Was kostet die Nutzung von KI? Genau darum geht es in diesem letzten Teil. Auch hier gilt derselbe Maßstab wie zuvor: öffentlich zugängliche Daten, reproduzierbare Ergebnisse, und die Frage, wer die Zahlen veröffentlicht hat?
Kosten
Wenn es um Kosten geht, gibt es mehrere Aspekte, welche man betrachten muss. Kostet es Zeit, Geld oder ist es etwas ganz anderes, wie zum Beispiel Freiheit?
KI/menschliche Fehler
Es gibt zahlreiche dokumentierte Fälle, in denen sich Behörden zu sehr auf KI verlassen haben und dies zu unrechtmäßigen Verhaftungen führte.
Das bekannteste Beispiel ist Angela Lipps aus Tennessee. Lipps wurde eines Tages aus heiterem Himmel wegen Verbrechen verhaftet, die in North Dakota begangen wurden. Das Kuriose daran ist, dass die Entfernung zwischen den beiden Orten mehr als 1.000 Meilen (1.600 km) beträgt und Lipps nach eigenen Angaben noch nie in North Dakota war. Sie wurde mehr als fünf Monate lang zu Unrecht in Haft gehalten. Grundlagen war ein Treffer des Gesichtserkennungssystems von Clearview AI, welches Lipps als potenzielle Täterin in mehreren Bankbetrugsfällen identifizierte und die Daten an die Polizei von Fargo weitergab.20 21
Wie war das möglich? Ganz einfach, keiner der verantwortlichen Ermittler hat die Daten und Fakten der KI genauer überprüft und entsprechend ausreichend verifiziert. Genauer gesagt: Die Polizei von West Fargo wollte niemanden anklagen, aber die Polizei von Fargo hielt die Übereinstimmung nach der Überprüfung ihrer Social-Media-Beiträge für ausreichend. Die Ermittler verhafteten Lipps einfach, und von da an war sie auf sich allein gestellt.
Glücklicherweise konnte sie anhand von Bankunterlagen nachweisen, dass sie sich zum Zeitpunkt der Tat 1.000 Meilen (1.600 km) entfernt befand, und die Anklage wurde fallen gelassen. Sie erhielt nie eine Entschuldigung von der Polizei, obwohl es sich eindeutig um ein menschliches Versagen handelte. Zumindest ist aber der Einsatz dieses KI-Systems für die Polizei von West Fargo nun verboten. Dies war zum aktuellen Zeitpunkt mindestens die 13 dokumentierte Fehlverhaftung, welche durch Gesichtserkennung verursacht wurde.
In einem anderen Fall wurde ein Schüler von der Polizei in Handschellen gelegt, weil das Sicherheitssystem einer Schule eine Tüte Doritos fälschlicherweise als Waffe identifizierte. Die Sicherheitsabteilung der Schule hatte den Alarm bereits überprüft und aufgehoben, bevor die Festnahme erfolgte. Die Schulleiterin wurde darüber aber nicht rechtzeitig informiert und kontaktierte den Schulpolizisten, der die Polizei alarmierte22.
Geld
ARC Prize veröffentlichte Daten zu den Kosten von KI-Einsatz. Sie haben ein Modell (Gemini 3 Pro) mit einem Puzzle-Benchmark getestet23 24. Das Ergebnis war, dass das Lösen eines standardisierten Logiktests etwa $0,81 kostet. Die Erfolgsquote bei der Lösung des Problems jedoch nur 31% betrug. Wird wiederum deutlich mehr Rechenleistung eingesetzt, kostet das Lösen desselben Tests $31 und die Erfolgsquote liegt bei etwa 54%. Ein Mensch würde dieselbe Aufgabe mit Kosten von etwa $17 lösen.
