Ehrlich über den Fußabdruck von KI. Praktisch in dem, was wir als Nächstes tun.
Mentionpath nutzt KI, um Marken dabei zu helfen, zu verstehen, wie sie in modernen Antwort-Engines und KI-Suchplattformen erscheinen. Das schafft echten Wert, hat aber auch echte Umweltkosten. KI-Systeme verbrauchen Strom, nutzen Wasser und sind auf Rechenzentrumsinfrastruktur angewiesen, deren Auswirkungen auf Prompt-Ebene nicht immer transparent offengelegt werden.
Öffentliche Berichterstattung verbessert sich, ist aber je nach Anbieter noch immer uneinheitlich. Deshalb besteht unser Ansatz aus drei Teilen: den Fußabdruck ehrlich anerkennen, vermeidbaren Aufwand reduzieren, wo wir können, und parallel dazu über Greenspark in naturbasierte Lösungen investieren.
Wir stellen naturbasierte Lösungen nicht als Ersatz dafür dar, unnötige Rechenleistung zu reduzieren. Wir sehen sie als einen Teil eines breiteren Verantwortungsmodells.
Anerkennen
Ehrlich über die Kosten von KI sein.
Reduzieren
Unnötige Rechenleistung und digitalen Abfall vermeiden, wo es praktikabel ist.
Investieren
Naturbasierte Lösungen über Greenspark unterstützen.
Es gibt keine einzige saubere Zahl. Einige Unternehmen haben promptbezogene Werte veröffentlicht. Die meisten nicht. In vielen Fällen erklärt die öffentliche Dokumentation, wie Produkte suchen, schlussfolgern oder Tools nutzen, veröffentlicht aber keine direkt vergleichbare Energie- oder CO2-Zahl pro Query. Das ist wichtig, weil ein reiner Text-Prompt nicht dasselbe ist wie ein suchintensiver oder rechercheintensiver Workflow.
| Plattform | Was wir verifizieren konnten | Status | Quelle |
|---|---|---|---|
 ChatGPT | Der CEO von OpenAI sagte öffentlich, dass eine durchschnittliche ChatGPT-Query etwa 0,34 Wh Energie und etwa 0,32 mL Wasser verbraucht. Eine vergleichbare offizielle CO2-pro-Query-Zahl von OpenAI konnten wir nicht verifizieren. | Teilweise Offenlegung | |
 Gemini | Google veröffentlichte eine Prompt-Level-Schätzung für einen medianen Gemini-Apps-Textprompt von 0,24 Wh, 0,03 gCO2e und 0,26 mL Wasser. | Offizielle Offenlegung | |
 Google AI Overviews | Google dokumentiert, dass AI Overviews Query-Fan-out nutzen können und nicht bei jeder Suche ausgelöst werden. Eine separate öffentliche Fußabdruckzahl pro Query für AI Overviews konnten wir nicht verifizieren. | Keine öffentliche Offenlegung auf Prompt-Ebene gefunden | |
| Google AI Mode | Google sagt, dass AI Mode ein angepasstes Gemini-Modell und Query-Fan-out über verwandte Suchen und Datenquellen hinweg nutzt. Eine separate öffentliche Fußabdruckzahl pro Query für AI Mode konnten wir nicht verifizieren. | Keine öffentliche Offenlegung auf Prompt-Ebene gefunden | |
 Perplexity | Perplexity dokumentiert einen Unterschied zwischen Fast Search und Pro Search und bietet außerdem Deep Research über viele Quellen hinweg an. Eine öffentliche Umwelt-Offenlegung pro Query konnten wir nicht verifizieren. | Keine öffentliche Offenlegung auf Prompt-Ebene gefunden | |
 Claude | Anthropic dokumentiert, dass Websuche in einer einzelnen Anfrage mehrfach wiederholt werden kann und tokenintensiv sein kann. Eine öffentliche Umwelt-Offenlegung pro Query konnten wir nicht verifizieren. | Keine öffentliche Offenlegung auf Prompt-Ebene gefunden | |
 Grok | xAI dokumentiert Echtzeit-Websuche, Browsing und Multi-Agent-Research. Eine öffentliche Umwelt-Offenlegung pro Query konnten wir nicht verifizieren. | Keine öffentliche Offenlegung auf Prompt-Ebene gefunden | |
 DeepSeek | DeepSeek dokumentiert öffentlich Reasoning Mode und Tool-Nutzung, aber eine offizielle öffentliche Energie- oder CO2-Offenlegung pro Query konnten wir nicht verifizieren. | Keine öffentliche Offenlegung auf Prompt-Ebene gefunden |
Der CEO von OpenAI sagte öffentlich, dass eine durchschnittliche ChatGPT-Query etwa 0,34 Wh Energie und etwa 0,32 mL Wasser verbraucht. Eine vergleichbare offizielle CO2-pro-Query-Zahl von OpenAI konnten wir nicht verifizieren.
Google veröffentlichte eine Prompt-Level-Schätzung für einen medianen Gemini-Apps-Textprompt von 0,24 Wh, 0,03 gCO2e und 0,26 mL Wasser.
Google dokumentiert, dass AI Overviews Query-Fan-out nutzen können und nicht bei jeder Suche ausgelöst werden. Eine separate öffentliche Fußabdruckzahl pro Query für AI Overviews konnten wir nicht verifizieren.
Google sagt, dass AI Mode ein angepasstes Gemini-Modell und Query-Fan-out über verwandte Suchen und Datenquellen hinweg nutzt. Eine separate öffentliche Fußabdruckzahl pro Query für AI Mode konnten wir nicht verifizieren.
Perplexity dokumentiert einen Unterschied zwischen Fast Search und Pro Search und bietet außerdem Deep Research über viele Quellen hinweg an. Eine öffentliche Umwelt-Offenlegung pro Query konnten wir nicht verifizieren.
