Verbraucht eine KI-Anfrage wirklich 500 Milliliter Wasser?

Wie aus 20 bis 50 Fragen eine einzige wurde

Das Bild ist einprägsam und taucht regelmäßig in Berichten über die ökologischen Folgen von Künstlicher Intelligenz auf: Wer einen kurzen Text an einen Chatbot schickt, verbrauche im Hintergrund eine handelsübliche Halbliterflasche Wasser. Das klingt anschaulich, ist in dieser Form jedoch schlicht falsch.

Die Zahl stammt aus einer vielbeachteten Studie der University of California, Riverside, und der University of Texas at Arlington aus dem Jahr 2023. Das Forschungsteam um Shaolei Ren untersuchte den Wasserfußabdruck großer Sprachmodelle am Beispiel von GPT-3 in US-amerikanischen Rechenzentren. In der Zusammenfassung der Arbeit steht der Satz, ChatGPT benötige für eine Konversation von etwa 20 bis 50 Fragen und Antworten rund 500 Milliliter Wasser.

In der medialen Weiterverbreitung ging diese Differenzierung rasch verloren. Aus einer zusammenhängenden Arbeitssitzung von bis zu 50 Eingaben machten viele Schlagzeilen eine einzelne Frage. Teilt man die 500 Milliliter durch 20 bis 50 Anfragen, ergibt sich rechnerisch ein Wert von 10 bis 25 Millilitern pro Prompt. Das entspricht etwa ein bis zwei Esslöffeln, nicht einer ganzen Flasche.

Wo die Tropfen tatsächlich verschwinden

Software trinkt kein Wasser. Wenn in der Ökobilanzierung von Rechenzentren von Wasserverbrauch die Rede ist, geht es um zwei getrennte Bereiche: die Kühlung der Server vor Ort und die Stromerzeugung in Kraftwerken.

Prozessoren und Grafikchips wandeln die aufgenommene elektrische Energie fast vollständig in Abwärme um. Steigen die Temperaturen im Serverraum zu stark, drosseln die Systeme ihre Leistung oder fallen aus. Um die Wärme abzuführen, nutzen viele große Rechenzentren sogenannte Verdunstungskühlung. Dabei wird Wasser in Kühltürmen vernebelt. Die Verdunstung entzieht der Umgebungsluft Wärme und kühlt die Anlagen sehr stromsparend ab. Das verdunstete Wasser ist jedoch dem örtlichen Wasserkreislauf zunächst entzogen.

Allerdings kühlt nicht jedes Rechenzentrum mit Verdunstung. Viele moderne Anlagen in Europa setzen auf geschlossene Kaltwasserkreisläufe oder Freiluftkühlung. Dabei wird kühle Außenluft direkt durch die Serverräume geleitet. Bei solchen Systemen liegt der direkte Wasserverbrauch vor Ort bei nahezu null. Die 10 bis 25 Milliliter fallen also vor allem dann an, wenn ein Rechenzentrum an heißen Sommertagen auf aktive Verdunstung angewiesen ist.

Was die Zahlen im Alltag bedeuten

Neben dem Kühlwasser vor Ort gibt es den indirekten Wasserverbrauch bei der Stromerzeugung. Thermische Kraftwerke wie Gas-, Kohle- oder Kernkraftwerke benötigen selbst große Mengen Kühlwasser. Bei Windkraft- und Photovoltaikanlagen liegt dieser indirekte Wasserbedarf dagegen nahe null.

Um die Größenordnung einzuordnen, hilft der Blick auf die elektrische Energie. Eine Standard-Textanfrage an ein KI-Modell benötigt schätzungsweise 0,3 bis 2 Wattstunden Strom. Eine herkömmliche Suchmaschinenabfrage liegt bei rund 0,3 Wattstunden. Bei komplexeren Modellen mit aufwendigen Denkketten kann der Energiebedarf höher liegen.

Im Vergleich zu alltäglichen Haushaltsgeräten bleiben die absoluten Werte einer einzelnen Abfrage dennoch gering. Wer im Wasserkocher Wasser für eine Tasse Tee erhitzt, verbraucht rund 30 Wattstunden Strom – genug, um dutzende kurze Textprompts zu verarbeiten. Ein fünfminütiger Duschgang mit Sparbrause verbraucht rund 40 bis 50 Liter Trinkwasser. Das entspricht der rechnerischen Verdunstungsmenge von weit über zweitausend KI-Anfragen.

Warum das Problem trotzdem real ist

Dass der einzelne Prompt keine Halbliterflasche schluckt, bedeutet keine Entwarnung für die Umwelt. Der Ressourcenbedarf von Rechenzentren ist eine reale Herausforderung, nur verlagert sie sich von der Einzelfrage auf die Gesamtsumme.

Weltweit stellen Nutzerinnen und Nutzer täglich viele hundert Millionen Anfragen. Selbst wenn pro Abfrage nur ein Esslöffel Wasser verdunstet, summieren sich diese Tropfen bei globaler Nutzung zu Millionen Litern pro Tag. Hinzu kommt das Training neuer Modelle: Das initiale Training von GPT-3 verbrauchte laut den UCR-Berechnungen schätzungsweise 700.000 Liter Wasser vor Ort. Umgelegt auf Milliarden späterer Anfragen ist der Trainingsanteil pro Einzelfrage winzig, der punktuelle Ressourcenaufwand am Standort des Trainingszentrums jedoch gewaltig.

Zudem konzentrieren sich Rechenzentren häufig an bestimmten Knotenpunkten. In trockenen Regionen wie dem US-Bundesstaat Arizona oder Teilen Spaniens führt der Kühlwasserbedarf zu Nutzungskonflikten mit Landwirtschaft und Trinkwasserversorgung. Auch in Deutschland, insbesondere im Rhein-Main-Gebiet rund um Frankfurt am Main, wächst der Druck auf lokale Strom- und Wassernetze.

Verantwortung liegt bei Infrastruktur und Standorten

Das deutsche Energieeffizienzgesetz setzt Rechenzentren strenge Grenzen für den Stromverbrauch. Das kann jedoch zu einem unerwünschten Nebeneffekt führen: Weil Verdunstungskühlung den gemessenen Strombedarf senkt, greifen Betreiber mitunter eher zu wasserverbrauchenden Systemen, um gesetzliche Effizienzwerte einzuhalten. Umweltbehörden mahnen deshalb, Energie- und Wassereffizienz gemeinsam zu betrachten.

Für den Alltag bedeutet das: Ein schlechtes Gewissen bei einer einzelnen Chatbot-Frage basiert auf einer falschen Zahl. Wer einen Text formuliert, entleert keine Wasserflasche in den Abfluss. Die tatsächliche ökologische Verantwortung liegt nicht beim einzelnen Klick, sondern bei der Wahl nachhaltiger Standorte, moderner Trockenkühlung und erneuerbarer Energien durch die Betreiber.