Umweltauswirkungen
„Nature Sustainability“ veröffentlichte einen Artikel über die Umweltauswirkungen von KI-Rechenzentren, der teilweise von der NSF (U.S. National Science Foundation) finanziert wurde. Er stützt sich auf Daten aus dem Jahr 2024 und enthält Prognosen bis zum Jahr 2030. Es ist wichtig anzumerken, dass keiner der Autoren Kühlsysteme oder Rechenzentrumsdienste verkauft, sodass hier kein potenzieller Interessenkonflikt besteht. In dem Artikel wird darauf hingewiesen, dass sich die Studien des Berkeley Lab und der IEA (Internationale Energieagentur) teilweise auf vertrauliche Geschäftsdaten stützen. Das wiederum schränkt aber die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse ein25.
Der Wasserverbrauch von KI-Rechenzentren setzt sich aus 2 Komponenten zusammen:
- 71% indirekter Wasserverbrauch durch die Stromerzeugung
- 29% direkter Wasserverbrauch durch die Kühlung der Rechenzentren
Der Artikel prognostiziert für alle US-amerikanischen KI-Rechenzentren einen jährlichen Wasserverbrauch von etwa 731–1.125 Millionen m³ und einen CO₂-Ausstoß von rund 24–44 Millionen Tonnen CO₂ pro Jahr. Code und Daten der Studie sind öffentlich zugänglich auf GitHub26.
Zum Vergleich: Ein deutscher Single-Haushalt verbraucht etwa 125 Liter Wasser pro Tag, was etwa 45 m³ pro Jahr entspricht. Das bedeutet, dass alle US-KI-Rechenzentren etwa den jährlichen Wasserverbrauch von 16–25 Millionen Menschen verbrauchen27.
Ein deutscher Haushalt verursacht im Bereich „Wohnen“ etwa 5 Tonnen CO₂ pro Jahr (2,5 Tonnen pro Person). Alle deutschen Privathaushalte zusammen, verursachen laut Daten aus dem Jahr 2021 etwa 208 Millionen Tonnen CO₂ pro Jahr (direkt + indirekt)28. Die US-amerikanischen KI-Rechenzentren kämen damit auf 12–21% dessen, was alle deutschen Privathaushalte im Bereich „Wohnen“ ausstoßen.
Nebenbei bemerkt: Der Wasserverbrauch und die CO₂-Emissionen Deutschlands basieren auf Daten aus dem Jahr 2021 und berücksichtigen ausschließlich CO₂, während die Daten aus „Nature Sustainability“ auf einer Prognose für den Zeitraum von 2024 bis 2030 beruhen, die auch CO₂-Äquivalentgase einbezieht. Die Daten eignen sich zwar für einen groben Vergleich, jedoch nicht für einen exakten Vergleich.
Fazit
Die Zahlen liegen vor. Welche Schlussfolgerungen daraus gezogen werden muss jeder für sich selbst entscheiden. Eines ist sicher: Es sollte keine Rolle spielen, wie plausibel die Überschrift eines Artikels klingt. Das Einzige, was zählen sollte, ist:
- Sind die Daten öffentlich zugänglich?
- Lassen sich die Ergebnisse reproduzieren oder nicht?
- Wer hat die Daten veröffentlicht und hat er ein Interesse daran, etwas zu verkaufen?
Es ist außerdem wichtig zu beachten, dass sich manche Dinge im Laufe der Zeit ändern können, da später Korrekturen veröffentlicht werden könnten. Die im Artikel dargestellten Zahlen basieren auf einer Recherche vom 07.08.2026.
Quellen:
[21] Woman Wrongfully Jailed 5 Months After AI Facial Recognition Error
[22] Baltimore County police handcuff student after AI system mistook a bag of chips for a gun | CNN
[23] ARC Prize 2025 Results and Analysis | ARC Prize
[24] ARC Prize 2025: Technical Report
[26] PEESEgroup/US-AI-Server-Analysis
[27] Wassernutzung privater Haushalte | Umweltbundesamt
[28] Kohlendioxid-Emissionen im Bedarfsfeld „Wohnen“ | Umweltbundesamt
