Künstliche Intelligenz wird den weltweiten Energieverbrauch verdoppeln: Herausforderungen und Perspektiven

Der weltweite Strombedarf könnte sich in den nächsten fünf Jahren verdoppeln, was vor allem auf die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz (KI) und die damit verbundene Zunahme der Anzahl und Kapazität von Rechenzentren zurückzuführen ist. Diese Prognose wurde von der Internationalen Energieagentur (IEA) veröffentlicht, auf die *Sky News* verweist.

Laut IEA-Experten werden Rechenzentren weltweit bis 2030 jährlich etwa 945 Terawattstunden Strom verbrauchen. Dies entspricht fast dem Dreifachen des jährlichen Energieverbrauchs des Vereinigten Königreichs. Die größte Belastung der Stromnetze wird in Ländern mit entwickelter technologischer Infrastruktur erwartet, wie etwa den USA, Japan und Malaysia.

Wie Fatih Birol, Exekutivdirektor der IEA, feststellte, ist künstliche Intelligenz ein Schlüsselfaktor für das Wachstum des Energieverbrauchs. In den USA wird fast die Hälfte des prognostizierten Anstiegs des Stromverbrauchs auf Rechenzentren entfallen, in Japan sind es über 50 % und in Malaysia bis zu 20 %.

Trotz der strategischen Bedeutung solcher Anlagen vermeiden es die Technologiegiganten größtenteils, Daten über die Menge an Strom öffentlich zu machen, die zum Trainieren und Betreiben ihrer KI-Modelle erforderlich ist. Der Bericht weist jedoch darauf hin, dass das Training des von OpenAI entwickelten GPT-4 14 Wochen dauerte und 42 Gigawattstunden Strom benötigte – das entspricht dem täglichen Verbrauch von mehr als 28.000 Haushalten in Industrieländern oder mehr als 70.000 in Ländern mit niedrigem Einkommen.

Darüber hinaus haben Experten geschätzt, dass die Erstellung eines einzigen sechs Sekunden langen Videos mithilfe von KI achtmal mehr Energie verbraucht als das Aufladen eines Smartphones und fast doppelt so viel wie das Aufladen eines Laptops. Dies deutet auf eine hohe Energieintensität innovativer digitaler Technologien hin.

Prognosen zufolge könnten KI-fokussierte Rechenzentren in den USA bis 2030 hinsichtlich des Stromverbrauchs alle energieintensiven Industrien übertreffen – von der Stahl- bis zur Chemieindustrie. Gleichzeitig weist die IEA darauf hin, dass KI selbst das Potenzial hat, ein wichtiges Instrument zur Optimierung von Energieprozessen zu werden, insbesondere bei der Gestaltung effizienterer Rechenzentren und der Implementierung sauberer Energiequellen.