AI ist das Problem und ein Teil der Lösung Der KI-Goldrausch und seine Nebenwirkungen

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Zweifellos sind KI-Rechenzentren für die Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz unverzichtbar. Allerdings stellt der damit einhergehende Strom- und Wasserverbrauch eine große Herausforderungen für den Umweltschutz dar.

Die Bewältigung dieser Probleme erfordert einen vielschichtigen Ansatz, der die Umstellung auf erneuerbare Energien, die Einführung innovativer Kühltechnologien und die Nutzung von KI zur Steigerung der betrieblichen Effizienz beinhhaltet. Weil die Nachfrage nach KI weiter steigt, muss die Branche große Anstrengungen unternehmen, um ein möglichst nachhaltiges und verantwortungsvolles Wachstum zu gewährleisten, das den technologischen Fortschritt mit dem Schutz der Umwelt in Einklang bringt.

Energiehunger

KI-Rechenzentren sind von Natur aus stromhungrig, vor allem aufgrund der hohen Rechenanforderungen von KI-Arbeitslasten. Algorithmen für Maschinelles Lernen, insbesondere Deep-Learning-Modelle, erfordern eine beträchtliche Rechenleistung, die oft Tausende von parallel laufenden GPUs oder TPUs umfasst. Diese Systeme verbrauchen große Mengen an Strom.

Die Internationale Energie-Agentur (IEA) wies darauf hin, dass der Gesamtstromverbrauch von Rechenzentren nach einem geschätzten weltweiten Verbrauch von 460 Terawattstunden (TWh) im Jahr 2022 im Jahr 2026 mehr als 1 000 TWh erreichen könnte. Dieser Bedarf entspricht in etwa dem Stromverbrauch Japans. Der Energieverbrauch von KI-Rechenzentren wird nicht nur durch die Stromversorgung der Server bestimmt, sondern auch durch die Kühlsysteme, die zur Aufrechterhaltung optimaler Betriebstemperaturen erforderlich sind.

Mangelnde Ressourcen

Die Effekte des KI-Booms werden auch durch unsere jüngste unabhängige Branchenumfrage bestätigt. In ihr wurden die Ansichten von mehr als 3.000 leitenden Rechenzentrumsfachleuten in ganz Europa erfasst, darunter Eigentümer, Betreiber, Entwickler, Berater und Endkunden.

Mehr als vier Fünftel der Teilnehmer haben im vergangenen Jahr einen Nachfrageanstieg als direkte Folge von KI erlebt. Allerdings sind 85 Prozent der Meinung, dass das Tempo der KI-Einführung derzeit durch den Mangel an verfügbarer Leistung und Einrichtungen, die auf KI-Arbeitslasten zugeschnitten sind, eingeschränkt wird.

Erneuerbare Energien

Die Umweltauswirkungen des steigenden Stromverbrauchs sind erheblich, und viele Rechenzentren sind noch immer auf nicht erneuerbare Energiequellen angewiesen. Es werden zwar Anstrengungen unternommen, um auf erneuerbare Energien umzusteigen, aber das Tempo der KI-Fortschritte übersteigt oft den Effekt dieser Nachhaltigkeitsinitiativen.

Technologieunternehmen wie Google und Microsoft haben sich beispielsweise zur CO₂-Neutralität und zu Investitionen in erneuerbare Energien verpflichtet, doch die rasche Ausweitung ihrer KI-Fähigkeiten erschwert das Erreichen dieser Nachhaltigkeitsziele. Kürzlich haben Google, Amazon und Microsoft darum Lieferverträge für Atomstrom abgeschlossen, um insbesondere KI-Rechenzentren mit Energie zu versorgen.

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Wasserknappheit

Neben dem Stromverbrauch haben KI-Rechenzentren auch einen erheblichen Einfluss auf die Wasserressourcen. Traditionelle wassergekühlte Rechenzentren haben nicht selten einen jährlichen Wasserbedarf von Millionen von Litern. Laut The World Counts, einem Open-Source-Community-Projekt, das Verbrauchsdaten von Organisationen auf der ganzen Welt sammelt, benötigen Rechenzentren weltweit jedes Jahr mehr als 4,3 Billionen Kubikmeter Wasser.

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Dies kann die lokalen Wasservorräte belasten, insbesondere in Regionen, in denen Wasserknappheit herrscht. Die Umweltkosten für wasserintensive Kühlungslösungen werden in dürregefährdeten Gebieten noch verschärft, wo die Abzweigung von Wasser für Rechenzentren mit dem Bedarf der Landwirtschaft und der Haushalte konkurriert.

Innovative Ansätze

Das Zusammenspiel von KI-Rechenzentren und Ressourcen erfordert innovative Ansätze zur Verringerung der Umweltauswirkungen. Fortschritte in der Kühltechnologie, wie die Flüssigkeitskühlung und die Verwendung von recyceltem Wasser, bieten potenzielle Lösungen. Darüber hinaus kann die Verwendung von recyceltem oder nicht trinkbarem Wasser für die Kühlung den Druck auf die Süßwasserressourcen vermindern.

Die KI selbst kann genutzt werden, um die Effizienz von Rechenzentren zu verbessern. Mit KI-Algorithmen lässt sich der Energieverbrauch optimieren, indem sie den Kühlungsbedarf vorhersagen, die Arbeitslasten effizienter verwalten und die Leerlaufzeiten von Servern verringern. Durch KI-gestützte, vorausschauende Wartung kann auch Geräteausfällen vorgebeugt werden, wodurch der Bedarf an übermäßiger Kühlung verringert wird.

Das sind gute Nachrichten, denn die Branche nutzt KI auch, um von größerer Effizienz und Kosteneinsparungen zu profitieren und Verbesserungen bei den Dienstleistungen zu erzielen. Dabei dürften die erwarteten Auswirkungen von KI auf den Betrieb von Rechenzentren sehr positiv sein. Mehr als 65 Prozent der Teilnehmer unserer Studie gaben an, dass ihre Unternehmen regelmäßig generative KI einsetzen, was fast doppelt so viel ist wie vor einem Jahr. Rund 90 Prozent der Befragten erwarten, dass ihre Rechenzentren als direkte Folge von KI-Anwendungen effizienter werden.

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