Statistiken zum Energieverbrauch von KI
Eine aktuelle Prognose sagt voraus, dass KI bis 2028 mehr als die Hälfte des Stroms in Rechenzentren verbrauchen wird.1 Da rechenintensive Workloads wie generative KI zunehmen, wird auch der gesamte Strombedarf voraussichtlich steigen.
Wir haben Daten von der IEA, dem MIT und großen Cloud-Anbietern ausgewertet, um Trends zur Energieeffizienz beim KI-Verbrauch sowie politische Reaktionen und Best Practices zu identifizieren.
Energieverbrauch von KI-Rechenzentren
Wir haben Daten aus mehreren Forschungsorganisationen und Branchenanalysen gesammelt, die sich auf den Energieverbrauch von KI und Rechenzentren für das obige Diagramm konzentrieren. Diese Quellen umfassen globale Energieagenturen, akademische Studien und Initiativen von Technologieanbietern. Erfahren Sie, wie wir die Daten gesammelt haben.
Empfehlungen zur Verwaltung des KI-Energieverbrauchs
Laut aktueller Forschung wird der Energieverbrauch von KI derzeit hauptsächlich durch Inferenz bestimmt und weniger durch einzelne Modellläufe, sondern vielmehr durch Skalierung, Einsatzmuster und Systemineffizienzen. Hier sind unsere Empfehlungen, um den Energieverbrauch von KI effektiv zu steuern:
Inferenz-Effizienz vor Trainings-Effizienz priorisieren
Forschung zeigt, dass über 80 % der KI-Rechenleistung nun für Inferenz verwendet wird.
- Behandeln Sie Energie pro Inferenz (oder pro Token / pro Ausgabe) als primäres Optimierungsziel.
- Optimieren Sie Inferenz-Pfade, bevor Sie in marginale Verbesserungen der Trainings-Effizienz investieren.
- Konzentrieren Sie die Optimierung auf häufig genutzte Endpunkte, nicht auf seltene oder Long-Tail-Anwendungsfälle.
Energieverbrauch pro Aufgabe messen und veröffentlichen, nicht nur Modellangaben
Laut MIT-Forschung variiert der Energieverbrauch pro Aufgabe (Strom) bei Text-, Bild- und Videoaufgaben.
- Instrumentieren Sie Pipelines, um den Energieverbrauch pro Aufgabe zu messen, einschließlich Nicht-GPU-Overhead (Speicher, Netzwerk, Orchestrierung).
Vermeiden Sie den Einsatz allgemeiner generativer Modelle für spezifische Aufgaben
Ein höherer Energieverbrauch ist eng mit generativen Modellen verbunden, die für Aufgaben wie Klassifizierung anstelle spezialisierter Modelle verwendet werden. MIT Technology Review zeigt, dass aufgabenspezifische Modelle weniger CO₂- und energieintensiv sind.
- Verwenden Sie aufgabenspezialisierte oder destillierte Modelle für Klassifizierung, Ranking, Extraktion und Routing.
- Behalten Sie große generative Modelle für Aufgaben vor, die offene Generierung erfordern.
- Führen Sie Modellkaskaden ein (vom kleinen zum großen Modell, falls nötig).
Systembedingte Verschwendung bei Inferenz-Servern reduzieren
Infrastrukturstudien zeigen, dass Server etwa 60 % des Stromverbrauchs in Rechenzentren ausmachen.
- Erhöhen Sie die Beschleunigerauslastung durch:
- Batching
- Caching
- Intelligentere Planung
- Eliminieren Sie redundante Aufrufe über Pipelines und Microservices.
- Implementieren Sie bedarfsgerechte Autoskalierung statt Spitzenprovisionierung.
Hardware-Effizienz und Power Usage Effectiveness (PUE) als Software-Angelegenheit behandeln
- Entwerfen Sie Modelle, die effizient innerhalb der Speicher- und Bandbreitenbeschränkungen liegen.
- Maximieren Sie die Auslastung vorhandener Hardware, bevor Sie die Kapazität erweitern.
- Stimmen Sie Architektur-Entscheidungen des Modells mit den energieeffizientesten verfügbaren Beschleunigern ab.
Wasserverbrauch und Hardware-Lebenszyklus im Systemdesign berücksichtigen
Forschung des UNRIC zeigt, dass der globale KI-bezogene Wasserbedarf exponentiell zunehmen wird.
