Der Wasser- und Energieverbrauch von ChatGPT und anderen KI-Anwendungen ist gigantisch, aber wir können das Problem lösen.
Wenn wir an Künstliche Intelligenz (KI) denken, kommen uns oft Begriffe wie „zukunftsweisend“, „effizient“ und „intelligent“ in den Sinn. Doch hinter diesen Technologien steckt ein enormer Energie- und Ressourcenaufwand, der oft übersehen wird. Heute werfen wir einen genaueren Blick auf den Wasser- und Energieverbrauch von ChatGPT und einige beeindruckende Zahlen und Fakten.
Wasserverbrauch: Die Kühlung der Datencenter
Ein entscheidender Aspekt beim Betrieb von Datencentern ist die Kühlung der Hardware. GPUs (Graphics Processing Units) und andere Serverkomponenten erzeugen immense Hitze, die abgeführt werden muss, um die Systeme stabil und effizient zu halten. Dies geschieht häufig durch Wasserkühlungssysteme.
Ein einzelner (!) Chatverlauf mit ChatGPT benötigt schätzungsweise so viel Wasser, wie in eine kleine Kaffeetasse passt – etwa 100 Milliliter. Das mag auf den ersten Blick nicht viel erscheinen, doch bei Milliarden von Anfragen summiert sich dieser Verbrauch schnell zu einer beachtlichen Menge. Mein eigener Verbrauch pro Tag liegt vermutlich bei mehreren Litern am Tag. Puh! Zum Schutz muss man sagen: würde man statt chatGPT andere Software nutzen, würde es länger dauern und der Verbrauch wäre noch höher.
Energieverbrauch: Die Stromfresser im Datencenter
Die Energieeffizienz ist ein weiterer kritischer Faktor. Moderne GPUs, wie sie in den Datencentern von OpenAI verwendet werden, haben einen enormen Stromverbrauch. Eine durchschnittliche GPU kann etwa 300 Watt pro Stunde benötigen. Rechnet man dies auf 24 Stunden hoch, so verbraucht eine GPU rund 7,2 kWh pro Tag. Allein Google, Meta und Microsoft verbrauchen weltweit mehr Energie pro Jahr als die gesamte Schweiz. Tendenz stark steigend.
Jedes Datencenter hat Tausende GPUs, und der Energieverbrauch wird schnell astronomisch. Derzeit werden weltweit pro Woche mehrere Datencenter gebaut. Allein die von Microsoft brauchen so viel Energie, wie unsere 3 letzten Atomkraftwerke, die wir in Deutschland abgeschaltet haben, produzieren könnten. Und der Ausbau geht mit dem KI Hype munter weiter:
Wie viele Balkonkraftwerke bräuchte man für die Nvidia Jahresproduktion?
Um ein Gefühl dafür zu bekommen, wie viele Balkonkraftwerke benötigt würden, um den Betrieb von 2 Millionen GPUs (aktueller Jahresplan von Chiphersteller Nvidia) zu unterstützen, machen wir eine einfache Rechnung: Ein typisches Balkonkraftwerk liefert etwa 300 kWh pro Jahr. Zwei Millionen GPUs verbrauchen jährlich rund 5,256 Milliarden kWh. Um diese Energiemenge zu erzeugen, wären etwa 17,52 Millionen Balkonkraftwerke erforderlich. Das verdeutlicht den enormen Energiebedarf moderner KI-Infrastrukturen und unterstreicht die Notwendigkeit nachhaltiger Energiequellen.
Die Lösung...
ist gleichzeitig auch KI. Wir werden Fortschritte machen bei der Energieverteilung und vielem mehr. KI analysiert und optimiert den Energieverbrauch in Echtzeit, reduziert Spitzenlastzeiten und minimiert Energieverschwendung. Intelligente Systeme passen Heizung, Kühlung und Beleuchtung automatisch an, um den Energieverbrauch zu senken. In meinem smart home benutze ich z.B. Tado und senke jährlich damit meinen Energieverbrauch um 30 Prozent. Auch was erneuerbare Energien angeht, werden wir durch KI Fortschritte machen. KI sagt Schwankungen in Wind- und Solarenergie voraus, optimiert deren Nutzung und identifiziert die besten Standorte für neue Anlagen. Ähnliche Optimierungen passieren in Industrie, Transport und Verkehr.
Hoffnung auf den Durchbruch bei Kernfusion und Energiespeicherung
KI optimiert die Kernfusionsforschung und verbessert Energiespeichertechnologien, was die Integration erneuerbarer Energien unterstützt und die Netzstabilität erhöht.
Fazit
Saubere Energiequellen und effiziente Kühlsysteme sind dabei Schlüsselkomponenten, um den Weg in eine nachhaltigere Zukunft zu ebnen.
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