Der unaufhaltsame Energiehunger der KI: Eine drohende Krise

Künstliche Intelligenz steht kurz davor, Industrien zu verändern, aber es gibt eine dringende Sorge: ihr Energiebedarf . Je fortschrittlicher und verbreiteter die KI wird, desto größer wird ihr Appetit.

Auf dem Weg in die KI-gesteuerte Zukunft ist es von entscheidender Bedeutung, sich der harten Realität zu stellen: Ohne strenge Regulierung stehen wir vor einer Energiekrise beispiellosen Ausmaßes. Stellen Sie sich eine Welt vor, in der KI keine Grenzen kennt und alarmierend schnell Energie verbraucht. In einem solchen Szenario würden wir eine enorme Belastung unserer ohnehin fragilen Energieinfrastruktur erleben.

Die Folgen sind häufige Stromausfälle und explodierende Stromrechnungen. Der CO2-Fußabdruck der KI könnte, wenn er nicht angegangen wird, zu einer Umweltkatastrophe werden. Darüber hinaus werden Unternehmen und Länder, die KI uneingeschränkt nutzen können, diejenigen übertreffen, die dies nicht können, was zu wirtschaftlicher Ungleichheit in beispiellosem Ausmaß führt.

In diesem Artikel werde ich mich mit dem steigenden Energiebedarf der KI, den damit verbundenen Herausforderungen und möglichen Lösungen befassen.

KI als aufstrebende Wirtschaftskraft

Heute betreten wir eine Ära, in der der Puls der Wirtschaft nicht an der bloßen Kraft menschlicher Arbeit gemessen wird, sondern an der Menge an künstlicher Intelligenz in ihrem Kern. KI hat das Potenzial, die Produktivitätslandschaft neu zu gestalten, da Unternehmen versuchen, die Effizienz ihrer Belegschaft mit KI zu verbessern und verschiedene Aufgaben und Rollen zu automatisieren.

Entsprechend PwC , könnte der voraussichtliche Beitrag der KI zur Weltwirtschaft bis 2030 unglaubliche 15,7 Billionen US-Dollar erreichen. Ungefähr 45 % des wirtschaftlichen Gewinns werden aus Produktverbesserungen resultieren. KI wird die Verbrauchernachfrage steigern, indem sie Waren diversifiziert und die Personalisierung und Erschwinglichkeit verbessert.

Es wurden bereits über 300 KI-Anwendungen identifiziert, die über den Handel hinaus auch verschiedene wissenschaftliche Bereiche umfassen. In der Physik beispielsweise werden neuronale Netze derzeit zur Entwicklung neuartiger Modelle und Theorien eingesetzt. KI zeichnet sich dadurch aus, dass sie verborgene Muster und Zusammenhänge in den Daten aufdeckt. Das US-Energieministerium hat dies bereits getan anerkannt sein Potenzial, experimentelle Entdeckungen in der Kernphysik voranzutreiben. Und in der Biotechnologie KI beschleunigt die Entdeckung neuer Moleküle. Mit der Weiterentwicklung der Algorithmen erweitert sich der Umfang ihrer Anwendungen immer weiter.

Der Beginn synthetischer Daten

Bevor wir uns mit den neuen Fähigkeiten der KI befassen, ist es wichtig, zwischen ihren beiden Betriebsphasen zu unterscheiden. KI-Workloads umfassen traditionell Trainings- und Inferenzphasen. Während des Trainings lernt das Modell aus Eingabedaten, indem es seine internen Parameter durch iterative Prozesse anpasst. Diese Phase ist rechenintensiv und zeitaufwändig und erfordert mehrere Iterationen, um die Leistung des Modells zu optimieren. Es erfordert im Allgemeinen auch menschliche Hilfe.

Im Gegensatz dazu findet die Inferenzphase nach dem Training des Modells statt und beinhaltet dessen Verwendung, um Vorhersagen oder Entscheidungen auf der Grundlage neuer, unsichtbarer Daten zu treffen. Inferenz ist in der Regel schneller und weniger rechenintensiv als Training, da das Modell sein erlerntes Wissen anwendet, um Prognosen ohne weitere Parameteranpassungen zu erstellen.