- Bevorzugen Sie Bereitstellungen, die Kühlintensität und Wasserverbrauch reduzieren.
- Verlängern Sie die Lebensdauer der Hardware durch Modell-Effizienz und Wiederverwendung.
- Vermeiden Sie unnötige Neutrainings oder erneute Bereitstellungen, die den Hardware-Umsatz beschleunigen.
Prognose der wirtschaftlichen Auswirkungen von KI
Teilnehmer der Studie „Prognose der wirtschaftlichen Auswirkungen von KI“ (2026) gaben Schätzungen wichtiger wirtschaftlicher Variablen (BIP, Energieverbrauch, Produktivität, Erwerbsbeteiligung) unter normalen Erwartungen und drei expliziten Szenarien zum KI-Fortschritt (langsam, moderat, schnell) ab:
- Bis 2030 schätzen die Teilnehmer, dass der Stromverbrauch in den USA im Szenario mit langsamerem Wachstum 2,3 %, bei moderatem Wachstum 4,9 % und im Szenario mit schneller Expansion 7,4 % ausmachen könnte, gegenüber etwa 1 % im Jahr 2024.
- Bis 2050 werden diese Anteile auf 5 % (langsam), 8,3 % (moderat) und 15 % (schnell) steigen.
- Spezialisten für KI und Superprognostiker erwarten im Jahr 2050 bei schnellem Wachstum noch höhere Nachfrage, jeweils etwa 19,5 %.2
MIT Technology Review
Der MIT Technology Review (2025) unterteilt den Energieverbrauch von KI in zwei Hauptphasen: Modelltraining und KI-Inferenz. Er argumentiert, dass Inferenz nun der dominierende Faktor für den Energieverbrauch ist, da KI-Funktionen zunehmend in Produkte und Dienste des täglichen Lebens integriert werden.
Er hebt auch eine Transparenzlücke hervor. Die meisten großen „geschlossenen“ KI-Modellanbieter geben nicht ausreichend Informationen preis, um ihren Gesamtenergieverbrauch oder CO₂-Fußabdruck zuverlässig abschätzen zu können.3
Strom und Gesamtbedarf:
- US-Rechenzentren: 4,4 % des gesamten US-Stromverbrauchs gehen an Rechenzentren.
- AI innerhalb von US-Rechenzentren: AI-spezifische Server verbrauchten 2024 geschätzte 53–76 Terawattstunden (TWh), und Prognosen deuten auf 165–326 TWh bis 2028 hin.
Training vs. Inferenz:
- Anteil Inferenz: Es wird geschätzt, dass 80–90 % der KI-Rechenleistung für Inferenz verwendet wird.
- Beispiel für Trainingsenergie: Das Training von GPT-4 wird mit etwa 50 GWh beschrieben.
Energie pro Aufgabe (Stromverbrauch):
- Text (Llama 3.1 8B): ~114 Joule pro Antwort unter Berücksichtigung von Nicht-GPU-Overhead.
- Text (Llama 3.1 405B): ~6.706 Joule pro Antwort mit Overhead.
- Bilder (Stable Diffusion 3 Medium, 1024×1024): ~2.282 Joule insgesamt; höhere Schritte können dies auf ~4.402 Joule erhöhen.
- Video (CogVideoX-Beispiele): ~109.000 Joule für eine kurze Ausgabe geringer Qualität; ~3,4 Millionen Joule für ein 5-Sekunden-Video in höherer Qualität.
Infrastruktur und Netzausstoß:
- Die CO₂-Intensität des Stromverbrauchs in Rechenzentren liegt 48 % über dem US-Durchschnitt.
- Kühlsysteme in Rechenzentren können große Mengen Wasser verbrauchen, manchmal Trinkwasser.
Internationale Energieagentur
Die IEA (2025) betrachtet den Energiebedarf von KI aus der Perspektive von Rechenzentren und deren Komponenten. Sie liefert eine Aufschlüsselung, wo innerhalb eines Rechenzentrums Strom verbraucht wird, und bietet einen globalen Ausblick auf das Wachstum des Stromverbrauchs in Rechenzentren.4
Globaler Stromverbrauch durch Rechenzentren:
- Geschätzt ~415 TWh im Jahr 2024, etwa 1,5 % des globalen Stromverbrauchs.
