Energieverbrauch von KI-Anwendungen und seine Auswirkungen auf Umwelt und Unternehmen

Der signifikante Energieverbrauch von KI-Anwendungen: Eine Analyse

Künstliche Intelligenz (KI) hat sich zu einem integralen Bestandteil vieler digitaler Prozesse entwickelt und bietet ein weites Spektrum an Anwendungsmöglichkeiten – von der medizinischen Diagnostik bis hin zur Inhaltserstellung. Parallel zur rasanten Entwicklung und Verbreitung dieser Technologien wächst jedoch auch die Diskussion um deren Ressourcenverbrauch. Insbesondere der Energie- und Wasserbedarf von KI-Systemen rückt zunehmend in den Fokus. Dieser Artikel beleuchtet die aktuellen Erkenntnisse zum Energieverbrauch von KI-Anwendungen, differenziert zwischen verschiedenen KI-Modellen und erörtert die Implikationen für Unternehmen und die Umwelt.

ChatGPT und der Energiebedarf: Eine erste Einordnung

Sprachmodelle wie ChatGPT haben in den letzten Jahren eine enorme Popularität erlangt. Schätzungen zum Energieverbrauch einer einzelnen Anfrage variieren erheblich, liegen jedoch oft zwischen 0,3 und 2,9 Wattstunden (Wh). OpenAI, der Entwickler von ChatGPT, gibt einen Wert von etwa 0,34 Wh pro Anfrage an, was dem Betrieb eines Backofens für etwa eine Sekunde entspricht. Andere Studien, wie die von BestBrokers, beziffern den Verbrauch auf bis zu 2,9 Wh, was dem Zehnfachen einer klassischen Google-Suche entspricht. Diese Diskrepanz lässt sich durch verschiedene Faktoren erklären, darunter das verwendete Modell, die Länge der Eingabe, die Komplexität der Ausgabe, die Hardware im Rechenzentrum und die Art der Kühlung.

Obwohl der Energiebedarf einer einzelnen Anfrage gering erscheinen mag, kumuliert sich dieser bei täglich Millionen von Nutzeranfragen zu beachtlichen Mengen. So soll ChatGPT für die Beantwortung von täglich knapp 200 Millionen Anfragen den Energieverbrauch von 60.000 bis 80.000 durchschnittlichen Haushalten generieren. Selbst ein geringer Wert pro Anfrage führt bei Milliarden von Abfragen weltweit zu einem sprunghaften Anstieg des Strombedarfs für KI-Rechenzentren.

Die wahren Stromfresser: Generative KI für Bilder und Videos

Während Sprachmodelle bereits einen erheblichen Energieverbrauch aufweisen, zeigen aktuelle Studien, dass generative KI-Tools zur Erstellung von Bildern und Videos einen noch deutlich höheren Energiebedarf haben. Eine Studie der KI-Plattform Hugging Face hebt hervor, dass insbesondere Video-KI-Modelle extrem energiehungrig sind. Zum Beispiel verbraucht die Generierung eines 1.024 x 1.024 Pixel großen Bildes mittels KI so viel Energie wie eine Mikrowelle, die fünf Sekunden lang läuft. Die Erstellung eines nur fünf Sekunden langen Videoclips benötigt hingegen das Äquivalent einer ganzen Mikrowellenstunde.

Besonders bedenklich ist, dass der Energieverbrauch bei der Videoerstellung nicht linear, sondern exponentiell ansteigt. Eine Verdopplung der Videolänge kann den Verbrauch vervierfachen. Die Erstellung eines sechssekündigen Clips benötigt demnach viermal so viel Energie wie die eines Drei-Sekunden-Clips. Diese strukturelle Ineffizienz der Video-KI-Tools deutet auf einen dringenden Überarbeitungsbedarf hin und unterstreicht die Notwendigkeit, die Umweltwirkungen generativer KI-Anwendungen vor ihrer Markteinführung umfassend zu bewerten.

Training versus Inferenz: Zwei Phasen, unterschiedlicher Verbrauch

Es ist wichtig, zwischen dem Energieverbrauch für das Training von KI-Modellen und der Inferenz (der Nutzung des trainierten Modells für Anfragen) zu unterscheiden. Das Training großer Sprachmodelle ist ein einmaliger, aber extrem energieintensiver Prozess. Für die Entwicklung von GPT-4 werden beispielsweise über 60 Millionen Kilowattstunden Strom geschätzt, was dem Jahresverbrauch einer mittelgroßen Stadt entsprechen kann. Während das Training selten wiederholt wird, fällt die Inferenz ständig an und bestimmt langfristig die Belastung der Energiebilanz.

