KI-Rechenzentrum Stromverbrauch 2026: Verbrauch der auf KI ausgelegten Rechenzentren stieg 2025 um 50%

Rechenzentren verbrauchten 2025 485 TWh, und KI trieb das Wachstum

Jede dieser Statistiken zum KI-Rechenzentrum-Stromverbrauch verlinkt auf die Behörde, das Labor oder das Unternehmen, das sie veröffentlicht hat. Das Datum ist der Zeitraum, den die Zahl abdeckt. Bei der Zahl eines Unternehmens pro Prompt ist es der Monat, in dem das Unternehmen sie veröffentlicht hat.

Addiere diese Zeilen nicht. Die IEA zählt alle Rechenzentren, auch die, in denen E-Mail, Video und Banking laufen, und weist die mit KI-Chips vollgepackten gesondert aus. Die Zeilen pro Prompt gelten für eine Chatbot-Antwort, und keine davon enthält das Training. Die Zahlen von Google gelten nur für Text, und OpenAI hat nicht gesagt, was sein Durchschnitt umfasst.

Der größte Teil des Wachstums ist jung. Die Diagrammdaten der IEA nennen für Rechenzentren 269 TWh im Jahr 2020, 416 TWh im Jahr 2024 und 485 TWh im Jahr 2025, also etwa das 1.8-Fache in fünf Jahren. Die eigene IEA-Prognose für 2030 liegt bei etwa dem Doppelten von 2025. Bei den auf KI ausgelegten Rechenzentren ist es das Dreifache.

Wie viel Strom verbraucht ChatGPT pro Tag?

ChatGPTs Prompts verbrauchten nach unserer Rechnung aus zwei Zahlen, die OpenAI Mitte 2025 genannt hat, etwa 850 MWh Strom pro Tag. Das sind etwa 310 GWh pro Jahr. Es entspricht ungefähr dem Jahresverbrauch von 29,000 US-Haushalten, beim Durchschnitt der US Energy Information Administration von 10,791 kWh pro Haushalt.

Das ist wenig im Vergleich zum gesamten Netz. Es sind etwa 0.06% der 485 TWh, die Rechenzentren 2025 verbrauchten. Die IEA hat im April 2026 eine ähnliche Überschlagsrechnung gemacht: 10 Milliarden Anfragen pro Tag mit großzügig angesetzten 1 Wh je Anfrage ergäben etwa 3.6 TWh pro Jahr.

Es ist auch mehr als eine viel zitierte Schätzung von 2024. Im März 2024 berichtete The New Yorker von einer Schätzung, nach der ChatGPT etwa 200 Millionen Anfragen pro Tag bearbeitete und dabei mehr als eine halbe Million kWh verbrauchte, und Reporter machten daraus 17,000 US-Haushalte. Mit OpenAIs eigenen Zahlen ist der Tagesverbrauch bis zu 1.7-mal so groß. Das Prompt-Volumen wuchs um mehr als das Zwölffache, während jeder Prompt etwa ein Siebtel der 2.5 Wh braucht, die die alte Schätzung unterstellte.

Das Training eines großen Modells kann etwa so viel verbrauchen. Epoch AI schätzte im September 2025, dass das Training von Grok 4 von xAI etwa 310 GWh Strom benötigte, genauso viel wie unsere jährliche ChatGPT-Zahl. Epoch hat das aus den bekannten Ressourcen von Grok 3 abgeleitet, nicht aus einer Angabe von xAI, und die beiden Zahlen werden unterschiedlich gezählt.

Sieh die 850 MWh als Momentaufnahme von Mitte 2025, nicht als Messung. Altman hat nicht gesagt, was seine 0.34 Wh umfassen, etwa Kühlung, Server im Leerlauf oder Bild- und Sprachanfragen. OpenAI hat seit Juli 2025 keine tägliche Prompt-Zahl mehr veröffentlicht, und die Nutzerzahlen sind seitdem gewachsen, wie unsere Seite ChatGPT-Statistiken zeigt. ChatGPT bleibt bei jeder Zählung, die wir in KI-Chatbot-Marktanteilen verfolgen, der größte Chatbot.

