Das Wall Street Journal(WSJ) veröffentlichte vor kurzem einen Artikel mit dem Titel "Big Tech's Latest Obsession Is Finding Enough Energy" (Big Tech's neueste Obsession ist es, genug Energie zu finden); in der Zwischenüberschrift heißt es eindeutig, dass der "KI-Boom einen unersättlichen Appetit auf Strom anheizt". Dieser Artikel ist nur der jüngste in einer wachsenden Reihe von Artikeln über den potenziellen Energiebedarf von KI, die sich darauf konzentrieren, wie KI den Ausbau fossiler Energieträger (vor allem Erdgas) erfordern oder anderweitig die Fortschritte bei der Dekarbonisierung beeinträchtigen könnte. Viele dieser Analysen sind jedoch fehlerhaft; der WSJ-Artikel ist in vielerlei Hinsicht besser als die meisten, verfehlt aber dennoch sein Ziel. Die Argumentation geht in etwa so:
- Die KI wird eine enorme Menge an Energie benötigen.
- Das Wachstum der KI-verknüpften Rechenzentren und des Energiebedarfs stellt eine Abkehr von früheren Wachstumsmustern dar.
- Aufgrund dieser neuen Wachstumsmuster greifen die Unternehmen auf fossile Energieträger zurück, um die Nachfrage zu decken.
Der grundlegende Fehler liegt in Punkt 2: die Annahme, dass die KI einen wichtigen Wendepunkt für das Wachstum der Energienachfrage darstellt. Gehen wir der Sache auf den Grund und schlüsseln sie auf. Zunächst lohnt es sich, den Anstieg des Energiebedarfs von Rechenzentren zu betrachten: Es wird Sie vielleicht überraschen, dass trotz der enormen Ausbreitung digitaler Technologien in alle Bereiche unseres Lebens in den letzten zehn Jahren das Wachstum des Energieverbrauchs von Rechenzentren in diesem Zeitraum fast unverändert geblieben ist. Dies ist größtenteils auf die verbesserte Energieeffizienz von Chips, Programmen und den Rechenzentren selbst zurückzuführen - es gab eine starke Verlagerung zu Hyperscale-Zentren, die energieeffizienter sind. Dieser Mangel an Wachstum kommt trotz der wachsenden Anzahl von Rechenzentren und der wachsenden Menge an Rechenleistung. Man beachte, dass das Mining von Kryptowährungen eine eigene Kategorie ist - allein Bitcoin verbraucht mehr als 140 TWh und hat in den letzten Jahren etwa 100 TWh zusätzlich verbraucht -, aber der Energiebedarf von Rechenzentren, die keine Kryptowährungen nutzen, ist nur sehr bescheiden gewachsen. Passt KI also in das bestehende Paradigma des Nachfragewachstums, oder ist sie eine weitere Kryptowährung, die große Auswirkungen auf die Energienachfrage haben wird?
Vieles deutet darauf hin, dass die KI eher zu den bestehenden Wachstumsmustern der Nachfrage passt. Nehmen wir die Google-Suche: Google führt täglich etwa 8,5 Milliarden Suchanfragen durch - aber was wäre, wenn das Unternehmen bei jeder dieser Suchanfragen eine KI-Antwort integrieren wollte, wie es bereits damit begonnen hat? Die Abfrage von ChatGPT verbraucht wahrscheinlich etwa 3 bis 4 Wh Strom; um sicherzugehen, gehen wir von 5 Wh aus. Wenn man die Ausbildung mit einbezieht, würde das Hinzufügen einer Abfrage eines ähnlichen großen Sprachmodells (LLM) wie Googles Gemini zu jeder Suche einen zusätzlichen Energiebedarf von etwa 20.000 GWh bedeuten, was ungefähr einer Verdoppelung des gesamten Energieverbrauchs von Google entspricht. Das ist eine ganze Menge! Dies ist die Analyse, die einem Großteil der Panikmache über den Energiebedarf von KI zugrunde liegt.
Das ist jedoch verfehlt. Erstens werden die Modelle selbst sehr viel energieeffizienter: LLMs, die für Energieeffizienz optimiert sind, haben bereits eine 10-fache Verbesserung des Energiebedarfs pro Abfrage gezeigt; wenn man dies berücksichtigt, sinkt der Gesamtenergieverbrauch der Google-Such-LLM-Integration auf 2.000 GWh, selbst wenn man das zukünftige Nachfragewachstum für die Suche berücksichtigt. Diese 2.000 GWh an zusätzlichem Energieverbrauch entsprechen dem Trend von Google, den Energieverbrauch etwa alle drei Jahre zu verdoppeln.
