{"id":64490,"date":"2025-11-21T11:43:21","date_gmt":"2025-11-21T10:43:21","guid":{"rendered":"https:\/\/www.inovex.de\/?p=64490"},"modified":"2026-03-04T09:50:25","modified_gmt":"2026-03-04T08:50:25","slug":"sustainable-ai-nachhaltig-programmieren-mit-coding-assistants","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/sustainable-ai-nachhaltig-programmieren-mit-coding-assistants\/","title":{"rendered":"Sustainable AI &#8211; Nachhaltig Programmieren mit Coding Assistants"},"content":{"rendered":"<p>Generative KIs wie ChatGPT und Gemini sind aus unserem Alltag kaum noch wegzudenken. Sie schreiben E-Mails, geben Reisetipps und helfen uns beim Programmieren. Doch mit jeder Anfrage an eine Generative KI w\u00e4chst der Bedarf an Rechenleistung, Speicherplatz und Energie.<\/p>\n<p>Selbst Google berichtet, dass die Emissionen trotz verbesserter Energieeffizienz <a href=\"https:\/\/www.gstatic.com\/gumdrop\/sustainability\/google-2024-environmental-report.pdf\">ansteigen<\/a>, was haupts\u00e4chlich auf die immense Rechenintensit\u00e4t von KI-Anwendungen zur\u00fcckzuf\u00fchren ist. Dieser Aspekt wird bei der Nutzung von KI leider oft vergessen oder nicht beachtet. In diesem Beitrag beleuchten wir die Umweltauswirkungen von Generativer KI und geben konkrete Tipps, wie sie \u2013 insbesondere als Coding Assistant \u2013 nachhaltiger eingesetzt werden kann.<!--more--><\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_2 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\"><p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\"><\/p>\n<\/div><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/sustainable-ai-nachhaltig-programmieren-mit-coding-assistants\/#Umweltauswirkungen-von-Generativer-KI\" >Umweltauswirkungen von Generativer KI<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/sustainable-ai-nachhaltig-programmieren-mit-coding-assistants\/#Nachhaltigkeit-von-Coding-Assistants\" >Nachhaltigkeit von Coding Assistants<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/sustainable-ai-nachhaltig-programmieren-mit-coding-assistants\/#Fazit\" >Fazit<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Umweltauswirkungen-von-Generativer-KI\"><\/span>Umweltauswirkungen von Generativer KI<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Zu den Umwelteinfl\u00fcssen von KI-Modellen z\u00e4hlen unter anderem der Wasserverbrauch und die CO\u2082-Emissionen, z. B. durch den Stromverbrauch in Rechenzentren. Ein durchschnittliches Rechenzentrum verbraucht t\u00e4glich <a href=\"https:\/\/www.npr.org\/2022\/08\/30\/1119938708\/data-centers-backbone-of-the-digital-economy-face-water-scarcity-and-climate-ris\">\u00fcber 1 Million Liter Wasser<\/a> zum K\u00fchlen. Dies ist insbesondere dann problematisch, wenn es in Regionen steht, die bereits unter Wasserknappheit leiden. Der Ressourcenverbrauch f\u00e4llt bei KI-Modellen sowohl im Training als auch in der Inferenz an. W\u00e4hrend im Training einmalig hohe Mengen von Energie aufgewendet werden, ist der Verbrauch durch die t\u00e4gliche Nutzung von Millionen von Anwendern deutlich h\u00f6her. Sch\u00e4tzungen zufolge ist der Rechenaufwand von ChatGPT w\u00e4hrend eines Jahres in der Inferenz bis zu <a href=\"https:\/\/dl.acm.org\/doi\/pdf\/10.1145\/3604930.3605705\">25-mal so hoch wie im gesamten Training<\/a>.<\/p>\n<p>\u00dcber den genauen Ressourcenverbrauch herrscht jedoch bei den meisten gro\u00dfen Anbietern wenig Transparenz. Das franz\u00f6sische Startup Mistral AI ist hier eine Ausnahme und liefert <a href=\"https:\/\/mistral.ai\/news\/our-contribution-to-a-global-environmental-standard-for-ai\">konkrete Zahlen<\/a>: Eine Seite Text zu generieren, verbraucht 1,14 g CO\u2082 und 50 ml Wasser. Training und ein 18 Monate langer Betrieb ihres Modells Large 2 haben den Berechnungen zufolge 20.400 Tonnen CO\u2082 und 281.000 m\u00b3 Wasser verbraucht. F\u00fcr ChatGPT wird gesch\u00e4tzt, dass <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2304.03271\">500 ml Wasser f\u00fcr 10-50 Anfragen verbraucht werden<\/a>. Google gibt hingegen deutlich <a href=\"https:\/\/services.google.com\/fh\/files\/misc\/measuring_the_environmental_impact_of_delivering_ai_at_google_scale.pdf\">niedrigere Werte<\/a> f\u00fcr den Wasserverbrauch von Gemini an. Das d\u00fcrfte allerdings an einer anderen Berechnungsgrundlage liegen, da hier beispielsweise der Wasserverbrauch f\u00fcr die Stromerzeugung nicht eingerechnet wird.<\/p>\n<p>Hinzu kommt der sogenannte Rebound-Effekt: Weil eine Aufgabe durch KI einfacher wird, f\u00fchren wir sie h\u00e4ufiger aus. Statt m\u00fchsam einen Text selbst zu verfassen, lassen wir die KI vielleicht drei oder vier Versionen generieren.<\/p>\n<p>Wir sollten uns also bewusst werden, dass wir als Nutzer einen gro\u00dfen Teil dazu beitragen k\u00f6nnen, den \u00f6kologischen Fu\u00dfabdruck zu verkleinern: Indem wir Anfragen so konkret wie m\u00f6glich formulieren, um mehrfache Nachfragen zu vermeiden. Au\u00dferdem h\u00e4ngt der Energieverbrauch st\u00e4rker von der L\u00e4nge der Antwort (Output-Tokens) als von der L\u00e4nge der Frage ab. Eine lange Frage, die um eine kurze, pr\u00e4zise Antwort bittet, ist umweltschonender.