Der autonome Lernprozess kann theoretisch unbegrenzt fortgesetzt werden. Entsprechend Gärtner Prognosen zufolge werden synthetische Daten bis 2030 die realen Daten in KI-Modellen übertreffen. Dadurch wird die KI bald in der Lage sein, sich kontinuierlich selbst zu trainieren, Modelle für Vorhersagen einzusetzen, mehr Daten zu sammeln und Algorithmen weiter zu verfeinern. Je länger die KI arbeitet, desto präziser und genauer werden ihre Ergebnisse und desto mehr Anwendungen können Algorithmen abdecken.

Dieser entscheidende Wandel vom Menschen zur KI unterstreicht die Bedeutung eines entscheidenden Faktors: Energie.

KIs Appetit auf Macht

Derzeit wird der weltweite Energieverbrauch durch menschliche Einschränkungen beeinflusst. Zur Veranschaulichung: Wir brauchen den ganzen Tag über keine Energie, da wir schlafen und uns ausruhen müssen. Darüber hinaus hält sich AI an Zeitpläne für Ausfallzeiten, Wartung und Updates. Wenn die KI jedoch irgendwann ihre Grenzen überwindet, lernt, sich selbst zu trainieren und rund um die Uhr zu arbeiten beginnt, könnte ihr Energiebedarf in die Höhe schnellen.

Im Jahr 2018 eine Studie von OpenAI enthüllt Die für das KI-Training verwendete Rechenleistung hat sich seit 2012 alle drei bis vier Monate verdoppelt. Kein Wunder, da KI-Aufgaben, insbesondere Deep Learning, komplexe mathematische Operationen an riesigen Datensätzen erfordern. Auch modernste KI-Modelle sind mit Milliarden oder Billionen Parametern gewachsen, was den Energieverbrauch erhöht.

Große KI-Anwendungen laufen oft in Rechenzentren, die zahlreiche Server und Kühlsysteme beherbergen. Sie verbrauchen viel Energie für die Temperaturregelung und den Serverbetrieb. Diese Rechenzentren machen bereits einen erheblichen Teil des weltweiten Stromverbrauchs aus. geschätzt bei über einem Prozent, Tendenz steigend. Im Durchschnitt eine Hyperscale-Anlage verbraucht zwischen 20 und 50 MW pro Jahr, was der Stromversorgung von bis zu 37.000 Haushalten entspricht.

Eine weitere energieintensive Aufgabe ist die Gewinnung von Kohlendioxid (CO2) aus der Atmosphäre zur Bekämpfung des Klimawandels. Das Training eines einzelnen KI-Modells kann emittieren über 626.000 Pfund CO2-Äquivalent. Es ist etwa das Fünffache der CO2-Emissionen eines durchschnittlichen Autos über die gesamte Lebensdauer. Die Abscheidung von CO2 erfordert aufgrund seiner geringen Konzentration in der Luft und seiner physikalischen Eigenschaften einen erheblichen Energieaufwand. Die Bewältigung dieses Energiebedarfs wird unerlässlich, wenn wir Netto-Null-Emissionen anstreben und die Klimakrise bewältigen.

Der Aufstieg erneuerbarer Lösungen

Ist unsere aktuelle Infrastruktur also darauf vorbereitet, den wachsenden Anforderungen der KI gerecht zu werden? Leider lautet die Antwort nein. Unser Stromnetz bleibt weit hinter der notwendigen Anpassungsrate zurück. Dies erfordert eine dringende Suche nach innovativen Lösungen, wobei die Solarenergie eine vielversprechende Antwort auf dieses Energieproblem darstellt.

Solarenergie nutzt das immense Energiepotenzial unserer Sonne, einer erneuerbaren und praktisch unbegrenzten Ressource. Auf dem Weg zu einer KI-gesteuerten Zukunft werden Regionen mit reichlich Sonnenlicht einen Anstieg der Nachfrage nach Solarinfrastruktur verzeichnen. Weltweit sind Wind- und Solarprojekte auf dem Vormarsch beitragen bis 2030 auf über ein Drittel des weltweiten Strombedarfs ansteigen.

