Schweizer Rechenzentren verbrauchten zuletzt rund zwei Terawattstunden Strom im Jahr, also einen niedrigen einstelligen Prozentsatz des Landesverbrauchs. Der Anteil wächst, und KI ist der Haupttreiber. In mehreren Kantonen werden Neubauten inzwischen politisch verhandelt statt bloss bewilligt.
Die Debatte ist nicht nur eine Umweltdebatte
Diskutiert werden drei verschiedene Dinge, die gerne vermischt werden: der Stromverbrauch, die Kühlung und damit der Wasserbedarf, und die Frage, wem die Rechenleistung am Ende gehört. Ein Rechenzentrum, das Schweizer Strom verbraucht und ausschliesslich ausländische Dienste bedient, ist energiepolitisch dasselbe wie eines für inländische Anwendungen, souveränitätspolitisch aber das Gegenteil.
Der Anteil einer einzelnen Anwendung
Für eine Institution ist der eigene Beitrag klein, aber nicht null, und vor allem ist er steuerbar. Drei Stellschrauben zählen:
- Die Modellgrösse. Zwischen dem grössten verfügbaren Modell und einem kleineren, spezialisierten liegt bei vielen Aufgaben ein Faktor, der sich in der Rechnung und im Verbrauch gleichermassen zeigt. Klassieren, Extrahieren und Sortieren brauchen kein Spitzenmodell.
- Die Anzahl Schritte. Ein Ablauf, der dreimal dasselbe Dokument durch ein Modell schickt, verbraucht dreimal Energie. Das ist meistens ein Konstruktionsfehler und keine Notwendigkeit.
- Der Verzicht. Die sparsamste Anfrage ist die, die gar nicht gestellt wird, weil eine gewöhnliche Suche oder eine Regel dieselbe Auskunft liefert.
Sauberer Strom erledigt das Argument nicht
Schweizer Rechenzentren laufen zu einem grossen Teil mit CO2-armem Strom, und die Anlage, auf der das Schweizer Sprachmodell trainiert wurde, kühlt mit Seewasser und läuft weitgehend mit klimaneutraler Energie. Das ist gut, ändert aber nichts an der zweiten Frage: Strom, der in ein Rechenzentrum geht, geht nicht in einen anderen Zweck, und die Netzkapazität ist regional begrenzt. Effizienz bleibt deshalb ein Thema, auch wenn die Herkunft der Energie sauber ist.
Die Kostenzeile als Messgerät
Wir führen seit Beginn eine Kostenzeile pro Aufgabe mit. Sie ist gleichzeitig eine brauchbare Näherung für den Verbrauch, weil beide an derselben Stelle entstehen. Wer nach drei Monaten sieht, dass achtzig Prozent der Anfragen aus drei simplen Aufgaben kommen, verschiebt genau diese auf ein kleineres Modell und senkt beides zugleich.
Wo wir die Zahlen dazu führen
Wir betreiben dazu ein öffentliches Beobachtungssystem: Intelligenz pro Watt zeigt für jedes Land, was künstliche Intelligenz an Strom kostet, wer sie baut und was sie übernimmt. Die Seite holt ihre Zahlen bei jedem Aufruf selbst, aus offenen Quellen mit Datum, statt eine Momentaufnahme festzuschreiben.
Fazit: Sparsamkeit ist keine Gesinnung, sondern eine Einstellung
Die Frage ist selten, ob eine Institution KI einsetzt, sondern wie grosszügig sie dabei rechnet. Eine passende Modellwahl je Aufgabe senkt Kosten und Verbrauch, ohne dass jemand auf etwas verzichten muss. Das ist die unspektakulärste und wirksamste Massnahme in dieser ganzen Debatte.
