
Ein gut durchdachter, präziser Prompt ist energetisch sinnvoller als fünf kurze Nachfragen. Und die Nutzung von kleineren, spezialisierten Modellen für einfache Aufgaben reduziert die Inferenzlast erheblich. Wenn ich nur eine Zusammenfassung brauche, muss ich nicht das größte verfügbare Modell bemühen.
In sozialen Medien hilft digitale Hygiene: Autoplay für Videos deaktivieren. Wi-Fi statt Mobilfunk für Streaming nutzen. Alten, redundanten Content bewusst löschen. Das entlastet die Speicher- und Übertragungsinfrastruktur.
Plattformbetreiber müssen verpflichtet werden, nicht nur ihre Energieeffizienz offenzulegen, sondern auch den Wasserverbrauch und den Anteil erneuerbarer Energien pro Nutzerinteraktion. Transparenz ist der erste Schritt zur Veränderung.
Die «Berechtigung» einer digitalen Handlung mag subjektiv sein. Ihre energetische Quittung ist es nicht. Jeder Klick und jeder Prompt hinterlässt eine physische Spur in der realen Welt. Eine nachhaltige digitale Gesellschaft erfordert ein Bewusstsein dafür, dass unsere flüchtigen digitalen Handlungen sehr konkrete thermodynamische Konsequenzen haben.
Ich werde mir das nächste Mal, wenn ich durch Instagram scrolle, diese Zahlen ins Gedächtnis rufen. Nicht um aufzuhören, sondern um bewusster zu entscheiden, wofür ich Energie verbrauche – digital wie analog.