Chat GPT verbraucht so viel Wasser wie 320 Teslas

Chat GPT braucht laut neuesten Berechnungen einen Liter Wasser pro 50 Fragen. Nun fordern Forscher:innen und die KI selbst effizientere Kühlsysteme.

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Mit Chat GPT erlebte der Hype rund um Künstliche Intelligenz seinen Peak. Der Chatbot hat aber auch seine Schattenseiten. Neben teils obskuren Antworten, brutkasten berichtete ausführlich, ist Chat GPT sehr Energie-intensiv.

Chat GPT braucht 700.000 Liter Wasser

Eine Analyse, die vor einigen Wochen durchgeführt wurde, kam zu dem Schluss, dass die Trainings von GPT-3, der Basis von Chat GPT, rund 1.300 Megawattstunden an Strom verbraucht. Das entspricht etwa dem Jahresverbrauch von 200 Menschen.

Die Universitäten von Colorado Riverside und Texas Arlington haben sich darüber hinaus nun den Wasserverbrauch des Chatbots angesehen. Die Rechenzentren von GTP-3 würde in den Rechenzentren knapp 700.000 Liter Wasser verbrauchen.

Das entspricht etwa den Dimensionen, die für die Herstellung von 370 BMW-Autos oder 320 Tesla-Elektrofahrzeugen gebraucht würden. Die Daten beziehen sich auf die Rechenzentren in den USA, asiatische würden den Wasserverbrauch gar verdreifachen.

KI schlägt Lösungen für eigenes Problem vor

Die Autor:innen der Studie nennen den Verbrauch mit Blick auf die Süßwasserknappheit auf der Welt und dem raschen Bevölkerungswachstum „äußerst besorgniserregend“. Von den Forscher:innen kommt daher der Appell, dass die Entwickler:innen mit gutem Beispiel vorangehen sollen und ihren Wasser-Fußabdruck verkleinern sollen.

Chat GPT selbst hat eine klare Antwort auf die brutkasten-Frage, ob KI-Modelle in Zeiten von Wasserknappheit ethisch vertretbar seien: „Es ist wichtig, bei der Entwicklung und Verwendung von KI-Modellen die Auswirkungen auf die Umwelt und die Gesellschaft zu berücksichtigen. Wenn die Kühlung dieser Modelle jedoch die Wasserknappheit vorantreibt, dann müssen die Entwickler und Nutzer sorgfältig prüfen, wie sie mit diesem Problem umgehen können“.

Laut der KI sei es wichtig „effizientere Kühlungssysteme zu verwenden, die weniger Wasser verbrauchen oder alternative Kühlungsmethoden wie Luft- oder Flüssigstickstoff zu nutzen“. Letztlich liegt, dem Chatbot zufolge, die Verantwortung bei den Entwickler:innen.

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die Redaktion

21.10.2026

Grazer Deep-Tech-Spin-off DiLT Analytics schließt siebenstellige Finanzierungsrunde ab

Das Grazer TU-Spinoff holt den Deep-Tech-Fonds Noctua Science Ventures als Investor an Bord und erhält zusätzlich eine Förderung aus dem Programm aws Seedfinancing – Deep Tech. Das Kapital soll in den Teamaufbau und in den Rollout der Diagnosesoftware FaciliMind fließen.

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Grazer Deep-Tech-Spin-off DiLT Analytics schließt siebenstellige Finanzierungsrunde ab

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DiLT Analytics hat eine siebenstellige Finanzierungsrunde abgeschlossen. Sie setzt sich aus einem Equity-Investment von Noctua Science Ventures und einer Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen des Programms Seedfinancing – Deep Tech zusammen. Mit dem Geld möchte das 2021 gegründete Spinoff der TU Graz sein Team ausbauen und FaciliMind, seine Software zur automatisierten Fehlerdiagnose in Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, zu weiteren Betreibern großer Gebäudeportfolios bringen

DiLT Analytics: „Substanziell wachsen“

Noctua Science Ventures ist ein Wiener Deep-Tech-Fonds und ein Joint Venture von Speedinvest und den Technischen Universitäten Österreichs. Der Fonds investiert gezielt in Ausgründungen, deren Produkt auf langjähriger Forschung beruht.

