Was benötigt mehr Strom: Abfragen oder Aktivitäten mit KI oder Krypto-Mining?
Diese Frage habe ich sowohl ChatGPT als auch Gemini gestellt.
Ich interessiere mich für KI und nutze KI auch.
Zu Krypto-Mining habe ich weder eine Meinung noch Erfahrung damit. Da weiß ich lediglich, dass es dieses „Ding“ gibt.
Ich habe schon mehrfach negative Meinungen zu KI gelesen (wer braucht das?, hoher Energieverbrauch usw.), aber kaum negative Meinungen zu Bitcoins.
Möglicherweise liegt das daran, dass KI derzeit in aller Munde ist, aber mit Bitcoins sich eher wenige (?) befassen.
Da kann ich mich natürlich auch täuschen.
ChatGPT
Einzel-„Abfragen“ an ein großes Sprachmodell (also reine Inference-Requests) verbrauchen pro Aufruf nur wenige Wattsekunden und summieren sich aktuell auf knapp 10 TWh/Jahr. Rein zum Vergleich:
– Große Sprachmodelle wie ChatGPT kommen zusammen auf rund 10 TWh pro Jahr.
– Das gesamte Feld „KI-Aktivitäten“ (inklusive Training und Betrieb von Beschleuniger-Modulen) zieht bis 2025 etwa 112 GW Leistung (112 TWh/Jahr für Beschleuniger-Module; 201 TWh/Jahr für komplette Systeme) aus dem Netz.
– Bitcoin-Mining schluckt heute ungefähr 120 TWh pro Jahr (2023) – 160 TWh werden bis 2026 erwartet; im Jahr 2021 lag der Wert bei rund 175 TWh.
Kurz zusammengefasst:
Eine einzelne Abfrage ist vernachlässigbar.
Gesamthaft verbrauchen KI-Aktivitäten (Training + Inference) in absehbarer Zeit mehr Strom als Bitcoin-Mining.
Aktuell liegt Crypto-Mining (≈120 TWh) deutlich über dem reinen Inference-Verbrauch (≈10 TWh), doch schon 2025/26 dürfte die KI-Gesamtnachfrage (≈200 TWh) das Mining überholen.
Gemini
Diese Frage ist komplex, da sowohl KI als auch Krypto-Mining enorme Mengen an Energie verbrauchen, aber in unterschiedlichen Phasen und auf unterschiedliche Weise.
Krypto-Mining (insbesondere Bitcoin):
Krypto-Mining, insbesondere von Bitcoin, ist notorisch energieintensiv. Der sogenannte „Proof-of-Work“-Mechanismus, der zur Validierung von Transaktionen und zur Erzeugung neuer Bitcoins verwendet wird, erfordert eine immense Rechenleistung. Dies führt zu einem hohen und konstanten Stromverbrauch. Aktuelle Schätzungen gehen davon aus, dass der jährliche Stromverbrauch von Bitcoin-Mining vergleichbar ist mit dem einiger kleinerer Industrieländer oder sogar ganzer Staaten.
Vorteile für Miner: Die hohe Rechenleistung dient der Sicherheit und Dezentralisierung des Netzwerks. Miner werden mit neuen Bitcoins für ihre Arbeit belohnt.
Probleme: Hoher Energieverbrauch, oft aus fossilen Brennstoffen, was zu erheblichen CO2-Emissionen führt. Es gibt jedoch Bestrebungen, vermehrt erneuerbare Energien einzusetzen.
Künstliche Intelligenz (KI):
Bei KI müssen wir zwischen verschiedenen Phasen und Arten von Aktivitäten unterscheiden:
KI-Training (Training von KI-Modellen):
Dies ist die mit Abstand energieintensivste Phase der KI. Das Training großer Sprachmodelle (LLMs) oder komplexer neuronaler Netze erfordert monatelange Rechenleistung auf spezialisierten Hochleistungsservern (GPUs und KI-Beschleuniger). Der Energieverbrauch hier kann Megawattstunden oder sogar Terawattstunden betragen. Ein einziges Training kann den jährlichen CO2-Fußabdruck von Hunderten von Autos übertreffen.
KI-Inferenz/Abfragen (Nutzung der trainierten KI-Modelle):
Dies ist die Phase, in der Nutzer mit der KI interagieren, z. B. Fragen an einen Chatbot stellen oder Bilder generieren lassen. Obwohl eine einzelne Abfrage im Vergleich zum Training weitaus weniger Energie benötigt (z.B. eine ChatGPT-Anfrage verbraucht etwa das 10-fache einer Google-Suche), summiert sich der Verbrauch aufgrund der Milliarden von täglichen Anfragen schnell auf. Experten prognostizieren, dass die Inferenzphase in Zukunft einen Großteil des gesamten KI-Energieverbrauchs ausmachen könnte, da immer mehr Menschen KI nutzen.
Vergleich und Prognose:
Derzeit ist Krypto-Mining (insbesondere Bitcoin) immer noch der größere Stromfresser im Vergleich zur gesamten KI-Nutzung.
Zukünftig prognostizieren Experten, dass die KI (insbesondere durch das Training immer größerer Modelle und die steigende Nutzung von generativer KI) den Stromverbrauch des Bitcoin-Minings übertreffen könnte. Einige Quellen sprechen davon, dass dies bereits 2026 der Fall sein könnte.
Fazit:
Während Krypto-Mining einen immensen und dauerhaften Stromverbrauch hat, insbesondere aufgrund seines zugrundeliegenden Mechanismus, steigt der Energiebedarf von KI exponentiell an. Das Training von KI-Modellen ist extrem energieintensiv, und die zunehmenden Abfragen und Aktivitäten mit KI werden den Gesamtverbrauch in den kommenden Jahren voraussichtlich drastisch erhöhen und könnten den Bedarf des Krypto-Minings übertreffen. Es ist wichtig zu beachten, dass sowohl in der Krypto- als auch in der KI-Branche an energieeffizienteren Technologien und der Nutzung erneuerbarer Energien gearbeitet wird, um den ökologischen Fußabdruck zu reduzieren.
Robert 
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