KI-Stromverbrauch: Fakten zu Rechenzentren und Stromnetz

Wie viel Strom verbraucht KI wirklich? Rechenzentren weltweit – das Herz der KI – verbrauchten 2024 rund 415 Terawattstunden Strom, etwa 1,5 Prozent der globalen Elektrizität. Bis 2030 rechnet die Internationale Energieagentur (IEA) mit einer Verdopplung auf rund 945 Terawattstunden, mehr als Japan heute insgesamt verbraucht. KI ist laut IEA der wichtigste Treiber dieses Wachstums.

Wo der KI-Stromverbrauch entsteht

Training und Betrieb von KI-Modellen laufen fast vollständig in Rechenzentren – jede Chatbot-Antwort, jedes generierte Bild benötigt Serverleistung irgendwo auf der Welt. Die zentralen IEA-Zahlen aus dem Report „Energy and AI“ (April 2025):

2024: rund 415 Terawattstunden (TWh) Strom für Rechenzentren – etwa 1,5 Prozent des weltweiten Stromverbrauchs
2030 (Basisszenario): mehr als eine Verdopplung auf rund 945 TWh, knapp unter 3 Prozent des globalen Stroms
2035 (Basisszenario): rund 1.200 TWh; je nach Szenario reicht die Spanne von 700 bis 1.700 TWh
USA: größter Einzeltreiber – bis 2030 erwartet die IEA dort ein Plus von rund 240 TWh (plus 130 Prozent gegenüber 2024)

KI ist der Treiber – aber nicht der einzige

Die IEA nennt KI den wichtigsten Treiber der wachsenden Stromnachfrage aus Rechenzentren, neben Cloud-Diensten, Streaming und generell steigender Digitalisierung. Die Investitionen in Rechenzentren haben sich seit 2022 fast verdoppelt und erreichten 2024 rund eine halbe Billion US-Dollar. Zum Vergleich: So viel geben nur wenige Branchen weltweit pro Jahr für Infrastruktur aus.

Woher der zusätzliche Strom kommen soll

Laut IEA-Basisszenario decken bis 2035 vor allem Erneuerbare den Mehrbedarf der Rechenzentren (über 450 TWh zusätzliche Erzeugung), unterstützt durch Erdgas (plus 175 TWh, vor allem in den USA) und Kernkraft (ein ähnlicher Beitrag, vor allem in China, Japan und den USA).

Der eigentliche Engpass ist das Netz: Neue Stromleitungen brauchen in fortgeschrittenen Volkswirtschaften vier bis acht Jahre Bauzeit, und die Wartezeiten auf kritische Komponenten wie Transformatoren haben sich in drei Jahren verdoppelt.

Die andere Seite: KI spart auch Energie

Derselbe IEA-Report rechnet vor, dass KI den Energieverbrauch anderswo senken kann:

Verkehr: Verbreitete KI-Anwendungen könnten so viel Energie einsparen, wie 120 Millionen Autos verbrauchen
Effizienz: Hochskalierte KI-gestützte Maßnahmen könnten weltweit rund 300 TWh einsparen – etwa die Jahresstromerzeugung von Australien und Neuseeland zusammen

Was eine einzelne Anfrage kostet

Zahlen für einzelne Anfragen schwanken stark, weil Modell, Hardware und Messmethode das Ergebnis verändern. Eine Google-Suche liegt Schätzungen zufolge bei rund 0,3 Wattstunden, eine ChatGPT-Anfrage je nach Studie zwischen 0,2 und knapp 3 Wattstunden – also etwa das Zwei- bis Zehnfache einer Websuche. OpenAI-Chef Sam Altman sagte, eine durchschnittliche ChatGPT-Anfrage verbrauche etwa ein Fünfzehntel eines Teelöffels Wasser für die Kühlung; unabhängige Schätzungen liegen teils deutlich höher.

Entscheidend ist ohnehin nicht die einzelne Anfrage, sondern die Summe aus Milliarden Anfragen und dem Ausbau neuer Rechenzentren. Was bei einer Anfrage an ein Sprachmodell technisch passiert, erklären wir in Wie ChatGPT wirklich funktioniert: Token, Transformer und das Prinzip „nächstes Wort“. Weitere überraschende KI-Zahlen findest du in Fakten: KI-Zahlen, die überraschen.

Quellen

Stand: 7. September 2026.