In den letzten Jahren hat die rasante Entwicklung künstlicher Intelligenz (KI) eine breite öffentliche und wissenschaftliche Debatte ausgelöst. Besonders im Fokus steht dabei der exponentielle Anstieg des Energiebedarfs von Rechenzentren, welche die Infrastruktur für diese fortschreitenden Technologien bereitstellen. Die Energieanforderungen von Rechenzentren haben sich im Zuge des KI-Booms vervielfacht. Zwischen 2010 und 2018 verzeichnete man einen globalen Anstieg der Rechenzentrumsworkloads und Computing-Instanzen um etwa 550%. Diese Zentren, zusammen mit Übertragungsnetzwerken, sind für bis zu 1,5% des weltweiten Energieverbrauchs verantwortlich, wobei sie eine Menge an Kohlendioxid emittieren, die mit dem jährlichen Ausstoß Brasiliens vergleichbar ist.Diese Entwicklung stellt insbesondere für Hyperscaler – also für große, hoch optimierte und effiziente Rechenzentren von Unternehmen wie Google, Microsoft und Amazon – eine Herausforderung dar. Obwohl diese Unternehmen sich ambitionierte Klimaziele gesetzt haben, erschwert der energieintensive Betrieb von Grafikprozessoren (GPUs), die für das Training von KI-Modellen entscheidend sind, das Erreichen dieser Ziele. Das Training eines einzigen KI-Modells kann laut der Internationalen Energieagentur (IEA) mehr Strom verbrauchen als 100 Haushalte in einem Jahr. Die Rechenleistung, die für das Training von KI-Modellen benötigt wird, verdoppelt sich derzeit etwa alle sechs Monate. Diese Dynamik führt zu einer alarmierenden Prognose: Bis zum Jahr 2030 könnte der Energieverbrauch auf bis zu 13% des globalen Gesamtverbrauchs ansteigen, während der Anteil der globalen Kohlenstoffemissionen bei 6% liegen könnte.Der enorme Energiebedarf und die damit verbundenen Kosten für das Training fortschrittlicher KI-Modelle wie GPT-3 oder GPT-4 haben weitreichende wirtschaftliche und ökologische Implikationen. So könnte der Stromverbrauch für das endgültige Training von GPT-3 zwischen 500.000 und 4,6 Millionen US-Dollar liegen, während die Kosten für GPT-4 möglicherweise sogar bei 50 Millionen US-Dollar angesiedelt sind. Berücksichtigt man den Rechenaufwand für Versuch und Irrtum vor dem finalen Training, könnten die Gesamtkosten 100 Millionen US-Dollar übersteigen.Um die CO2-Bilanz von Rechenzentren zu reduzieren, verfolgen Industrieakteure verschiedene Strategien, darunter Investitionen in erneuerbare Energien und die Nutzung von Kohlenstoffkrediten. Google etwa hat eine Lastverschiebungstaktik entwickelt, die die Betriebszeiten von Rechenzentren mit der Verfügbarkeit von erneuerbaren Energien auf Stundenbasis synchronisiert. Durch den Einsatz ausgeklügelter Softwarealgorithmen kann Google Regionen mit einem Überschuss an Solar- und Windenergie identifizieren und die Rechenzentrumsoperationen in diesen Gebieten strategisch hochfahren.Cirrus Nexus, ein Unternehmen, das globale Stromnetze überwacht, identifiziert ebenfalls Regionen mit einem Überfluss an erneuerbarer Energie und verteilt die Rechenlasten strategisch, um Kohlenstoffemissionen zu minimieren. Durch die Nutzung erneuerbarer Energiequellen und die Optimierung des Rechenzentrumsbetriebs konnten erhebliche Reduktionen bei den Kohlenstoffemissionen erreicht werden. So konnte das Unternehmen für einige Arbeitslasten und Kunden, die Cloud-Dienste von Amazon, Microsoft und Google nutzen, die Rechenemissionen um 34% senken.Im Hinblick auf den anhaltenden KI-betriebenen Energiebedarf ist es von größter Bedeutung, die Energieanforderungen von Rechenzentren zu adressieren, um Kohlenstoffemissionen zu mindern. Innovative Strategien wie die Lastverschiebung bieten einen Weg, um Kohlenstoffneutralität zu erreichen und gleichzeitig die Zuverlässigkeit und Effizienz von Rechenzentrumsbetrieben in einer zunehmend von KI geprägten Landschaft zu gewährleisten.Angesichts der Dringlichkeit des Klimawandels und der entscheidenden Rolle von Rechenzentren in unserer digitalen Infrastruktur bleibt es unabdingbar, dass Unternehmen, Entwickler und Entscheidungsträger zusammenarbeiten, um Lösungen zu entwickeln und umzusetzen, die sowohl unsere technologischen als auch unsere ökologischen Ziele unterstützen. Nur durch gemeinsame Anstrengungen kann der "Carbon Countdown" verlangsamt und schließlich umgekehrt werden, um eine nachhaltige Zukunft für alle zu sichern.