- Prognostiziert, dass bis 2030 ~945 TWh erreicht werden, knapp unter 3 % des globalen Stromverbrauchs im IEA-Basisfall.
Stromverbrauch in Rechenzentren nach Gerätetyp:
- Server: etwa 60 % des Strombedarfs in modernen Rechenzentren (variiert je nach Typ).
- Speichersysteme: etwa 5 %.
- Netzwerkausrüstung: bis zu 5 %.
- Kühlsysteme und Umweltkontrolle: etwa 7 % in effizienten Hyperscale-Rechenzentren und über 30 % in weniger effizienten Unternehmensrechenzentren.
Abbildung 1: Diagramm, das die Daten von 2024 zum Anteil des Stromverbrauchs nach Rechenzentrum und Gerätetyp zeigt.
Google Cloud
Google veröffentlichte 2025 eine Methodik zur Messung der Umweltauswirkungen von KI-Inferenz für Gemini-Anfragen, einschließlich Stromverbrauch, CO₂-Emissionen und Wasserverbrauch. Es zeigt Mediane pro Anfrage und behauptet erhebliche Effizienzverbesserungen innerhalb der letzten 12 Monate.5
Medianwerte pro Anfrage (Gemini-Apps-Textanfrage):
- 0,24 Wh Energie
- 0,03 gCO₂e-Emissionen
- 0,26 Milliliter Wasser
Behauptete Effizienzverbesserungen
- Im letzten Jahr behauptete Google, dass der Energieverbrauch pro medianer Anfrage um das 33-Fache sank und der gesamte CO₂-Fußabdruck um das 44-Fache.
Datencenter-Effizienz und Infrastruktur
- Der flottenweite durchschnittliche Power Usage Effectiveness (PUE) beträgt 1,09 für Google-Rechenzentren.
- Googles neueste TPU-Generation, Ironwood, soll 30-mal energieeffizienter sein als die erste öffentlich verfügbare TPU.
Carbon Brief Organization
Carbon Brief (2025) fasst die Internationale Energieagentur (IEA)6 und andere Quellen in eine Reihe von Diagrammen zusammen, die Baseline-Auswirkungen, Wachstumsprognosen und regionale Konzentrationsrisiken zeigen. Es hebt hervor, dass der Sektor global heute klein ist, aber schnell wächst und in einigen Netzen lokal bedeutend ist.7
Aktuelle globale Anteile
- Rechenzentren verursachen knapp über 1 % des globalen Strombedarfs und 0,5 % der CO₂-Emissionen (siehe Abbildung 2).
Wachstum
- IEA-Zentralprognose: Der Stromverbrauch in Rechenzentren steigt bis 2030 auf 945 TWh.
- Anteil von KI am Stromverbrauch in Rechenzentren: Kürzlich etwa 5–15 %, möglicherweise 35–50 % bis 2030.
Beispiele für regionale Konzentration:
- Irland: Etwa 21 % des nationalen Stroms wird für Rechenzentren verwendet, möglicherweise 32 % bis 2026.
- Virginia (USA): 26 % des Stroms wird von Rechenzentren verbraucht (wie zitiert).
Energiemix für Rechenzentren (global)
- Fossile Brennstoffe: Fast 60 %
- Erneuerbare Energien: 27 %
- Kernenergie: 15 %
Abbildung 2: Basierend auf dem Global Energy Review 2025 und dem Energie-und-KI-Bericht der IEA vergleicht diese Abbildung den Stromverbrauch (TWh) und die CO₂-Emissionen (MtCO₂) aus globalen Rechenzentren im Jahr 2024 mit denen anderer Sektoren.
UN-Regionalinformationszentrum für Westeuropa (UNRIC)
UNRIC (2025) betrachtet den ökologischen Fußabdruck von KI über den gesamten Lebenszyklus: Software (Training, Bereitstellung, Inferenz, Wartung) und Hardware (Materialien, Herstellung, Bau, Elektroschrott). Es betont, dass Strom- und Wasserverbrauch in Rechenzentren direkte Auswirkungen sind, und plädiert für politische Maßnahmen zur Verbesserung von Offenlegung und Verantwortlichkeit.8
Statistiken und Kategorienaufteilung (Strom, Wasser, Lebenszykluskategorien): Dieser Artikel ist in den extrahierten Abschnitten eher kategorisch als numerisch. Er gruppiert KI-Auswirkungen explizit in direkte, indirekte und höherwertige Effekte. Hier sind einige der wichtigsten Erkenntnisse:
- Kategorien der ökologischen Auswirkungen
- Direkt: Strom- und Wasserverbrauch, Treibhausgasemissionen, Rohstoffabbau, Umweltverschmutzung und Elektroschrott.