Anthropic dokumentiert, dass Websuche in einer einzelnen Anfrage mehrfach wiederholt werden kann und tokenintensiv sein kann. Eine öffentliche Umwelt-Offenlegung pro Query konnten wir nicht verifizieren.
xAI dokumentiert Echtzeit-Websuche, Browsing und Multi-Agent-Research. Eine öffentliche Umwelt-Offenlegung pro Query konnten wir nicht verifizieren.
DeepSeek dokumentiert öffentlich Reasoning Mode und Tool-Nutzung, aber eine offizielle öffentliche Energie- oder CO2-Offenlegung pro Query konnten wir nicht verifizieren.
Wir halten es nicht für glaubwürdig, den Fußabdruck von KI zu ignorieren. Wir halten es aber auch nicht für glaubwürdig, eine falsche Präzisionszahl zu erfinden und so zu tun, als wäre das Problem gelöst.
Unsere Sicht ist einfacher. Mentionpath nutzt KI, also erkennen wir diese Kosten direkt an. Wir versuchen, unnötige Rechenleistung zu vermeiden, wo wir können. Wir halten unsere eigene digitale Erfahrung so schlank wie praktikabel. Und wir investieren parallel dazu über Greenspark in naturbasierte Lösungen.
Das heißt: Wir behandeln Nachhaltigkeit als operative Disziplin, nicht als Marketing-Abkürzung.
Wir glauben, dass bessere digitale Produkte auch schlankere Produkte sein sollten.
Für Mentionpath bedeutet das: effizientes Seitendesign, bewusster Einsatz von Drittanbieter-Skripten, optimierte Medien und Assets sowie Produktentscheidungen, die unnötige Wiederholungen oder verschwenderische Analyse-Muster vermeiden. Wir unterstützen Dark Mode auf unserer Website und im Produkt, da dunkle Webseiten weniger Energie verbrauchen. Wir sehen das als einen kleinen Teil eines breiteren Ansatzes, eine leichtere digitale Erfahrung zu bauen.
Wir versuchen, unsere Marketing-Website und Produktoberflächen schnell, klar und frei von unnötigem Ballast zu halten.
Wir vermeiden vermeidbare Wiederholungen, doppelte Analysen und verschwenderische Workflows, wo es praktikabel ist.
Wir bevorzugen Produkt- und Infrastrukturentscheidungen, die Effizienz unterstützen, statt dauerhaftem Always-on-Overhead.
Wir unterstützen Dark Mode, behandeln ihn aber als ergänzende Designentscheidung.
Mentionpath wird auf Google Cloud gehostet und über Netlify deployed. Wir verstehen das als ressourcenschonendere Infrastrukturentscheidung, nicht als pauschale Behauptung von „vollständig nachhaltigem Hosting“.
Google Cloud veröffentlicht regionale CO2-Daten und verfolgt das Ziel, den Energieverbrauch bis 2030 in jeder Region rund um die Uhr mit CO2-freier Energie zu decken. Google sagt außerdem, dass das Unternehmen seit 2017 seinen globalen Stromverbrauch zu 100% mit Käufen erneuerbarer Energie abgeglichen hat und berichtete, dass die energiebedingten Emissionen seiner Rechenzentren 2024 trotz gestiegenem Stromverbrauch durch Geschäftswachstum, einschließlich KI, um 12% gesunken sind.
Netlifys Nachhaltigkeitsposition fokussiert effiziente Jamstack-artige Auslieferung, serverlose und eventgesteuerte Datenverarbeitung, Autoscaling und die Nachhaltigkeitspolitik seiner großen Cloud-Anbieter. Wir nutzen das als Teil eines breiteren ressourcenschonenderen Delivery-Ansatzes — nicht als Behauptung, das Web hätte keinen Fußabdruck.
Neben unseren Bemühungen, unnötigen digitalen Abfall zu reduzieren, investieren wir über Greenspark in naturbasierte Lösungen.
Mit naturbasierten Lösungen meinen wir Maßnahmen, die Ökosysteme schützen, erhalten, wiederherstellen und nachhaltig bewirtschaften und gleichzeitig Resilienz, Biodiversität und menschliches Wohlergehen unterstützen. Wir behandeln das nicht als Lizenz, die Umweltkosten von KI zu ignorieren. Wir sehen es als Teil eines breiteren Ansatzes: den Fußabdruck anerkennen, reduzieren, was wir können, und parallel dazu zur Wiederherstellung beitragen.
Anerkennen
Reduzieren
Investieren
Wir knüpfen Impact an echte Kundenaktionen.
| Meilenstein | Bäume 🌳 |
|---|---|
| Demo gebucht | 1 🌳 |
| Onboarding abgeschlossen | 1 🌳 |
| Starter Plan | 1 🌳 / Monat |
| Pro Plan | 3 🌳 / Monat |
| Scale Plan | 10 🌳 / Monat |
| Referral-/Partner-Anmeldung | 3 🌳 |
Demo gebucht
1 🌳
Onboarding abgeschlossen
1 🌳
Starter Plan
1 🌳 / Monat
Pro Plan
3 🌳 / Monat
Scale Plan
10 🌳 / Monat
Referral-/Partner-Anmeldung
3 🌳
Kurze Antworten zum Fußabdruck von KI, dazu, wie wir Anbieter recherchieren, und wie Greenspark in unseren Ansatz passt.
Diese Seite basiert auf öffentlichen Anbieter-Offenlegungen, offizieller Produktdokumentation und einer begrenzten Anzahl unabhängiger Referenzquellen, wenn promptbezogene Anbieter-Offenlegungen nicht verfügbar waren.
