Einfluss von Künstlicher Intelligenz auf den  Energieverbrauch

Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren einen bemerkenswerten Aufschwung erlebt und durchdringt mittlerweile zahlreiche Bereiche unseres täglichen Lebens. Von Sprachassistenten über personalisierte Empfehlungen bis hin zu autonomen Fahrzeugen – die Anwendungen sind vielfältig und beeindruckend. Doch hinter dieser technologischen Revolution verbirgt sich eine weniger sichtbare, aber ebenso bedeutende Komponente: der ständig wachsende Energieverbrauch. Die immense Rechenleistung, die für das Training und den Betrieb von KI-Modellen wie zum Beispiel ChatGPT von OpenAI erforderlich ist, zieht einen erheblichen Strombedarf nach sich. Und der Bedarf wird noch mindestens bis zum Jahr 2030 stark ansteigen. Besonders der Energieverbrauch von Rechenzentren für KI-Anwendungen wird dabei rasant steigen.

Energieverbrauch von KI in Deutschland

In Deutschland, einem Land, das sich ambitionierte Klimaziele gesetzt hat, stellt der steigende Energiebedarf durch KI-Anwendungen und andere Digitalisierungsprojekte eine besondere Herausforderung dar. Während der gesamte Primärenergieverbrauch im Jahr 2023 auf 10.791 Petajoule (PJ) sank – eine Reduktion von über 25% im Vergleich zu 1990 – wächst der Anteil des Energieverbrauchs durch digitale Technologien kontinuierlich. Rechenzentren, die das Rückgrat vieler KI-Anwendungen bilden, verbrauchen dabei einen signifikanten Anteil des Stroms. Dabei stehen wir beim Einsatz von KI erst am Anfang.

Der wachsende Stromverbrauch von KI-Anwendungen

Die Entwicklung und Implementierung von KI-Systemen sind mit einem hohen Energieaufwand verbunden. Insbesondere das Training großer KI-Modelle, wie sie beispielsweise in Chatbots oder Übersetzungsdiensten von Google und Microsoft zum Einsatz kommen, erfordert enorme Rechenressourcen. Jede Anfrage an die KI-Sprachmodelle verbraucht zusätzlich Energie, was bei millionenfacher Nutzung zu einem beträchtlichen Gesamtverbrauch führt. Allein nach offiziellen Schätzungen verbrauchte ChatGPT im Februar 2023 etwa 581 Gigawattstunden verbrauchte. Damit könnte einer Stadt wie Oldenburg ein Jahr lang mit Strom versorgt werden.

Rechenzentren als Energiezentren

Rechenzentren sind das Herzstück der digitalen Infrastruktur und somit essenziell für den Betrieb von KI-Anwendungen. Doch ihr Energiebedarf ist enorm. Neben der Stromversorgung für die Server wird ein erheblicher Anteil für die Kühlung und der Absicherung der Hardware aufgewendet. Laut der Internationalen Energieagentur (IEA) entfallen etwa 40% des Stromverbrauchs eines Rechenzentrums auf den Betrieb und weitere 40% auf die Kühlung. Mit der zunehmenden Verbreitung von KI-Anwendungen wird erwartet, dass sich der Strombedarf von Rechenzentren in Europa auf mehr als 150 Terawattstunden bis 2030 fast verdreifachen wird, was rund fünf Prozent des gesamten europäischen Stromverbrauchs ausmachen würde.

Maßnahmen zur Steigerung der Energieeffizienz

Angesichts des steigenden Energiebedarfs durch KI und der steigenden KI-Nutzung ist es unerlässlich, Maßnahmen zur Steigerung der Energieeffizienz zu ergreifen, ohne die jeweilige Lieferkette zu gefährden. Allein die unzähligen neuen EU Digitalisierungsprojekte werden in Europa den Energieverbrauch in die Höhe treiben. Und dafür müssen schnellsten Lösungen gefunden werden.

Eine Möglichkeit besteht in der Optimierung der Hardware. Durch den Einsatz energieeffizienterer Prozessoren und Kühltechnologien kann der Stromverbrauch gesenkt und weniger Energie verbraucht werden. Zudem kann KI helfen, um den Energieverbrauch zu überwachen, zu regeln und zu optimieren. Beispielsweise hat Siemens in der Monte-Rosa-Hütte auf 2883 Metern Höhe moderne Gebäudetechnologien getestet, die mithilfe von KI den Energieverbrauch optimieren und so innerhalb eines Monats eine Reduktion von 6,5% erreichten.

Durch Integration erneuerbarer Energien den Energiehunger eindämmen

Ein weiterer Ansatz zur Bewältigung des steigenden Energiebedarfs besteht in der verstärkten Nutzung erneuerbarer Energien. In Deutschland stammten angeblich Anfang 2024 fast 60% der öffentlichen Stromversorgung aus erneuerbaren Quellen. Durch den weiteren Ausbau von Wind- und Solaranlagen kann der zusätzliche Energiebedarf durch KI-Anwendungen nachhaltiger gedeckt und die Emissionen gesenkt werden. Zudem können KI-Systeme dazu beitragen, die Effizienz und Integration erneuerbarer Energien zu verbessern, indem sie beispielsweise die Energieproduktion genauer vorhersagen und den Strom Verbrauch entsprechend anpassen. Damit will Deutschland eine führende Rolle beim Klimaschutz weltweit annehmen. Jedoch muss hier eine gute Balance zwischen Forschung, Weiterentwicklung und Klimaschutz getroffen, da Deutschland bei der Entwicklung von KI und der Digitalisierung deutlich hinterher hinkt. Ein gesunder Energiemix in der europäischen Union ist unerlässlich.

