Thomas Schmenger

Sieben KI Anbieter

Erklärung von leicht bis schwer

Der Energieverbrauch von ChatGPT ist ein Thema, das oft unterschätzt wird. Jede einzelne Anfrage an ein großes KI-Modell benötigt Rechenleistung, die auf leistungsstarken Servern ausgeführt wird – und diese Server laufen rund um die Uhr. Der damit verbundene Strombedarf ist nicht nur eine technische, sondern auch eine ökologische Frage. Auch wenn eine einzelne Chat-Nachricht kaum ins Gewicht fällt, summieren sich Millionen von Anfragen schnell zu einem beachtlichen Energieverbrauch. Rechenzentren müssen zudem gekühlt werden, was den Strombedarf weiter erhöht. Wer also ChatGPT nutzt, beeinflusst indirekt den CO₂-Ausstoß – und sollte sich der Größenordnung bewusst sein. Energieverbrauch ChatGPT ist ein KI-Sprachmodell, das auf neuronalen Netzen basiert und mithilfe von riesigen Datenmengen trainiert wurde. Um Antworten zu generieren, greift es auf komplexe Rechenoperationen zurück, die auf spezialisierten Grafikprozessoren (GPUs) ausgeführt werden. Diese GPUs sind in Rechenzentren untergebracht, die auf eine konstante Stromversorgung angewiesen sind. Neben der reinen Berechnung entsteht zusätzlicher Energiebedarf durch Kühlung, Datentransfer und Systemüberwachung. Der Energieverbrauch ist damit ein wesentlicher Faktor bei der Nutzung solcher KI-Dienste. Er hängt stark von der Modellgröße, der Servereffizienz und der Häufigkeit der Nutzung ab. Chancen Trotz des hohen Energiebedarfs bietet ChatGPT Chancen für eine nachhaltigere Zukunft. KI kann Prozesse optimieren, Ressourcen einsparen und in vielen Branchen effizientere Lösungen ermöglichen. So können etwa Logistikrouten berechnet, Produktionsabfälle minimiert oder Energieverbräuche besser gesteuert werden. Wenn KI-gestützte Systeme bestehende Strukturen effizienter machen, kann der indirekte Nutzen den direkten Stromverbrauch übersteigen. Auch die Forschung zu energieeffizienteren Modellen schreitet voran, sodass in Zukunft weniger Energie pro Anfrage benötigt wird. Zudem investieren viele Betreiber in erneuerbare Energien,

Quellen im Zeitalter von KI sind keine festen Brunnen mehr, an denen man einfach schöpft, sondern bewegliche Ströme, die sich mischen, überlagern, neu zusammensetzen. Eine Künstliche Intelligenz ist kein Autor, der eigene Erlebnisse hat, sondern ein Sammler und Arrangeur – gespeist aus Abermillionen Texten, Bildern, Datenpunkten. Das macht die klassische Quellenkritik dringlicher denn je: Wer spricht hier eigentlich? Ist die Information aus einem überprüfbaren Ursprung, oder ist sie ein synthetisiertes Mosaik aus unbekannten Fragmenten? Der Begriff „Quelle“ bekommt in diesem Kontext zwei zusätzliche Dimensionen. Erstens die Transparenzquelle: die Offenlegung, welche Datensätze, Archive, Publikationen ein Modell gespeist haben – oft ein blinder Fleck, da viele Systeme proprietär sind. Zweitens die Prozessquelle: die Beschreibung, wie aus Eingangsdaten ein neues Stück Text oder Bild generiert wurde. Im wissenschaftlichen und journalistischen Arbeiten reicht es nicht mehr, auf den Text selbst zu verweisen – man muss auch den Entstehungsmechanismus hinterfragen. Und im kreativen Bereich wird die Quelle zunehmend relational: Sie liegt nicht allein in der Vergangenheit, sondern auch in der Auswahl und Gewichtung, die Du als Mensch im Dialog mit der Maschine triffst. In diesem Sinn ist die Quelle nicht verschwunden – sie ist nur tiefer ins Gewebe gerutscht, das wir erst entwirren müssen, bevor wir ihm vertrauen.

Das gezielte Umlernen und Neuausrichten deiner vorhandenen Kompetenzen, um mit Praxisbezug und anerkannter Vorerfahrung in andere, künftig nachgefragte Rollen zu wechseln.

Lehrhaften Erzählung, in der meist Tiere mit menschlichen Eigenschaften auftreten.
Eine moralische Erzählform

Informationen, die es in der Realität nicht gibt.

Eine einfache Übersicht