Eine neue Studie warnt davor, dass die Technologie der künstlichen Intelligenz zu einem erheblichen Anstieg des Stromverbrauchs führen könnte.
Das in der Fachzeitschrift Joule veröffentlichte Papier beschreibt detailliert die potenzielle zukünftige Energieausbeute von KI-Systemen und weist darauf hin, dass generative KI-Technologie auf leistungsstarken Servern beruht und dass eine verstärkte Nutzung zu einem Anstieg der Energienachfrage führen könnte.
Die Autoren verweisen in einem solchen Beispiel auf den Technologieriesen Google und weisen darauf hin, dass KI im Jahr 2021 nur 10–15 % des gesamten Stromverbrauchs des Unternehmens ausmachte.
Da die KI-Technologie jedoch weiter wächst, könnte der Energieverbrauch von Google die Größenordnung eines kleinen Landes erreichen.
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Google-Hauptsitz in Mountain View, Kalifornien. (Marlena Sloss/Bloomberg über Getty Images)
„Das Worst-Case-Szenario lässt darauf schließen, dass Googles KI allein so viel Strom verbrauchen könnte wie ein Land wie Irland (29,3 TWh pro Jahr), was im Vergleich zum historischen KI-bezogenen Energieverbrauch einen deutlichen Anstieg darstellt“, schreiben die Autoren.
Sie warnten davor, dass ein solches Beispiel „eine umfassende KI-Einführung unter Nutzung aktueller Hardware und Software voraussetzt, was wahrscheinlich nicht schnell erfolgen wird“.
Christopher Alexander, der Chief Analytics Officer der Pioneer Development Group, sagte gegenüber Fox News Digital, dass die Anforderungen ähnlich sein werden wie bei der Geburt des Bitcoin-Minings und argumentierte, dass Entwickler bei der Art und Weise, wie sie Ressourcen nutzen, kreativ werden müssen.
WAS IST KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI)?
„KI ist dem Bitcoin-Mining sehr ähnlich. In beiden Fällen wird die Rechenleistung mit sehr hoher Intensität zur Lösung von Problemen genutzt. Man kann den Energieverbrauch nicht senken, aber man kann ihn mildern“, sagte Alexander. „Zum Beispiel ist alternative Energie wie Erdgas aus Ölbohrungen, das verbrannt statt genutzt wird, neben Biogas aus Mülldeponien eine wichtige ungenutzte Energiequelle.“
Alexander verglich die Lösung mit der Zeit, als „Kerosin aus Abfall hergestellt wurde“, und argumentierte, dass dies eine weitere Gelegenheit sei, billige Energie aus Fackelgas und Mülldeponien zu entwickeln, die die Zukunft antreibt und das Beste aus Ressourcen macht, die andernfalls zu Schadstoffen würden.“
Diese Abbildung zeigt die KI-Smartphone-App ChatGPT umgeben von anderen KI-Apps. (Olivier Morin/AFP über Getty Images)
Phil Siegel, der Gründer des Center for Advanced Preparedness and Threat Response Simulation (CAPTRS), erklärte gegenüber Fox News Digital, dass ähnliche Bedenken ein Merkmal jeder wachsenden Technologie seien, obwohl er argumentierte, dass Verbesserungen wahrscheinlich dazu beitragen werden, den Energieverbrauch effizienter zu gestalten.
„Multiplayer-Gaming, soziale Medien und Kryptowährungen haben alle diese Phasen durchlaufen. Am Anfang neigen die Technologien dazu, ineffizient zu sein, da die Chips und Algorithmen nicht optimiert sind“, sagte Siegel.
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„Die Leute extrapolieren diese Ineffizienzen auf einen größeren Maßstab. Die schlechte Nachricht ist, dass der Energieverbrauch tatsächlich etwas zunimmt. Die gute Nachricht ist, dass mit zunehmender Skalierung der neuen Nutzungen die Chips besser werden, die Algorithmen besser werden, die Technologie kreativer wird und schließlich …“ senkt den Energieverbrauch weit unter das Panikniveau.“
Während das Papier anerkennt, dass es sich bei einigen der Szenarien um extreme und unwahrscheinliche Fälle handelt, argumentiert es, dass es wichtig sei, „übermäßig optimistische und übermäßig pessimistische Erwartungen“ für die Zukunft einzudämmen, und stellt fest, dass „es wahrscheinlich zu optimistisch ist, Verbesserungen bei Hardware und Software zu erwarten.“ Effizienzsteigerungen werden alle langfristigen Änderungen im KI-bedingten Stromverbrauch vollständig ausgleichen.“
Windkraftanlagen am Top of the World-Energiestandort von Duke Energy am 23. April 2013 in Rollings Hills, Wyo. (AP Photo/Matthew Brown)
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„Diese Fortschritte können einen Rebound-Effekt auslösen, bei dem eine Steigerung der Effizienz zu einer erhöhten Nachfrage nach KI führt und den Gesamtressourcenverbrauch eher steigert als verringert“, heißt es in der Schlussfolgerung des Papiers.
„Der KI-Enthusiasmus der Jahre 2022 und 2023 könnte Teil eines solchen Rebound-Effekts sein, und dieser Enthusiasmus hat die KI-Server-Lieferkette auf den richtigen Weg gebracht, in den kommenden Jahren einen größeren Beitrag zum weltweiten Stromverbrauch von Rechenzentren zu leisten.“