Herausforderungen

Trotz der genannten Maßnahmen bleibt der steigende Energieverbrauch durch KI eine große Herausforderung. Amazon, Tesla, Apple, Microsoft und Google treiben Ihre Entwicklung und Nutzung von KI stetig voran und damit wird der Strombedarf durch KI-Anwendungen zunehmen. Es bedarf einer engen weltweiten Zusammenarbeit zwischen Technologieentwicklern, Energieversorgern und politischen Entscheidungsträgern, um Lösungen zu finden. Dabei ist es wichtig, sowohl die Vorteile von KI zu nutzen als auch deren ökologischen Fußabdruck zu minimieren. Innovationen in der Hardware-Entwicklung, effiziente Algorithmen und der verstärkte Einsatz erneuerbarer Energien sind dabei entscheidende Faktoren. 

Ausblick

Künstliche Intelligenz bietet immense Chancen für Fortschritt und Innovation. Doch ihr steigender Energiebedarf stellt eine ernstzunehmende Herausforderung dar. Durch gezielte Maßnahmen zur Steigerung der Energieeffizienz, den Ausbau erneuerbarer Energien, Atomkraftwerke und die Entwicklung nachhaltiger Technologien kann ein Gleichgewicht zwischen technologischem Fortschritt und Umweltschutz erreicht werden. Wir stehen gerade erst am Anfang bei der Nutzung und dem Potenzial von KI. Der Ausbau von Atomkraft, die weltweit auch als „grüne Energieversorgung“ gilt, muss genauso vorangehen, wie die Entsorgung oder Wiederverwendung der Brennstäbe, und der Einsatz von erneuerbaren Energien. Nur ein gesunder und gut durchdachter Energiemix wird den Energiehunger stillen können.

FAQs – kurz und knapp

Wie hoch ist der aktuelle Energieverbrauch von KI-Anwendungen in Deutschland?

Konkrete Zahlen zum Energieverbrauch von KI-Anwendungen in Deutschland variieren je nach Quelle und Anwendungsbereich. Es ist jedoch bekannt, dass der Anteil des Energieverbrauchs durch digitale Technologien, einschließlich KI, kontinuierlich wächst. Rechenzentren, die viele dieser Anwendungen unterstützen, tragen dabei signifikant zum Stromverbrauch bei.

Welche Maßnahmen können den Energieverbrauch von KI reduzieren?

Maßnahmen zur Reduzierung des Energieverbrauchs von KI umfassen die Optimierung von Hardware, den Einsatz energieeffizienter Prozessoren, die Verbesserung von Kühltechnologien und die Nutzung von KI zur Überwachung und Optimierung des eigenen Energieverbrauchs.

Wie können erneuerbare Energien den Energiebedarf von KI decken?

Durch den Ausbau von Wind- und Solaranlagen und der Nutzung von Wasserenergie kann der zusätzliche Energiebedarf durch KI-Anwendungen nachhaltiger gedeckt werden.

Warum verbraucht das Training von KI-Modellen so viel Energie?

Das Training von KI-Modellen erfordert eine enorme Menge an Rechenleistung, da Millionen bis Milliarden von Daten und Parametern ausgelesen und angepasst werden müssen. Dies geschieht durch komplexe mathematische Berechnungen, die auf Hochleistungsservern und spezialisierten Grafikkarten (GPUs) oder Tensor Processing Units (TPUs) durchgeführt werden. Diese Hardware benötigt sehr viel Strom, sowohl für den eigentlichen Rechenprozess als auch für die notwendige Kühlung der Systeme.

Welche Rolle spielen Rechenzentren beim Energieverbrauch von KI?

Rechenzentren sind die Infrastruktur, auf der die KI-Modelle laufen. Sie hosten Server, die rund um die Uhr laufen, Daten verarbeiten und speichern. Ein großer Teil des Energieverbrauchs entfällt auf die Kühlung der Server, da diese während des Betriebs viel Wärme erzeugen. Moderne Rechenzentren nutzen inzwischen die Wärme, um Häuser zu heizen und setzen zunehmend auf energieeffiziente Technologien wie Wasserkühlung oder den Einsatz erneuerbarer Energien, um ihren ökologischen Fußabdruck zu reduzieren.

Wie könnte die Zukunft des KI-Energieverbrauchs aussehen?

In der Zukunft wird der Energieverbrauch von KI voraussichtlich weiter steigen, da die Nachfrage nach leistungsfähigeren Modellen zunimmt. Allerdings gibt es auch Bestrebungen, diesen Verbrauch durch effizientere Algorithmen, spezialisierte Hardware und den Einsatz erneuerbarer Energien zu senken. KI selbst könnte dabei helfen, den eigenen Energieverbrauch zu optimieren, indem sie bessere Vorhersagen trifft und den Strombedarf intelligent steuert.

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