KI vs Google Suchenergie: Ist KI wirklich? 10 mal schlimmer?
Der berühmte 10-fache Vergleich mischt eine alte Suchzahl mit sich ändernden KI-Schätzungen. Ein fairer Vergleich hängt von der Aufgabe, dem System und dem Jahr ab.
Es gibt keine verlässliche Regel, dass eine KI-Nachricht genau zehnmal so viel Energie verbraucht wie eine andere Google suchen. Das berühmte Verhältnis kombiniert a Google Schätzung aus dem Jahr 2009 mit ersten Annahmen über ChatGPT, dann behandelt beide als zeitlose Konstanten. Suchinfrastruktur, KI-Hardware und die Produkte selbst haben sich verändert.
Jüngste öffentliche Schätzungen gehen von einem gewöhnlichen Ergebnis aus ChatGPT Textabfrage bei etwa 0.3–0.34 Wattstunden. Das liegt nahe an den alten 0.3 Wh Google Suchschätzung wird oft als Nenner verwendet, nicht das Zehnfache. Dies beweist jedoch nicht, dass moderne KI und moderne Suche die gleiche Energie verbrauchen. Google veröffentlicht keine aktuellen, universellen Zahlen pro Suche und viele Suchanfragen umfassen mittlerweile KI-generierte Zusammenfassungen. Der ehrliche Vergleich ist ein Bereich, der an eine definierte Aufgabe und Grenze gebunden ist.
Woher die zehnfache Behauptung kam
Google schrieb 2009, dass eine Suche etwa verwendet wurde 0.0003 kWh oder 0.3 Wh. Das war eine Unternehmensschätzung für das Suchsystem seiner Zeit. Es ist älter als die heutigen Rechenzentren, Ranking-Modelle, Rich-Result-Seiten und generierten Zusammenfassungen.
Die KI-Seite wurde oft auf etwa 3 Wh pro Abfrage eingestellt. Diese Schätzung ging von älterer Beschleunigerhardware aus, a GPT-3.5-scale Modell und eine lange Ausgabe. Epochen-KIs Überprüfung der älteren Berechnung erklärt, warum diese Annahmen als nicht repräsentativ für die typische aktuelle Textverwendung erachtet werden.
Teilen Sie 3 Wh durch 0.3 Wh und das einprägsame Verhältnis erscheint. Das Rechnen ist einfach; Die Eingaben sind nicht vergleichbar.
Was neuere KI-Schätzungen sagen
OpenAI CEO Sam Altman erklärte im Jahr 2025, dass ein Durchschnitt ChatGPT Abfrage verwendet ungefähr 0.34 Wh. Die Epochen-KI hat separat ein typisches Modell erstellt GPT-4o Anfrage bei etwa 0.3 Wh. Bei beiden Zahlen handelt es sich nicht um einen Zählerstand für jede Nachricht.
Das Ergebnis von Epoch hängt von Annahmen über Modellarchitektur, Hardware, Nutzung und Token-Anzahl ab. Altman hat keine unterstützende Berechnung veröffentlicht. Ihre Zustimmung ist ein nützliches Signal, kann aber den fehlenden Nenner der modernen Suche nicht füllen.
Langkontext-, Argumentations- und Tool-lastige KI-Anfragen können viel mehr als die typische Text-Groß-/Kleinschreibung nutzen. Die Energiekosten einer KI-Nachricht variiert, da „Nachricht“ eine Schnittstellenaktion und keinen festen Rechenaufwand beschreibt.
Suche und Chat erfüllen unterschiedliche Aufgaben
Eine herkömmliche Websuche ordnet Links und gibt sie zurück. Ein Chatbot generiert Token für Token eine Antwort. Wenn der Benutzer nur eine Website benötigt, ist das Öffnen eines Suchergebnisses wahrscheinlich das angemessenere Tool. Ein Model zu bitten, einen Aufsatz zu schreiben, ist nicht sinnvoll mit dem Abrufen von zehn blauen Links vergleichbar.