Wie viel Energie braucht ein KI-Prompt?

Ein typischer Prompt an einen großen Chatbot braucht etwa 0.24 bis 0.34 Wh, nach den Zahlen, die Google und OpenAI 2025 veröffentlicht haben. Google gab für seinen medianen Gemini-Apps-Textprompt im August 2025 0.24 Wh an, was nach seinen Angaben weniger als neun Sekunden Fernsehen entspricht. Sam Altman schrieb im Juni 2025, die durchschnittliche ChatGPT-Anfrage brauche „ungefähr so viel, wie ein Ofen in etwas mehr als einer Sekunde verbraucht“.

Was eine Zahl umfasst, kann das Ergebnis stark verändern. Googles zwei Zahlen für dieselben Prompts unterscheiden sich um das 2.4-Fache, nur weil die größere Hostrechner, ungenutzte Kapazität und Rechenzentrums-Overhead wie Kühlung einrechnet. Googles Wert ist außerdem ein Median und Altmans ein Durchschnitt, und ein paar lange Prompts ziehen einen Durchschnitt nach oben. Sag also nicht, 0.34 Wh seien 40% mehr als 0.24 Wh. Sie sind nicht auf dieselbe Weise gemessen.

Jeder Prompt wird billiger im Betrieb. Google sagte, die Energie seines medianen Gemini-Textprompts sei binnen 12 Monaten um das 33-Fache gesunken, sein CO2-Ausstoß um das 44-Fache. Microsoft Research senkte seine eigene Schätzung von 0.34 Wh auf 0.31 Wh, als es seine Studie im Juni 2026 überarbeitete. Von Anthropic, xAI oder Meta fanden wir Stand Oktober 2026 keine Energiezahl pro Prompt. Die Nutzerzahlen von Gemini stehen auf unserer Seite Gemini-Statistiken, die von Anthropic auf Claude-Statistiken.

Welche KI-Aufgaben brauchen am meisten Energie?

Video, Reasoning und sehr lange Eingaben brauchen am meisten Energie, oft hunderte Male so viel wie eine kurze Textantwort. Die IEA sagte im April 2026, dass Video, Reasoning und Agentenaufgaben pro Anfrage hunderte oder tausende Male mehr Energie brauchen können als einfacher Text. Ein hochauflösendes Bild könne etwa das 10-Fache einer kurzen Antwort brauchen, fügte sie hinzu.

Video ist der Extremfall. MIT Technology Review hat im Mai 2025 einige offene Modelle selbst gemessen. Eine Antwort von Metas Llama 3.1 405B brauchte unter Einrechnung von Kühlung und anderem Bedarf etwa 6,706 Joule, also 1.86 Wh. Ein Standardbild von Stable Diffusion 3 Medium brauchte etwa 0.63 Wh. Ein fünf Sekunden langes Video von CogVideoX brauchte etwa 3.4 Millionen Joule, also 944 Wh. Das ist so viel, wie eine Mikrowelle in über einer Stunde verbraucht.

Lange Eingaben kosten ebenfalls mehr. Epoch AI schätzte im Februar 2025, dass eine Anfrage mit 10,000 Token an GPT-4o etwa 2.5 Wh braucht und eine mit 100,000 Token fast 40 Wh. Microsoft Research setzt eine Anfrage in Reasoning-Länge mit dem 15-Fachen an Token bei 3.91 Wh an. Das ist das 13-Fache einer typischen. Unsere LLM-API-Preisstatistiken zeigen, was diese Token kosten.

Wie viel Wasser verbraucht ein KI-Prompt?

Ein Chatbot-Prompt verbraucht etwa ein Viertel bis ein Drittel Milliliter Wasser, nach den Zahlen von Google und OpenAI aus 2025. Google gab für seinen medianen Gemini-Prompt 0.26 mL an, etwa fünf Tropfen. Altman setzte die durchschnittliche ChatGPT-Anfrage mit 0.000085 Gallonen an. Das sind nach unserer Umrechnung etwa 0.32 mL, oder in seinen Worten „etwa ein Fünfzehntel eines Teelöffels“.

