Green AI — die Praxis, KI mit möglichst wenig Ressourcen zu betreiben — spart gleichzeitig Geld und CO2. Ein echter Wettbewerbsvorteil.
Wie viel Energie verbraucht KI?
Die Einzelabfrage ist günstig (~0,003 kWh). Der Hebel liegt in Wiederholung und Training. Die meisten Kosten entstehen durch:
- Dieselben Abfragen mehrfach (kein Caching) → Cache spart 30–60 %
- Zu große Modelle für einfache Tasks → kleine Modelle oft ausreichend
- Fehlversuche im Loop → bessere Prompts = weniger Durchläufe
Drei starke Hebel
| Hebel | Maßnahme | Wirkung |
|---|---|---|
| Modellwahl | Kleines Modell für einfache Tasks | −70 % Kosten |
| Caching | Antworten zwischenspeichern | −40 % Abfragen |
| Quantisierung | 8-bit statt 16-bit lokal | −50 % Ressourcen |
Beispiel: Support-Triage
10.000 Tickets/Monat mit großem LLM → ~300 €/Monat. Mit kleinem Modell + Cache → ~90 €/Monat. 70 % Ersparnis bei gleicher Qualität.
Nachhaltigkeit als USP
Immer mehr Ausschreibungen (v. a. im öffentlichen Sektor) fordern Nachhaltigkeitsnachweise. Green AI wird zur Hürde für Aufträge — wer sie erfüllt, gewinnt.
Mehr dazu
In Lektion 14 (Green AI) vertiefen wir die Heber praktisch. Für Enterprise-KI-Strategien mit SLA: ALaaS Enterprise anfragen →
💡 Die 80/20 der KI-Effizienz
Kleine Modelle + Caching + bessere Prompts decken 80 % der Einsparungen ab — ohne Qualitätsverlust.