Wasserverbrauch: Eine oft übersehene Dimension

Neben dem Strombedarf ist auch der Wasserverbrauch von Rechenzentren ein zunehmend diskutiertes Thema. Server müssen gekühlt werden, und viele Rechenzentren nutzen dafür Wasserverdunstung. Obwohl eine einzelne ChatGPT-Anfrage im Durchschnitt weniger als einen halben Milliliter Wasser benötigt, summiert sich dies bei Millionen von Abfragen zu Tausenden von Litern pro Tag. Der Standort eines Rechenzentrums ist hier entscheidend: In wasserreichen Regionen ist die Belastung geringer, in trockenen Gebieten kann der zusätzliche Wasserbedarf die lokale Versorgung erheblich verschärfen. Dies führt zu einer verstärkten Suche nach effizienteren Kühlmethoden, wie direkter Flüssigkeitskühlung oder der Nutzung von Abwärme.

Der Einfluss auf Klimaziele von Tech-Konzernen

Der rapide Anstieg des Energiebedarfs durch KI-Anwendungen hat direkte Auswirkungen auf die Klimaziele großer Technologieunternehmen. Google musste beispielsweise eingestehen, dass es seinem ambitionierten Plan, bis 2030 CO2-neutral zu sein, hinterherhinkt. Die CO2-Emissionen des Unternehmens stiegen im Jahresvergleich um 13 Prozent, hauptsächlich aufgrund des Einsatzes generativer KI. Die Veröffentlichung und intensive Nutzung neuer Video-KI-Modelle wie Veo 3, mit denen Nutzer innerhalb weniger Wochen Millionen von Videos erstellt haben, verstärkt diesen Trend zusätzlich.

Wege zur Effizienzsteigerung und bewusster Umgang

Angesichts des wachsenden Ressourcenverbrauchs arbeiten Unternehmen an verschiedenen Lösungen zur Reduzierung der Energiebelastung:

• Neue Chips: Spezialisierte Prozessoren (GPUs) können pro Watt mehr Berechnungen durchführen.
• Effiziente Modelle: Kleinere, auf Geschwindigkeit optimierte oder für spezifische Aufgaben angepasste Modelle sind sparsamer.
• Erneuerbare Energien: Investitionen in Solar- und Windkraft sowie die Nutzung von Kernkraft sollen die Emissionen der Rechenzentren senken.
• Verbesserte Kühlung: Direkte Flüssigkeitskühlung oder die Nutzung von Abwärme steigern die Effizienz der Rechenzentren.

Ein weiterer Ansatzpunkt liegt im bewussten Umgang mit KI-Technologien. Viele KI-Anfragen sind derzeit von Neugier oder Unterhaltung getrieben, was den Strombedarf ohne echten Mehrwert erhöht. Nutzer können sich fragen, ob für eine bestimmte Information tatsächlich ein Sprachmodell notwendig ist oder ob eine klassische Suchmaschine, die deutlich weniger Energie benötigt, ausreicht. Auch die Prägnanz und Komplexität von Anfragen beeinflussen den Verbrauch. Für Unternehmen bedeutet dies, optimierte Abfragen zu nutzen und, wo möglich, weniger rechenintensive Modelle einzusetzen.

Fazit und Ausblick

Die Debatte um den Energie- und Wasserverbrauch von KI-Systemen ist komplex. Während einzelne KI-Anfragen im Vergleich zu alltäglichen Aktivitäten gering erscheinen mögen, führt die schiere Masse der weltweiten Nutzung zu einem signifikanten Ressourcenverbrauch. Insbesondere generative KI für Bilder und Videos stellt aufgrund ihres exponentiell steigenden Energiebedarfs eine Herausforderung dar. Die Branche ist gefordert, strukturelle Ineffizienzen zu beheben und transparente Informationen über den tatsächlichen Verbrauch bereitzustellen. Gleichzeitig können bewusstere Nutzungsmuster auf Seiten der Anwender dazu beitragen, den ökologischen Fußabdruck dieser leistungsstarken Technologien zu minimieren. Die kontinuierliche Forschung und Entwicklung effizienterer Hardware und Modelle sind entscheidend, um das Potenzial der KI nachhaltig zu nutzen.

Bibliography

- t3n.de: "ChatGPT ist nichts dagegen: Diese KI-Tools sind die wahren Stromfresser", "ChatGPT News, Artikel & Ratgeber" - bigdata-insider.de: "Strom- und Wasserverbrauch durch KI-Software 'ChatGPT'" - ingenieur.de: "Strom, Wasser, ChatGPT: Was kostet eine KI-Anfrage wirklich?" - derstandard.at: "Künstliche Intelligenz entpuppt sich als enormer Energiefresser" - bestbrokers.com: "AI's Power Demand: Calculating ChatGPT's Electricity Consumption for Handling Over 78 Billion User Queries Every Year" - livescience.com: "Why do AI chatbots use so much energy?" - businessenergyuk.com: "ChatGPT Energy Consumption Visualized" - futurism.com: "AI Electricity Use Is Spiking Enough to Power an Entire Country" - knlv-missione.nrw: "Stromverbrauch Künstliche Intelligenz"