Schneider Electric warnt in einer neuen Studie vor einer möglichen Überlastung der Stromnetze durch den steigenden Energiebedarf von KI-Rechenzentren. Die Studie skizziert vier Szenarien bis 2035, von nachhaltiger KI bis zur Energiekrise, und betont die Notwendigkeit von Effizienzsteigerungen und einer abgestimmten Strategie zwischen Energieversorgern und der KI-Branche. Nur so kann der prognostizierte, massive Anstieg des Energieverbrauchs bewältigt werden.
Eine Studie des Energiemanagement-Unternehmens Schneider Electric warnt vor einer möglichen Überlastung der Stromnetze durch den steigenden Energiebedarf von KI-Rechenzentren. Die Studie, die im Anschluss an die IEA Global Conference on Energy & AI im vergangenen Monat veröffentlicht wurde, entwirft vier Szenarien für die Entwicklung des KI-Stromverbrauchs bis 2035. Wie "The Register" berichtet, trägt die Studie den Titel "Artificial Intelligence and Electricity: A System Dynamics Approach" und analysiert die Auswirkungen von KI auf den Energieverbrauch.
Der Energiehunger bestehender Rechenzentren ist bereits beträchtlich und wird mit dem prognostizierten Wachstum der KI-Nutzung weiter zunehmen. Dies schürt Bedenken hinsichtlich der Belastbarkeit der Stromnetze und der Umweltfolgen, sollte der KI-Energiebedarf im aktuellen Tempo weiter steigen. Cryptonews.net berichtet, dass die Studie von Schneider Electric vier Szenarien untersucht: "Nachhaltige KI", "Grenzen des Wachstums", "Überfluss ohne Grenzen" und "Energiekrise". Alle Szenarien prognostizieren einen Anstieg des Energieverbrauchs zwischen 2025 und 2030, divergieren jedoch nach diesem Zeitpunkt aufgrund unterschiedlicher Annahmen erheblich.
Das "Nachhaltige KI"-Szenario setzt auf Effizienzsteigerungen bei gleichzeitig stetig steigendem Energieverbrauch. "Grenzen des Wachstums" beschreibt ein Szenario, in dem die KI-Entwicklung durch natürliche oder menschliche Grenzen gebremst wird. "Überfluss ohne Grenzen" beleuchtet die potenziellen Risiken ungebremsten Wachstums, während das "Energiekrise"-Szenario die Folgen eines Missverhältnisses zwischen Energienachfrage und -angebot untersucht.
Laut Schneider Electric stellt "Nachhaltige KI" einen vielversprechenden Ansatz dar, bei dem der Energieverbrauch von geschätzten 100 Terawattstunden (TWh) im Jahr 2025 auf 785 TWh im Jahr 2035 steigen würde. In diesem Szenario wird die Inferenz generativer KI bis 2027-2028 zum Haupttreiber des Stromverbrauchs im KI-Sektor. Gleichzeitig wird es eine Verlagerung hin zu effizienteren und weniger energieintensiven Modellen geben. Der Bericht beschreibt dies als "symbiotisches Verhältnis zwischen KI-Infrastruktur und -Nachfrage, bei dem Effizienz und Ressourcenschonung sich gegenseitig verstärken".
Im Szenario "Grenzen des Wachstums" wird der weitere Anstieg der Inferenz generativer KI durch Strom- und Infrastrukturbeschränkungen behindert. Der Bericht prognostiziert einen Anstieg des KI-Energieverbrauchs von 100 TWh im Jahr 2025 auf 510 TWh bis 2030. Herausforderungen wie die Verfügbarkeit von Netzstrom in wichtigen Rechenzentrumsknotenpunkten, Produktionsengpässe bei spezialisierten KI-Chips und Datenknappheit für große Sprachmodelle werden jedoch ihren Tribut fordern.
Das Szenario "Überfluss ohne Grenzen" deutet darauf hin, dass die schnelle und uneingeschränkte Entwicklung von KI-Systemen das Risiko eines ständigen Wettlaufs um immer größere und leistungsfähigere Infrastruktur birgt, der die Kapazitäten für eine nachhaltige Ressourcennutzung übersteigt. Schneider Electric prognostiziert einen Anstieg des KI-Energieverbrauchs von 100 TWh im Jahr 2025 auf enorme 880 TWh bis 2030 und sogar 1.370 TWh bis 2035. Dieses Szenario illustriert das Jevons-Paradoxon, bei dem Effizienzsteigerungen in der KI paradoxerweise zu einem höheren Gesamtenergieverbrauch führen.
Schließlich prognostiziert das "Energiekrise"-Modell, dass das rasante Wachstum der KI zu Konflikten mit anderen wichtigen Wirtschaftssektoren um Energie führen wird. Dies hätte verschiedene negative Folgen, darunter wirtschaftliche Einbrüche und gravierende operative Herausforderungen für KI-abhängige Branchen. Hier wird ein Anstieg des KI-Energieverbrauchs auf etwa 670 TWh um 2029 prognostiziert, gefolgt von einem Rückgang auf etwa 380 TWh bis 2032 und einer weiteren Reduzierung auf 190 TWh im Jahr 2035. Unkoordinierte KI-Governance wird laut dem Bericht zu fragmentierten Richtlinien führen, die globale oder lokale Energieengpässe verursachen könnten.
Schneider Electric empfiehlt eine Reihe von Maßnahmen für nachhaltige KI, die sich in drei Hauptbereiche gliedern: KI-Infrastruktur, KI-Entwicklung sowie Governance, Standards und Bildung. Empfohlen werden unter anderem die Optimierung von Rechenzentren mit modernsten Kühltechnologien, hochdichter Rechenleistung und energieeffizienter KI-Hardware wie GPUs und TPUs. Energieversorger sollten den wachsenden Energiebedarf von KI berücksichtigen und mit Energieanbietern, politischen Entscheidungsträgern und KI-Unternehmen zusammenarbeiten, um umfassende Strategien abzustimmen.
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