KI wird allerorten als hoch-innovativ und zukunftsorientiert beschrieben. So könnten die Maschinen und System mithelfen, Prozesse und Verfahren zu verschlanken, um so auch Ressourcen und Energie zu schonen. Dabei kommt ein KI-Aspekt allerdings nie zur Sprache: Die großen Rechenzentren fressen schon jetzt jährlich mehr als zwei Prozent des gesamten Energiebedarfs. Neben Künstlicher Intelligenz sind es primär Speicher-Dienstleistungen, E-Commerce und Hosting, die hierfür verantwortlich sind.
Energiebedarf von KI steigt und steigt
Der Halbleiterhersteller Applied Materials geht davon aus, dass derzeit um die 0,1 Prozent des Weltstrombedarfs von KI genutzt werden. Steigerungen sind zu erwarten. Bis 2025 jedoch könnte der Bedarf auf ein Zehntel ansteigen. Zu dieser Einschätzung kommt Gary Dickerson, Chef von Applied Materials, wie die Online-Ausgabe der renommierten Technology Review (“Wirkt KI als nächster Klimaschocker?”) berichtete.
Auch Anders Andrae von Huawei ist überzeugt davon, dass Rechenzentren in den nächsten zehn Jahren sehr viel Strombedarf haben werden. Ein Grund: Maschinelles Lernen via KI wird immer komplexer – wegen der Zunahme von Sensor- und Videodaten. Das frisst Energie!
Hyperscale-Rechenzentren und neue Prozessoren
Sind Lösungen in Sicht? Was könnte die positive KI-Entwicklung weiter fördern und zugleich den Energieverbrauch drosseln? Das Zauberwort heißt “Hyperscale-Rechenzentrum”.
Big Player wie Facebook oder Amazon forschen und arbeiten an diesen innovativen Anwendungen. Server in diesen Zentren sind energieeffizienter und sie werden von neuartigen Kühlsystemen unterstützt, die für weniger Energieverbrauch sorgen. So lassen sich dann auch KI-Projekte stemmen. Bei Messungen wird nicht mehr Strom benötigt, wenn die Rechenzentrum hyperskaliert sind. Parallel aber, da sind sich alle Fachleute einig, werden neue Prozessoren benötigt.
