Künstliche Intelligenz wird in den nächsten Jahren unsere Gesellschaft dramatisch verändern, vergleichbar mit der aktiven Entfachung von Feuer vor ca. 400.000 Jahren, der Erfindung der Glühbirne durch Thomas Edison im Jahr 1879 oder des Internets bzw. World Wide Web im Jahr 1990 durch Tim Berners-Lee.

Doch während die genannten Entdeckungen und Erfindungen ohne große Investitionen auskamen, ist die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz und der damit verbundenen großen Sprachmodelle eine Großtechnologie, die milliardenschwere Investitionen in gigantische Rechenzentren voraussetzt. Die zur Entwicklung großer Sprachmodelle erforderlichen neuronalen Netze sind technologisch nicht neu, zum Durchbruch der Künstlichen Intelligenz haben letztendlich Unmengen von Parallelprozessoren verholfen, die es ermöglichen, neuronale Netze durch enorme Datenmengen und Verknüpfungen zu trainieren.

So investierten allein die vier größten Hyperscaler (Amazon, Alphabet, Meta, Microsoft) im Jahr 2025 gemeinsam rund 400 Mrd. US-Dollar (USD) in neue Rechenzentren, für 2026 werden ca. 650–700 Mrd. USD erwartet. Hinzu kommen weitere 100 Mrd. USD, die Nvidia in eine Kooperation mit OpenAI investieren möchte. OpenAI selbst und Anthropic wollen in 2026 frisches Geld in Höhe von ca. 200 Mrd. USD akquirieren. Obwohl OpenAI noch keinen Gewinn erwirtschaften konnte, wird der Wert von OpenAI auf ca. 500 Mrd. USD taxiert, der Unternehmenswert von Anthropic auf ca. 380 Mrd. USD. Weltweit werden im Jahr 2026 über 2,5 Billionen USD in KI-relevante Bereiche fließen, inkl. Software, Energie und Hardware.

Dies sind beeindruckende Zahlen. Doch es stellt sich die Frage: Wie werden die hohen Investitionskosten wieder eingespielt? Wer liefert die enorme Energie für die großen Sprachmodelle? Wer liefert das Kühlwasser für die gigantischen Rechenzentren? Und wie verändert sich unser Denken?

Wir bezahlen in der Hoffnung auf künftige Gewinne

Insgesamt sind die Investitionen in KI im Wesentlichen fremdfinanziert und geprägt durch Aktionäre der Tech-Aktien, die bereit sind, ihr Kapital in Aktien zu investieren, deren Rendite erst in weiter Zukunft zu erwarten ist. Der Kapitalanteil, der durch die Anwender der KI in Form von Abos oder transaktionsabhängigen Nutzungsgebühren getragen wird, ist zurzeit noch recht klein.

Wir bezahlen mit unseren Daten

Die zweite Währung, mit der die Investitionen bezahlt werden, sind Daten: Prompts, Chatverläufe, hochgeladene Dokumente, umzuformulierende Mails oder zu prüfender Code werden, sofern es bei kommerzieller Nutzung nicht vertraglich ausgeschlossen wird, zur Optimierung der Sprachmodelle genutzt.

Die Logik ist dieselbe wie bei Google oder Facebook vor 15 Jahren, nur in höherer Qualität: Suchmaschinen wissen, was von Menschen gesucht wird; KI-Systeme wissen, was Individuen denken und was sie beschäftigt, wo ihre Wissenslücken liegen.

Wir bezahlen mit personalisierter Werbung

KI analysiert und personalisiert Verhalten, Stimmung, Tageszeit, Kontext, Standort und Kaufhistorie und liefert die Werbeanzeige zum psychologisch optimalen Moment. Experten schätzen, dass künftig 20% aller Online-Käufe durch KI-Agenten beeinflusst werden. Das Problem wird dadurch verschärft, dass Amazon, Alphabet und Meta, die zusammen einen 1 Billionen USD schweren Werbemarkt verwalten, in doppelter Rolle als KI-Ratgeber und als Verkäufer tätig sind.

Wir bezahlen mit manipuliertem Inhalt

Das Problem manipulierter Inhalte zeigt sich nicht nur im dramatischen Anstieg von Deepfake-Bildern oder -Videos. Das weitere und unsichtbarere Problem stellt die Desinformation durch bewusst manipulierte Sprachmodelle dar: Wer diese kontrolliert und manipuliert – sei es für politische oder verschwörungstheoretische Interessen – manipuliert und desinformiert die Nutzer dieser Sprachmodelle.

Wir bezahlen mit unserer Umwelt

Eine einzige ChatGPT-Anfrage (GPT-4) entspricht mit 2,9 Wh dem Energieverbrauch eines Smartphones, das ca. 20 Minuten aufgeladen wird. ChatGPT verarbeitet täglich rund 2,5 Mrd. Anfragen – das ergibt einen Tagesbedarf von ca. 40 GWh allein für den Betrieb der GPT-Sprachmodelle. Das Training von GPT-4 verbraucht einmalig ca. 60 GWh zu Kosten von ca. 5 Mio. UDS – dies entspricht dem Jahresverbrauch aller Privathaushalte einer mittelgroßen Stadt von ca. 40.000 Einwohnern. KI-Rechenzentren werden ihren Stromverbrauch von 2022 bis 2026 verzehnfachen – auf rund 90 TWh. Die KI-Industrie entwickelt sich damit zur energieintensivsten zivilen Infrastruktur aller Zeiten.

