Wachsender Strombedarf von KI belastet Rechenzentren weltweit
KI beansprucht bereits etwa ein Fünftel des Energiebedarfs von Rechenzentren und könnte sich bis Jahresende fast verdoppeln.
Der zunehmende Energieverbrauch durch KI beginnt, die Klimaziele großer Technologieunternehmen zu beeinflussen. In ihren neuesten Nachhaltigkeitsberichten räumen diese Unternehmen ein, dass die Entwicklung von KI ein Hauptfaktor für ihren steigenden Energieverbrauch ist. Ein führendes Unternehmen beispielsweise verzeichnete seit 2019 einen Anstieg seiner Treibhausgasemissionen um fast 50%, was sein Ziel, bis zum Ende des Jahrzehnts Kohlenstoffneutralität zu erreichen, erschwert.
Ein Bericht der Internationalen Energieagentur (IEA) stellte fest, dass Rechenzentren im Jahr 2024 etwa 415 Terawattstunden Strom verbrauchten – was ungefähr dem jährlichen Bedarf eines großen Landes entspricht. Diese Zahl wird voraussichtlich weiter steigen, wobei Prognosen darauf hindeuten, dass sie bis 2030 900 TWh überschreiten wird. Der Stromverbrauch von Rechenzentren steigt um ein Vielfaches schneller als die gesamte globale Nachfrage, was größtenteils auf erhebliche Investitionen zur Unterstützung energieintensiver KI-Operationen zurückzuführen ist.
Es ist jedoch immer noch unklar, welcher Anteil dieses Stroms spezifisch für KI verwendet wird. Rechenzentren hosten eine Vielzahl von Diensten, viele davon ohne die hohen Rechenanforderungen der künstlichen Intelligenz. Zudem halten die meisten Technologieunternehmen detaillierte Informationen über ihren Software- und Hardware-Energieverbrauch geheim.
Eine aktuelle Studie näherte sich diesem Thema, indem sie die AI-Hardware-Lieferkette untersuchte und sich auf die Produktion von Hochleistungskomponenten konzentrierte, die für die KI-Verarbeitung erforderlich sind. Unter Verwendung öffentlich verfügbarer Fertigungsschätzungen, Investorenberichte und technischer Spezifikationen lieferte die Analyse eine Annäherung an den KI-bezogenen Energieverbrauch. Basierend auf dieser Methode wurde geschätzt, dass KI im Jahr 2025 bis zu 82 Terawattstunden Strom verbrauchen könnte – vergleichbar mit dem Jahresverbrauch eines mittelgroßen europäischen Landes. Wenn sich die Produktionskapazität für Chips in diesem Jahr, wie von Analysten prognostiziert, verdoppelt, könnte der Energiebedarf durch KI fast die Hälfte des gesamten Rechenzentrumsverbrauchs erreichen.
Trotz der Verwendung öffentlich zugänglicher Daten bleiben viele Unbekannte bestehen – wie die tatsächlichen Auslastungsraten von KI-Hardware, Effizienzlevel und zukünftige Branchentrends. Der Mangel an Transparenz bezüglich des Energie-Fußabdrucks von KI erschwert eine präzise Analyse und hat zu Forderungen nach größerer Offenheit seitens der Technologieunternehmen geführt. Obwohl einige frühere Berichte spezifische Zahlen enthielten, wurden neuere Aktualisierungen zum Stromverbrauch von maschinellem Lernen nicht bereitgestellt, was die weitere Forschung behindert.
Ohne Zugang zu realen Betriebsdaten von Computersystemen stehen Forscher vor erheblichen Herausforderungen bei der genauen Bewertung der Umweltauswirkungen von KI. Würden Unternehmen bereitwilliger technische Details preisgeben, wären Schätzungen des Energiebedarfs von KI wesentlich zuverlässiger.