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Nachhaltigkeit-von-Coding-Assistants\"><\/span>Nachhaltigkeit von Coding Assistants<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Coding Assistants sind sehr hilfreich um Codebl\u00f6cke oder gar ganze Prototypen zu programmieren und k\u00f6nnen geschriebenen Code \u00fcberpr\u00fcfen oder verbessern. Doch wie nachhaltig ist das Programmieren mit Coding Assistants?<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2403.03344\">Studien<\/a> zeigen, dass automatisch generierter Code nicht von sich aus energieeffizient ist. Eine Untersuchung hat jedoch gezeigt, dass ein LLM deutlich besseren und nachhaltigeren Code erzeugt, wenn es explizite Anweisungen zur Optimierung erh\u00e4lt (z. B. &#8222;Optimiere f\u00fcr geringe Laufzeit&#8220; oder &#8222;Minimiere den Speicherverbrauch&#8220;). Auch einfache Anweisungen, wie das Einbinden existierender Libraries statt des Nachimplementierens von Funktionen oder das Vermeiden von while-Schleifen, k\u00f6nnen einen Unterschied machen. Diese Hinweise kann man beispielsweise bei Github Copilot in einer instructions-Datei speichern, oder bei Curser in Rules, damit sie permanent ber\u00fccksichtigt werden.<\/p>\n<p>Au\u00dferdem laufen viele Assistenten im Hintergrund und generieren st\u00e4ndig Vorschl\u00e4ge, von denen dem Nutzer <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/html\/2411.11892v1\">teilweise nur 30 %<\/a> \u00fcberhaupt angezeigt wird. Deshalb ist es ratsam, den Coding Assistant gezielt zu aktivieren, wenn er wirklich gebraucht wird. In folgender <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2411.11892v1\">Grafik<\/a> ist das Ergebnis der Studie zu sehen, wobei deutlich wird, dass es nur ein Bruchteil der automatisiert erstellten Requests in den finalen Code schafft:<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><figure id=\"attachment_64499\" aria-describedby=\"caption-attachment-64499\" style=\"width: 882px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-64499 size-full\" src=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/percentage_of_used_coding_assistant_replies.png\" alt=\"Der Gro\u00dfteil von Anfragen an Coding assistants wird dem Nutzer nie gezeigt\" width=\"882\" height=\"390\" srcset=\"https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/percentage_of_used_coding_assistant_replies.png 882w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/percentage_of_used_coding_assistant_replies-300x133.png 300w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/percentage_of_used_coding_assistant_replies-768x340.png 768w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/percentage_of_used_coding_assistant_replies-400x177.png 400w, https:\/\/www.inovex.de\/wp-content\/uploads\/percentage_of_used_coding_assistant_replies-360x159.png 360w\" sizes=\"auto, (max-width: 882px) 100vw, 882px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-64499\" class=\"wp-caption-text\">Anteil der Anfragen an GitHub Copilot, die dem Nutzer geholfen haben (blau) oder nicht geholfen haben (rot) [https:\/\/arxiv.org\/html\/2411.11892v1]<\/figcaption><\/figure>Da gr\u00f6\u00dfere Modelle rechenintensiver sind, sollte man au\u00dferdem, wenn m\u00f6glich, ein kleines Modell f\u00fcr Standardaufgaben nutzen. Bei unzureichender Qualit\u00e4t oder komplexen Aufgaben kann man auf ein gr\u00f6\u00dferes Modell umsteigen.<br \/>\nSeit Programmierer Code automatisch erstellen k\u00f6nnen, hat GitHub einen <a href=\"https:\/\/www.gitclear.com\/ai_assistant_code_quality_2025_research\">Anstieg von Copy-Paste-Bl\u00f6cken<\/a> und einen R\u00fcckgang von Code-Wiederverwendung festgestellt. Dies erschwert die Wartbarkeit und erh\u00f6ht den Speicherbedarf zus\u00e4tzlich. Deshalb ist das Refactoring bei automatisch generiertem Code genauso wichtig wie bei selbstgeschriebenem Code.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Fazit\"><\/span>Fazit<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Letztlich liegt es an uns, Generative KI \u2013 ob in Form von Chatbots oder Coding Assistants \u2013 mit gutem \u00f6kologischen Gewissen in unseren Alltag zu integrieren. Dies f\u00e4ngt damit an, KI bewusst einzusetzen, gezielte Fragen zu stellen und Coding Assistants nicht dauerhaft im Hintergrund laufen zu lassen. Dar\u00fcber hinaus hilft es, kurze Antworten zu fordern, wenn weitl\u00e4ufige Erkl\u00e4rungen nicht notwendig sind. Und zu guter Letzt, k\u00f6nnen wir Coding Assistants dauerhafte Anweisungen mitgeben, nachhaltigen Code zu schreiben, und d\u00fcrfen dennoch das Refactoring nicht vergessen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Generative KIs wie ChatGPT und Gemini sind aus unserem Alltag kaum noch wegzudenken. Sie schreiben E-Mails, geben Reisetipps und helfen uns beim Programmieren. Doch mit jeder Anfrage an eine Generative KI w\u00e4chst der Bedarf an Rechenleistung, Speicherplatz und Energie. 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