Forschende haben einen erheblichen ökologischen Preis für die zunehmende Nutzung fortschrittlicher KI-Systeme aufgedeckt. Eine neue Studie, die am 19. Juni 2025 in Frontiers in Communication veröffentlicht wurde, zeigt, dass KI-Modelle mit Schlussfolgerungsfähigkeiten beim Beantworten identischer Fragen bis zu 50-mal mehr Kohlendioxid ausstoßen als ihre einfacheren Gegenstücke.
Das Forschungsteam unter der Leitung von Maximilian Dauner von der Hochschule München untersuchte 14 verschiedene große Sprachmodelle (LLMs) mit einer Bandbreite von 7 bis 72 Milliarden Parametern. Sie testeten diese Modelle mit 1.000 Benchmark-Fragen aus unterschiedlichen Bereichen wie Mathematik, Geschichte, Philosophie und abstrakter Algebra.
Die Studie ergab, dass Modelle mit Schlussfolgerungsfähigkeiten im Durchschnitt 543,5 sogenannte „Denk-Token“ pro Frage erzeugten, während prägnante Modelle nur auf 37,7 Token kamen. Diese zusätzlichen Rechenschritte führen direkt zu einem höheren Energieverbrauch und damit zu mehr CO₂-Emissionen. Das genaueste getestete Modell war das Cogito-Modell mit 70 Milliarden Parametern und Schlussfolgerungsfähigkeiten: Es erreichte eine Genauigkeit von 84,9 %, verursachte dabei aber dreimal so viel CO₂ wie ähnlich große Modelle mit kürzeren Antworten.
„Derzeit sehen wir einen klaren Zielkonflikt zwischen Genauigkeit und Nachhaltigkeit bei LLM-Technologien“, erklärte Dauner. „Keines der Modelle, die unter 500 Gramm CO₂-Äquivalent pro Antwort blieben, erreichte eine Genauigkeit von mehr als 80 %."
Auch das Thema der gestellten Fragen hatte einen erheblichen Einfluss auf die Emissionen. Fragen, die komplexes Schlussfolgern erforderten – etwa aus abstrakter Algebra oder Philosophie – führten zu bis zu sechsmal höheren Emissionen als einfache Themen wie Schulgeschichte.
Die Forschenden betonten, dass Nutzer ihren KI-CO₂-Fußabdruck durch bewusste Entscheidungen steuern können. So würde beispielsweise das R1-Modell von DeepSeek (70 Milliarden Parameter) beim Beantworten von 600.000 Fragen so viel CO₂ ausstoßen wie ein Hin- und Rückflug von London nach New York. Das Qwen 2.5-Modell von Alibaba (72 Milliarden Parameter) könnte bei vergleichbarer Genauigkeit rund 1,9 Millionen Fragen beantworten und dabei denselben CO₂-Ausstoß verursachen.
„Wenn Nutzer die genauen CO₂-Kosten ihrer KI-generierten Ausgaben kennen, könnten sie gezielter entscheiden, wann und wie sie diese Technologien einsetzen“, schlussfolgert Dauner. Die Forschenden hoffen, dass ihre Arbeit zu einem bewussteren und umweltfreundlicheren Umgang mit KI beiträgt, da diese Technologien immer stärker in unseren Alltag integriert werden.