KI-Agenten: 600-mal höherer Energieverbrauch als Chat-Anfragen
Veröffentlicht am: 08.08.2026 um 15:22 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Klimawissenschaftler haben neue Erkenntnisse zum energetischen Fußabdruck von künstlicher Intelligenz vorgelegt, die eine deutliche Diskrepanz zwischen verschiedenen Nutzungsarten aufzeigen. Ein aktueller Bericht von Zeke Hausfather verdeutlicht, dass sogenannte KI-Agenten etwa 600-mal mehr Energie verbrauchen als einfache, einmalige Textanfragen über herkömmliche Chat-Schnittstellen. Diese Entwicklung wirft neue Fragen zur Skalierbarkeit und den Umweltfolgen automatisierter KI-Arbeitsabläufe auf.
Umfassende Analyse der Agenten-Nutzung
Die Untersuchung von Hausfather stützt sich auf die Auswertung der Nutzung des Werkzeugs Claude Code über einen Zeitraum von acht Wochen. Während dieser Phase wurden insgesamt 1.138 Prompts verarbeitet. Bemerkenswert sei dabei die hohe Zahl der daraus resultierenden Modellaufrufe: Um die komplexen Aufgaben der Agenten zu erfüllen, seien insgesamt 14.000 Modellaufrufe notwendig gewesen. Dabei wurden rund 3,2 Milliarden Tokens generiert.
Der Energieverbrauch für diesen achtwöchigen Testzeitraum wird auf etwa 170 kWh geschätzt. Die Berechnungen weisen dabei eine Spanne zwischen 70 und 330 kWh auf, was den unterschiedlichen Annahmen zur Hardware-Effizienz Rechnung trägt. Heruntergerechnet auf eine einzelne Nutzeranfrage ergibt sich laut dem Bericht ein durchschnittlicher Energiebedarf von etwa 150 Wh pro Prompt.
Langfristige Auswirkungen und CO2-Bilanz
Auf Basis dieser Daten hat Hausfather Hochrechnungen für den dauerhaften Einsatz solcher Agenten-Systeme erstellt. Bei einer Nutzung über ein volles Jahr ergäbe sich ein voraussichtlicher Energieverbrauch von etwa 1,1 MWh. Je nach zugrunde gelegten Effizienzparametern liegt die mögliche Spanne hierbei zwischen 0,4 und 2,2 MWh.
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Mit diesem Stromverbrauch sind erhebliche CO2-Emissionen verbunden. Der Bericht beziffert den jährlichen Ausstoß auf rund 370 kg CO2. In der detaillierten Betrachtung schwanken die Werte zwischen 149 und 734 kg CO2. Diese Zahlen illustrieren die ökologische Belastung, die durch die zunehmende Automatisierung von Software-Entwicklung und anderen komplexen Prozessen durch KI-Agenten entstehen kann.
Technische Parameter der Inferenz-Berechnung
Ergänzende technische Analysen, unter anderem veröffentlicht auf dev.to, untermauern die energetische Komplexität der KI-Inferenz. Zur Bestimmung des CO2-Ausstoßes wird eine Formel herangezogen, die die Leistung der Beschleuniger-Hardware mit der Effizienz der Rechenzentren (Power Usage Effectiveness, PUE) kombiniert. Bei einer angenommenen Beschleuniger-Leistung von 700 W und einem PUE-Wert von 1,2 wird der Energiebedarf pro Token berechnet.
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Abhängig davon, ob ein System zwischen 400 und 4.000 Tokens pro Sekunde verarbeitet, resultiert ein Energiebedarf von 0,21 bis 2,10 Joule pro Token. Im direkten Vergleich dazu steht eine einfache Standardantwort mit einem Umfang von 500 Tokens. Diese beanspruche lediglich zwischen 0,029 und 0,29 Wh.
Die endgültige CO2-Intensität hängt zudem stark vom lokalen Strommix ab. Bei einer Netzintensität von 50 bis 700 gCO2 pro kWh ergeben sich für eine einzelne Antwort Werte zwischen 0,0015 und 0,2 g CO2-Äquivalenten. Diese enorme Spanne, die einen Faktor von 130 umfasst, unterstreicht die Bedeutung des Standorts und der gewählten Infrastruktur für die Klimabilanz von KI-Diensten. Während einfache Antworten energetisch kaum ins Gewicht fallen, vervielfacht der iterative Prozess bei autonomen Agenten die Last für die Stromnetze massiv.
