Neben einem allgemeinen Bewusstsein, dass KI Systeme, ähnlich wie die Nutzung von Social Media einen ressourcenintensiven Bereich der Digitalisierung repräsentieren, wird der konkrete Zusammenhang zwischen KI-Nutzung und Ressourcenverbrauch noch wenig berücksichtigt. Es fehlen noch weitgehend konkrete Erfahrungen, wie (m)ein Prompt letztendlich auf monetäre Kosten umzulegen ist, geschweige denn wie sich eine permanente und intensive KI-Nutzung auf gesellschaftliche Kosten (Stromverbrauch, Umweltauswirkungen, etc.) auswirkt. Mit der steigenden Komplexität von KI-Modellen steigt auch der Bedarf an Rechenleistung und damit der Verbrauch von Strom und Wasser, eine laufende Evaluierung der Kosten für die Umwelt ist daher notwendig. Die Abrechnung für genKI Leistungen über Academic ChatGPT werden über sog. Tokens abgerechnet. Umweltauswirkungen betreffen die Chip-Herstellung und die Energie für das Training großer Modelle sowie für die kontinuierliche Nutzung. Viele Aspekte bleiben zunächst unbekannt, wie z.B. der Verbrauch von (Frisch-)Wasser für die Kühlung der Server. Grob geschätzt benötigen z.B. 100 Fragen ca. einen Liter Kühlwasser.