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Schlechte Umweltbilanz Warum KI viel Wasser und Strom braucht
Bei einem Gespräch mit zehn bis 50 Fragen an einen Chatbot werden 500 Milliliter Wasser verbraucht. Denn hinter den KI-Anwendungen stehen Rechenzentren - und die sind durstig. Und Strom brauchen sie auch.
Das Training von ChatGPT-3 hat rund 5,4 Millionen Liter Wasser benötigt. Das schätzt eine Studie der University of California und der University of Texas. 700.000 Liter waren dabei allein für die Kühlung der Rechenzentren nötig.
Der Rest wurde in der Lieferkette für die Herstellung der Server verbraucht und in der Stromerzeugung. Die Forschenden vermuten, dass bei dem Training von ChatGPT-4 noch mehr Wasser verbraucht wurde.
Die Kühlung verbraucht am meisten Strom
Bei der Kühlung von Rechenzentren gibt es zwei verschiedene Systeme. Bei einem Luftkühlungssystem, das zusammen mit einer Verdunstungskühlung arbeitet, wird am meisten Wasser verbraucht. Denn durch die Verdunstung geht das Wasser für die Kühlung verloren. Bei der direkten Wasserkühlung hingegen handelt es sich um einen geschlossenen Wasserkreislauf. Dabei wird kaltes Wasser in Rohren direkt über die Server geleitet.
In kühleren Regionen kann auch die kalte Außenluft für die Kühlung verwendet werden. Dadurch wird nicht nur Wasser, sondern auch Strom gespart. Denn der Stromverbrauch ist der zweite Klimasünder von ChatGPT und Co.
Innerhalb eines Rechenzentrums verbrauchen die IT-Systeme, also Server und Speicher, den Großteil an Strom. Dazu kommen Hilfssysteme, die dafür sorgen, dass die IT 24 Stunden läuft. Die Kühlung ist dabei der größte Stromverbraucher. Danach kommen dann Systeme, die bei einem Stromausfall einspringen und Systeme, die in- und außerhalb des Rechenzentrums für die nötige Verbindung sorgen. Dazu kommen noch verhältnismäßig kleine Verbräuche z. B. durch Sicherheit und Beleuchtung.
Höhere CO2-Emissionen durch hohen Energieverbrauch
Durch die zunehmende Digitalisierung, Streaming-Dienste und immer mehr KI- Anwendungen benötigen die Rechenzentren mehr Rechenleistung, wodurch der Stromverbrauch und damit die CO2-Belastungen ansteigen. Die Emissionen eines Rechenzentrums hängen davon ab, woher der Strom kommt. Denn der Strom aus fossilen Energieträgern verursacht einen größeren ökologischen Fußabdruck als Strom aus erneuerbaren Energien.
Von 2010 bis 2022 ist der Energiebedarf der Rechenzentren in Deutschland um 70 Prozent gestiegen. Jedoch steigt der Energieverbrauch nicht genauso schnell an wie der Bedarf an Rechenzentren. Denn die Server werden immer effizienter und benötigen dann auch weniger Strom. Außerdem arbeiten die Entwickler daran, dass die Technik nicht mehr so heiß wird und weniger Wasser für die Kühlung gebraucht wird.
Nachhaltigere Rechenzentren dank erneuerbarer Energien?
Der Energie- und Wasserverbrauch der Rechenzentren steigt jedoch weiter an, wodurch die Umwelt belastet wird. Daher ist es wichtig, dass sie nachhaltiger werden. Eine Stellschraube ist der Ausbau der erneuerbaren Energien.
Denn in Deutschland lag 2023 der Anteil der erneuerbaren Energie an der Stromerzeugung bei 56 Prozent. Andere Länder sind da besser aufgestellt. In Dänemark und Norwegen beispielsweise lag der Anteil im selben Jahr bei 80,2 und 99 Prozent.
Ein weiterer Hebel, mit dem Rechenzentren und damit KI-Anwendungen nachhaltiger werden, ist die Nutzung der Abwärme. Das warme Wasser, das bei der Kühlung der Server entsteht, kann zum Beispiel genutzt werden, um Gebäude zu heizen. Damit die Abwärme aber genutzt werden kann, müssen die Wärmenetze ausgebaut werden.
Was tun die großen Unternehmen?
Microsoft und Google zum Beispiel haben einen enormen Datenfluss und entwickeln KI-Modelle. Bis 2030 wollen sie klimaneutral sein. Doch um das Ziel erreichen zu können, müssen die Unternehmen wissen, wieviel Strom und Wasser die Rechenzentren benötigt.
Im Rahmen unseres Engagements, eine nachhaltigere Zukunft zu schaffen, investiert Microsoft in die Forschung, um den Energieverbrauch und die CO2-Auswirkungen von KI zu messen und arbeitet gleichzeitig an Möglichkeiten, große Systeme effizienter zu machen, sowohl in der Schulung als auch in der Anwendung.
Offizielle Zahlen, wieviel Strom und Wasser die KI-Modelle verbrauchen, haben die Unternehmen bisher nicht veröffentlicht.
In einer früheren Version des Artikels wurde in einem Beispiel genannt, dass mit der Menge des verbrauchten Wassers 30.000 Badewannen gefüllt werden könnten, was der Strecke von Dublin bis nach New York entspräche. Dieses Beispiel war irreführend und wurde korrigiert. Zudem hieß es, dass der Energiebedarf der Rechenzentren in Deutschland von 2021 bis 2022 um 70 Prozent gestiegen sei. Korrekt ist die Angabe von 2010 bis 2021.
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