Energieverbrauch und ökologische Herausforderungen von KI-Bildgeneratoren

Der Energieverbrauch von KI-Bildgeneratoren: Eine Analyse

Die rapide Entwicklung und Verbreitung von Künstlicher Intelligenz (KI) prägt zunehmend unseren Alltag und Geschäftsbetrieb. Insbesondere generative KI-Modelle, die in der Lage sind, Texte und Bilder zu erstellen, haben in den letzten Jahren immense Aufmerksamkeit erfahren. Während die Leistungsfähigkeit und die kreativen Möglichkeiten dieser Technologien unbestreitbar sind, rückt der damit verbundene Energieverbrauch und dessen ökologischer Fußabdruck immer stärker in den Fokus der Debatte. Eine aktuelle Studie beleuchtet nun detailliert, wie energieintensiv die Generierung von Bildern mittels KI tatsächlich ist und welche Implikationen dies für die Branche hat.

Wissenschaftliche Einblicke in den Energiebedarf generativer Bildmodelle

Ein internationales Forschungsteam der Stanford University und des Versicherungskonzerns Axa hat sich der Aufgabe angenommen, den Energieverbrauch von Diffusionsmodellen systematisch vorherzusagen. Diffusionsmodelle bilden die architektonische Grundlage vieler bildgenerierender KI-Systeme, wie beispielsweise DALL-E, Midjourney oder Googles Nano Banana. Während der Energiebedarf großer Sprachmodelle (LLMs) bereits umfassend untersucht wurde, standen die rechenintensiven Diffusionsmodelle bisher weniger im Mittelpunkt der Nachhaltigkeitsforschung.

Die Ergebnisse der Studie, die auf einem Workshop der EurIPS-Konferenz vorgestellt wurden, zeigen, wie die Komplexität dieser Algorithmen theoretisch modelliert werden kann. Basierend auf den für die Bildgenerierung notwendigen Rechenoperationen (FLOPs) lässt sich der Stromverbrauch ableiten. Dabei adaptierten die Forscher die sogenannten Kaplan-Skalierungsgesetze von OpenAI, welche ursprünglich zur Vorhersage der Leistungsfähigkeit von Sprachmodellen entwickelt wurden.

Signifikante Unterschiede im Energieverbrauch

Die Untersuchung, bei der Open-Source-Bildgeneratoren wie Stable Diffusion, Flux und Qwen auf Nvidia-GPUs der Serien A100, RTX A4000 und RTX A6000 ADA zum Einsatz kamen, offenbarte bemerkenswerte Unterschiede im Energiebedarf. Es zeigte sich, dass ein einziges generiertes Bild, abhängig von der Konfiguration und insbesondere der Auflösung, bis zu zehnmal mehr Energie verbrauchen kann als eine durchschnittliche ChatGPT-Anfrage. Während eine ChatGPT-Anfrage laut OpenAI-CEO Sam Altman etwa 0,34 Wattstunden benötigt, variiert der Energiebedarf für ein KI-Bild erheblich:

• Bei einer Auflösung von 512x512 Pixeln liegt der Verbrauch bei etwa 0,051 Wattstunden.
• Bei einer höheren Auflösung von 1024x1024 Pixeln steigt der Bedarf auf bis zu 3,58 Wattstunden pro Bild.

Diese Zahlen unterstreichen die Notwendigkeit, den Energieverbrauch bei der Nutzung und Entwicklung von KI-Bildgeneratoren genau zu berücksichtigen. Das von den Forschern entwickelte Verfahren ist dabei modellübergreifend anwendbar und ermöglicht es, den Energieverbrauch auch für proprietäre Systeme wie DALL-E oder Midjourney abzuschätzen, deren Betreiber bisher keine Verbrauchsdaten veröffentlichen.

Praktische Implikationen für Entwicklung und Betrieb

Die gewonnenen Erkenntnisse bieten einen wissenschaftlich fundierten Ansatz für die Energieplanung im Bereich der KI-Bildgeneratoren. Entwickler können nun verschiedene Diffusionsmodelle hinsichtlich ihres Energieverbrauchs vergleichen und Anbieter sind in der Lage, das zu erwartende Energieaufkommen bereits vor der Inbetriebnahme präzise abzuschätzen. Ziel ist es, die effiziente Entwicklung und Implementierung von KI-gestützten Bild- und Videogeneratoren gezielt zu fördern.

Für Unternehmen, die KI-Bildgeneratoren in ihre Workflows integrieren, bedeutet dies eine neue Dimension der Kosten- und Nachhaltigkeitsbetrachtung. Der bewusste Umgang mit Auflösung, Modellwahl und der Anzahl der Generierungsschritte kann einen signifikanten Einfluss auf den Gesamtenergieverbrauch haben. Dies ist nicht nur aus ökologischer Sicht relevant, sondern kann auch zu einer Optimierung der Betriebskosten führen.

