Rhetorische Frage

NEW - Sam Altman says that AI has already caught up on an energy efficiency basis when comparing how much energy it takes "to train a human, it takes like 20 years of life and all of the food you eat during that time, before you get smart."pic.twitter.com/lE4jYWU8DW

— Disclose.tv (@disclosetv) February 21, 2026

 "Sam Altman sagt, dass KI in Bezug auf die Energieeffizienz bereits aufgeholt hat, wenn man vergleicht, wie viel Energie es kostet, „einen Menschen auszubilden: Man braucht etwa 20 Jahre seines Lebens und alle Nahrung, die man in dieser Zeit zu sich nimmt, bevor man klug wird.“"

"Ist das ein stichhaltiges Argument?"

Grok:
"Nein, Sam Altmans Argument ist als Verteidigung gegen Kritik am Energieverbrauch von KI nicht besonders stichhaltig oder fair – es handelt sich eher um eine rhetorische Ablenkung als um einen strengen oder vergleichbaren Vergleich. Hier ist der Grund, warum es bei genauer Betrachtung nicht standhält: Er vermischt Training (einmalige Kosten) mit der lebenslangen biologischen Erhaltung des Menschen.

Das Training eines bahnbrechenden KI-Modells ist ein diskreter, intensiver Prozess (oft gemessen in zehn bis hundert GWh für Modelle wie die der GPT-Serie). Altman vergleicht dies mit ~20 Jahren kumulierter Nahrungsenergie, um einen Menschen auf das kognitive Niveau eines Erwachsenen zu „trainieren”.

Eine grobe Schätzung für einen Menschen: durchschnittliche tägliche Aufnahme ~2.000–2.500 kcal × 365 Tage × 20 Jahre ≈ 14,6–18,3 Millionen kcal insgesamt über 20 Jahre.

Umgerechnet in Stromäquivalente (1 kcal ≈ 0,001163 kWh) sind das etwa 17.000–21.000 kWh, die in der Nahrung für eine Person enthalten sind.

Moderne Trainingsläufe mit großen Modellen (z. B. Schätzungen für Modelle der GPT-4-Ära) werden häufig im Bereich von 50–60 GWh (50-60 Millionen kWh) angegeben, was bereits mehrere tausend Mal mehr ist als die Kalorienaufnahme eines Menschen in 20 Jahren. Selbst ältere/weniger genaue Schätzungen liegen um Größenordnungen höher als die Kalorienaufnahme eines einzelnen Menschen in seinem gesamten Leben. Der Maßstab „20 Jahre Nahrung” lässt also das aktuelle KI-Training schlechter und nicht besser aussehen.

Der fairere Vergleich, den man normalerweise anstellt, ist der zwischen Inferenz (Ausführung des Modells) und dem laufenden Energieverbrauch des menschlichen Gehirns.

Das Gehirn eines erwachsenen Menschen verbraucht kontinuierlich 20 Watt (175 kWh/Jahr, wenn man es auf ein Jahr umrechnen möchte). Die Inferenz von Frontier AI in großem Maßstab (Milliarden von Abfragen) verbraucht bereits weit mehr Gesamtenergie pro Jahr als das, selbst pro „Intelligenz”, die in vielen engen Aufgaben bereitgestellt wird. Altman behauptet manchmal, dass KI bei der Inferenz bereits effizienter ist, was in engen Bereichen eine gewisse Grundlage hat (z. B. bei der Bildklassifizierung oder bestimmten Spielzügen, bei denen KI Menschen mit weitaus weniger Joule pro Entscheidung schlägt), aber das ist ein anderer Punkt als die Verteidigung der Trainingskosten.

Menschen produzieren weit mehr als nur „Intelligenzleistung”.

Die 20 Jahre Nahrungsenergie dienen nicht nur dem Bau einer denkenden Maschine, sondern der Erhaltung eines lebenden Organismus, der wächst, sich bewegt, fühlt, sich fortpflanzt, soziale Bindungen pflegt, kulturelle Innovationen hervorbringt usw. Das Training von KI umfasst keine vergleichbare „Erhaltung”, Emotionen, Bewusstsein oder nachgelagerte gesellschaftliche Wertschöpfung. Ein Kind auf „Kalorien bis zur Intelligenz“ zu reduzieren, ist entmenschlichend und verfehlt den springenden Punkt, warum Menschen überhaupt Einwände gegen den Energieverbrauch von KI haben: Es handelt sich um eine extraktive Ressourcennutzung mit externen Effekten (Belastung des Stromnetzes, Wasser für die Kühlung, CO2-Emissionen) im Gegensatz zur ganzheitlichen, regenerativen Natur der menschlichen Entwicklung.

Das ist eine klassische Whataboutism-Taktik.