Auch der Wasserbrauch ist gigantisch: Für eine ChatGPT-Abfrage (GPT-4) werden 0,5 l Wasser benötigt, für das Training von GPT-4 über 900 Millionen Liter. Der Wasserverbrauch aller KI-Rechenzentren weltweit betrug im Jahr 2025 660 Mrd. Liter, viermal mehr als 2023. Für das Jahr 2027 wird der Bedarf auf 1,6 Billionen Liter geschätzt, das entspricht in etwa dem Jahresverbrauch der Stadt New York. Besonders problematisch ist die Tatsache, dass viele Rechenzentren in wasserarmen Regionen entstehen, in denen das Wasser ohnehin knapp ist und Konflikte mit der Landwirtschaft vorprogrammiert sind.

KI-Systeme verursachten im Jahr 2025 einen CO2-Ausstoß von ca. 80 Millionen Tonnen; das entspricht ebenfalls den Emissionen der Stadt New York in einem Jahr. Kein einziges Unternehmen berichtet leider über KI-spezifische Umweltkennzahlen, die genannten Zahlen sind Schätzungen.

Wir bezahlen mit unserem Verstand

Das Auslagern von Denkprozessen an eine Maschine ist nicht neu: Das wurde mit dem ersten Taschenrechner, mit GPS und mit Google auch erfolgreich praktiziert. KI geht jedoch deutlich weiter: KI übernimmt keine deterministischen und mechanischen Aufgaben mehr, sondern dringt ein in die Sphäre höheren Denkens – Argumentation, Urteilsfindung und Kreativität.

Das MIT Media Lab veröffentlichte 2025 unter dem Titel „Your Brain on ChatGPT“ folgende Studienergebnisse (siehe hier):

  • KI-Nutzung führte beim Schreiben zu messbarer Abnahme der Gehirnaktivität, besonders bei kreativem Denken.
  • Über 80% der KI-Nutzer konnten sich kaum an ihre eigenen KI-generierten Texte erinnern.
  • Als die KI-Gruppe anschließend ohne KI arbeiten musste, blieb die reduzierte Gehirnaktivität bestehen.
  • Die Gruppe, die zuerst ohne KI arbeitete, war der reinen KI-Gruppe klar überlegen, sie konnte KI-Empfehlungen besser beurteilen und eigenständiger denken.

Laut SBS Swiss Business School sind junge Menschen von dem Verlust kreativen Denkens bei hohem Konsum KI-generierter Ergebnisse besonders betroffen (vgl. hier). Höhere Bildung kann zwar als Schutzpuffer wirken, aber nur dann, wenn die Fähigkeit zu kritischem Denken auch regelmäßig trainiert wird.

Wir bezahlen mit unserem Demokratieverständnis

Hinzu kommen Auswirkungen auf gesellschaftspolitischer Ebene:

  • Weniger Skepsis gegenüber KI-generierten Inhalten führt zu leichterer Manipulierbarkeit.
  • Denken wird gleichförmiger, weil nur sehr wenige große Sprachmodelle existieren.
  • Demokratische Strukturen werden schwächer, wenn Bürger verlernen, Argumente selbst zu prüfen.
  • Wenn Menschen nicht mehr wissen, was wahr ist, ziehen sie sich zurück; sie hören auf zu wählen, hören auf zu diskutieren und hören auf zu glauben, dass ihre Stimme zählt.

Die genutzte KI-Infrastruktur und damit die Meinungsbildung liegt in den Händen von 5 bis 10 Unternehmen, die trotz ihrer großen Machtkonzentration keinem Wähler rechenschaftspflichtig sind.

Fazit

Die unbestreitbar beeindruckenden Ergebnisse, die mittels KI erzielt werden können, werden teuer erkauft: Wir bezahlen die enormen Investitionen in diese Großtechnologie nicht nur mit großen Umwelt- und Datenschutzproblemen, sondern auch mit manipulierbaren Inhalten – sei es zu gesellschaftspolitischen oder Werbezwecken – sowie mit dem Verlust kreativen und kritischen Denkens.

Die entscheidende Frage ist nicht, ob wir KI nutzen sollen, sondern wie. Wer KI als Denkprothese nutzt, zahlt mit seinem Verstand. Wer KI als Denkwerkzeug einsetzt und das eigene Urteil behält, kann profitieren.

Auch zeigen Studien, dass mit intelligenter Standortwahl, schnellerer Energiewende und Effizienzgewinnen der CO₂-Fußabdruck und der Wasserverbrauch von KI-Rechenzentren erheblich reduziert werden kann. Dies setzt jedoch ein Umweltumdenken der großen Unternehmen und staatliche Regulierung der KI voraus.

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