Künstliche Intelligenz: Sparwunder oder Energiefresser?
Künstliche Intelligenz (KI) hat sich als unverzichtbare Technologie etabliert, nicht zuletzt im Energie- und Gebäudemanagement, wo sie zur Verbesserung von Nachhaltigkeit und Effizienz beiträgt. Doch die Verbreitung von KI hat auch eine Kehrseite: In Rechenzentren steigt dadurch der Energieverbrauch noch mehr. Nach Angaben der internationalen Energieagentur tragen Rechenzentren heute schon rund 1 Prozent zum weltweiten Stromverbrauch bei, und bis 2030 könnte sich ihr Stromverbrauch verdoppeln. Dies wirft wichtige Fragen zur Nachhaltigkeit und Effizienz von KI-Anwendungen auf.
#Künstliche Intelligenz
Der Energieverbrauch von KI kann stark variieren und ist schwer zu messen. Es gibt aber konkrete Beispiele, die demonstrieren, dass es für die Zukunft von entscheidender Bedeutung ist, KI energieeffizienter zu machen. Das Trainieren von KI-Modellen ist extrem energieintensiv und verbraucht viel mehr Strom als herkömmliche Rechenzentrumsaktivitäten. So frisst beispielsweise eine ChatGPT-Abfrage zehnmal mehr Energie als eine reguläre Google-Abfrage, und Forscher schätzen, dass die Kreation von GPT-3 fast 1300 Megawattstunden Strom verbraucht und 552 Tonnen CO2 erzeugt hat. Mit der gleichen Energiemenge könnten rund 105'000 durchschnittliche Haushalte in der Schweiz einen Tag lang (24 Stunden) mit Strom versorgt werden.
Bekanntlich leistet KI ja durchaus einen wichtigen Beitrag zum Energiemanagement und zur Nachhaltigkeit – aber eben auch zum Energieverbrauch. Es braucht also Massnahmen, um dem entgegenzuwirken. Dazu gehören nachhaltige KI-Praktiken, innovative Lösungen für Rechenzentren und die Nutzung erneuerbarer Energiequellen für den Betrieb von KI-Technologien.
Der Energiebedarf wird zum Engpass
Experten erwarten, dass KI bis im Jahr 2028 gegen 20 Prozent des Strombedarfs von Rechenzentren verbrauchen wird. Dieser Bedarf soll, laut einer Voraussage der Internationalen Energieagentur (IEA), schon in zwei Jahren voraussichtlich rund 1000 Terawattstunden (TWh) betragen[i]. Zwar gleichen technologische Effizienzsteigerungen diesen Energieverbrauch teilweise aus. Trotzdem führen KI und die rasche Zunahme anderer Arbeitslasten (Stichwort: Cloud) zu einem ständigen und unaufhaltsamen Anstieg des Energieverbrauchs. Diese Tatsache führt laut Meta CEO Mark Zuckerberg dazu, dass Energiebeschränkungen das grösste Hindernis für den Ausbau von KI-Datenzentren seien. Diese Einschränkungen hätten den Ausbau von Metas eigenen Datenzentren behindert. Laut Zuckerberg ist es Energie, nicht Rechenleistung, die den grössten Engpass für den Fortschritt von KI darstellt.
KI kühlt Rechenzentren
KI bietet sowohl eine Herausforderung als auch eine Chance für die Energiewirtschaft. Sie erhöht zwar die Nachfrage, zum Teil massiv, hat aber auch das Potenzial, die Effizienz in verschiedenen Sektoren zu verbessern und so zumindest einen Teil des Energiebedarfs zu kompensieren. Zahlreiche Unternehmen arbeiten an Lösungen zur Senkung des Energieverbrauchs. DeepMind, ein von Google betriebenes Unternehmen für künstliche Intelligenz, hat ein maschinelles Lernsystem entwickelt, das die Kühlung von Rechenzentren optimiert[ii]. Das System nutzt Echtzeitdaten aus Sensoren im Rechenzentrum, um die Temperatur und Luftfeuchtigkeit zu überwachen und die Kühlsysteme entsprechend anzupassen. Das DeepMind-System erkennt komplexe Muster in den Sensordaten. Diese Muster ermöglichen es dem System, vorherzusagen, wann die Nachfrage nach Kühlung steigen oder fallen wird, und die Kühlsysteme entsprechend anzupassen. Die Implementierung des DeepMind-Systems in einem Google-Rechenzentrum in Singapur führte zu einer 40prozentigen Senkung des Energieverbrauchs für die Kühlung. Dies entspricht Einsparungen von Millionen von Dollar pro Jahr. Ein anderer wichtiger Ansatz ist die Entwicklung energieeffizienter Hardware. NVIDIA, ein führender Hersteller von Grafikprozessoren (GPUs), hat in diesem Bereich enorme Fortschritte erzielt. Die neuesten GPUs von NVIDIA sind bis zu 25 Mal energieeffizienter als die Modelle der vorherigen Generation[iii]. Dies bedeutet, dass sie die gleiche Leistung mit einem Bruchteil des Energieverbrauchs liefern können. NVIDIA erreicht diese Energieeinsparungen durch eine Reihe von innovativen Techniken. Dazu gehört ironischerweise die KI-gestützte Optimierung. So kann die Leistung und der Energieverbrauch des Chips in Echtzeit an die jeweiligen Anforderungen angepasst werden.
