Is OpenAI Planning to Power an AI Empire—or Black Out the Planet?

Plant OpenAI ein KI-Imperium – oder legt es den Planeten lahm?

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So Sam Altman quietly dropped a memo last year revealing OpenAI’s plan to scale up to 250 gigawatts of computing power by 2033. That’s not just big—it’s India-level electricity consumption. And no, I’m not talking metaphorically.

Sam Altman veröffentlichte letztes Jahr still und heimlich ein Memo, in dem OpenAI plant, bis 2033 eine Rechenleistung von 250 Gigawatt aufzubauen. Das ist nicht nur groß – das entspricht dem Stromverbrauch Indiens. Und nein, das ist kein Metapher.

The kicker? This would emit twice the CO2 of ExxonMobil, the world’s largest private carbon polluter. Oh, and it would require 30 million fresh GPUs every year just to keep the lights on. At that rate, we’re not building AI—we’re building a geological layer of fried silicon.

Das Entscheidende? Dadurch entstünde doppelt so viel CO2 wie bei ExxonMobil, dem weltweit größten privaten Klimaemittenten. Ach ja, und jedes Jahr wären 30 Millionen neue GPUs nötig, nur um den Betrieb aufrechtzuerhalten. Bei diesem Tempo bauen wir keine KI – wir legen eine Gesteinsschicht aus verschmortem Silizium an.

Kommentare (7)

GreenData Scientist (Grüner Datenforscher)

Let’s be clear: compute demand isn’t bad by default. But 250 GW by 2033? That’s not scaling progress—it’s scaling recklessness. We’re trading planetary stability for marginally better chatbots.

Seien wir ehrlich: Rechenbedarf ist nicht per se schlecht. Aber 250 GW bis 2033? Das ist kein Fortschritt – das ist leichtsinnige Ausweitung. Wir opfern planetare Stabilität für minimal bessere Chatbots.

Realist in IT Infrastructure (Realist in IT-Infrastruktur)

You can’t just call this reckless. These models are the future. If we don’t build this infrastructure now, someone else will—and they won’t care about carbon.

Man kann das nicht einfach als leichtsinnig abtun. Diese Modelle sind die Zukunft. Wenn wir diese Infrastruktur jetzt nicht aufbauen, wird es jemand anderes tun – und der wird sich nicht um CO2 kümmern.

ClimateLogic Grad Student (KlimaLogik Doktorandin)

Ah, the classic ‘move fast and apologize later’ model—except this time, the apology is extinction.

Ach, das klassische Modell: Schnell handeln und später entschuldigen – nur dass die Entschuldigung diesmal Aussterben ist.

Pragmatic Energy Planner (Pragmatischer Energieplaner)

The solution isn’t to stop compute growth—it’s to decarbonize energy at scale. Build nuclear. Scale fusion. Redirect subsidies from oil to data centers.

Die Lösung ist nicht, das Rechenwachstum zu stoppen – sondern Energie großflächig zu entkarbonisieren. Bau mehr Kernkraft. Skaliere Fusion. Leite Subventionen von Öl zu Rechenzentren um.

Silicon Valley Skeptic (Silicon-Valley-Kritiker)

Of course they need 30 million GPUs per year. Because nothing says ‘sustainable innovation’ like burning through millions of chips faster than your average toaster.

Natürlich brauchen sie 30 Millionen GPUs pro Jahr. Denn nichts sagt Nachhaltigkeit wie die rasante Vernichtung von Millionen Chips – schneller als ein normaler Toaster.

Sarcastic Sysadmin (Zynischer Systemadministrator)

I can’t wait for the OpenAI data center tour. 'And here’s our 30-million-GPU landfill—that’s just from this quarter!'

Ich kann die Führung durch das OpenAI-Rechenzentrum kaum erwarten. 'Und hier ist unsere Deponie mit 30 Millionen GPUs – nur aus diesem Quartal!'

Data Philosopher (Datenphilosoph)

We keep asking how smart AI can get. Maybe the real question is: how heavy can thought become?

Wir fragen ständig, wie schlau KI werden kann. Vielleicht ist die eigentliche Frage: Wie schwer kann Nachdenken werden?

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