"KI verbraucht viel Wasser / Energie"

06 Jan 2026 - 10:07 | Version 5 |

  • Worum geht es?
    Ein Preprint eines Papers vom April 2023 PDF-Dokument errechnet den Wasserbedarf sowohl zum Training als auch bei der Nutzung von Sprachmodellen wie GPT. In sozialen Medien wird oft die Aussage zitiert, dass eine Unterhaltung mit einem Chatroboter ca. einen halben Liter Wasser verbrauche. Auch andere Quellen sprechen von einem grossen Energiebedarf - aber meist ohne verständliche Vergleiche.
  • Was ist dazu zu sagen?
    Der Energiebedarf von grossen Sprachmodellen ist in der Tat ein Aspekt, der beachtet werden sollte ((mehr...). Zum konkreten "Wasserverbrauch" gibt es mindestens zweierlei zu sagen:
    • Das Wasser wird nicht verbraucht und ist je nach Standort zur Genüge vorhanden: Da das Wasser zur Kühlung verwendet wird, ist es nach der Verwendung wärmer, aber ansonsten nicht verunreinigt. Ob die Erwärmung des Wassers problematisch ist (z.B. für die Lebewesen im Wasser) oder gar genutzt werden kann (z.B. als Heizung) ist ortsabhängig.
    • Solche Aussagen sind ohne Vergleiche schwer einzuordnen. Ohne zu wissen, wie viel Energie für den Betrieb und Wasser zur Kühlung anderer Computeraktivitäten benötigt wird (Suchen mit einer Suchmaschine, Anschauen eines Videostreams) sind solche Aussagen nicht sehr verständnisfördernd für Laien.

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Die Website gmls.phsz.ch ist eine seit Dezember 2022 laufend erweiterte Sammlung von Einordnungen der Professur "Digitalisierung und Bildung" der Pädagogischen Hochschule Schwyz zur Frage, welche Auswirkungen generative Machine-Learning-Systeme wie ChatGPT auf die Schule haben.

Lizenz: Die Website steht unter einer CC-BY-ND-Lizenz, Bilder und Texte dürfen somit unter Quellenangabe an anderen Orten verwendet werden.

Zitationsvorschlag: Döbeli Honegger, Beat (2022-2026). ChatGPT & Co. und Schule. Einschätzungen der Professur "Digitalisierung und Bildung" der Pädagogischen Hochschule Schwyz. https://gmls.phsz.ch/ (abgerufen am 27 Jan 2026)

Alternativer Zitationsvorschlag: Insgesamt besteht gmls.phsz.ch aus ca. 50 einzelnen Seiten. Wesentliche Inhalte dieser Website sind auch in der folgenden, frei verfügbaren Publikation zu finden: Döbeli Honegger, Beat (2025). Generative Machine-Learning-Systeme - Die nächste Herausforderung des digitalen Leitmedienwechsels PDF-Dokument In: Brägger, Gerold & Rolff, Hans-Günter: Handbuch Lernen mit digitalen Medien (3. Auflage). Beltz Verlag. https://zenodo.org/records/15042499
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