Vom Boom zu mehr ökologischer Integrität
Der KI-Boom der letzten Monate und Jahre hat zur Entstehung einer Bewegung für nachhaltige KI beigetragen, die sich auf die Förderung von KI-Produkten hin zu mehr ökologischer Integrität konzentriert[iv]. Insgesamt ist die Bewegung ein informelles Gemeinschaftswerk. Forscher, Unternehmen, politische Entscheidungsträger, gemeinnützige Organisationen und Einzelpersonen machen mit. Durch die Umsetzung konkreter Massnahmen kann KI tatsächlich nachhaltiger gestaltet und gleichzeitig als leistungsfähiges Instrument zur Förderung von Nachhaltigkeitsbemühungen genutzt werden. Zum Beispiel:
- Im Smart Grid Management wird KI zur Optimierung der Energieverteilung in Stromnetzen, für weniger Energieverschwendung und die bessere Integration von erneuerbaren Energiequellen eingesetzt.
- Im nachhaltigen Gebäudedesign wird KI zur Planung von Gebäuden mit höherer Energieeffizienz, Nutzung von natürlichem Licht und Belüftung sowie Optimierung von Heiz- und Kühlsystemen genutzt.
- Wenn es um effizientes Training von KI geht, werden Techniken zum Training von KI-Modellen mit weniger Daten und weniger Rechenressourcen entwickelt.
- Mit Modell-Sharing und Modell-Wiederverwendung soll die gemeinsame Nutzung und Wiederverwendung bereits trainierter KI-Modelle gefördert werden, um redundante Trainingsmassnahmen und den damit verbundenen immensen Energieverbrauch zu vermeiden.
KI kann die Nachhaltigkeit vorantreiben
KI kann den Fortschritt zur Nachhaltigkeit beschleunigen[v]. Unternehmen aller Branchen und Grössen erkennen zunehmend das Potenzial von KI, um ihre Nachhaltigkeitsbemühungen voranzutreiben und gleichzeitig ihre Rentabilität zu verbessern. KI-gestützte Systeme können zum Beispiel riesige Datenmengen aus Sensoren, Satellitenbildern und anderen Quellen sammeln und analysieren, um Veränderungen in Klima, Umweltbedingungen und Ressourcennutzung zu überwachen. Diese Erkenntnisse können dazu beitragen, Umweltprobleme frühzeitig zu erkennen, Trends zu verstehen und fundierte Entscheidungen zu treffen. KI kann in verschiedenen Sektoren eingesetzt werden, um Prozesse zu optimieren und die Ressourceneffizienz zu verbessern. Beispielsweise kann KI in der Landwirtschaft zur Optimierung der Bewässerung, Düngung und Schädlingsbekämpfung eingesetzt werden, um den Ertrag zu steigern und negative Auswirkungen zu verringern.
UMB, Equinix und KI
UMB arbeitet eng mit Equinix[vi] zusammen, einem der führenden Unternehmen im Bereich der Colocation[vii] von Rechenzentren und Unternehmensnetzwerken. Equinix betreibt Rechenzentren, die es Unternehmen ermöglichen, Daten sicher zu speichern und zu verteilen und gewinnt zunehmend an Bedeutung als Standort für die Bereitstellung von KI-Infrastrukturen. Die Cloud-Anbindung, der Zugang zum Ökosystem und die globale Reichweite machen Equinix zu einer idealen Plattform für private KI-Implementierungen - sowohl für Unternehmen als auch für Service Provider. Private KI bietet Risikoschutz und liefert gleichzeitig die Vorteile von geschulten KI-Modellen, so dass Unternehmen das volle Potenzial von KI ausschöpfen können.
UMB AG und Equinix arbeiten gemeinsam, um robuste und sichere Cloud-Dienste anzubieten. KI spielt eine wichtige Rolle bei der Verbesserung dieser Dienste.
Kontaktieren Sie uns für zusätzliche Informationen.
[i] GPU-Rechenzentren belasten Stromnetze
[ii] KI ermöglicht energiesparende Kühlung von Rechenzentren | RESET.ORG
[iii] GeForce RTX 40 Series Graphics Cards | NVIDIA
[iv]The Imperative for Sustainable AI Systems (thegradient.pub)
[v] KI als Schlüssel zur Erreichung der Nachhaltigkeitsziele (umweltdialog.de)
[vi] Rechenzentrumsunternehmen & Unternehmensnetzwerk-Technologien | Equinix
[vii] Das Tor für Ihre Verbindung zur Welt: Hybrid Cloud, Multi Cloud und Colocation. (umb.ch)
