In der sich schnell weiterentwickelnden KI-Technologielandschaft von heute zeichnet sich eine besorgniserregende Realität ab: Die für eine einzelne ChatGPT-Abfrage erforderliche Leistung ist fast zehnmal so hoch wie die einer Google-Suche.
Diese erhebliche Lücke verdeutlicht nicht nur den grundlegenden Unterschied im Energieverbrauch zwischen KI-Technologien und traditionellen Internetdiensten, sondern signalisiert auch eine tiefgreifende Veränderung im globalen Energieverbrauchsmuster.
Kürzlich warnte das renommierte Beratungsunternehmen Gartner in seinem neuesten Bericht und prognostizierte, dass bis 2027 40 % der bestehenden KI-Rechenzentren aufgrund unzureichender Stromversorgung mit Betriebsschwierigkeiten konfrontiert sein werden. Diese Prognose unterstreicht die wachsende Spannung zwischen KI-Entwicklung und Energieversorgung.
Gleichzeitig liefert eine Studie der internationalen Investmentbank Goldman Sachs einen ähnlichen Ausblick: Bis 2030 wird der weltweite Strombedarf für Rechenzentren um 160 % steigen. Dies hat weit verbreitete Besorgnis darüber ausgelöstEnergieversorgung, Infrastrukturentwicklung und Umweltauswirkungen.
Diagramm|Prognose von Gartner: Zusätzlicher Energieverbrauch durch neue KI-Server in KI-Rechenzentren jedes Jahr (Quelle: Gartner)
In letzter Zeit investieren Technologiegiganten wie Google, Microsoft, Amazon und Meta aktiv in Kernkraftwerke. Einer der Gründe dafür ist ihre Sorge, dass der immense Energiebedarf von KI-Rechenzentren in Zukunft möglicherweise nicht gedeckt werden könnte.
In der Vergangenheit war der Energiebedarf von Rechenzentren bemerkenswert stabil. Von 2015 bis 2019 blieb der jährliche Stromverbrauch der Rechenzentren trotz einer nahezu Verdoppelung der Auslastung relativ stabil bei rund 200 Terawattstunden.
Diese Stabilität war größtenteils auf die kontinuierliche Verbesserung der Energieeffizienz in den Rechenzentren zurückzuführen. Diese Situation hat sich jedoch nach 2020 grundlegend verändert.
Bob Johnson, Analyst bei Gartner, bemerkte: „Der Bau von Hyperscale-Rechenzentren der nächsten Generation führt zu einem enormen Strombedarf, der die Fähigkeit der Energieversorger, das Angebot zu erhöhen, übersteigt. Insbesondere im Bereich der Verarbeitung und Schulung großer Modelle sind die erforderlichen Rechenressourcen erforderlich.“ und der Energieverbrauch haben beispiellose Ausmaße erreicht.“
Derzeit entfallen auf globale Rechenzentren 1-2 % des gesamten Stromverbrauchs. Es wird jedoch prognostiziert, dass dieser Anteil bis 2030 auf 3-4 % ansteigen wird, wobei dieses Wachstum in den entwickelten Ländern besonders ausgeprägt ist.
Insbesondere in den Vereinigten Staaten wird prognostiziert, dass der Stromverbrauch von Rechenzentren bis 2030 von derzeit 3 % auf 8 % steigen wird, was dazu führen wird, dass die Stromnachfrage in den USA so schnell wächst wie seit fast 25 Jahren nicht mehr.
Diagramm|Prognosen von Goldman SachsEnergieNachfrage nach Rechenzentren (Quelle: Goldman Sachs)
Um dieser Herausforderung zu begegnen, müssen US-Versorgungsunternehmen etwa 50 Milliarden US-Dollar in neue Stromerzeugungskapazitäten speziell für Rechenzentren investieren.
Additionally, by 2030, the increased electricity demand from data centers alone will result in a daily increase of about 3.3 billion cubic feet of natural gas demand, which will require the construction of new pipeline infrastructure.
Goldman Sachs stellt fest, dass die Situation in Europa noch komplexer ist. Als wichtiger Knotenpunkt für globale Rechenzentren befinden sich 15 % der Rechenzentren in Europa. Bis 2030 wird der Energiebedarf dieser Rechenzentren dem gesamten Stromverbrauch von Portugal, Griechenland und den Niederlanden zusammen entsprechen.
Angesichts der Tatsache, dass Europa über das älteste Stromnetzsystem der Welt verfügt B. Solar-, Onshore- und Offshore-Windenergie, um den Energiebedarf neuer Rechenzentren zu decken.