Der breitere ökologische Kontext: Wasser- und Ressourcenverbrauch

Der Energieverbrauch ist jedoch nur ein Aspekt des ökologischen Fußabdrucks von Künstlicher Intelligenz. Rechenzentren, die für das Training und den Betrieb von KI-Modellen unerlässlich sind, benötigen neben Strom auch erhebliche Mengen Wasser zur Kühlung. Schätzungen zufolge kann die Kühlung eines Rechenzentrums bis zu 40 % des gesamten Energieverbrauchs ausmachen. Im Jahr 2022 benötigte Google beispielsweise 55 Milliarden Liter Wasser für seine Operationen. Ein längeres Chatbot-Gespräch mit zehn bis 50 Fragen kann indirekt etwa einen halben Liter Wasser verbrauchen.

Darüber hinaus erfordert die Herstellung der für KI notwendigen spezialisierten Hardware, insbesondere Grafikprozessoren (GPUs), seltene Rohstoffe wie Kobalt und Lithium. Deren Abbau ist oft mit erheblichen ökologischen und sozialen Problemen verbunden. Prognosen gehen davon aus, dass die Elektroschrottmassen durch das Aussortieren von Servern und Computern, bedingt durch das Wachstum generativer KI, bis 2030 auf bis zu 2,5 Millionen Tonnen ansteigen könnten. Dies erfordert dringend verbesserte Recyclingstrategien und eine höhere Transparenz in den Lieferketten.

Wege zu einer nachhaltigeren KI

Angesichts dieser Herausforderungen sind verschiedene Ansätze zur Reduzierung des ökologischen Fußabdrucks von KI unerlässlich:

• Effizientere Modelle: Die Entwicklung kleinerer und spezialisierter KI-Modelle kann den Energiebedarf im Vergleich zu großen "Alles-Könner"-Modellen deutlich senken.
• Grüne Energiequellen: Der Bezug von Ökostrom für Rechenzentren ist ein entscheidender Schritt zur Reduzierung der CO₂-Emissionen.
• Optimierte Nutzung: Ein bewusster und gezielter Einsatz von KI-Tools, bei dem unnötige Abfragen und übermäßig hohe Auflösungen vermieden werden, trägt zur Effizienz bei.
• Neue Technologien: Forschung und Entwicklung im Bereich energieeffizienter Hardware und Algorithmen, wie beispielsweise Quantencomputing, könnten langfristig zu einer Reduzierung des Verbrauchs führen.
• Transparenz und Regulierung: Eine stärkere Transparenz über den Energie- und Ressourcenverbrauch sowie politische Rahmenbedingungen, die Nachhaltigkeitskriterien für KI-Entwicklung und -Einsatz festlegen, sind von großer Bedeutung.

Die Integration von KI-Technologien bietet enormes Potenzial für Innovation und Effizienzsteigerung in vielen Branchen. Gleichzeitig ist es von entscheidender Bedeutung, die ökologischen Auswirkungen dieser Technologien kritisch zu beleuchten und aktiv an nachhaltigen Lösungen zu arbeiten. Für B2B-Anwender bedeutet dies, bei der Auswahl und Implementierung von KI-Lösungen nicht nur auf Leistung und Funktionalität, sondern auch auf den Energie- und Ressourcenverbrauch zu achten, um langfristig sowohl ökonomische als auch ökologische Vorteile zu erzielen.

Bibliography

- Ruf, B. (2025, November 27). KI-Bildgeneratoren: So viel Strom braucht das Generieren von Bildern. heise online. - admin. (2025, November 27). Effizienter Stromverbrauch bei KI-Bildgeneratoren verstehen und ... ai4performance.com. - master. (2025, November 28). KI-Bildgeneratoren: So viel Strom braucht das Generieren von Bildern. einfach-genial.de. - Trisko, A. (2024, Februar 28). So viel Strom verbraucht das Erstellen eines einzigen KI-Bildes. trendsderzukunft.de. - netzpolitik.org. (2025, Januar 30). Generative KI: Klimaschädlich by Design. netzpolitik.org. - Netspiration. (2024, Dezember 3). Wie viel Strom braucht die KI wirklich? netspiration.ch. - Peters, M. (2025, Juli 31). Was ist Bildgenerierung mit KI und wie funktioniert sie. digitalkompass.net. - Zylinski, E. M., & Bicker, A. (2025, September 29). KI-Stromverbrauch: Wieviel Energie benötigt sie tatsächlich? heise online. - change Magazin. (2025, November 25). Ökologischer Fußabdruck: Wie nachhaltig ist künstliche Intelligenz? change-magazin.de. - Deutschlandfunk Nova. (2023, Dezember 4). Ein KI-Bild verbraucht die Energie einer Handyladung. deutschlandfunknova.de.