Abgesehen von den Verbesserungen der Energieeffizienz in den Modellen gibt es auch eine Menge realer Gründe, die dafür sprechen, dass der Energiebedarf nicht so stark ansteigen wird: Dinge wie Google-Suchen müssen nicht jedes Mal neu ausgeführt werden, da es viele häufige Suchvorgänge gibt, die wiederholt werden. Für viele großvolumige Aufgaben werden am Ende kleinere, eigens entwickelte und optimierte Modelle verwendet, die nicht so viel Energie pro Abfrage benötigen. KI hat einfach nicht die extrem effizienzfeindliche Architektur des Bitcoin-Minings, das mit der Zeit programmatisch weniger energieeffizient wird - bei KI ist das Gegenteil der Fall, da die Entwickler einen starken Anreiz haben, den Rechenaufwand zu minimieren, um ihre eigenen Kosten und die begrenzte GPU-Zeit zu optimieren.
Mir ist auch nicht klar, dass KI die Nachfrage nach diesen Diensten steigern wird - das Nachfragewachstum bei der Websuche hat sich bereits auf bescheidene 5 % jährlich verlangsamt. KI-generierte Fotos und Videos sind hier so etwas wie der Joker, aber unsere Schätzungen zeigen, dass es eine riesige Menge an Bilderzeugung bräuchte, um den gesamten Energiebedarf von Rechenzentren wirklich zu steigern. Das WSJ geht davon aus, dass die KI weiter wachsen und angenommen werden wird, obwohl es keinen klaren Plan gibt, wie man aus großen Sprachmodellen Profit schlagen kann. Es könnte sich herausstellen, dass LLMs einfach kein Geld einbringen! In diesem Fall wäre das Energieproblem gelöst.
Was das WSJ jedoch richtig stellt, ist Punkt 3: Die Unternehmen greifen zunehmend auf fossile Brennstoffe zurück, um die Nachfrage zu steigern. Das hat allerdings nicht viel mit KI zu tun. Der Artikel weist darauf hin, dass die USA eine lange Phase der Stagnation der Elektrizitätsnachfrage hinter sich haben; aufgrund neuer staatlicher Anreize für die Elektrifizierung von Haushalten, Verkehr und Industrie sowie für eine verstärkte inländische Produktion steigt die Nachfrage nach Elektrizität jetzt sprunghaft an. Versorgungsunternehmen, die sich seit einem Jahrzehnt im Wartungsmodus befinden, bemühen sich nun, ihre Kapazitäten zu erweitern, auch wenn einige ältere Kraftwerke, die mit fossilen Brennstoffen betrieben werden, schrittweise abgeschaltet werden müssen. Hinzu kommen die langen Fristen, die für den Anschluss erneuerbarer Energien an das amerikanische Stromnetz benötigt werden, und die Konzentration der Industrie (einschließlich der Rechenzentren) in einigen wenigen Regionen, was das Problem für bestimmte Versorgungsunternehmen noch verschärft. Der Bau eines Rechenzentrums dauert nur wenige Jahre, was bei den erneuerbaren Energien derzeit nicht der Fall ist (vor allem wegen der Genehmigungsverfahren), was Erdgas attraktiv macht.
Was wir brauchen, sind politische Maßnahmen, die die Einspeisung erneuerbarer Energien in das Netz für alle Anwendungen, einschließlich anderer industrieller Anwendungen, erleichtern. Eine Reform der Genehmigungsverfahren in den USA wäre ein guter Ansatzpunkt. Darüber hinaus müssen wir uns nicht nur auf den Energie-Fußabdruck der KI konzentrieren, sondern auch auf die anderen Formen der Verschwendung durch Rechenzentren, einschließlich des Wasserverbrauchs und der Scope-3-Emissionen und des Elektroschrotts, die durch den Bau und die Ausstattung dieser Rechenzentren entstehen. Verbieten Sie auch das Mining von Kryptowährungen! Kryptowährungen sind bereits das, wovor man sich vor der KI fürchtet - die Internationale Energieagentur stellt fest, dass die Stromnachfrage durch Kryptowährungen mindestens bis 2026 weitaus größer sein wird als die durch KI - und Kryptowährungen sind für die Gesellschaft unter dem Strich negativ . Es gibt viele potenzielle Vorteile der KI, einschließlich ihrer Fähigkeit, den Energieverbrauch zu optimieren oder Produktionsabfälle zu reduzieren; es ist durchaus möglich, dass die KI in Bezug auf die Kohlenstoffemissionen netto-neutral sein wird.
