Gleiche Funktion, vierfacher Stromverbrauch: Studien zeigen, wie stark Software den Energiebedarf der IT prägt und wie er sich messen lässt.
Software verbraucht selbst keinen Strom. Sie entscheidet aber, wie stark Prozessor, Arbeitsspeicher, Netzwerk und Speicher arbeiten, wie lange ein Gerät nutzbar bleibt und wie viel Rechenzentrumskapazität eine Anwendung belegt. Lange stand in der Debatte um Green IT vor allem die Hardware im Mittelpunkt. Seit einigen Jahren rückt die Software in den Fokus: Es gibt erste Messverfahren, ein ISO-Standard und ein Umweltzeichen. Zugleich zeigen Untersuchungen aus Forschung und Industrie, wie groß die Unterschiede zwischen Programmen mit gleicher Funktion ausfallen können.
Vierfacher Stromverbrauch bei gleicher Aufgabe
Eine der meistzitierten Untersuchungen zum Thema stammt aus Deutschland. Im Auftrag des Umweltbundesamts (UBA) haben das Öko-Institut, der Umwelt-Campus Birkenfeld der Hochschule Trier und die Universität Zürich Softwareprodukte mit gleicher Funktion in standardisierten Nutzungsszenarien vermessen. Das Ergebnis: Ein weniger effizientes Textverarbeitungsprogramm benötigte für die Bearbeitung eines Dokuments rund viermal so viel elektrische Energie wie ein effizientes Programm. Die Forscher entwickelten dafür 25 Kriterien und 76 Indikatoren zur Bewertung der Umweltwirkung von Software.
„Mit den Ergebnissen ist es jetzt möglich, Softwareprodukte miteinander zu vergleichen und Anforderungen an ressourceneffiziente Software zu stellen”, sagte Projektleiter Jens Gröger vom Öko-Institut damals.
Da Programme in Organisationen tausend- oder millionenfach laufen, summieren sich solche Unterschiede. Die Effizienz einer Software beeinflusst zudem, wie lange Hardware nutzbar bleibt. Werden Anwendungen mit jedem Update anspruchsvoller, müssen Geräte früher ersetzt werden, obwohl sie technisch noch funktionieren.
Blauer Engel für Software
Aus der UBA-Forschung entstand das Umweltzeichen Blauer Engel für ressourcen- und energieeffiziente Softwareprodukte (DE-UZ 215). Als erstes Programm erhielt es 2022 der Dokumentenbetrachter Okular der Open-Source-Gemeinschaft KDE. Die Vergabekriterien gehen über den Energieverbrauch hinaus. Ausgezeichnete Software muss unter anderem werbefrei sein, sich rückstandslos deinstallieren lassen und mindestens fünf Jahre lang Sicherheitsupdates erhalten. Zudem muss der Hersteller offenlegen, auf welcher Mindesthardware das Programm läuft. Für die Weiterentwicklung der Kriterien hat das UBA 2025 einen neuen Hintergrundbericht vorgelegt, der unter anderem den Energieverbrauch von KI-Modellen als Angabe berücksichtigt.
KDE hat daraus das Projekt KDE Eco entwickelt, das Messverfahren für den Energieverbrauch von Desktop-Software öffentlich dokumentiert. Damit können auch andere Open-Source-Projekte ihre Programme nach denselben Methoden prüfen.
ISO-Standard für die CO2-Intensität von Software
Ein international anerkanntes Messverfahren gibt es seit 2024. Die Spezifikation Software Carbon Intensity (SCI) der Green Software Foundation wurde im März 2024 als ISO/IEC 21031:2024 veröffentlicht. Zu den Mitgliedern der Stiftung, die die Spezifikation in Anwendungsfällen erprobt haben, gehören unter anderem Accenture, Microsoft, NTT Data und UBS.
Der SCI-Wert setzt sich aus drei Größen zusammen: dem Energieverbrauch der Software (E), der CO2-Intensität des genutzten Stroms je nach Ort und Zeitpunkt (I) und den anteiligen Emissionen aus der Herstellung der Hardware (M). Diese Summe wird auf eine funktionale Einheit bezogen, etwa einen API-Aufruf, eine Transaktion oder einen Nutzer. Damit ergibt sich keine Gesamtbilanz, sondern eine Rate. Sie zeigt, ob eine neue Softwareversion pro erledigter Aufgabe mehr oder weniger Emissionen verursacht. Die Stiftung hat die Spezifikation inzwischen um eine Variante für KI-Systeme erweitert, die den gesamten Lebenszyklus vom Training bis zur Inferenz abdecken soll. Ein Projekt zur Messung des Wasserverbrauchs von Software, die Software Water Intensity, hat sie 2026 gestartet.