- Indirekt: Emissionen aus KI-gestützten Anwendungen und Diensten.
- Höherwertig: Verstärkung von Ungleichheiten und Probleme im Zusammenhang mit voreingenommenen oder qualitativ minderwertigen Trainingsdaten.
- Rechenzentren und Ressourcenverbrauch
- Rechenzentren verbrauchen große Mengen Strom, viel davon immer noch aus fossilen Brennstoffen.
- Signifikante Mengen Wasser sind für Kühlsysteme und Bau erforderlich.
- Der globale KI-bezogene Wasserbedarf wird bis 2027 4,2–6,6 Milliarden Kubikmeter erreichen, mehr als der jährliche Wasserverbrauch Dänemarks.
- Die Herstellung eines 2 kg schweren Computers kann etwa 800 kg Rohstoffe erfordern, einschließlich seltener Mineralien.
- Stromverbrauch und Wachstum
- Eine ChatGPT-Anfrage verbraucht laut Schätzung der IEA etwa das 10-Fache des Stroms einer Google-Suche.
- AI und maschinelles Lernen machten 2021 <0,2 % des globalen Stromverbrauchs und <0,1 % der globalen Emissionen aus, aber die Nachfrage steigt schnell.
- Einige Technologieunternehmen berichten von einem jährlichen Wachstum der Rechenanforderungen für KI-Training und -Inferenz von über 100 %.
- Ausweitung von Rechenzentren
- Rechenzentren machten 2022 etwa 1 % des globalen Strombedarfs aus.
- In Irland machten Rechenzentren 2022 17 % des nationalen Stromverbrauchs aus.
- Die Zahl der Rechenzentren weltweit ist von 500.000 im Jahr 2012 auf heute etwa 8 Millionen angewachsen.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenMIT News zu den ökologischen Auswirkungen generativer KI
MIT News (2025) erklärt, warum generative KI ressourcenintensiv sein kann, und unterscheidet zwischen Training und Inferenz. Es betont die Leistungsdichte, Probleme mit der Netzstabilität und das Fehlen von Anreizen für Nutzer, die Nutzung zu reduzieren, wenn die Auswirkungen unsichtbar sind.9
Leistungsdichte
- Ein generativer KI-Trainingscluster könnte 7 bis 8-mal mehr Energie verbrauchen als eine typische Rechenaufgabe.
Stromverbrauch in Rechenzentren
- Der globale Stromverbrauch in Rechenzentren wird mit 460 TWh im Jahr 2022 angegeben und bis 2026 auf ~1.050 TWh prognostiziert.
Beispiel für Modelltraining
- Das Training von GPT-3 wird auf 1.287 MWh und etwa 552 Tonnen CO₂ geschätzt.
Bericht zum Energieverbrauch von Rechenzentren in den USA
Der Bericht zum Energieverbrauch von Rechenzentren in den USA (2024) schätzt den historischen Stromverbrauch von US-Rechenzentren und bietet Szenarien bis 2028. Er verbindet explizit die Wachstumsbeschleunigung nach 2017 mit beschleunigten Servern, einschließlich Grafikprozessoren, die zur Ausführung von KI-Modellen verwendet werden.10
Gesamter Stromverbrauch von US-Rechenzentren:
- ~60 TWh (2014–2016), relativ stabil.
- 76 TWh bis 2018, etwa 1,9 % des US-Stromverbrauchs.
- 176 TWh bis 2023, etwa 4,4 % des US-Stromverbrauchs.
Szenariobereich für 2028:
- 325 bis 580 TWh bis 2028.
- Entspricht 6,7 % bis 12,0 % des prognostizierten US-Stromverbrauchs im Jahr 2028.
Treiber und Kategorien:
- Das Wachstum wird durch GPU-beschleunigte Server für künstliche Intelligenz getrieben, die mittlerweile einen erheblichen Anteil der installierten Basis ausmachen.