Mistrals Wert ist weit höher, nämlich 45 mL für eine Antwort von Le Chat mit 400 Token, weil er mehr zählt. Er addiert vorgelagerte Auswirkungen, etwa die Herstellung der Server, zum eigenen Verbrauch des Rechenzentrums. Mistral führte die Studie vom Juli 2025 mit dem Beratungsunternehmen Carbone 4 und ADEME durch, der französischen Agentur für ökologischen Wandel. Es sagte, das Training von Mistral Large 2 und 18 Monate Betrieb hätten 281,000 Kubikmeter Wasser verbraucht.

Bei Altmans Wert kommen ChatGPTs 2.5 Milliarden Prompts pro Tag auf etwa 212,500 Gallonen Wasser pro Tag. Das ist unsere Rechnung. Google sagte im Juni 2026, seine Wasserprojekte hätten 2025 etwa 7.7 Milliarden Gallonen zurückgeführt, was nach seinen Angaben rund 78% seines Frischwasserverbrauchs in diesem Jahr entspricht.

Wie viel vom US-Strom gehen an Rechenzentren?

US-Rechenzentren verbrauchten 2023 4.4% des Stroms des Landes, also 176 TWh, stellte das Lawrence Berkeley National Laboratory in einem Bericht vom Dezember 2024 für das Energieministerium fest. Das waren 58 TWh im Jahr 2014. Das Update 2025 des Labors, veröffentlicht im Juni 2026, nennt für 2030 einen Anteil von 11.8%, also 649 TWh. Die Spanne reicht von 9.5% bis 15.3%. Der Anteil würde sich mehr als verdoppeln.

Das Electric Power Research Institute (EPRI) nannte in seinem Bericht vom Februar 2026 für 2030 9% bis 17%, gegenüber heute 4% bis 5%. Diese Spanne liegt 60% über seinen früheren Szenarien. Die USA sind mit Abstand der größte Markt. Sie verbrauchten 2024 45% des weltweiten Rechenzentrumsstroms, vor China mit 25% und Europa mit 15%, sagte die IEA im April 2025. Die IEA erwartet, dass Rechenzentren bis 2030 fast die Hälfte des Wachstums der US-Stromnachfrage ausmachen.

Wie schlägt sich der KI-Energieverbrauch im Vergleich zu anderen Branchen?

KI ist weiterhin ein kleiner Verbraucher im weltweiten Strom, aber einer der am schnellsten wachsenden. Rechenzentren aller Art verbrauchten 2025 1.5% des weltweiten Stroms, und die IEA erwartet bis 2030 etwa 3%. Sie machen laut IEA etwas weniger als 10% des Wachstums der weltweiten Stromnachfrage bis 2030 aus. Our World in Data setzt KI allein 2025 bei etwa 0.5% des weltweiten Stroms an, auf Grundlage von IEA-Zahlen.

Die Zahl für 2030 ist aber auf Länderebene groß. Die IEA schrieb im April 2025, ihre Prognose von 945 TWh für 2030 sei etwas mehr, als ganz Japan heute verbraucht. Lokal nahmen Rechenzentren 2025 in den Regionen, in denen sie sich ballen, schon 20% bis 30% der Stromnachfrage ein, sagte die IEA.

Die Emissionen steigen mit dem Strom. Die IEA erwartet, dass sich die Emissionen der Rechenzentren bis 2035 auf etwa 350 Millionen Tonnen pro Jahr verdoppeln. Das wären immer noch etwa 2% der Emissionen des Stromsektors. Die IEA weist auch darauf hin, dass ein kühlschrankgroßes Server-Rack bis 2027 den Spitzenbedarf von 65 Haushalten haben könnte.

Wie schnell wächst der Stromverbrauch von Big Tech?

