KI: Zwischen Fortschritt und Energiehunger

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die digitale Welt, bringt aber auch Herausforderungen für die Energieversorgung mit sich. Wie Cryptopolitan berichtet, könnte der steigende Energiebedarf von KI-Systemen Millionen US-Haushalte von der Stromversorgung abschneiden. Der Bau und Betrieb von Rechenzentren, die für KI unerlässlich sind, treibt den Energieverbrauch und damit auch die globalen Treibhausgasemissionen in die Höhe. Der Energiebedarf von KI variiert je nach Komplexität und Anwendung, ist aber generell hoch, da große Datenmengen verarbeitet und analysiert werden müssen. Schon eine einfache Anfrage an ChatGPT verbraucht schätzungsweise zehnmal mehr Strom als eine Google-Suche. Bei wöchentlich 100 Millionen Nutzern dieser Plattform allein summiert sich der zusätzliche Energiebedarf schnell. Große Technologieunternehmen wie Microsoft und Google verzeichnen steigende CO2-Emissionen, die hauptsächlich auf die Expansion ihrer Rechenzentren zurückzuführen sind. Laut einem Artikel des World Economic Forum (WEF) vom 22. Juli 2024 sind Microsofts CO2-Emissionen seit 2020 um fast 30% gestiegen, während Googles Emissionen im Jahr 2023 fast 50% höher waren als 2019. Dies verdeutlicht das Dilemma: KI soll den Energiewandel unterstützen, benötigt aber gleichzeitig immense Rechenleistung. Der WEF betont die Notwendigkeit eines Multi-Stakeholder-Ansatzes, wie der Artificial Intelligence Governance Alliance des Forums, um den Ressourcenverbrauch der KI mit ihren Vorteilen in Einklang zu bringen. Der Energieverbrauch von KI macht derzeit nur einen kleinen Teil des Gesamtstromverbrauchs des Technologiesektors aus, der auf etwa 2-3% der globalen Emissionen geschätzt wird. Mit zunehmender Nutzung von KI durch Unternehmen und Regierungen wird sich dies jedoch voraussichtlich ändern. Besonders energieintensiv ist das Training generativer KI-Modelle. Das Training von GPT-3 verbrauchte schätzungsweise fast 1.300 Megawattstunden (MWh) Strom, vergleichbar mit dem Jahresverbrauch von etwa 130 US-Haushalten. Für das Training des fortschrittlicheren GPT-4 wurde schätzungsweise 50-mal mehr Strom benötigt. Die für das KI-Wachstum benötigte Rechenleistung verdoppelt sich etwa alle 100 Tage. Die steigende Nachfrage nach Rechenleistung belastet die bestehenden Stromnetze zusätzlich. Yale Environment 360 berichtete am 6. Februar 2024, dass der Stromverbrauch von Rechenzentren im Jahr 2026 voraussichtlich 1.000 Terawatt erreichen wird, was ungefähr dem Gesamtverbrauch Japans entspricht. Diese Schätzung umfasst jedoch alle Aktivitäten von Rechenzentren, nicht nur KI. Die meisten Technologieunternehmen geben nicht bekannt, welcher Anteil ihres Energieverbrauchs speziell auf KI entfällt. Die Politik reagiert auf diese Herausforderungen. In den USA wurde ein Gesetzentwurf eingebracht, der die Bundesregierung verpflichtet, den ökologischen Fußabdruck der KI zu bewerten und ein standardisiertes Berichtssystem für zukünftige Auswirkungen zu entwickeln. Die EU-KI-Verordnung verpflichtet „KI-Systeme mit hohem Risiko“ zur Offenlegung ihres Energie- und Ressourcenverbrauchs. Die Internationale Organisation für Normung (ISO) wird Kriterien für „nachhaltige KI“ festlegen, darunter Standards zur Messung der Energieeffizienz und des Wasserverbrauchs. KI bietet jedoch auch positive Möglichkeiten. Sie kann helfen, den Energieverbrauch in anderen kohlenstoffintensiven Industrien zu senken und die Integration erneuerbarer Energien in bestehende Stromnetze zu verbessern. Die Herausforderung besteht darin, ein Gleichgewicht zwischen den Chancen und Risiken der KI zu finden und ihren Energieverbrauch zu minimieren, ohne ihren potenziellen Nutzen einzuschränken. Quellen: - Cryptopolitan: AI’s energy demand leaves millions of US homes power-starved - World Economic Forum: AI and energy: Will AI help reduce emissions or increase demand? Here's what to know - Yale Environment 360: As Use of A.I. Soars, So Does the Energy and Water It Requires