Diagramm|Durchschnittsalter der Stromnetze in verschiedenen Regionen und China (Quelle: Goldman Sachs)
Noch besorgniserregender ist, dass sich dieser Anstieg der Stromnachfrage direkt auf die Strompreise auswirken wird. Untersuchungen zeigen, dass große Rechenzentrumsbetreiber mit großen Stromerzeugern verhandeln, um eine langfristige, stabile Stromversorgung unabhängig von anderen Netzanforderungen sicherzustellen.
Dieser Wettbewerb wird unweigerlich die Strompreise in die Höhe treiben, und diese Kosten werden letztendlich an die Nutzer von KI-Produkten und -Dienstleistungen weitergegeben.
Daher empfehlen Experten, dass Unternehmen sich im Voraus auf steigende Stromkosten vorbereiten und sich um den Abschluss langfristiger Rechenzentrums-Serviceverträge zu angemessenen Preisen bemühen.
Auch die Auswirkungen auf die Umwelt sind besorgniserregend. Es wird erwartet, dass sich die Kohlenstoffemissionen von Rechenzentren bis 2030 im Vergleich zu 2022 mehr als verdoppeln werden, was eine neue Herausforderung für die globalen Emissionsreduktionsziele darstellt.
Laut Goldman Sachs werden sich die „sozialen Kosten“ des Anstiegs der Kohlenstoffemissionen allein durch Rechenzentren auf 125 bis 140 Milliarden US-Dollar (Barwert) belaufen.
Gartner schätzt, dass der Strombedarf für den Betrieb KI-optimierter Server bis 2027 500 Terawattstunden pro Jahr erreichen wird, das 2,6-fache des Niveaus von 2023.
Um den steigenden Strombedarf zu decken, müssen einige Kraftwerke mit fossilen Brennstoffen, deren Stilllegung ursprünglich geplant war, kurzfristig möglicherweise ihre Betriebsdauer verlängern, was die Umweltbelastung weiter verschärft.
Rechenzentren benötigen 24-Stunden ununterbrochenen Strom und sind derzeit auf Wasserkraftwerke, Kraftwerke mit fossilen Brennstoffen oder Kernkraftwerke angewiesen, um eine solch stabile Stromversorgung zu gewährleisten.
Erneuerbare Energiequellen wie Wind- und Solarenergie sind zwar umweltfreundlich, ohne unterstützende Energiespeichersysteme ist es jedoch schwierig, sich auf sie zu verlassen, um den kontinuierlichen Strombedarf von Rechenzentren zu decken.
Diagramm|Veränderungen der Rechenzentrumslast und des Energieverbrauchs in den letzten neun Jahren (Quelle: Goldman Sachs)
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, sucht die Branche nach verschiedenen Lösungen. Einige Unternehmen erhöhen ihre Investitionen in erneuerbare Energien und fördern aktiv die Kommerzialisierung neuer Kernenergietechnologien.
Auch Technologieunternehmen erforschen innovative Methoden zur Verbesserung der Energieeffizienz. Langfristig könnte die Entwicklung neuer Batteriespeichertechnologien oder sauberer Energietechnologien (wie kleine Kernreaktoren) neue Lösungen bieten.
Es ist erwähnenswert, dass die KI-Technologie selbst zu Lösungen beitragen könnte, indem sie Innovationen in Bereichen wie Gesundheitswesen, Landwirtschaft und Bildung beschleunigt und die Energieeffizienz verbessert.
Schließlich legen die Forschungsberichte beider Unternehmen nahe, dass Unternehmen die potenziellen Risiken von Stromengpässen bei der Formulierung von KI-Entwicklungsstrategien vollständig berücksichtigen, die Auswirkungen künftig steigender Stromkosten abschätzen und aktiv nach alternativen Lösungen suchen sollten.
Zu den vielversprechenden Lösungen gehören der Einsatz von Edge-Computing-Technologien, die Übernahme kleinerer großer Modelle und die Priorisierung der Recheneffizienz bei der Entwicklung generativer KI-Anwendungen.
Die Entwicklung der KI-Technologie verändert eindeutig die globale Energielandschaft. Das Gleichgewicht zwischen technologischer Innovation, Energiesicherheit und Umweltschutz wird eine große Herausforderung sein, der sich die globale Technologie- und Energiebranche in Zukunft gemeinsam stellen muss. (Artikel erneut veröffentlicht von DeepTech)
