Energieverbrauch im KI-Betrieb
Energiebedarf von KI-Training und -Inferenz
Das Training großer KI-Modelle erfordert einen enormen Energieaufwand., insbesondere für hochkarätige Modelle wie GPT-3, die während der Entwicklung rund 1.287 MWh verbrauchten.Das entspricht dem monatlichen Stromverbrauch hunderter US-Haushalte. Mit zunehmender Größe von KI-Modellen steigt der Energieverbrauch exponentiell an, was gravierende Umweltauswirkungen hat. So benötigte beispielsweise Googles BERT-Modell, das in der Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt wird, ebenfalls enorme Rechenleistung, was den wachsenden Energieverbrauch von KI verdeutlicht.
Emissionen und CO2-Fußabdruck von Rechenzentren
Die Berechnungen der KI finden in Rechenzentren statt, die einen erheblichen Beitrag zu den globalen Kohlenstoffemissionen leisten. Nach Angaben der Internationalen Energieagentur entfallen fast 11 TP4 T des weltweiten Energiebedarfs auf Rechenzentren. Dieser Wert könnte bis 2030 auf 81 TP4 T ansteigen, wenn keine Gegenmaßnahmen ergriffen werden. Mit zunehmender Verbreitung von KI steigt auch der Druck auf Rechenzentren, nachhaltig zu arbeiten, wobei einige sich für erneuerbare Energiequellen entscheiden, um Emissionen zu reduzieren.
Ressourcenintensive Hardware und Infrastruktur
Herstellung von Seltenerdmetallen und Hardware
KI-Hardware wie GPUs und Spezialchips ist stark von Seltenerdmetallen wie Lithium, Kobalt und Nickel abhängig. Der Abbau dieser Materialien ist ressourcenintensiv und umweltschädlich und führt häufig zu Abholzung, Wasserverschmutzung und Bodendegradation. Beispielsweise gibt der Kobaltabbau, der sich auf die Demokratische Republik Kongo konzentriert, aufgrund seiner erheblichen Umweltauswirkungen und Menschenrechtsverletzungen Anlass zur Sorge. Mit steigender Nachfrage nach KI-Hardware nimmt auch die Belastung dieser Ressourcen zu, wodurch eine nachhaltige Beschaffung zu einer zentralen Herausforderung wird.
Elektronikschrott (E-Schrott) und die begrenzte Lebensdauer von KI-Hardware
KI-Hardware unterliegt, wie andere technische Geräte auch, einer raschen Veralterung, da neuere Modelle und schnellere Prozessoren auf den Markt kommen. Dieser ständige Austausch erzeugt erhebliche Mengen an Elektroschrott, da alte GPUs und Server entsorgt werden. Allein im Jahr 2022 produzierte die Welt 62 Millionen Tonnen Elektroschrott., Ein Großteil davon landet auf Mülldeponien, wo giftige Metalle in Boden und Wasser gelangen und Ökosysteme sowie die menschliche Gesundheit schädigen können. Die fachgerechte Entsorgung von KI-bezogenem Elektroschrott durch Recycling und nachhaltige Entsorgungsmethoden ist daher unerlässlich, um dessen Umweltbelastung zu reduzieren.
Umweltauswirkungen der Wassernutzung durch KI
Kühlbedarf und Wasserverbrauch
Rechenzentren, in denen KI-Berechnungen durchgeführt werden, erzeugen erhebliche Wärmemengen und benötigen umfangreiche Kühlsysteme für einen effizienten Betrieb. Diese Kühlsysteme sind stark auf Wasser angewiesen; einige große Rechenzentren verbrauchen jährlich Millionen Liter. Zum Beispiel:, Die Rechenzentren von Google verbrauchten im Jahr 2021 allein für die Kühlung fast 4,3 Milliarden Gallonen Wasser. Dieser hohe Wasserverbrauch hat Besorgnis ausgelöst, insbesondere da der Bedarf der KI zunimmt und sich dies auf die Verfügbarkeit lokaler Wasserressourcen und nahegelegener Ökosysteme auswirkt.
Regionale Wasserknappheit und KI-Einsatz
In wasserarmen Regionen erhöhen Rechenzentren den Druck auf die ohnehin knappen Wasserressourcen. Beispielsweise beherbergt Phoenix, Arizona – eine Stadt, die mit Dürreproblemen zu kämpfen hat – Rechenzentren, die erhebliche Mengen Wasser zur Kühlung benötigen. In solchen Gebieten verschärft der zunehmende Einsatz KI-gestützter Rechenzentren den Wettbewerb um Wasser und beeinträchtigt so die lokale Bevölkerung und die Landwirtschaft. Um dem entgegenzuwirken, erforschen einige Unternehmen alternative Kühlmethoden wie Luftkühlung und die Nutzung von Recyclingwasser, um ihren Wasserverbrauch zu reduzieren und die Umweltbelastung zu verringern.