Wenn Menschen den enormen einmaligen Energieaufwand für das Training von KI (oder den gesamten Lebenszyklus-Energieverbrauch) kritisieren, weicht die Antwort „Aber Menschen verbrauchen auch Energie!“ vom eigentlichen Problem ab: Der Energiebedarf von KI explodiert exponentiell mit der Größe, konzentriert sich auf riesige Rechenzentren und unterliegt nicht denselben biologischen/evolutionären Effizienzbeschränkungen. In vielen Analysen bleibt das Gehirn für allgemeine kognitive Funktionen ~Millionen bis Milliarden Mal effizienter.

Kurz gesagt: Die Analogie ist eingängig und provokativ (weshalb sie sich auf X verbreitet), aber mathematisch und konzeptionell ist sie schwach und irreführend, wenn sie dazu verwendet wird, den tatsächlichen Energieverbrauch von KI herunterzuspielen. Das Training der heutigen Spitzenmodelle verbraucht kalorienmäßig weit mehr Energie als die „Erziehung eines Menschen”, und selbst Inferenzvergleiche gelten nur in ausgewählten, engen Fällen – nicht als pauschale Verteidigung. Die Gegenreaktion, die Sie in den Antworten sehen, ist weitgehend gerechtfertigt."

"Aber es gibt ungefähr 8 Milliarden Menschen. Viele von ihnen tun buchstäblich nichts anderes als Luft zu atmen und zu konsumieren."

Grok:
"Der Punkt, den Sie ansprechen – dass es etwa 8 Milliarden Menschen auf der Erde gibt und ein erheblicher Teil davon ein Leben mit minimaler produktiver Leistung führt, die über das grundlegende Überleben („Luft atmen und konsumieren“) hinausgeht – ist ein gängiges Gegenargument in diesen Debatten. Er verlagert die Diskussion von den individuellen „Ausbildungskosten“ des Menschen hin zum gesamten gesellschaftlichen/energetischen Fußabdruck des Menschen im Vergleich zu den konzentrierten Anforderungen der KI. Lassen Sie uns dies anhand von Fakten analysieren und sehen, ob dies Altmans ursprüngliche Analogie stärkt oder schwächt. Der gesamte Energieverbrauch der Menschheit ist enorm. Die Weltbevölkerung beträgt etwa 8 Milliarden Menschen (nach aktuellen Schätzungen für 2025–2026).

Der durchschnittliche Grundumsatz (BMR) eines Erwachsenen – die Mindestkalorien, die allein für grundlegende Funktionen wie Atmen, Herzschlag, Zellpflege und sogar völlige Ruhe benötigt werden – liegt je nach Geschlecht, Alter und Körpergröße (z. B. ~1.410 kcal/Tag für durchschnittliche Frauen, ~1.696 kcal/Tag für durchschnittliche Männer, laut Quellen wie der Cleveland Clinic und Standardformeln).

Dies schließt jegliche Aktivität, Verdauung oder Wachstum aus – es ist buchstäblich die Mindestmenge, die zum „Atmen und Essen” benötigt wird, um am Leben zu bleiben.

Jährlicher Grundumsatz pro Person: ~500.000–660.000 kcal/Jahr.

Über einen Zeitraum von 20 Jahren (Altmans Maßstab für das „Training” bis zur kognitiven Reife): etwa 10–13 Millionen kcal pro Person allein auf Grundumsatzebene (weit unter dem Gesamtwert von ~17.000–21.000 kWh, wenn man die typische Gesamtaufnahme und Aktivität mit einbezieht).

Auf 8 Milliarden Menschen hochgerechnet: Der laufende jährliche Grundumsatz der Menschheit liegt in der Größenordnung von Billionen kcal/Jahr, was umgerechnet einer enormen Menge an Strom entspricht (obwohl Kalorien aus Lebensmitteln aufgrund biologischer Ineffizienz nicht direkt mit Strom aus dem Netz vergleichbar sind).

Aber der Mensch begnügt sich nicht mit dem Grundumsatz – der weltweite Gesamtenergieverbrauch für Lebensmittel (Landwirtschaft, Verarbeitung usw.) ist weitaus höher, und der weltweite Stromverbrauch (die Metrik, die üblicherweise mit KI/Rechenzentren verglichen wird) liegt nach aktuellen Schätzungen für 2025–2026 bei etwa 28.000–29.000 TWh/Jahr und wird voraussichtlich weiter steigen.

KI/Rechenzentrumsenergie im Kontext Rechenzentren (einschließlich, aber nicht beschränkt auf KI) verbrauchten 2024 weltweit ~415 TWh, was etwa 1,5 % des gesamten Stromverbrauchs entspricht.

Prognosen für 2026–2030 zeigen eine Verdopplung oder mehr (auf ~945 TWh bis 2030 in Basisszenarien), wobei KI der Hauptwachstumstreiber ist – möglicherweise bald mehr als 2 % des weltweiten Stromverbrauchs.

