Eigentlich soll Künstliche Intelligenz das Leben der Menschen erleichtern. Doch der Stromhunger macht KI zum potenziellen Klimakiller, wenn nicht mehr grüne Energie verwendet wird.  

 

Der Energieverbrauch von Rechenzentren für KI-Anwendungen und andere Digitalisierungsprojekte wird in Europa bis zum Jahr 2030 stark ansteigen − und kann wohl nicht allein aus erneuerbaren Quellen gedeckt werden. Nach einer Studie von McKinsey wird sich der Strombedarf in diesem Zeitraum voraussichtlich auf mehr als 150 Milliarden kWh bis 2030 fast verdreifachen. „Das macht rund fünf Prozent des gesamten europäischen Stromverbrauchs aus“, sagte Diego Hernandez Diaz, Partner bei McKinsey & Company, der dpa. Bislang seien es nur zwei Prozent.

Der steigende Strombedarf von KI könnte den Klimawandel beschleunigen, wenn er nicht durch erneuerbare Energien gedeckt werde, heißt es in der McKinsey-Studie. Derzeit stamme ein Großteil des Stroms für Rechenzentren noch aus fossilen Brennstoffen, obwohl sich viele große Rechenzentrumsbetreiber − darunter auch Branchenriesen wie Amazon (AWS), Microsoft und Google − verpflichtet haben, ihre Anlagen mit erneuerbaren Energien zu betreiben.

Die Ursachen des großen Stromhungers kann man exemplarisch an der technischen Ausstattung eines neuen KI-Rechenzentrums sehen, das vom Elon-Musk-Unternehmen xAI im Sommer eröffnet wurde. Die Anlage nutzt 100.000 der neusten Spezialchips gleichzeitig. „Jeder dieser Nvidia-Prozessoren hat eine Leistung von 700 Watt, was ungefähr der Leistung eines modernen, energieeffizienten Backofens entspricht“, sagt Ralf Herbrich, Leiter des Fachgebiets „Künstliche Intelligenz und Nachhaltigkeit“ am Hasso-Plattner-Institut (HPI) in Potsdam. Wenn dieses Rechenzentrum ein Modell trainiere, brauche es 70 Megawatt allein für die Berechnungen. „Rechnet man den Energieverbrauch für die Netzwerkübertragung der Daten hinzu, verdoppelt sich das noch einmal. Das entspricht der Energieleistung von 25 Windkrafträdern.“

Weltweit summiert sich das: Herbrich schätzt, dass global die Rechenzentren vier bis fünf Prozent des Energieverbrauchs ausmachen. „Nimmt man die Nutzung digitaler Technologien wie Laptops und Smartphones dazu, sind acht Prozent des weltweiten Energieverbrauchs erreicht.“ Ein enormer Anteil dieser Energie gehe in das Training von KI-Modelle. Wenn man sich Texte und Bilder mit modernen KI-Modellen erstellen lässt, wird ähnlich wie beim KI-Training viel Strom verbraucht. „Selbst wenn KI-Modelle zukünftig weniger trainiert werden, wird die Vorhersage mit diesen Modellen den Energieverbrauch stetig steigen lassen.“ Die Anzahl der Berechnungsschritte für die genauesten KI-Modelle habe sich seit dem Jahr 2018 bis heute fast um einen Faktor von einer Million vergrößert.

Herbrich sieht aber auch Ansätze, um den Energieverbrauch von KI-Methoden zu senken: die Anzahl der Berechnungsschritte zu verkleinern und die Energie pro Berechnungsschritt deutlich zu reduzieren. Dazu müsse man mathematisch andere Verfahren verwenden, die effizienter seien. Ein alternativer Ansatz sei, den Energieverbrauch der einzelnen Berechnungsschritte zu verringern. Wichtig sei, dass bei der Vereinfachung der Formeln die Genauigkeit der KI-Vorhersagen nur minimal sinke. 

Nicht genügend sauberer Strom

Aber selbst mit energieeffizienteren Algorithmen wird der Strombedarf durch KI-Anwendungen zunehmen, weil immer mehr Menschen im Beruf und in der Freizeit KI einsetzen. Und beim tatsächlich vorhandenen Energiemix in der Europäischen Union wird jede KI-Nutzung auch CO2-Emissionen generieren. Im Jahr 2023 wurde knapp ein Drittel des Stroms (32,5 Prozent) in der EU mit fossilen Brennstoffen produziert.

Die zunehmende Nachfrage nach sauberem Strom bringe erhebliche Herausforderungen mit sich, sagt McKinsey-Energieexperte Diaz. So seien zuverlässige Stromquellen nur begrenzt verfügbar. Außerdem gebe es Engpässe bei der Verfügbarkeit von Fachkräften. Die zusätzliche Nachfrage nach grünem Strom erfordert der Studie zufolge massive Investitionen in erneuerbare Energiequellen und den Ausbau der Strominfrastruktur, um den Strom von den Erzeugungsstandorten zu den Verbrauchern zu transportieren. 

Für die gesamte Klimabilanz der Künstlichen Intelligenz muss man aber auch die Beiträge zum Klimaschutz und zur Anpassung an den Klimawandel berücksichtigen − zum Beispiel im Energiesektor, in der Güterproduktion, in der Land- und Forstwirtschaft oder im Katastrophenschutz. Auch die Digitalbranche betont die Rolle der KI als Hilfe beim Klimaschutz: „Künstliche Intelligenz hat für den Klimaschutz ein riesiges Potenzial“, sagt Bitkom-Hauptgeschäftsführer Bernhard Rohleder. „KI kann den Energieverbrauch von Fabriken entscheidend senken, Gebäude auf CO2-Sparkurs bringen, Lebensmittelverschwendung verringern oder in der Landwirtschaft den Einsatz von Dünger minimieren.“