„Saugt“ KI weltweit Strom?

Das Rennen um die künstliche Intelligenz (KI) wird immer härter, da ständig neue Modelle auf den Markt kommen. Es wird erwartet, dass Amazon, Microsoft, Apple, Google und Meta in der kommenden Zeit weitere Milliarden Dollar für KI-Infrastruktur ausgeben werden.

Verbraucht enorme Mengen Strom

Wenn wir heute über die bekanntesten KI-Modelle sprechen, können wir ChatGPT von OpenAI, Chatbot AI von Google, Meta AI von Meta, Olympus von Amazon und MAI-1 von Microsoft erwähnen. Angesichts der rasanten Entwicklung der KI sind viele Menschen äußerst besorgt über die Risiken und Auswirkungen, die sie mit sich bringen kann, insbesondere im Hinblick auf den Energieverbrauch und die erhöhten Kohlendioxidemissionen.

Der Stromverbrauch von KI hängt von vielen Faktoren ab, darunter der Art der KI, der Modellgröße, der Hardware und der Implementierung. Um das von OpenAI entwickelte große Sprachmodell GPT-3 mit 175 Milliarden Parametern zu trainieren, mussten die Forscher 1.024 GPUs (Grafikprozessoren) etwa einen Monat lang kontinuierlich laufen lassen. Associate Professor Mosharraf Chowdhury von der University of Michigan (USA) schätzt, dass das Training von GPT-3 jedes Mal 1,287 Millionen kWh Strom verbraucht, was dem durchschnittlichen Stromverbrauch eines amerikanischen Haushalts in 120 Jahren entspricht.

ChatGPT verbraucht mehr als 500.000 kWh Strom pro Tag, was dem durchschnittlichen täglichen Stromverbrauch von 17.000 US-Haushalten entspricht. Foto: REUTERS

GPT-3 wurde vor 4 Jahren veröffentlicht und jetzt wächst die Parametergröße großer Sprachmodelle (LLMs) exponentiell. Mittlerweile verfügt GPT-4, das 2023 angekündigt wurde, über insgesamt 1.760 Milliarden Parameter, zehnmal mehr als GPT-3. GPT-5, dessen Markteinführung für Ende 2025 erwartet wird, ist schneller und verfügt über leistungsfähigere Sprachverarbeitungsfunktionen, sodass auch der Energieverbrauch für das Training höher sein wird.

Da Anwendungen immer beliebter werden und die Zahl der Benutzer zunimmt, wird der Stromverbrauch weiter steigen. Die Internationale Energieagentur (IEA) gab an, dass ChatGPT zur Deckung seines Bedarfs durchschnittlich 2,9 W Strom pro Stunde verbraucht, fast das Zehnfache des durchschnittlichen Energieverbrauchs von Google zur Erfüllung der Suchanforderungen der Benutzer.

In Bezug auf die Nutzung deckt ChatGPT etwa 200 Millionen Bedarfe pro Tag und verbraucht dabei bis zu 182,5 Millionen kWh Strom pro Jahr. Was Google betrifft, so schätzt die IEA, dass das Unternehmen bei etwa neun Milliarden Suchanfragen pro Tag zusätzlich 10 Milliarden Kilowattstunden Strom pro Jahr benötigen würde, wenn es in großem Maßstab synthetische KI in die Suche integrieren würde.

Förderung der Rechenzentrumsentwicklung

Rechenzentren sind die Infrastruktur der KI. Sie stellen die für KI erforderlichen Rechenressourcen, Speicherkapazitäten und Netzwerkbandbreiten bereit, sodass KI-Anwendungen effizient ausgeführt und erweitert werden können. Gleichzeitig muss das Rechenzentrum auch über ein leistungsstarkes Kühlsystem verfügen, um die richtige Temperatur aufrechtzuerhalten, da Tausende von Servern und Chips, die rund um die Uhr laufen, viel Wärme erzeugen. Daher ist der Stromverbrauch des Rechenzentrums selbst erheblich.

Dem IEA-Bericht 2022 zufolge wird der weltweite Stromverbrauch von Rechenzentren im Jahr 2022 auf 460 Milliarden kWh geschätzt, was fast 2 % des gesamten weltweiten Stromverbrauchs entspricht. Prognosen zufolge könnte sich der gesamte Stromverbrauch in Rechenzentren bis 2026 auf 1.000 Terawattstunden verdoppeln, was fast dem jährlichen Stromverbrauch ganz Japans entspricht.

Neben dem Stromverbrauch steigt auch der Bedarf an sauberem Wasser zur Kühlung des gesamten Systems. Nach Schätzungen der Forscher wird die Notwendigkeit, KI-Dienste zu betreiben, dazu führen, dass die Grundwasserentnahme bis 2027 4,2 bis 6,6 Milliarden Kubikmeter erreichen wird. Diese Zahl entspricht der Hälfte der Wassermenge, die Großbritannien jährlich verbraucht.

Viele Beobachter sind der Meinung, dass Technologieunternehmen KI nutzen sollten, um die grüne Transformation zu unterstützen. Der Nachrichtenagentur Reuters zufolge investieren Technologiegiganten wie Amazon, Microsoft und Google massiv in Solar- und Windkraftprojekte und gestalten Rechenzentren neu, um Kühlwasser zu sparen.

Risiko des Klimawandels

Herr Lu Vincent The Hung – Gründer und CEO der eduX Global Institute Joint Stock Company – glaubt, dass die Verwendung von KI-Tools nicht direkt Strom „verbraucht“. Der Trainingsprozess von KI-Modellen wie GPT-3.5, GPT-4o usw. ist die Ursache für den Stromverbrauch, da er extrem große Verarbeitungsressourcen erfordert und somit viel Energie für den Betrieb verbraucht. Dies ist eine der Ursachen für den Klimawandel, beispielsweise die globale Erwärmung, Dürren, Überschwemmungen usw. Darüber hinaus haben KI-Baumaschinen oft einen kurzen Lebenszyklus von nur etwa ein bis zwei Jahren, sodass man davon ausgeht, dass der Elektroschrott in naher Zukunft stark ansteigen wird.

„KI-Trainingseinheiten können einfachere Algorithmen und kompaktere KI-Modelle erstellen, um Energie zu sparen und so auch zur Kostensenkung beizutragen. Gleichzeitig sollten erneuerbare Energien wie Solar- und Windenergie zur Versorgung von KI-Systemen genutzt werden und es sollten spezifische Vorschriften für den maximalen Stromverbrauch beim Betrieb und der Entwicklung dieser Technologie gelten“, schlug Herr Hung vor.

Um Strom zu sparen und KI nachhaltiger und effektiver zu entwickeln, können laut einem Dozenten für Informationstechnologie Cloud-Computing-Lösungen eingesetzt werden, um die Ressourcennutzung beim Betrieb dieser Modelle zu optimieren. Darüber hinaus ist es notwendig, von Technologieunternehmen, die über KI-Systeme verfügen, zu verlangen, dass sie Daten zum Stromverbrauch ihrer Systeme bereitstellen, um so Energieverbrauchsstandards für KI zu berechnen, die für die langfristige Entwicklung der KI-Technologie in Vietnam geeignet sind.

L. Provinz

Quelle: https://nld.com.vn/ai-hut-dien-tren-toan-cau-196240713192735629.htm