„Die aws-Förderung ergänzt das Investment und ist auf genau diese Phase zugeschnitten: den Schritt von einer erprobten Technologie zu einem Produkt, das sich über viele Standorte hinweg ausrollen lässt“, heißt es per Aussendung. Um im Sinne des Programms aws Seedfinancing – Deep Tech als Deep Tech zu gelten, muss das Vorhaben auf einer „anspruchsvollen technologischen und wissenschaftlichen Herausforderung“ basieren und einen klaren Technologiesprung gegenüber bestehenden Lösungen oder rein inkrementellen Weiterentwicklungen ermöglichen.

„Mit Noctua Science Ventures haben wir einen Partner gefunden, der beides kennt: die technischen Herausforderungen eines Deep-Tech-Produkts und den Weg in die Kommerzialisierung. Für ein junges Spinoff ist das der Best Case. Dass parallel auch die aws-Förderung zugesagt wurde, bestätigt uns, dass FaciliMind und unser Team auf dem richtigen Weg sind. Jetzt geht es darum, substanziell zu wachsen“, sagt Theresa Kohl, CEO von DiLT Analytics.

Philipp Stangl, Managing Director von Noctua Science Ventures, ergänzt: „Von unseren vielen Gesprächspartnern erhielten wir ein sehr einheitliches Bild zu DiLT: ein glaubwürdiger, technisch differenzierter Ansatz, umgesetzt von einem Team, mit dem Immobilienprofis gerne zusammenarbeiten. Genau diese Kombination aus Forschungsvorsprung und starker Kundenorientierung ist es, wonach wir in der Pre-Seed-Phase suchen.“

2021 gegründet

DiLT Analytics wurde Ende 2021 von Franz Wotawa und Gerald Schweiger als Spinoff des Instituts für Softwaretechnologie der TU Graz gegründet und ging aus der Forschungsgruppe „Intelligent Systems“ hervor. Erstes größeres Projekt war „Inframonitor“, eine herstellerunabhängige IoT-Datenplattform für den Campus Inffeldgasse der TU Graz.

Seither ist DiLT an mehr als 20 Forschungsprojekten mit über 15 Partnern beteiligt, einige davon FFG-gefördert und gemeinsam mit österreichischen und europäischen Universitäten. Die Ergebnisse fließen über den Forschungszweig DiLT Research direkt in die Produktentwicklung. Geführt wird das Unternehmen heute von Theresa Kohl (CEO), Christopher Gray (Business Development & Strategy), Thomas Hirsch (CTO), Reinhard Pertschy (CPO) und Thomas Schwengler (Head of Software).

Die entwickelte Software FaciliMind analysiert Betriebsdaten von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, erkennt dabei versteckte Fehler und Optimierungspotenziale und liefert Technikteams eine nach Dringlichkeit sortierte Maßnahmenliste, so der Claim. Die Software von DiLT Analytics arbeitet herstellerunabhängig und lässt sich über ein einzelnes Gerät an die bestehende Gebäudeleittechnik anbinden. Dank eines knowledgegraphbasierten Softwarestacks soll sie das digitale Abbild komplexer Anlagen weitgehend automatisiert innerhalb weniger Tage statt monatelanger Handarbeit erstellen können. Zielgruppe sind Betreiber großer Gebäudeportfolios, etwa in der öffentlichen Hand, an Flughäfen sowie in Industrie und Gesundheitswesen.

DiLT Analytics erhielt Preise

Zu den Kunden zählen u.a. die Technischen Universitäten Graz und Wien, Bundesimmobiliengesellschaft (BIG), IG Immobilien Management GmbH und Industriekunden. 2025 wurde DiLT Analytics mit dem DREA Award und dem ÖGUT Umweltpreis ausgezeichnet. Und ist seit September 2026 nach ISO 27001 zertifiziert.

„Wissen über Anlagenbetrieb soll im Unternehmen bleiben“

Neben der Verstärkung des Teams und dem geplanten Rollout möchte DiLT Analytics künftig ein Übersetzungswerkzeug für den BACtwin-Standard als Open Source veröffentlichen und die Diagnose künftig auf weitere Technologien wie Wärmepumpen, Photovoltaik und Batteriespeicher ausweiten

„Ein Gebäudeportfolio überdauert seine Dienstleister und oft auch seine erfahrensten Mitarbeitenden“, sagt Kohl. „Unser Ziel ist, dass das Wissen über den Anlagenbetrieb im Unternehmen bleibt und dass Entscheidungen auf verifizierter Datengrundlage statt auf Bauchgefühl und Erinnerung beruhen.“

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