Googles Stromverbrauch stieg 2025 um 37%, was das Unternehmen in seinem Umweltbericht 2026 vom 30. Juni 2026 das größte Wachstum seiner Geschichte nannte. Die betrieblichen Emissionen sanken um 2%. Die Emissionen der Lieferkette stiegen um 25%. Google schloss 2025 außerdem Verträge über mehr als 12 GW neue saubere Energie.

Microsoft verbrauchte in seinem Geschäftsjahr 2025, das im Juni 2025 endete, 37.0 TWh Strom, laut seinem Umweltdatenblatt 2026. Das sind 24% mehr als 29.8 TWh ein Jahr zuvor und das 3.4-Fache des Verbrauchs im Geschäftsjahr 2020. Die Gesamtemissionen stiegen im Jahr um 25%, auf 20.29 Millionen Tonnen. Das sind etwa 58% über dem Basiswert von 2020.

Die IEA schätzte, dass Amazon Web Services, Microsoft, Alphabet und Meta 2024 zusammen 110 TWh verbrauchten, 20% mehr als im Vorjahr. Die Investitionen der größten Tech-Konzerne überschritten 2025 $400 Milliarden. Die IEA erwartet, dass sie 2026 um weitere 75% springen.

Welche Atom- und Gasdeals versorgen KI mit Strom?

Meta steht hinter den zwei größten Zahlen in der folgenden Tabelle. Am 9. Januar 2026 kündigte es bis zu 6.6 GW Atomstrom bis 2035 an. Dann berichtete Fortune am 27. März 2026, Meta werde sieben weitere Gaskraftwerke für seinen Campus in Louisiana finanzieren, insgesamt 10 Kraftwerke und 7.5 GW.

Neben den Atomdeals wächst Gas. Die IEA erwartet bis 2030 15 bis 27 GW Gaskraft auf Rechenzentrumsgeländen, meist in den USA. Die Bestellungen für Gasturbinen sprangen 2025 um 70%, sagte sie. Die meisten neuen Reaktoren aus diesen Deals sind nicht vor 2030 fällig.

Wie wir diese Zahlen zusammengestellt haben

Wir haben jede Zahl am 7. Oktober 2026 an ihrer Quelle geöffnet. Das sind die Berichte der IEA vom April 2026 und April 2025 samt Diagrammdaten, dazu das Lawrence Berkeley National Laboratory, EPRI und die US Energy Information Administration. Außerdem nutzten wir Epoch AI, Microsoft Research, die eigenen Tests von MIT Technology Review sowie Beiträge und Berichte der Unternehmen. Wo ein Unternehmen es einem Reporter gesagt hat, nennen wir das Medium. Die Zahlen 850 MWh, 310 GWh, 29,000 Haushalte, 212,500 Gallonen und 0.32 mL sind unsere Rechnung, mit den gezeigten Eingaben.

Wir haben weggelassen, was wir nicht an seinem Ursprung öffnen konnten. Das betraf eine viel zitierte Zahl von 2024 zu KI-Servern, Googles Rechenzentrumsgesamtwert für 2025 und die Bundesstaatsanteile von EPRI, bei denen zwei Berichte über dieselbe Mitteilung voneinander abweichen. Der Berichtstext der IEA sagt, Rechenzentren seien 2025 „um mehr als 15%“ gewachsen. Wir nutzen die 17% und 485 TWh aus ihrer Zusammenfassung, die zu ihren Diagrammdaten passen. Wir aktualisieren diese Seite, wenn die IEA, Google oder OpenAI neue Zahlen veröffentlichen.

So zitierst du diese Statistiken zum KI-Rechenzentrum-Stromverbrauch

Du kannst jede Zahl und jede Tabelle auf dieser Seite frei verwenden, solange du auf sie zurückverlinkst. Nenne bitte auch bei Zahlen, die von anderen stammen, die ursprüngliche Quelle. Eine schlichte Quellenangabe wie diese funktioniert:

Quelle: Whizi Research, „KI-Rechenzentrum Stromverbrauch 2026: Verbrauch der auf KI ausgelegten Rechenzentren stieg 2025 um 50%“, whizi.io/resources/ai-data-center-energy-consumption-statistics, aktualisiert im Oktober 2026.

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