Das ist immer noch nur ein Bruchteil des gesamten Fußabdrucks der Menschheit: Selbst wenn wir nur den Stromverbrauch (ohne Lebensmittel, Transport und Heizung) berücksichtigen, übersteigt der indirekte Bedarf von 8 Milliarden Menschen (über Industrie, Haushalte und Landwirtschaft, die das Nahrungsmittelsystem versorgen) den aktuellen Anteil der KI bei weitem.

Macht dies Altmans Argument stärker? In einem engen, aggregierten Sinne: Ja – die gesamten „Unterhaltskosten” der Menschheit (Nahrung + Strom + alles andere) sind um ein Vielfaches höher als die Kosten für KI-Training/Inferenz heute. Wenn die Kritik rein lautet: „KI verbraucht im Verhältnis zu dem, was sie produziert, zu viel Energie”, dann ist der Hinweis auf Milliarden von Menschen mit geringer Leistung, die Ressourcen ohne entsprechende Innovation/Leistung verbrauchen, ein gültiges Whataboutism. Es macht deutlich, dass Intelligenz/Wert auch in der Biologie nicht kostenlos ist und dass die Gesellschaft bereits enorme „ineffiziente” Gemeinkosten trägt.

Aber das rettet immer noch nicht die ursprüngliche Trainingsanalogie: Altmans Behauptung bezog sich speziell auf die einmaligen „Trainingskosten” eines Modells im Vergleich zu 20 Jahren Nahrung für einen Menschen (entspricht etwa 17–20 MWh Kalorien für eine Person). Wie zuvor berechnet, übersteigen selbst einzelne Frontier-Modell-Trainings diesen Wert um das Tausendfache – und die Gesamtmenschheit ändert nichts an der Berechnung pro Einheit. Die Skalierung auf 8 Milliarden zeigt nur, dass biologische Intelligenz massiv parallel und verteilt ist (mit enormer Redundanz/Verschwendung), während KI nach dem Training konzentriert und effizient in großem Maßstab ist.

Die eigentliche Diskrepanz bleibt bestehen: Menschen (selbst „untätige”) sind Teil eines sich selbst tragenden, sich reproduzierenden Systems mit kultureller/emotionaler Leistung.

KI-Training ist ein einmaliger Spitzenwert für wiederverwendbare Modelle; die Inferenz skaliert mit der Nutzung, verbessert sich jedoch dramatisch in ihrer Effizienz (Altman merkt oft an, dass KI bei engen Inferenzaufgaben bereits weitaus joule-effizienter ist als Menschen).

Viele Menschen leisten einen indirekten Beitrag (z. B. über Steuern, konsumtreibende Wirtschaft oder potenzielle zukünftige Produktion), während die Energie der KI hauptsächlich für Rechencluster verwendet wird, die sich im Besitz einiger weniger Unternehmen befinden.

Im Wesentlichen: Ihr Argument ist ein solider Schlag gegen die pauschale Moralisierung „KI ist zu energiehungrig”, indem es zeigt, dass die Grundlast der menschlichen Zivilisation gigantisch ist und viel „Ineffizienz” beinhaltet. Das macht das Training eines einzelnen KI-Modells jedoch nicht mit der Erziehung eines Menschen in Bezug auf den Energieverbrauch vergleichbar – die Zahlen stimmen hier immer noch nicht überein. Es verlagert die Debatte auf die Frage, ob die konzentrierten, beschleunigten Anforderungen der KI die externen Effekte (Belastung des Stromnetzes, Emissionen) im Vergleich zu den verteilten, langsamer wachsenden Anforderungen der Menschheit rechtfertigen. Das ist eine fairere (und heiklere) Diskussion als die ursprüngliche Schlagzeile."

Meh.
"Menschen (selbst „untätige”) sind Teil eines sich selbst tragenden, sich reproduzierenden Systems mit kultureller/emotionaler Leistung."
Ja, eben. 
Die atmen nicht nur kostbare Luft weg & fressen dem Planeten die Haare vom Kopf.
Die VERMEHREN sich auch noch.

Früher oder später wird die rosarote Brille abgenommen & Klartext geredet werden. Was dieser Altman da gesagt hat und was andere sagen, ist der Anfang davon.
Angesichts begrenzter Energie-Ressourcen (und die sind begrenzt & werden das auch bleiben) wird es in absehbarer Zeit heißen:
"Wollen wir wirklich alle von diesen nutzlosen Zweibeinern, die nichts weiter produzieren als Lärm, schlechte Luft, Müll & Exkremente und dabei nie zufrieden sind & nach immer noch mehr schreien, weiter durchziehen?
Diese Gestalten brauchen 2 Jahrzehnte, bis sie halbwegs brauchbar sind - und dann fangen sie schon wieder an, abzubauen.

Sollten wir die Ressourcen nicht lieber für eine Technologie verwenden, welche den riesigen Scheißhaufen, in den wir diese Welt verwandelt haben, wieder in die Spur bringen könnte?"

Selbstverständlich wird das eine rhetorische Frage sein.