Die Wahl der Programmiersprache
Wie stark die Programmiersprache den Energiebedarf beeinflusst, haben Forscher um Rui Pereira von der Universität Minho in Portugal untersucht. In einer 2021 in der Fachzeitschrift Science of Computer Programming veröffentlichten Studie verglichen sie 27 Sprachen anhand von Aufgaben aus dem Computer Language Benchmarks Game. Am effizientesten waren C mit 57 Joule, Rust mit 59 Joule und C++ mit 77 Joule. Python benötigte im Durchschnitt das 75,88-Fache der Energie von C. Kompilierte Sprachen verbrauchten im Mittel 14 Joule, Sprachen mit virtueller Maschine 52 Joule und interpretierte Sprachen deutlich mehr.
Die Studie wird häufig zitiert, ist aber nicht unumstritten. Eine Arbeit mit dem Titel „It’s Not Easy Being Green: On the Energy Efficiency of Programming Languages” kritisiert die verbreitete Lesart, dass sich durch die Wahl der Sprache fast immer die effizienteste Lösung finden lasse. Die Autoren argumentieren, dass Implementierung, Bibliotheken und Laufzeitumgebung den Energieverbrauch stark beeinflussen. Für die Praxis bedeutet das: Die Sprache setzt einen Rahmen, entscheidend bleibt, wie effizient der Code geschrieben ist.
Wo Software-Optimierung bei KI ansetzt
Wie groß der Hebel von Software bei KI-Anwendungen ist, zeigt eine Untersuchung von Google aus dem August 2025. Demnach verbrauchte ein durchschnittlicher Text-Prompt (Median) in der Gemini-App im Mai 2025 0,24 Wattstunden Strom und verursachte 0,03 Gramm CO2-Äquivalente. Innerhalb von zwölf Monaten sank der Energiebedarf pro Prompt laut Google um den Faktor 33. Den größten Anteil daran hatten Verbesserungen an den Modellen selbst mit einem Faktor von 23, eine bessere Auslastung der Rechner brachte den Faktor 1,4. Als Beispiel nennt Google die Mixture-of-Experts-Architektur, bei der für eine Anfrage nur der benötigte Teil eines Modells aktiv wird. Das verringere Berechnungen und Datentransfer um den Faktor 10 bis 100.
Die Studie zeigt zudem, wie stark die Messmethode das Ergebnis beeinflusst. Wird nur der Verbrauch der aktiven KI-Beschleuniger gezählt, ergeben sich 0,10 Wattstunden pro Prompt. Werden auch Host-Systeme, ungenutzte Reservekapazität und der Energiebedarf von Kühlung und Infrastruktur einbezogen, liegt der Wert um den Faktor 2,4 höher. Unabhängig überprüfen lassen sich die Angaben nicht, da sie auf internen Daten von Google beruhen.
Das Web wird schwerer
Im Web zeigt sich die gegenläufige Entwicklung. Laut dem Web Almanac des HTTP Archive wog die mittlere mobile Webseite im Oktober 2024 2.311 Kilobyte, die mittlere Desktop-Seite 2.652 Kilobyte. Innerhalb von zehn Jahren ist das Gewicht mobiler Seiten damit um 357 Prozent gestiegen. JavaScript war der zweitgrößte Posten, mit 558 Kilobyte auf mobilen Seiten. Davon blieben im Median 206 Kilobyte ungenutzt. Jedes übertragene Byte muss gespeichert, über Netze transportiert und auf dem Endgerät verarbeitet werden. Werkzeuge wie die Bibliothek CO2.js der Green Web Foundation schätzen auf dieser Grundlage die Emissionen einzelner Webseiten.
Rechnen, wenn der Strom sauber ist
Ein weiterer Ansatz ist Carbon-aware Computing. Dabei wird nicht nur weniger, sondern zu günstigeren Zeitpunkten gerechnet. Seit Windows 11 Version 22H2 installiert Windows Update Aktualisierungen bevorzugt zu Tageszeiten, in denen ein höherer Anteil des Stroms aus kohlenstoffarmen Quellen stammt. Voraussetzung ist, dass das Gerät am Netz ist und für die Region Daten zur CO2-Intensität des Stroms vorliegen. Diese bezieht Microsoft von den Anbietern Electricity Maps und WattTime. Nutzer können die zeitliche Steuerung umgehen und Updates sofort installieren.
Das Prinzip lässt sich auf andere zeitlich flexible Aufgaben übertragen, etwa Backups, Batch-Verarbeitung oder das Training von KI-Modellen. Die SCI-Spezifikation berücksichtigt diesen Effekt ausdrücklich, da der Faktor I die CO2-Intensität des Stroms je nach Ort und Zeitpunkt abbildet.
