Sam Altman verteidigt den Energiehunger von KI: „Es braucht auch viel Energie, einen Menschen zu trainieren“

OpenAI-CEO Sam Altman hat zunehmende Kritik am steigenden Strom- und Wasserverbrauch künstlicher Intelligenz zurückgewiesen und argumentiert, die Debatte werde häufig ohne ausreichenden Kontext geführt.

Auf dem India AI Impact Summit wurde Altman zu Berichten über den ökologischen Fußabdruck von ChatGPT befragt – insbesondere zu Behauptungen, wie viel Wasser und Strom einzelne KI-Anfragen verbrauchen.

Wasserbehauptungen als „völlig verrückt“ bezeichnet

Altman wies Angaben zurück, wonach ChatGPT pro Anfrage Gallonen von Wasser verbrauche, und nannte diese „völlig unwahr“ und „total verrückt“, wie aus Aufnahmen hervorgeht, die von The Indian Express verbreitet wurden.

Er erklärte, viele Rechenzentren, die OpenAIs Systeme betreiben, hätten sich von traditionellen Verdunstungskühlmethoden entfernt, die stark auf Wasser angewiesen sind, um Überhitzung zu verhindern. Stattdessen würden zunehmend alternative oder effizientere Kühlsysteme eingesetzt, die den Wasserverbrauch reduzieren sollen.

Branchenweite Daten zeigen jedoch, dass der Wasserverbrauch weiterhin erheblich ist. Ein Bericht vom Januar des Wassertechnologieunternehmens Xylem und von Global Water Intelligence ergab, dass weltweit noch 56 Prozent der Rechenzentren in irgendeiner Form Verdunstungskühlung nutzen.

Strom ist eine „berechtigte“ Sorge

Beim Thema Stromverbrauch schlug Altman einen moderateren Ton an.

„Wir müssen sehr schnell auf Kernenergie, oder Wind, oder Solar umsteigen“, sagte er und räumte ein, dass der Energiebedarf von KI erheblich ist und mit zunehmender Leistungsfähigkeit der Modelle weiter wachsen wird.

Anschließend zog er einen Vergleich, der im Publikum für Lachen sorgte.

„Es braucht auch viel Energie, einen Menschen zu trainieren“, sagte Altman. „Es dauert etwa 20 Jahre Leben und all das Essen, das man in dieser Zeit zu sich nimmt, bevor man klug wird.“

Er führte die Analogie weiter aus und argumentierte, menschliche Intelligenz sei nicht nur das Ergebnis jahrzehntelanger individueller Entwicklung, sondern auch generationsübergreifend angesammelten Wissens.

Effizienz anders messen

Altmans übergeordneter Punkt war, dass die Fokussierung auf den reinen Stromverbrauch pro KI-Anfrage ohne Vergleichsrahmen irreführend sein könne. Eine fairere Kennzahl, so sein Vorschlag, wäre zu untersuchen, wie viel Energie ein ausgebildeter Mensch zur Beantwortung einer Frage benötigt im Vergleich zu einer trainierten KI.

In einem Blogbeitrag vom Juni 2025 schätzte Altman, dass eine einzelne ChatGPT-Anfrage etwa 0,34 Wattstunden Strom verbraucht – ungefähr so viel wie ein Backofen in rund einer Sekunde. Der Energieverbrauch kann je nach Komplexität der Aufgabe variieren, und neuere Modelle könnten unterschiedliche Anforderungen haben.

Die Umweltdiskussion bleibt

Trotz Altmans Verteidigung deuten Prognosen darauf hin, dass der ökologische Fußabdruck von KI insgesamt deutlich wachsen wird.

Ein Bericht vom Januar von Xylem und Global Water Intelligence prognostiziert, dass der KI-bezogene Wasserverbrauch bis 2050 um rund 130 Prozent steigen könnte. Der wachsende Strombedarf von Rechenzentren dürfte zudem den Wasserverbrauch für die Energieerzeugung erhöhen, während die zunehmend komplexe Chipfertigung den Wasserbedarf weiter antreiben könnte.

Der 800 Acre große Rechenzentrumskomplex von OpenAI in Abilene, Texas, soll Berichten zufolge ein geschlossenes Kühlsystem verwenden, das Wasser zirkuliert, allerdings zunächst Millionen Gallonen benötigt, um das System zu befüllen.

Mit der zunehmenden Verankerung von KI im Alltag dürfte auch die Prüfung ihres Energie- und Wasserverbrauchs intensiver werden. Altman rahmt die Debatte als Frage der Beschleunigung sauberer Energieinfrastruktur statt einer Verlangsamung der KI-Entwicklung – eine Position, die Experten weiterhin spaltet.

Quellen: The Indian Express, Xylem und Global Water Intelligence, Texas Tribune, OpenAI-Blog