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Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren enorm an Bedeutung gewonnen. Von der Bildgenerierung und Sprachmodellen wie ChatGPT bis hin zu Anwendungen in der Umweltforschung bietet sie vielfältige Einsatzmöglichkeiten. Dabei rückt eine zentrale Frage zunehmend in den Fokus: Wie viel Energie verbraucht KI, und wie lässt sich dieser Strombedarf in Einklang mit globalen Klimazielen bringen?
Der rasant steigende Stromverbrauch durch KI
Einer der beunruhigendsten Aspekte der Entwicklung von KI-Technologien ist der exponentiell wachsende Stromverbrauch. Laut Jens Gröger vom Öko-Institut entfallen derzeit 3,5 % des Stromverbrauchs in Deutschland auf Rechenzentren, wobei diese Zahl jährlich um etwa 6 % steigt. Das bedeutet, dass sich der Stromverbrauch in den nächsten zwei Jahrzehnten verdoppeln oder gar verdreifachen könnte. Insbesondere KI-Modelle wie ChatGPT tragen maßgeblich zu diesem Anstieg bei. Während eine Google-Suche schätzungsweise 1,5 Gramm CO2 freisetzt, verursacht eine einzelne Anfrage an ChatGPT etwa das Dreifache. Dies verdeutlicht den signifikanten Energiebedarf moderner KI-Anwendungen.
Zum Thema passende Podcast-Episode von DER STANDARD:
Technische Hintergründe des hohen Energieverbrauchs
Der hohe Energiebedarf von KI lässt sich auf mehrere Faktoren zurückführen. KI-Anwendungen basieren auf komplexen Algorithmen und benötigen große Rechenkapazitäten, die meist in sogenannten Hyperscale-Rechenzentren bereitgestellt werden. Solche Zentren verbrauchen enorm viel Strom – ein Beispiel hierfür ist das von Microsoft geplante Rechenzentrum im Rheinischen Braunkohlerevier, das mit einer Fläche von 200.000 Quadratmetern so viel Strom benötigt wie eine Stadt mit 125.000 Haushalten.
Hinzu kommt, dass viele dieser Rechenzentren rund um die Uhr in Betrieb sind, selbst wenn sie nicht vollständig ausgelastet sind. Gröger weist darauf hin, dass der Stand-by-Stromverbrauch solcher Einrichtungen etwa 50 % der maximalen Energieaufnahme beträgt. Dies zeigt, dass es erhebliches Potenzial zur Effizienzsteigerung gibt, wenn Systeme besser darauf ausgelegt wären, sich im Leerlauf abzuschalten.
Der Nutzen von KI in der Praxis
Trotz des hohen Energieverbrauchs bietet KI unbestreitbare Vorteile, insbesondere im Bereich der Umweltforschung und Ressourcenoptimierung. KI kann beispielsweise helfen, Insekten zu zählen, den Zustand von Gewässern zu überwachen oder die Kreislaufwirtschaft effizienter zu gestalten. Auch in der Energieerzeugung und bei technischen Prozessen kann KI zur Optimierung und Effizienzsteigerung beitragen.
Jedoch bleibt die Frage offen, ob der Gesamtnutzen von KI den hohen Energieaufwand rechtfertigt, vor allem wenn man Anwendungen wie Sprachmodelle in den Blick nimmt, die in erster Linie dem kommerziellen Nutzen dienen. Gröger betont, dass es bislang nicht möglich ist, den Nettonutzen von KI für Umwelt und Natur genau zu quantifizieren.
KI-Kategorien und ihre Anwendung
Zur Einordnung der technologischen Entwicklungen lassen sich KI-Anwendungen in verschiedene Kategorien unterteilen, die höchstwahrscheinlich auch in Bezug auf den Stromverbrauch unterschiedlich stark ins Gewicht fallen:
- Sprachmodelle (Natural Language Processing, NLP): Diese KI-Kategorie umfasst Technologien wie ChatGPT, die Sprache verstehen und generieren können. Aufgrund der notwendigen Verarbeitung großer Datenmengen erfordert NLP einen hohen Rechenaufwand und trägt stark zum Stromverbrauch bei.
- Computer Vision: Systeme, die visuelle Informationen verarbeiten, wie etwa KI-Anwendungen zur Bild- und Videoanalyse. Computer Vision kommt zum Einsatz, um etwa Insekten oder Umweltschäden zu überwachen, was insbesondere in der Klimaforschung nützlich ist.
- Optimierung und Entscheidungsfindung: Diese Kategorie umfasst Algorithmen, die technische Prozesse verbessern. Ein Beispiel wäre die Steuerung von Stromnetzen oder Produktionsprozessen. Hier liegt ein großes Potenzial zur Einsparung von Ressourcen durch optimierte Abläufe.
- Hyperscale-Computing: Hyperscale-Rechenzentren sind die Basis für viele KI-Anwendungen. Sie liefern die nötige Infrastruktur und sind für große, rechenintensive Aufgaben wie maschinelles Lernen oder Datenanalysen unverzichtbar.
Maßnahmen zur Reduzierung des Energieverbrauchs
Eine Möglichkeit, den Energieverbrauch von KI zu senken, ist die Verpflichtung zur Transparenz. Gröger plädiert für die Einführung eines Labels, ähnlich dem Umweltzeichen „Blauer Engel“, um den Stromverbrauch digitaler Dienstleistungen sichtbar zu machen. Dies könnte sowohl Unternehmen als auch Endverbrauchern helfen, Entscheidungen zugunsten umweltfreundlicherer Angebote zu treffen. Außerdem könnte der Wettbewerb um energieeffiziente Lösungen so gestärkt werden.
Ein weiterer Ansatz ist die Verbesserung der Energieeffizienz von Rechenzentren. Mindestanforderungen an Gebäudetechnik, Serverauslastung und die Nutzung der Abwärme könnten erheblich zur Reduzierung des Energieverbrauchs beitragen. Insbesondere die Abwärme ließe sich in Nahwärmenetze einspeisen, um fossile Brennstoffe in Haushalten zu ersetzen.
Fazit
KI bietet vielfältige Lösungen für globale Herausforderungen, insbesondere in der Umweltforschung und Ressourcenoptimierung. Allerdings geht dies bislang mit einem steigenden Energiebedarf einher, der die Fortschritte im Bereich der erneuerbaren Energien untergraben könnte. Um diese Balance zu wahren, sind sowohl technische als auch regulatorische Maßnahmen erforderlich, um die Effizienz von KI-Anwendungen zu steigern.
Zusammenfassung in einfacher Sprache
Der Artikel behandelt den wachsenden Stromverbrauch durch Künstliche Intelligenz (KI). Während KI in vielen Bereichen wie der Umweltforschung nützlich ist, verbraucht sie sehr viel Strom. Vor allem große Rechenzentren, in denen KI-Modelle laufen, benötigen immer mehr Energie. Es wird diskutiert, wie man diesen Verbrauch reduzieren könnte, zum Beispiel durch energieeffiziente Rechenzentren oder ein Umweltsiegel für digitale Dienstleistungen. Trotz des hohen Energiebedarfs hat KI großes Potenzial, unsere Welt effizienter zu machen, doch es gibt noch viel zu tun, um sie umweltfreundlicher zu gestalten.
Quelle:
