Energieverbrauch von KI: Der neue Stromfresser steckt im Rechenzentrum
Die Internationale Energieagentur IEA gibt eine Prognose zum hohen Energieverbrauch künstlicher Intelligenz. Doch nicht nur der lässt aufhorchen.
Foto: Heinrich Holtgreve/ostkreuz
Der Strombedarf für Rechenzentren wird sich weltweit bis zum Jahr 2030 verdoppeln. Primärer Treiber dabei: künstliche Intelligenz (KI). Das ist das Ergebnis einer Analyse, die die Internationale Energieagentur (IEA) am Donnerstag vorgestellt hat.
In absoluten Zahlen bedeutet das: Alle Rechenzentren der Welt werden der Prognose zufolge in fünf Jahren 945 Terawattstunden Strom benötigen. Das sei etwas mehr als der heutige Stromverbrauch Japans.
„KI ist eines der wichtigsten Themen des Energiesektors – aber bislang verstehen weder Politiker noch Märkte, was die Technologie für weitreichende Auswirkungen haben wird“, erklärte IEA-Direktor Fatih Birol: „In den USA werden Rechenzentren fast die Hälfte des Wachstums der Stromnachfrage ausmachen, in Japan mehr als die Hälfte und in Malaysia ein Fünftel.“
Die Energieerzeugung ist heute schon der größte Emittent von klimaschädlichen Emissionen. Und die Frage, wie viel Energie das Training und die Anwendung von KI-Systemen benötigen, wird mit der steigenden Verbreitung der Technologie immer relevanter. Doch die Hersteller halten ihre Daten unter Verschluss, so dass sich Wissenschaftler:innen auf Modellierungen und die wenigen verfügbaren Daten – etwa von KI-Trainings in Universitätsrechenzentren – stützen.
Zunehmende Unsicherheiten
Auch die IEA gibt an, dass ihre Berechnungen mit Unsicherheiten behaftet sind: „Die Frage, wie viel Strom speziell durch KI verbraucht wird, ist schwierig zu beantworten. KI ist nur eine der Arbeitslasten, die in Rechenzentren ausgeführt werden, und da KI immer weiter verbreitet ist, wird eine klare Unterscheidung zwischen KI-bezogenen und nicht KI-bezogenen Arbeitslasten immer schwieriger“, heißt es in dem Bericht. Denn auch andere Anwendungen sind energieintensiv, etwa Videostreaming.
Die Unsicherheiten werden laut IEA mit der weiteren Verbreitung der Technologie noch zunehmen: So laufe KI momentan meist noch auf spezialisierter Hardware. Perspektivisch gibt es aber Bestrebungen, dass die Anwendungen auch lokal bei den Nutzer:innen, etwa auf Smartphones, laufen können.
„Der wachsende Bedarf muss durch Erneuerbare gedeckt werden, sonst wird KI zu einer richtig dreckigen Technologie“, sagt Kilian Vieth-Ditlmann von der NGO Algorithmwatch der taz. Auch die immer wieder aufflammende Debatte über eine Reaktivierung der Atomkraft im Kontext von KI-Systemen sei verfehlt – denn der Energiezuwachs sei kurzfristig nötig. So schnell ließen sich AKWs überhaupt nicht bauen.
Auch eine Einschränkung der Nutzung hält er nicht für sinnvoll: Das sei ähnlich unrealistisch, wie Individuen die Nutzung des Autos verbieten zu wollen. Was es aber brauche: Emissionsgrenzen für diesen energieintensiven Sektor.
Steigender Ressourcenverbrauch
Ein weiterer Punkt, der die Umweltbilanz von KI verschlechtert: der Ressourcenverbrauch. Auch die IEA weist in ihrem Report darauf hin, dass die Nachfrage nach kritischen Mineralien steigt. Die werden für die Produktion der speziellen, für KI designten Hardware benötigt.
Die IEA betont jedoch gleichzeitig, dass der Einsatz von KI auch Vorteile für den Energieverbrauch bringe. So könne die Technologie industrielle Produktionsabläufe effizienter und damit energiesparender machen. Andere Expert:innen weisen jedoch darauf hin, dass Effizienzgewinne in der Regel durch Rebound-Effekte wieder zunichtegemacht werden.
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