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Transparenz / Opazität

Forensisches Inventar der Energie-Opazität

Übersicht darüber, welche Anbieter Daten veröffentlichen, welche nicht und mit welcher methodischen Qualität.

Die öffentliche Evidenz bleibt minimal und sehr ungleich verteilt

Bis April 2026 stützt sich nahezu die gesamte Debatte über den Energieverbrauch von AI auf eine Handvoll Labormessungen, eine einzige granulare Produktionszahl und mehrere Unternehmens- oder akademische Schätzungen mit hohen Fehlermargen. Das Hauptproblem ist nicht mangelndes Interesse, sondern das Fehlen offener und dienstbezogen vergleichbarer Telemetrie.

Wirklich nützliche Primärquellen

10

Zwischen Papers, offenen Benchmarks, Unternehmensangaben und überprüfbaren Schätzungen.

Öffentliche Spanne für eine Textanfrage

0,24-0,34 Wh

Google und OpenAI markieren den engen bekannten Referenzbereich für allgemeinen Chat.

Maximal beobachtete Abweichung

x 27

Opake Schätzketten können die Differenz zwischen abgeleitetem und realem Wert enorm vergrößern.

Dieses Inventar trennt Direktmessung, Produktionsdaten und indirekte Schätzung, um eine einfache Frage zu beantworten: Was wissen wir wirklich und was nehmen wir weiterhin nur an.

Das Ergebnis ist unbequem: Die meisten Zahlen, die in Presse, Regulierung und Marketing kursieren, sind keine verifizierbare Telemetrie. Es sind Annäherungen, die auf angenommenem Hardware, geschätzter Auslastung und proprietären Modellen basieren, die weiterhin verschlossen bleiben.

Verbrauch nach Modalität mit der heute verfügbaren Evidenz

Logarithmische Skala basierend auf der meistzitierten öffentlichen Spanne für Text, Bildgenerierung und Open-Source-Video.

Fazit: Das zentrale Problem ist nicht mehr, eine schöne Zahl zu berechnen, sondern zwischen realer Telemetrie und spekulativer Erzählung zu unterscheiden. Ohne diese Trennlinie bleibt jeder Vergleich zwischen Modellen fragil.

Quellen