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Wenn „kleine“ Zahlen durch die Decke gehen Die unterschätzten Auswirkungen von KI

Ein Gastkommentar von Jeff Wittich* 2 min Lesedauer

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Wenn ein Prompt nur Wassertröpfchen und sehr wenig Watt verbraucht, dann scheint die Umweltbelastung durch KI-Nutzung trivial. Dies zeigen die von Google und Mistral erst kürzlich veröffentlichten Zahlen zum Wasser- und Stromverbrauch von KI. Doch der Schein trügt.

Die Umweltbelastung durch KI-Nutzung erscheint aktuellen Untersuchungen von Mistral und Google zufolge handhabbar, doch saugt die Skalierung mehr Wasser und verputzt mehr Energie, als gut ist. (Bild: Midjourney / KI-generiert)
Die Umweltbelastung durch KI-Nutzung erscheint aktuellen Untersuchungen von Mistral und Google zufolge handhabbar, doch saugt die Skalierung mehr Wasser und verputzt mehr Energie, als gut ist.
(Bild: Midjourney / KI-generiert)

Da Generative AI zunehmend Teil unseres Alltags wird, befinden wir uns in einer KI-Phase, die sich durch außerordentliche Fähigkeiten und enormen Konsum auszeichnet. Was anfangs auf einer theoretischen Ebene stattgefunden hat, ist inzwischen messbar und zwar bis zur kleinsten Einheit.

Aktuelle Untersuchungen von Mistral AI und Google deuten darauf hin, dass die Folgen einer einzigen Interaktion vernachlässigbar sind: Bruchteile eines Watts, einige Tropfen Wasser und ein Kohlenstoffausstoß, der etwa dem entspricht, was beim Streamen eines Videos unter einer Minute verbraucht wird.

Alles gut?

Alleinstehend betrachtet wirken diese Zahlen trivial. Skaliert man sie, ändert sich jedoch alles. Multipliziert mit Milliarden täglicher Prompts, die Tausende von Rechenzentren weltweit verarbeiten, werden Konsum und Gesamtbelastung nicht mehr in Tropfen gemessen.

Stattdessen kommen riesige Mengen an Wasser und Strom zustande. Branchenprognosen warnen vor einem weltweiten KI-Bedarf, der bis 2027 bis zu 6,6 Milliarden Kubikmeter Wasser verbrauchen könnte.

Und das ist die Krux beim Skalieren: Kleine Zahlen werden groß. Der Unterschied zwischen verkraftbaren und untragbaren Auswirkungen liegt nicht in den Nachkommastellen. Vielmehr geht es darum, wie wir mit der Skalierung selbst umgehen. Deshalb muss unsere Branche jetzt handeln.

Clever skalieren auf Basis bestehender Strukturen

Jedes in einem Rechenzentrum installierte Rack bietet die Chance, diese Entwicklung positiv zu beeinflussen. Mithilfe effizienter Prozessoren, Workload Tuning sowie einer smarteren Orchestrierung lässt sich deutlich mehr Leistung pro Rack erzielen, ohne dass der Wasser- und Energieverbrauch proportional ansteigen.

Fest steht: Skalieren ist unvermeidbar. Allerdings lässt sich die Geschwindigkeit ihrer Auswirkungen verändern.

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Auch in Zukunft wird es neue Rechenzentren geben, deren Dasein absolut unerlässlich ist. Wenn wir jedoch die bereits existierenden optimieren, können wir steuern, wie schnell wir neue Kapazitäten brauchen. Dadurch lässt sich sicherstellen, dass es sich bei neuen Bauprojekten um strategische Erweiterungen handelt, statt um spontane Notlösungen. Somit lässt sich das potenzielle Ausmaß deutlich verringern, wenn wir bestehende Strukturen optimal nutzen.

Verantwortungsvoll skalieren

Die Pro-Prompt-Zahlen sind entscheidend für die Sichtbarkeit. Doch echte Verantwortung zeigt sich darin, wie wir mit exponentiellem Wachstum umgehen. Durch Energie-Effizienz auf Rack- und Systemebene – wie Prozessoren, Kühlung und Orchestrierung – lässt sich der KI-Footprint verkleinern, ohne dass Innovationen eingebüßt werden müssen. Auf lange Sicht können selbst kleinere Optimierungsmaßnahmen den Wasser- und Strombedarf spürbar senken.

Skalierung definiert den Einfluss, den KI auf die Umwelt hat. Für die Branche besteht die Herausforderung nicht darin, Nachkommastellen zu minimieren, sondern die Wachstumskurve zu bremsen.

*Der Autor
Jeff Wittich ist Chief Product Officer bei Ampere Computing. Für ihn steht außer Frage: KI wird skalieren. Wir haben die Wahl, ob die negativen Folgen genauso schnell mitskalieren. Mithilfe einer intelligenten Infrastruktur muss es nicht dazu kommen.

Bildquelle: Ampere Computing

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