KI-Energieverbrauch: Wie viel Strom verbraucht künstliche Intelligenz wirklich?

Der Energiehunger der Künstlichen Intelligenz

Die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren zu intensiven Diskussionen geführt, wobei ein zentrales Thema der enorme Energieverbrauch ist. Es wird scherzhaft behauptet, dass KI erst dann nicht in der Lage sein wird, den Menschen vollständig zu ersetzen, wenn die Stromkosten höher sind als die Kosten für ein Brötchen. Dieser Witz spiegelt jedoch eine nicht zu unterschätzende Realität der KI-Entwicklung wider: Der hohe Energieverbrauch könnte sich als Hemmschuh für ihr Wachstum erweisen. Ein ehemaliger Google-Ingenieur, Kyle Corbitt, enthüllte in den sozialen Medien, dass Microsoft bei der Schulung von GPT-6 auf Schwierigkeiten im Energiebereich stieß.

Um riesige KI-Modelle zu trainieren, arbeiten die Ingenieure von Microsoft mit Hochdruck an der Entwicklung eines InfiniBand-Netzwerks, das GPUs in verschiedenen Regionen miteinander verbindet. Diese Aufgabe ist so komplex, weil die lokale Stromversorgung überlastet und vom Zusammenbruch bedroht wäre, wenn mehr als 100.000 H100-Chips in einem einzigen Gebiet eingesetzt würden.

Warum ist das so? Betrachten wir eine einfache Berechnung. Laut NVIDIA hat jeder H100-Chip eine Spitzenleistung von 700 W, sodass die Spitzenleistung von 100.000 Chips 70 Millionen Watt beträgt. Fachleute der Energiebranche weisen darauf hin, dass ein so hoher Energieverbrauch der Gesamtleistung eines kleinen Solar- oder Windkraftwerks entspricht. Darüber hinaus müssen wir den Energieverbrauch von Servern, Kühlsystemen und anderen unterstützenden Geräten berücksichtigen. Wenn all diese Geräte mit hohem Energieverbrauch in einem kleinen Gebiet konzentriert sind, ist der Druck auf das Stromnetz enorm.

KI-Stromverbrauch: Nur die Spitze des Eisbergs

Ein Bericht des New Yorker erregte große Aufmerksamkeit, in dem geschätzt wurde, dass ChatGPT täglich mehr als 500.000 Kilowattstunden Strom verbrauchen könnte. Dennoch ist der Stromverbrauch von KI im Vergleich zu Kryptowährungen und herkömmlichen Rechenzentren immer noch relativ gering. Die Schwierigkeiten, die Microsoft-Ingenieure erlebten, zeigen, dass die Entwicklung von KI nicht nur durch den Energieverbrauch der Technologie selbst eingeschränkt wird, sondern auch durch den Energieverbrauch der unterstützenden Infrastruktur und die Kapazität des Stromnetzes.

Ein Bericht der Internationalen Energieagentur (IEA) zeigt, dass der Stromverbrauch von Rechenzentren, künstlicher Intelligenz und Kryptowährungen im Jahr 2022 weltweit 460 TWh erreichte, was etwa 2 % des weltweiten Energieverbrauchs entspricht. Die IEA prognostiziert, dass der Stromverbrauch in diesen Bereichen im schlimmsten Fall bis 2026 1000 TWh erreichen wird, was dem Stromverbrauch von ganz Japan entspricht.

Es ist bemerkenswert, dass der Energieverbrauch, der derzeit direkt in die KI-Forschung investiert wird, deutlich geringer ist als der von Rechenzentren und Kryptowährungen. NVIDIA dominiert den Markt für KI-Server und lieferte im Jahr 2023 etwa 100.000 Chips mit einem jährlichen Stromverbrauch von etwa 7,3 TWh. Zum Vergleich: Der Energieverbrauch von Kryptowährungen betrug im Jahr 2022 110 TWh, was dem Stromverbrauch der gesamten Niederlande entspricht.

Kühlungsenergie: Ein nicht zu vernachlässigender Faktor

Die Energieeffizienz von Rechenzentren wird üblicherweise anhand des Power Usage Effectiveness (PUE)-Werts gemessen, d. h. dem Verhältnis der gesamten verbrauchten Energie zur Energie, die von der IT-Last verbraucht wird. Je näher der PUE-Wert an 1 liegt, desto weniger Energie wird im Rechenzentrum verschwendet. Ein Bericht des Uptime Institute zeigt, dass der durchschnittliche PUE-Wert großer Rechenzentren weltweit im Jahr 2020 etwa 1,59 betrug. Das bedeutet, dass die unterstützenden Geräte eines Rechenzentrums 0,59 Einheiten Strom verbrauchen, für jede Einheit Strom, die von IT-Geräten verbraucht wird.

Ein Großteil des zusätzlichen Energieverbrauchs von Rechenzentren entfällt auf Kühlsysteme. Studien haben gezeigt, dass die für Kühlsysteme verbrauchte Energie bis zu 40 % des gesamten Energieverbrauchs eines Rechenzentrums ausmachen kann. Mit der kontinuierlichen Aufrüstung der Chips steigt die Leistung einzelner Geräte, und die Leistungsdichte der Rechenzentren nimmt zu, wodurch die Anforderungen an die Wärmeableitung steigen. Die Energieverschwendung kann jedoch durch Verbesserungen im Design der Rechenzentren deutlich reduziert werden.

