Energiebedarf der Künstlichen Intelligenz: Herausforderungen und Lösungsansätze

Der Energiehunger der Künstlichen Intelligenz: Chance und Herausforderung

Künstliche Intelligenz (KI) verändert unsere Welt in rasantem Tempo. Von der medizinischen Diagnostik bis zur Optimierung von Lieferketten – die Anwendungsmöglichkeiten scheinen grenzenlos. Doch dieser technologische Fortschritt hat seinen Preis: den steigenden Energiebedarf. Die Frage, ob der KI-Boom eine globale Energiekrise auslösen wird, ist daher von zentraler Bedeutung.

Exponentielles Wachstum des Energiebedarfs

Die Rechenleistung, die für komplexe KI-Modelle benötigt wird, verdoppelt sich in immer kürzeren Abständen. Experten prognostizieren, dass der Energiebedarf von KI in Zukunft dem ganzer Länder wie den Niederlanden oder Japan entsprechen könnte. Bereits im Jahr 2024 trug die Expansion der KI, neben dem Boom von Elektroautos und der erhöhten Industrieproduktion, zu einem Rekordanstieg des globalen Strombedarfs von 4,3% bei.

Datencenter, die das Rückgrat der KI-Infrastruktur bilden, verbrauchten 2024 rund 415 Terawattstunden (TWh) Strom, was etwa 1,5% des globalen Gesamtverbrauchs entspricht. Der Anteil der KI an diesem Verbrauch ist zwar noch vergleichsweise gering, doch die Prognosen deuten auf ein explosives Wachstum hin. Bis 2027 könnte der globale Strombedarf von KI-Datencentern 68 Gigawatt (GW) erreichen – fast so viel wie die gesamte Stromkapazität Kaliforniens im Jahr 2022.

Für das Ende des Jahrzehnts werden noch dramatischere Zahlen prognostiziert. Bis 2030 könnte sich der Stromverbrauch von Datencentern weltweit verdoppeln und knapp 3% des globalen Gesamtverbrauchs ausmachen. Manche Schätzungen gehen sogar davon aus, dass Datencenter, inklusive der Energie für die Bereitstellung von KI-Diensten an die Nutzer, bis zu 21% des globalen Energiebedarfs decken könnten.

Dabei spielt nicht nur das Training von KI-Modellen eine Rolle, sondern auch deren Anwendung. Das Training großer Sprachmodelle wie GPT-4 benötigt immense Energiemengen. Während das Training zwar energieintensiv ist, entfallen über 80% des Gesamtenergieverbrauchs von KI auf den täglichen Betrieb dieser trainierten Modelle. Die Beantwortung einer einzigen Frage in ChatGPT verbraucht schätzungsweise zehnmal mehr Energie als eine Google-Suche.

Die Suche nach nachhaltigen Energiequellen

Die Herausforderung besteht darin, den steigenden Energiebedarf der KI nachhaltig zu decken. Erneuerbare Energien spielen dabei eine entscheidende Rolle. Tech-Giganten wie Microsoft investieren massiv in den Ausbau erneuerbarer Energien für ihre Datencenter. Ironischerweise könnte KI selbst dazu beitragen, erneuerbare Energien effizienter zu nutzen, indem sie beispielsweise die Energiespeicherung optimiert und Stromnetze intelligent verwaltet.

Dennoch sind erneuerbare Energien keine alleinige Lösung. Die schwankende Verfügbarkeit von Sonne und Wind stellt eine Herausforderung für den kontinuierlichen Betrieb von Datencentern dar. Auch der Ausbau der Netzinfrastruktur für erneuerbare Energien ist ein komplexer und langwieriger Prozess.

Daher rückt auch die Kernenergie wieder stärker in den Fokus. Sie bietet eine konstante und CO2-arme Energieversorgung, die den Anforderungen von Datencentern entgegenkommt. Insbesondere Small Modular Reactors (SMRs) gelten als vielversprechende Option, da sie flexibler und sicherer sind. Unternehmen wie Microsoft, Amazon und Google prüfen bereits den Einsatz von Kernenergie für ihre Datencenter.

