Hinter den Kulissen der KI

Die Entwicklung moderner KI wird vor allem von grossen Technologieunternehmen vorangetrieben. Dazu gehören unter anderem OpenAI, Google, Microsoft, Meta und Anthropic. Daneben arbeiten Universitäten, Forschungseinrichtungen und kleinere Unternehmen an eigenen Modellen. Auch frei zugängliche beziehungsweise offen entwickelte KI-Modelle spielen eine zunehmende Rolle. Die Unternehmen entwickeln die Modelle jedoch nicht zwangsläufig allein. Für das Training und den Betrieb benötigen sie enorme Rechenleistung. Dabei kommen spezialisierte Prozessoren und Rechenzentren zum Einsatz, die teilweise von Cloud-Anbietern betrieben werden. Zu den grössten Cloud-Betreibern zählen AWS (Amazon Web Services), Microsoft Azure und Google Cloud. Zusammen beherrschen diese drei Anbieter rund 60 Prozent des globalen Marktes. Für Nutzer ist dieser technische Unterbau kaum sichtbar. Wer eine Frage in einen Chatbot eingibt, sieht lediglich ein Eingabefeld und erhält wenige Sekunden später eine Antwort. Im Hintergrund können jedoch zahlreiche Rechenoperationen auf leistungsfähigen Servern stattfinden.

Wo sitzt eine KI eigentlich?

Die Frage nach dem Standort einer KI ist schwieriger, als sie zunächst klingt. Ein KI-Modell hat keinen festen «Ort» wie ein Unternehmen oder eine Behörde. Es wird auf Computern gespeichert und ausgeführt – meist in Rechenzentren. Diese Rechenzentren können in unterschiedlichen Ländern stehen. Je nach Anbieter, Produkt und Einstellung können Daten und Rechenprozesse über verschiedene technische Standorte verteilt sein. Für Nutzer in Europa ist deshalb unter anderem interessant, wo ihre Daten verarbeitet und gespeichert werden. Der Unternehmenssitz eines KI-Anbieters und der Standort seiner Rechenzentren sind dabei zwei verschiedene Dinge. Ein Unternehmen kann seinen Hauptsitz beispielsweise in den USA haben und gleichzeitig Rechenzentren in Europa oder anderen Teilen der Welt nutzen.

Der Energiehunger der KI

KI braucht Rechenleistung – und Rechenleistung benötigt Strom. Besonders grosse Modelle können beim Training enorme Mengen an Rechenkapazität beanspruchen. Aber auch die alltägliche Nutzung verursacht Energieverbrauch: Jede Anfrage muss von Computern verarbeitet werden. Wie viel Energie eine einzelne Anfrage benötigt, lässt sich allerdings nicht mit einer einzigen verlässlichen Zahl beantworten. Entscheidend sind unter anderem das verwendete Modell, die Länge der Anfrage, die eingesetzte Hardware und die Effizienz des Rechenzentrums. Hinzu kommt der Energiebedarf für Kühlung und den übrigen Betrieb der Infrastruktur. Mit der zunehmenden Verbreitung von KI wächst daher auch die Bedeutung der Rechenzentren für den weltweiten Stromverbrauch. Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht nur, wie viel Energie eine einzelne Chat-Anfrage benötigt. Viel wichtiger ist die Summe: Wie viele Menschen nutzen KI, wie häufig tun sie das und wie gross werden die dafür benötigten Rechenzentren?

Was passiert mit den Daten?

Eine der wichtigsten Fragen für Nutzer betrifft den Datenschutz. Wer einen KI-Dienst verwendet, übermittelt zunächst Daten an den jeweiligen Anbieter. Bei einer einfachen Frage kann das harmlos sein. Problematisch wird es, wenn persönliche, berufliche oder vertrauliche Informationen eingegeben werden. Eine E-Mail, ein Vertrag, eine Krankengeschichte oder interne Unternehmensinformationen gehören nicht unbedacht in einen KI-Chat. Dabei muss zwischen verschiedenen Arten von Daten unterschieden werden. Zum einen gibt es die Daten, mit denen ein KI-Modell trainiert wurde. Zum anderen gibt es die Informationen, die Nutzer bei einer konkreten Anfrage eingeben. Was anschliessend mit einer Eingabe geschieht, hängt vom jeweiligen Anbieter und vom verwendeten Dienst ab. Daten können beispielsweise zur Bereitstellung des Dienstes, zur Sicherheit oder – abhängig von den Einstellungen und Nutzungsbedingungen – zur Verbesserung von Systemen verarbeitet werden. Deshalb lohnt sich ein Blick in die Datenschutzbestimmungen und Einstellungen des jeweiligen Dienstes. Besonders bei beruflicher Nutzung gelten häufig zusätzliche Anforderungen.

KI bringt Chancen und Risiken

Trotz aller Vorsicht bietet Künstliche Intelligenz erhebliche Möglichkeiten. Sie kann Menschen beim Schreiben unterstützen, Texte übersetzen, Wissen zugänglicher machen und bei der Analyse grosser Datenmengen helfen. In Forschung und Medizin kann sie bei der Suche nach Mustern unterstützen, die Menschen nur schwer erkennen können. Gleichzeitig entstehen neue Risiken. KI kann zur Herstellung von Falschinformationen und sogenannten Deepfakes eingesetzt werden. Automatisierte Systeme können Vorurteile aus ihren Trainingsdaten übernehmen. Und je stärker Menschen KI vertrauen, desto wichtiger wird die Fähigkeit, ihre Ergebnisse kritisch zu hinterfragen. Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht, ob KI gut oder schlecht ist. Entscheidend ist, wie sie entwickelt, eingesetzt und kontrolliert wird.

Was Nutzer beachten sollten

Wer KI im Alltag verwendet, kann mit wenigen Grundregeln Risiken reduzieren: Keine Passwörter oder vertrauliche Informationen in öffentliche KI-Dienste eingeben. Antworten nicht automatisch als Tatsache betrachten. Wichtige Informationen anhand zuverlässiger Quellen überprüfen. Bei medizinischen, rechtlichen oder finanziellen Fragen fachlichen Rat einholen. Datenschutz- und Nutzungseinstellungen des jeweiligen Dienstes prüfen. Bei Bildern, Videos und Texten kritisch hinterfragen, ob sie tatsächlich echt oder von einer KI erzeugt worden sind.

Dieser Beitrag ist im Rahmen der Wirtschaftsbeilage 2026 erschienen.