Die PUE-Werte verschiedener Rechenzentren variieren stark, abhängig von Faktoren wie Kühlsystemen und strukturellem Design. Der Bericht des Uptime Institute zeigt, dass die PUE-Werte in europäischen Ländern auf 1,46 gesunken sind, während in der Region Asien-Pazifik immer noch mehr als ein Zehntel der Rechenzentren PUE-Werte von über 2,19 aufweisen.

Um die Ziele der Energieeinsparung und Emissionsreduzierung zu erreichen, ergreifen Länder auf der ganzen Welt Maßnahmen. Beispielsweise fordert die Europäische Union, dass große Rechenzentren Anlagen zur Wärmerückgewinnung installieren; die US-Regierung investiert in die Forschung und Entwicklung energieeffizienterer Halbleiter; und die chinesische Regierung hat eine Politik erlassen, die vorschreibt, dass Rechenzentren ab 2025 einen PUE-Wert von nicht mehr als 1,3 haben und den Anteil erneuerbarer Energien bis 2032 schrittweise auf 100 % erhöhen müssen.

Stromverbrauch von Technologieunternehmen: Sparen ist schwierig, neue Quellen noch schwieriger

Mit der Entwicklung von Kryptowährungen und KI wächst die Größe der Rechenzentren großer Technologieunternehmen stetig. Laut IEA verfügten die Vereinigten Staaten im Jahr 2022 über 2700 Rechenzentren, die 4 % des nationalen Stroms verbrauchten, und es wird erwartet, dass dieser Anteil bis 2026 auf 6 % steigen wird. Da die Landressourcen an den Ost- und Westküsten der Vereinigten Staaten immer knapper werden, verlagern sich die Rechenzentren allmählich in die zentralen Regionen, aber die dortige Stromversorgung könnte nicht in der Lage sein, den Bedarf zu decken.

Einige Technologieunternehmen versuchen, sich von den Fesseln des Stromnetzes zu befreien, indem sie Strom direkt von kleinen Kernkraftwerken kaufen, aber dies erfordert komplexe Genehmigungsverfahren. Microsoft versucht, die Anträge mithilfe von KI zu bearbeiten, während Google KI nutzt, um Rechenaufgaben zu planen, um die Effizienz des Stromnetzes zu erhöhen und die Kohlenstoffemissionen zu senken. Wann die kontrollierte Kernfusion eingesetzt werden kann, ist noch nicht bekannt.

Klimawandel: Öl ins Feuer

Die Entwicklung der KI erfordert ein stabiles und leistungsfähiges Stromnetz, aber mit der Zunahme extremer Wetterereignisse werden die Stromnetze in vielen Regionen immer anfälliger. Der Klimawandel führt zu häufigeren extremen Wetterereignissen, die nicht nur den Strombedarf erhöhen und die Belastung der Stromnetze verstärken, sondern auch die Stromnetzinfrastruktur direkt beeinträchtigen. Der IEA-Bericht zeigt, dass der Anteil der Wasserkraft an der weltweiten Stromerzeugung im Jahr 2023 aufgrund von Dürren, unzureichenden Niederschlägen und frühzeitiger Schneeschmelze auf den niedrigsten Stand seit drei Jahrzehnten fiel und weniger als 40 % betrug.

Erdgas wird oft als Brücke zum Übergang zu erneuerbaren Energien angesehen, aber seine Stabilität ist unter extremen Winterwetterbedingungen besorgniserregend. Im Jahr 2021 traf eine Kältewelle den US-Bundesstaat Texas, was zu großflächigen Stromausfällen führte, wobei einige Haushalte über 70 Stunden ohne Strom waren. Eine der Hauptursachen für diese Katastrophe war das Einfrieren von Erdgasleitungen, was zum Stillstand von Erdgas-Kraftwerken führte.

Das North American Electric Reliability Council (NERC) prognostiziert, dass in den Jahren 2024-2028 in den Vereinigten Staaten und Kanada mehr als 3 Millionen Menschen einem zunehmenden Risiko von Stromausfällen ausgesetzt sein werden. Um die Energiesicherheit zu gewährleisten und gleichzeitig Energie zu sparen und Emissionen zu reduzieren, betrachten viele Länder Kernkraftwerke als Übergangsmaßnahme. Auf der UN-Klimakonferenz (COP 28) im Dezember 2023 unterzeichneten 22 Länder eine gemeinsame Erklärung, in der sie sich verpflichteten, die Kernkraftkapazität bis 2050 auf das Dreifache des Niveaus von 2020 zu erhöhen. Gleichzeitig prognostiziert die IEA, dass die weltweite Kernstromerzeugung bis 2025 mit dem starken Ausbau der Kernenergie in Ländern wie China und Indien ein Allzeithoch erreichen wird.

Der IEA-Bericht betont: "In einem sich verändernden Klimamuster ist es von entscheidender Bedeutung, die Energiediversifizierung zu erhöhen, die Fähigkeit der Stromnetze zur überregionalen Verteilung zu verbessern und widerstandsfähigere Methoden der Stromerzeugung anzuwenden." Der Schutz der Stromnetzinfrastruktur ist nicht nur für die Entwicklung der KI-Technologie von Bedeutung, sondern auch für die nationale Wirtschaft und das Wohlergehen der Menschen.