Liebe KI-Interessierte,
in vielen meiner Gespräche mit Führungskräften taucht häufig auch folgende Frage auf, die ich heute hier etwas genauer betrachten will.
Die Frage
„Warum braucht KI eigentlich so viel Rechenleistung? Und welche Folgen hat das für uns?“
Nun, wir sind es gewohnt, dass digitale Systeme leicht und mühelos wirken: Programme starten in Sekunden, Cloud-Dienste laufen „einfach so“.
Und dann liest man, dass KI-Modelle wie ChatGPT Milliarden kosten, riesige Rechenzentren füllen und Strom im Gigawatt-Bereich verbrauchen.
Was also passiert da? Warum ist das Rechnen so aufwendig?
Was im Hintergrund geschieht
KI-Training ist wie ein gigantisches Puzzle mit Milliarden Teilen – und jedes Teil wird tausendfach gedreht, bis es passt.
Beim Training eines Sprachmodells wie ChatGPT werden Abermilliarden winziger Parameter – kleine Stellschrauben des Verständnisses – wieder und wieder angepasst.
Jede Textprobe löst Millionen Berechnungen aus.
Jeder Durchlauf verändert das Modell minimal.
Und das passiert Billionen Male.
Das Ergebnis ist kein klassisches Programm, sondern ein lernendes System, das Sprache über Mustervergleiche „versteht“.
Und dieses Lernen ist reiner Hochleistungs-Sport für Computer: komplexe Matrix-Berechnungen, parallel auf zehntausenden Spezialchips.
Normales Programmieren ist wie Kochen nach Rezept.
KI-Training dagegen ist, als würde jemand Millionen Rezepte ausprobieren, bis der Geschmack perfekt ist – und das milliardenfach in Sekundenbruchteilen.
Warum das relevant ist
Damit das funktioniert, braucht es spezialisierte Hardware, Kühlung und Strom – in Dimensionen, die man sich im Alltag kaum vorstellen kann.
Rechenzentren sind keine abstrakten Orte der Cloud, sondern industrielle Anlagen: kilometerlange Serverreihen, Hochspannung, Kühlwasser, Sicherheitszonen.
Sie sind das Rückgrat der digitalen Intelligenz – und ihr größter Energieverbraucher.
Und nicht nur das Training verschlingt Ressourcen. Auch der laufende Betrieb – jede Anfrage, jedes Chatfenster, jedes Bild – verbraucht messbare Energie.
KI ist damit keine immaterielle Softwareidee, sondern eine physische Technologie mit realem Ressourcenbedarf.
Was das für uns bedeutet
Diese physische Seite hat Folgen, über die wir – bei aller Begeisterung für KI – doch noch viel zu selten sprechen.
Denn jede digitale Intelligenz braucht reale und zwar extrem hohe Energie.
Und je mehr wir Künstliche Intelligenz in unseren Alltag holen, desto sichtbarer wird ihr Schatten.
- Energie & Nachhaltigkeit: Jede Anfrage an ein Sprachmodell verbraucht Strom. In Summe reden wir über Milliarden Kilowattstunden. Wenn KI überall mitdenkt, wird Energieverbrauch zum Nachhaltigkeitsthema – nicht am Rand, sondern im Kern der Digitalisierung.
- Kosten & Abhängigkeiten: Nur wenige Akteure können diese Infrastrukturen betreiben. Wer Rechenleistung besitzt, bestimmt das Tempo. Das verschiebt Macht – wirtschaftlich, technologisch, geopolitisch.
- Souveränität & Zukunftsfähigkeit: Europa rechnet (noch) auf fremder Hardware - auch wenn mit der Initiative “AI Continent” der Europäischen Kommission bereits versucht wird, dem entgegenzusteuern.
Mich beschäftigt das zunehmend:
Wenn KI wirklich in jeden Prozess, jede Verwaltung, jede Schule und jedes Gespräch wandert – wie stellen wir sicher, dass diese Rechenlast tragfähig bleibt – ökologisch, wirtschaftlich, gesellschaftlich?
Wir reden viel über Ethik, Regulierung und Kompetenz.
Aber vielleicht beginnt verantwortungsvolle KI dort, wo wir uns fragen, welchen Strom sie eigentlich verbraucht.
Die Führungsfrage dahinter
Wer über KI entscheidet, entscheidet indirekt auch über Ressourcen. Über Energie, Infrastruktur, Klima – und über Verantwortung.
Vielleicht wird das eine der zentralen Führungsfragen der nächsten Jahre:
Wie viel KI brauchen wir wirklich – und wo reicht schon weniger, wenn wir sie klüger einsetzen?
KI ist nicht grenzenlos. Sie hängt an realen Grenzen – an Chips, Strom, Kühlung, Raum, Zeit.
Und genau das macht sie dann irgendwie wieder menschlich: Auch sie ist endlich.
Antworten Sie mir gern auf diese Mail mit Ihren Gedanken dazu.
Schöne Grüße - und ein weiterhin neugierig-gelassenes Führen mit KI
Ihre
Beate Freuding
P.S. Das World Economic Forum hat ein Whitepaper entwickelt, dass mit ganz praktischen Vorschlägen aufzeigt, wie eine verantwortungsvolle Künstliche Intelligenz erreicht werden kann. Das Dokument ist unten als Download abrufbar.
Offizielle Dokumente, Studien, Whitepaper etc.
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Advancing Responsible AI Innovation (World Economic Forum, 2025)
Dieses Whitepaper des WEF beschreibt, wie Organisationen Verantwortung und Fortschritt in der KI-Nutzung verbinden.
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Hinweis: Dieser Beitrag ist in enger Zusammenarbeit mit KI geschrieben worden und persönlich von Dr. Beate Freuding, Geschäftsführerin von The Digital Leader, kuratiert. Der Beitrag dient der allgemeinen Information und Orientierung. Er stellt keine Rechtsberatung dar und kann eine individuelle juristische Prüfung im Einzelfall nicht ersetzen. Für Entscheidungen, die auf Basis dieses Beitrags getroffen werden, übernimmt die Autorin keine Haftung.