Umweltauswirkungen der Datenspeicherung und -übertragung durch KI
Steigender Datenspeicherbedarf und Umweltbelastung
Mit der zunehmenden Verbreitung von KI-Modellen und -Anwendungen steigt auch der Bedarf an Datenspeicherung, insbesondere in Cloud-Speicherzentren. Diese Einrichtungen benötigen enorme Ressourcen für die Verwaltung und Sicherung der Daten, wobei energieintensive Server permanent laufen. Bis 2025 wird das globale Datenvolumen voraussichtlich 175 Zettabyte erreichen, vor allem aufgrund von KI- und Machine-Learning-Anwendungen. Dieser Anstieg belastet die physische Infrastruktur und trägt zu höheren Emissionen bei, da die meisten Rechenzentren auf fossil befeuerte Stromnetze angewiesen sind.
Energiebedarf bei der Datenübertragung für KI-Anwendungen
KI-Anwendungen, insbesondere solche mit Echtzeit-Datenverarbeitung und IoT-Integration, erfordern häufige Datenübertragungen, die viel Energie verbrauchen. Jede Datenübertragung – beispielsweise von einem Smart-Home-Gerät zu einem entfernten Server – ist auf energieintensive Netzwerke und Systeme angewiesen. Ein Bericht aus dem Jahr 2020 hob hervor, dass der Internetverkehr, hauptsächlich bedingt durch Streaming und Datenübertragungen, für rund 21,4 Billionen Tonnen globaler CO₂-Emissionen verantwortlich ist, ähnlich wie die Luftfahrtindustrie. Mit zunehmender Verbreitung von KI steigt auch der Umweltdruck der Datenübertragung, was den Bedarf an umweltfreundlicheren Datenmanagementpraktiken verstärkt.
Ökologische Störungen und indirekte Umweltauswirkungen der KI
Landnutzung für Infrastruktur und Lebensraumzerstörung
Der Bau von Rechenzentren und anderer technischer Infrastruktur zur Unterstützung von KI-Technologien erfordert erhebliche Flächennutzung, was häufig zu Entwaldung, Zerstückelung von Lebensräumen und Verlust der Artenvielfalt führt. Großflächige Rechenzentren beanspruchen riesige Gebiete und verdrängen die einheimische Flora und Fauna. Beispielsweise erstreckt sich ein Rechenzentrum in Oregon über 132 Hektar, was mehr als 250 Fußballfeldern entspricht, und beeinträchtigt die lokalen Ökosysteme. Die Entwicklung von Technologieeinrichtungen in ländlichen und naturnahen Gebieten kann zudem Tierwanderungen stören und gefährdete Arten bedrohen.
Indirekte Umweltauswirkungen KI-gesteuerter Industrien
KI-gestützte Branchen wie der automatisierte Bergbau und die Landwirtschaft können unbeabsichtigt die Rohstoffgewinnung und Umweltzerstörung verstärken. Beispielsweise nutzt der KI-gestützte Bergbau autonome Geräte für einen schnelleren und tieferen Abbau, was zwar die Mineralausbeute erhöht, aber auch Bodenerosion, Wasserverschmutzung und Landschaftsveränderungen verursacht. Auch in der Landwirtschaft kann KI zu intensiveren Anbaumethoden führen und die Bodengesundheit sowie die Wasserressourcen beeinträchtigen. Da Branchen KI zur Produktivitätsmaximierung einsetzen, tragen sie möglicherweise unbeabsichtigt zu ökologischen Schäden bei. Dies unterstreicht die Notwendigkeit eines verantwortungsvollen KI-Einsatzes in ressourcenintensiven Sektoren.
Abschluss
Die ökologischen Nachteile von KI-Technologien treten mit ihrer zunehmenden Verbreitung in verschiedenen Branchen immer deutlicher zutage. Vom enormen Energieverbrauch beim KI-Training bis hin zur Belastung natürlicher Ressourcen wie Wasser und Seltenerdmetalle – der ökologische Fußabdruck von KI gibt Anlass zu wachsender Sorge. Rechenzentren tragen erheblich zu den CO₂-Emissionen bei, während Elektroschrott und die ressourcenintensive Hardwareproduktion die Umwelt zusätzlich belasten. Darüber hinaus können KI-getriebene Branchen ökologische Störungen verschärfen, indem sie den Ressourcenabbau und den Verlust von Lebensräumen intensivieren.
Um eine nachhaltige Zukunft zu sichern, ist es unerlässlich, dass Unternehmen, politische Entscheidungsträger und Technologieunternehmen KI-Innovationen mit ökologischer Verantwortung in Einklang bringen. Durch den Einsatz umweltfreundlicherer Technologien, Investitionen in energieeffiziente KI-Lösungen und die Priorisierung von Nachhaltigkeit in der Dateninfrastruktur können wir die Umweltbelastung reduzieren und den Weg für eine umweltfreundlichere KI-Entwicklung ebnen.