Die Grenze verschwimmt, wenn die Suche generierte Zusammenfassungen umfasst oder wenn ein Chatbot das Web durchsucht, bevor er antwortet. Eine sichtbare Anfrage kann Ranking, Abruf, Seitenverarbeitung und einen oder mehrere Modellaufrufe kombinieren. Zählt man das entweder als „Suche“ oder als „KI-Abfrage“, verbirgt sich der größte Teil des Systems.
Ein fairer Test würde beiden Produkten die gleiche Informationsaufgabe geben, aufzeichnen, ob die Antwort erfolgreich ist, und jeden Back-End-Schritt und Wiederholungsversuch zählen. Öffentliche Daten unterstützen dieses Experiment bei kommerziellen Diensten selten.
Eine niedrige Zahl pro Abfrage deckt nicht die Gesamtnachfrage ab
Auch wenn sich die normale Textgenerierung der alten Suchschätzung annähert, kann KI den Gesamtstromverbrauch dennoch erhöhen. Es schafft neue Verwendungsmöglichkeiten, generiert längere Ergebnisse und wird produktübergreifend eingebettet. Auch das Trainieren von Modellen und der Aufbau beschleunigter Rechenkapazität bleiben bei den meisten Vergleichen pro Abfrage außen vor.
Die Internationale Energieagentur schätzt, dass alle Rechenzentren ca 415 TWh im Jahr 2024 und prognostiziert im Basisszenario etwa 945 TWh im Jahr 2030. Darin wird KI neben anderen digitalen Diensten als wichtigster Wachstumstreiber bezeichnet. Diese Gesamtzahlen umfassen viel mehr als nur Suche oder Chat und sollten nicht durch eine geschätzte Anzahl von Suchanfragen geteilt werden.
Systemwachstum und eine effiziente individuelle Antwort können beide wahr sein. Sie agieren in unterschiedlichen Maßstäben.
Kohlenstoff kann einen Energievergleich umkehren
Strom ist kein Kohlenstoff. Zwei Aufgaben, die dieselben Wattstunden verbrauchen, können unterschiedliche Emissionen verursachen, wenn eine auf einem fossillastigen Netz läuft und eine andere kohlenstoffärmeren Strom nutzt. Zeit spielt in Netzen eine Rolle, da sich Wind, Sonne und Nachfrage ändern. Auch der jährliche Abgleich erneuerbarer Energien kann zu einem anderen Abrechnungsergebnis führen als die bei der Anfrage verfügbare physische Erzeugung.
Das heißt: „Wer stößt mehr aus?“ benötigt Infrastrukturdaten, die über die Energieschätzung pro Abfrage hinausgehen. Außerdem sollte zwischen Betriebsemissionen und Grauemissionen in Chips und beim Bau von Rechenzentren unterschieden werden.
Unser Erklärung zum CO2-Fußabdruck von KI legt diese Grenzen fest. Eine einfache Energiekennzahl kann nicht alle beantworten.
Wählen Sie das Werkzeug je nach Aufgabe aus
Verwenden Sie die normale Suche, wenn Sie sich eine bekannte Seite, aktuelle Quellen oder mehrere Standpunkte ansehen möchten. Verwenden Sie ein kleines KI-Modell, wenn Synthese, Umschreiben oder Konversation einen Mehrwert bieten. Verwenden Sie ein umfassenderes Argumentations- oder Forschungssystem, wenn die Komplexität dies rechtfertigt. Vermeiden Sie es, einen der beiden Prozesse zu wiederholen, da die erste Anfrage vage war.
Treechat schätzt die Betriebsenergie seiner Antworten anhand der Modell- und Token-Nutzung, wobei auf unserer Website Annahmen zum Overhead des Rechenzentrums und zum CO2-Ausstoß des Netzes getroffen werden Seite zur Methodik. Es wird kein universeller Sparanspruch geltend gemacht Google Suchen Sie, da keine aktuelle vergleichbare öffentliche Baseline verfügbar ist.
Die sinnvolle Schlussfolgerung lautet nicht „KI ist zehn Suchanfragen“ oder „KI ist jetzt dasselbe wie Suche“. Es ist so, dass das beliebte Verhältnis abgelaufen ist. Vergleichen Sie eine definierte Aufgabe anhand aktueller Erkenntnisse und seien Sie bereit zu sagen, dass die öffentlichen Daten keine eindeutige Zahl stützen.