Hat KI ein Energieproblem?

Die Internationale Energieagentur (IEA) schlägt Alarm: Kryptowährungen und künstliche Intelligenz verschlingen bereits fast 2 % des weltweiten Stromverbrauchs. Und das ist noch nicht alles – diese Zahl könnte sich in den kommenden Jahren verdoppeln. In einem ausführlichen 170-seitigen Bericht legt die IEA dar, welche Faktoren den Stromverbrauch von Krypto und KI in den nächsten Jahren weiter ansteigen lassen könnten. Die Agentur ist sich sicher: Der Verbrauch könnte sich mindestens verdoppeln. Die konkreten Zahlen sind besorgniserregend: Die IEA schätzt, dass der weltweite Energieverbrauch dieser drei Sektoren im Jahr 2026 zwischen 620 und 1050 Terawattstunden (TWh) liegen wird. Das entspricht in etwa dem Stromverbrauch von Schweden oder einem Großteil Deutschlands.

„Wir schätzen, dass Rechenzentren, Kryptowährungen und künstliche Intelligenz (KI) im Jahr 2022 weltweit rund 460 TWh Strom verbraucht haben, was fast 2 % des gesamten globalen Strombedarfs entspricht“, so die IEA.

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Microsoft hat seine Rechenzentren in den letzten Quartalen massiv ausgebaut und plant eine noch schnellere Expansion, um der steigenden Nachfrage nach künstlicher Intelligenz gerecht zu werden. Geleakte Dokumente, die angeblich Business Insider vorliegen, besagen, dass der Tech-Gigant seit Juli 2023 mehr als 500 Megawatt an neuer Rechenzentrumskapazität geschaffen habe und diese im laufenden Geschäftsjahr verdreifachen will. Das bedeutet, dass Microsoft derzeit mehr als 5 Gigawatt an Rechenzentrumsressourcen aufgebaut hat, was in etwa der Leistung von drei Atomkraftwerken entspricht. Um diese ambitionierten Ziele zu erreichen, baut das Unternehmen derzeit nach eigenen Angaben zwei neue Rechenzentren pro Woche.

Insbesondere der intensive Trainingsprozess und das Fine Tuning von generativen KI-Modellen verbrauchen enorme Rechenleistung und Unmengen an Daten. Genauer gesagt sind es eigentlich die tausenden Grafikprozessoren, die sogenannten GPUs die notwendig sind, um diese Modelle mit den erforderlichen Datenmengen zu füttern und die komplexen Berechnungen während des Trainings- und Feinabstimmungsprozesses zu bewältigen, die diesen enormen Ressourcenverbrauch befeuern. So verbrauchen die Leistungsstärksten NVIDIA Chips, wie der „Hopper“ H100 ca. 700 Watt bei voller Auslastung. Wie wichtig also Strom für den Erfolg von KI-Modellen ist zeigt sich auch an den Investitionen von Tech Größen wie Mark Zuckerberg oder Sam Altman, wobei bekannt ist das letzterer seit Jahren massive Investments in Kernspaltung und Kernfusionsstartups tätigt.

Microsoft hat seine Rechenzentren in den letzten Quartalen massiv ausgebaut und plant eine noch schnellere Expansion, um der steigenden Nachfrage nach künstlicher Intelligenz gerecht zu werden. Geleakte Dokumente, die angeblich Business Insider vorliegen, besagen, dass der Tech-Gigant seit Juli 2023 mehr als 500 Megawatt an neuer Rechenzentrumskapazität geschaffen habe und diese im laufenden Geschäftsjahr verdreifachen will. Das bedeutet, dass Microsoft derzeit mehr als 5 Gigawatt an Rechenzentrumsressourcen aufgebaut hat, was in etwa der Leistung von drei Atomkraftwerken entspricht. Um diese ambitionierten Ziele zu erreichen, baut das Unternehmen derzeit nach eigenen Angaben zwei neue Rechenzentren pro Woche.

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Insbesondere der intensive Trainingsprozess und das Fine Tuning von generativen KI-Modellen verbrauchen enorme Rechenleistung und Unmengen an Daten. Genauer gesagt sind es eigentlich die tausenden Grafikprozessoren, die sogenannten GPUs die notwendig sind, um diese Modelle mit den erforderlichen Datenmengen zu füttern und die komplexen Berechnungen während des Trainings- und Feinabstimmungsprozesses zu bewältigen, die diesen enormen Ressourcenverbrauch befeuern. So verbrauchen die Leistungsstärksten NVIDIA Chips, wie der „Hopper“ H100 ca. 700 Watt bei voller Auslastung. Wie wichtig also Strom für den Erfolg von KI-Modellen ist zeigt sich auch an den Investitionen von Tech Größen wie Mark Zuckerberg oder Sam Altman, wobei bekannt ist das letzterer seit Jahren massive Investments in Kernspaltung und Kernfusionsstartups tätigt.

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Doch neben dem hohen Stromverbrauch kann auch ein Anstieg des Wasserverbrauchs in den großen Rechenzentren der Technologiekonzerne wie Microsoft, Google und Meta verzeichnet werden. Laut der Financial Times ist dieser Anstieg ist auf die immense Rechenleistung zurückzuführen, die für das Training und den Betrieb großer Sprachmodelle benötigt wird. Diese bereits erwähnten Serverfarmen, werden zum Großteil mit Wasser gekühlt, um die hohen Temperaturen zu bewältigen. Laut dem Nachhaltigkeitsbericht von Microsoft stieg der Wasserverbrauch des Unternehmens im vergangenen Jahr um mehr als 22 Prozent auf rund 7,8 Milliarden Liter an. Google wird vermutlich dieses Jahr ca. 30 Milliarden Liter Wasser verbrauchen.

Auch OpenAI, räumt ein, dass das Training großer Modelle wasserintensiv sein kann, betont aber auch das Potenzial von KI, Lösungen für den Klimawandel zu beschleunigen. Microsoft weist darauf hin, dass KI derzeit nur einen Bruchteil des Stromverbrauchs von Rechenzentren ausmacht, aber die zukünftigen Auswirkungen des KI-Wachstums auf den Klimawandel von vielen Faktoren abhängen werden. Experten fordern eine umfassendere Berichterstattung und Transparenz, um die tatsächlichen Umweltauswirkungen von KI-Modellen besser verfolgen und bewerten zu können. Es besteht ein dringender Bedarf an Maßnahmen, um den Wasserverbrauch von KI-Technologien zu reduzieren und nachhaltigere Lösungen für die Kühlung von Rechenzentren zu entwickeln.

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