Natürliche Intelligenz entspringt dem menschlichen Gehirn. Künstliche Intelligenz (KI) entsteht dagegen aus einem digitalen, neuronalen Netzwerk aus hochspezialisierten Computerchips, sogenannten „Accelerators“, also „Beschleunigern“. Diese bewältigen in kürzester Zeit riesige Datenmengen. KI-Modelle wie ChatGPT oder Google Bard können pro Sekunde Milliarden Berechnungen verarbeiten. Es ist faszinierend, ihnen zuzusehen, wie sie rasend schnell Texte schreiben, Bilder oder Videos erstellen.
KI ist extrem hungrig nach Energie
Doch dafür benötigen sie Strom. Viel Strom. Das gilt vor allem für Bilder. Um ein Bild einer Katze im Sonnenuntergang zu erstellen, verbraucht ein leistungsstarkes KI-Modell so viel Strom, wie man für das Aufladen eines Handy-Akkus benötigt – etwa zehn Wattstunden. Das Erstellen von Texten ist dagegen weniger energieintensiv. Zum Vergleich: Unser Gehirn verfügt über eine Leistungsaufnahme von rund 20 Watt. Für die Leistung, die es bringt, ist das lächerlich wenig. Aber schauen wir nun mal auf die großen KI-Systeme.
195 Millionen Anfragen – pro Tag
Aktuell führen drei große Modelle den Markt an: Gemini, ChatGPT und Claude. Jede Anfrage, auch Prompt genannt, verbraucht im Schnitt zwischen drei und neun Wattstunden Strom. Was bedeutet das im Fall von ChatGPT? Allein dieses System wurde in den vergangenen Monaten täglich rund 195 Millionen Mal angefragt und benötigt 28.936 Hochleistungsprozessoren mit einem Strombedarf von 564 Megawattstunden am Tag. Zum Vergleich: Damit könnte ein durchschnittliches Elektroauto 2.820.000 Kilometer fahren. Das entspricht einer Tour von etwa 70-mal um die Erde. Übrigens: Das hat ChatGPT mal eben für uns ausgerechnet.
KI-Energiebedarf wird weiter steigen
Die Nutzung von künstlicher Intelligenz steigt rasant – und damit der Energiebedarf. Fachleute gehen davon aus, dass durch KI bereits im Jahr 2027 ein jährlicher Strombedarf von 85 bis 134 Terawattstunden entstehen wird. Das entspricht dem Jahresverbrauch von Ländern wie Argentinien, Schweden oder den Niederlanden. Dieser Umstand ist auch den Betreibern der großen KI-Modelle klar. Sie wollen den wachsenden Energieverbrauch, der hohe Kosten etwa für Server verursacht, im eigenen Interesse verringern – zum Beispiel mit effizienteren Chips und Netzwerkdesigns.
Je intelligenter die KI, desto hungriger
Zur Veranschaulichung: ChatGPT-4 arbeitet mit bis zu 100 Billionen Parametern. Das ist die Kennzahl für die Leistungsfähigkeit einer KI. Gestartet war ChatGPT-3 mit „lediglich“ 175 Milliarden Parametern. Mit mehr Parametern steigt allerdings auch der Energieverbrauch. Forscher vom Hasso-Plattner-Institut der Universität Potsdam gehen davon aus, dass es künftig deutlich weniger Parameter braucht, um ähnlich erstaunliche Leistungen zu vollbringen. Aber auch das hat leider seine Tücken – denn höhere Effizienz kann paradoxerweise zu einem steigenden Stromverbrauch führen.
Je effizienter die KI, desto mehr Nutzer
Dieses Phänomen geht zurück auf den Ökonomen William Stanley Jevons. Er stellte 1865 fest, dass effiziente Dampfmaschinen dazu führten, dass mehr Kohle genutzt wurde. Der Grund: Die optimierte Technologie wurde wirtschaftlicher und die Nachfrage stieg an. Genau das passiert derzeit bei der künstlichen Intelligenz: Je effizienter und schneller die Technologie wird, desto mehr Anfragen werden gestellt. Fachleute raten daher, die Kapazitäten der großen KI-Modelle ausschließlich für wesentliche Aufgaben zu nutzen, zum Beispiel für Wissenschaft und Forschung.
KI erobert immer mehr Bereiche des Lebens
Bei künstlicher Intelligenz denken viele zunächst an das Erstellen von Texten und Bildern. Doch das greift viel zu kurz. Im Gesundheitswesen assistiert KI inzwischen bei Diagnosen. In der Finanzwelt hilft sie beim Risikomanagement, im Handel bei der Kundenbetreuung. Die Automobilindustrie arbeitet mit KI an autonomen Fahrzeugen. In der Bildung hilft KI, Lerninhalte zu personalisieren, oder ermöglicht interaktive Lernerfahrungen. Die Frage lautet daher nicht, wo KI schon überall Einzug gehalten hat, sondern eher, wo noch nicht. Als Faustregel gilt: Sind in einem Wirtschaftssektor hohe kognitive Fähigkeiten gefragt wie Wahrnehmen, Denken und Erkennen, ist der langfristige Einsatz von KI sehr wahrschein lich – und damit auch steigende Energiebedarfe.
KI und Klima
Damit sind wir an einem kritischen Punkt. Denn der Energiehunger künstlicher Intelligenz verursacht hohe Kohlendioxid-Emissionen. Um die weltweiten Klimaziele zu erreichen, sollten KI-Modelle daher nur mit Strom aus erneuerbaren Energien betrieben werden, empfehlen Experten. Klingt logisch, ist aber in der Praxis eine große Herausforderung. Weitere Innovationsschübe sind nötig, bei denen KI wiederum eine große Rolle spielen kann.
KI bleibt Dauerthema
Eines ist sicher: Künstliche Intelligenz wird auch in Zukunft ein Dauerthema sein. Der Energiehunger dieser Technologie dürfte Expertenkreise noch lange beschäftigen – und damit unzählige 20-Watt-Supercomputer, die wir gemeinhin Gehirne nennen. Denn noch ist natürliche Intelligenz der Beginn von allem.