Allerdings ist auch der Ausbau der Kernenergie mit Herausforderungen verbunden. Der Bau neuer Reaktoren ist zeitaufwendig, kostenintensiv und mit regulatorischen Hürden verbunden. Auch die öffentliche Akzeptanz der Kernenergie ist aufgrund vergangener Unfälle weiterhin begrenzt.

Die ökologischen Auswirkungen der KI

Neben dem Stromverbrauch hat KI auch weitere ökologische Auswirkungen. Datencenter benötigen große Mengen Wasser zur Kühlung. Hinzu kommt das Problem des Elektroschrotts. Die schnelle Entwicklung der KI-Hardware führt zu einer immer kürzeren Lebensdauer von Geräten, was die Menge an Elektroschrott weiter erhöht.

Auch die Herstellung von KI-Chips und anderer Hardware ist ressourcenintensiv und belastet die Umwelt. Der Abbau von Rohstoffen wie Lithium und Kobalt erfolgt oft unter ökologisch bedenklichen Bedingungen. Die steigende Nachfrage nach Hardware treibt zudem den Bau neuer Halbleiterfabriken voran, was wiederum den Bau neuer, oft gasbetriebener Kraftwerke nach sich ziehen kann.

Innovationen und Regulierung als Lösungsansatz

Um die ökologischen Herausforderungen der KI zu bewältigen, sind Innovationen und Regulierungen gleichermaßen wichtig. Die Entwicklung energieeffizienterer KI-Algorithmen, intelligentes Energiemanagement in Datencentern und die Förderung von On-Device-KI sind vielversprechende Ansätze.

Auch die Politik spielt eine wichtige Rolle. Die Einführung von Standards zur Messung und Berichterstattung des Energieverbrauchs von KI, sowie die Förderung von langlebiger und recyclingfähiger Hardware sind notwendige Schritte. Auch die Einführung von Energiehandelssystemen könnte Anreize für Unternehmen schaffen, in grünere KI-Technologien zu investieren.

Fazit: Eine nachhaltige Zukunft für KI gestalten

Der Energiehunger der KI ist eine ernstzunehmende Herausforderung. Um das enorme Potenzial der KI nachhaltig zu nutzen, bedarf es einer intelligenten Kombination aus erneuerbaren Energien, Innovationen im Bereich der KI-Hardware und -Software, sowie einer vorausschauenden Regulierung. Nur durch eine gemeinsame Anstrengung von Forschung, Industrie und Politik kann eine Zukunft gestaltet werden, in der die KI ihren Beitrag zur Lösung globaler Probleme leistet, ohne die Umwelt zu gefährden.

Bibliographie: https://www.artificialintelligence-news.com/news/will-the-ai-boom-fuel-a-global-energy-crisis/ https://www.iea.org/news/ai-is-set-to-drive-surging-electricity-demand-from-data-centres-while-offering-the-potential-to-transform-how-the-energy-sector-works https://www.imf.org/-/media/Files/Publications/WP/2025/English/wpiea2025081-print-pdf.ashx https://algorithmwatch.org/en/explainer-ai-energy-consumption/ https://www.consultdss.com/content-hub/trillion-dollar-question-how-oil-gas-will-power-the-ai-boom/ https://www.techtimes.com/articles/309970/20250411/ais-dirty-secret-artificial-intelligence-fueling-global-energy-crisis-says-iea.htm https://www.facebook.com/100064146601062/posts/will-the-ai-boom-fuel-a-global-energy-crisisais-thirst-for-energy-is-ballooning-/1112108990937311/ https://www.fintechweekly.com/magazine/articles/ai-energy-crisis-and-sustainable-solutions-and-challenges https://www.calcalistech.com/ctechnews/article/hb4cx29u9