Hersteller von Solarmodulen sind in diesem neuen Umfeld gut aufgestellt, um erfolgreich zu sein. Die Effizienz von Solarmodulen verbessert sich dank Fortschritten in der Materialwissenschaft und -technik immer weiter. Auch Energiespeicherunternehmen, die auf fortschrittliche Batterietechnologien spezialisiert sind, werden eine entscheidende Rolle bei der Stabilisierung des Energienetzes spielen. Gerade in den USA werden weltweit Investitionen in Energiespeicher und Stromnetze getätigt übertroffen 337 Milliarden US-Dollar im Jahr 2022.

Ein weiterer Anwärter auf der Suche nach sauberer und effizienter Energie ist die Fusionsenergie Helion-Energie Ein Beispiel hierfür ist ein Forschungsunternehmen. Um die Fusionsenergie jedoch zu einer praktischen Energiequelle zu machen, müssen wir noch Brennstoffe wie Deuterium und Helium-3 produzieren. Dieser Prozess stellt einzigartige Hürden dar. Deuterium ist verfügbar, benötigt aber für die Fusionsreaktion extrem hohe Temperaturen, während Helium-3 auf der Erde knapp ist und auf dem Mond abgebaut werden muss. Darüber hinaus muss die Fusionsenergie wirtschaftliche, regulatorische, Sicherheits-, Skalierbarkeits- und Umweltaspekte berücksichtigen.

Obwohl die Fusionsenergie ein enormes Potenzial birgt, bleibt sie noch experimentell und es kann mehrere Jahrzehnte dauern, bis sie weit verbreitet ist. Im Gegensatz zu diesen Komplexitäten ist Solarenergie eine potenziell unkomplizierte Lösung. Es bietet einen klaren und skalierbaren Weg zur Nachhaltigkeit und erfordert strategische Investitionen in die Solarinfrastruktur. Die Einfachheit der Solarenergie liegt in ihrer Allgegenwärtigkeit, da Sonnenlicht praktisch überall verfügbar ist, ohne dass umfangreicher Abbau oder Gewinnung erforderlich ist.

Da sich die Weltwirtschaft auf KI und saubere Energietechnologien verlagert, wird die Nachfrage nach sonnenreichem Land, Herstellern von Solarmodulen und Energiespeicherunternehmen in den kommenden Jahren stark ansteigen. Dieses organische Wachstum reicht jedoch möglicherweise nicht aus, um einen Energiekollaps zu verhindern.

Regulierung der KI-Bedürfnisse: Eine tickende Zeitbombe

Um eine nachhaltige Zukunft im Zeitalter der KI zu gewährleisten, müssen wir mutige Schritte unternehmen, um den Energiebedarf der KI zu regulieren. Denken Sie an das EU-Emissionshandelssystem, das Hersteller, Energieversorger und Fluggesellschaften dazu zwingt, für jede von ihnen freigesetzte Tonne Kohlendioxid zu zahlen. Im Februar 2023 stieg der Preis für Kohlenstoffzertifikate auf dem EU-Kohlenstoffmarkt erreicht ein historischer Höchstwert von 100 Euro pro Tonne CO2. Je höher die Kosten, desto stärker ist der Anreiz für Unternehmen, in kohlenstoffarme Technologien und den Übergang zu saubereren Energiequellen zu investieren.

Ebenso sollten wir die Idee prüfen, zusätzliche Steuern auf Unternehmen mit einem erheblichen KI-Energieverbrauch zu erheben. Unternehmen, die stark auf KI angewiesen sind, könnten gezwungen sein, in erneuerbare Energien zu investieren, um ihren ökologischen Fußabdruck auszugleichen. So wie Kohlenstoffemissionen finanzielle Strafen nach sich ziehen, könnte der Energieverbrauch von KI mit obligatorischen Investitionen in Solarinfrastruktur oder andere alternative Energieinitiativen verknüpft sein.

Auch wenn Unternehmen von dieser Aussicht vielleicht nicht begeistert sind, muss unsere Gesellschaft der langfristigen Nachhaltigkeit Vorrang vor kurzfristigen Gewinnen einräumen. Proaktive Maßnahmen zur Lösung dieses Problems könnten erheblich zu einer grüneren und nachhaltigeren Zukunft beitragen und gleichzeitig das Wachstum KI-gesteuerter Industrien unterstützen.