Künstliche Intelligenz 23. Okt 2023 Von Bettina Reckter Lesezeit: ca. 2 Minuten

Forschung mithilfe von KI erweist sich als enormer Energiefresser

Rechenmodelle, die mithilfe Künstlicher Intelligenz arbeiten, sollen helfen, Krisen zu bewältigen. Doch ihr enormer Strombedarf wird selbst zum Problem.

Stromfresser KI: Suchanfragen, die mithilfe von Künstlicher Intelligenz verarbeitet werden, verursachen einen unerwartet hohen Energieverbrauch. Forscher arbeiten bereits an Lösungen.
Foto: panthermedia.net/Rawpixel

Sie sollen aus der Klimakrise helfen und werden dabei selbst zum Problem: Anwendungen von Künstlicher Intelligenz (KI) verursachen in den Rechenzentren einen stark steigenden Energieverbrauch, der sich auf das Klima auswirkt. „Werkzeuge der KI verbrauchen viel Strom, und die Tendenz ist steigend“, sagt Ralf Herbrich, Geschäftsführer des Hasso-Plattner-Instituts (HPI) in Potsdam und Leiter des Fachgebiets Künstliche Intelligenz und Nachhaltigkeit. Allein das Training eines einzigen KI-Modells sei mit aufwendigen Vorhersageberechnungen ein energieintensiver Prozess.

Noch drastischer sieht es Alex de Vries, Datenwissenschaftler aus Amsterdam. Er vergleicht den Energieverbrauch einer Suchmaschine, die KI nutzt, mit dem ganzer Länder. Der ökologische Fußabdruck der KI muss also dringend verbessert werden, denn mittlerweile steckt sie in vielen Alltagsprozessen. Suchmaschinen funktionieren mithilfe von KI, der Textroboter ChatGPT des kalifornischen Start-ups OpenAI arbeitet damit, die Sicherheitstechnik in Kfz ist häufig KI-gesteuert und auch Heizungsanlagen sollen damit effizienter werden.

Rund ein Drittel des Energieverbrauchs durch Rechenzentren und mobile Endgeräte verursacht

„Rechenzentren verbrauchen heute 4 % bis 5 % des weltweiten Energieverbrauchs“, bilanziert Herbrich. Zählt man die Nutzung digitaler Technologien wie Laptops und Smartphones hinzu, käme man sogar auf 8 %. Schätzungen zufolge könnte der Verbrauch in den nächsten Jahren gar auf 30 % ansteigen. Herbrich bemüht dafür den Vergleich mit einem Backofen: Für das Training eines KI-Modells liefen Prozessoren hunderter Grafikkarten, die mit jeweils etwa 1000 W ungefähr so viel wie ein Backofen verbrauchten, für mehrere Wochen.

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Berechnungen mit weniger Parametern können den Energieverbrauch senken

Herbrich ist überzeugt, dass Berechnungen mit weniger Parametern und somit weniger Energieeinsatz gelingen können und die Genauigkeit der Vorhersagen trotzdem nur minimal sinkt. Technologieunternehmen arbeiten bereits an Maßnahmen zur Energieeinsparung bei KI. Dennoch könne es Jahre dauern, bis Lösungen entwickelt seien.

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Forscher de Vries schätzt, dass Google derzeit bis zu 9 Mrd. Suchanfragen pro Tag verarbeitet. Wenn jede Google-Suche KI nutze, würden nach seinen Berechnungen etwa 29,2 Terawattstunden Strom pro Jahr benötigt – das entspreche dem jährlichen Stromverbrauch Irlands. Er räumt allerdings ein, dass dieses Extremszenario kurzfristig wohl nicht eintreten werde. Zum Vergleich: Der Stromverbrauch in Deutschland hatte 2022 nach Angaben der Bundesnetzagentur bei rund 484 Terawattstunden gelegen.

Mit Material von dpa

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