- Es beschreibt Effizienzstrategien, die zuvor die Nachfrage stabil hielten, einschließlich verbesserter Kühlsysteme, Energiemanagement, höherer Auslastungsraten und reduzierter Leerlaufleistung.
MIT Technology Review
Der MIT Technology Review (2023) berichtet über einen der ersten Versuche, den Energieverbrauch und die CO₂-Emissionen von KI während des alltäglichen Gebrauchs (Inferenz) zu quantifizieren, anstatt sich nur auf das Training zu konzentrieren. Der Artikel basiert auf einer Preprint-Studie von Forschern des Unternehmens Hugging Face und der Carnegie Mellon University.
Die Studie zeigt, dass zwar das Training großer KI-Modelle sehr energieintensiv ist, der größte Teil des CO₂-Fußabdrucks eines KI-Modells jedoch aus seiner Nutzung resultiert. Da beliebte Modelle Millionen- oder Milliardenfach eingesetzt werden, können die täglichen Inferenz-Emissionen die Trainings-Emissionen schnell übertreffen.11
Energie- und CO₂-Intensität pro Aufgabe:
Die Forscher maßen den Energieverbrauch bei 10 gängigen KI-Aufgaben auf der Hugging Face-Plattform, testeten 88 verschiedene Modelle und führten 1.000 Anfragen pro Aufgabe mit dem Messwerkzeug Code Carbon durch. Wichtige Vergleiche sind:
- Bildgenerierung: Die Erstellung eines einzelnen Bildes mit einem leistungsstarken Modell verbraucht etwa so viel Energie wie das vollständige Aufladen eines Smartphones.
- Die Erstellung von 1.000 Bildern mit einem Modell wie Stable Diffusion XL erzeugt CO₂-Emissionen, die dem Fahren von etwa 4,1 Meilen in einem Benzinauto entsprechen.
- Die Bildgenerierung ist bei weitem die energie- und CO₂-intensivste gemessene KI-Aufgabe.
- Textgenerierung: Die Erstellung von Text ist deutlich weniger energieintensiv.
- Die Erstellung von 1.000 Textausgaben verbraucht nur etwa 16 % der Ladung eines Smartphones.
- Das am wenigsten CO₂-intensive untersuchte Textmodell emittierte so viel wie das Fahren von gerade einmal 0,0006 Meilen.
Modellgröße und Aufgabenspezialisierung:
Die Studie hebt eine große Effizienzlücke zwischen allgemeinen generativen Modellen und aufgabenspezifischen Modellen hervor:
- Große generative Modelle verbrauchen viel mehr Energie, da sie dafür ausgelegt sind, viele Aufgaben auszuführen (generieren, klassifizieren, zusammenfassen). Beispielsweise erfordert die Verwendung eines generativen Modells zur Klassifizierung von Filmrezensionen ~30-mal mehr Energie als die Verwendung eines kleineren Modells, das speziell für die Feinabstimmung der Stimmungsklassifizierung optimiert wurde.
- Kleinere, spezialisierte Modelle sind für enge Anwendungen durchgängig weniger CO₂-intensiv.
Nutzungsemissionen vs. Trainings-Emissionen:
Die Forscher verglichen Trainings-Emissionen mit kumulierten Nutzungsemissionen:
- Die Trainings-Emissionen des größten BLOOM-Modells von Hugging Face wurden nach etwa 590 Millionen Nutzungen überschritten.
- Bei extrem beliebten Modellen wie ChatGPT könnten die Nutzungsemissionen innerhalb weniger Wochen die Trainings-Emissionen übertreffen, aufgrund der massiven täglichen Nutzervolumina.
- Dies geschieht, weil Training einmal stattfindet, während Inferenz kontinuierlich im großen Maßstab erfolgt.
Weitere Implikationen und Expertenmeinungen:
- Experten bemerken, dass die Emissionen pro Aufgabe höher waren als erwartet, was Bedenken aufwirft, da generative KI in alltägliche Software (E-Mail, Suche, Textverarbeitung) integriert wird.
- Die Forscher betonen, dass neuere, größere Modelle erheblich CO₂-intensiver sind als KI-Systeme aus den letzten Jahren.
Neue Hardware-Effizienz-Innovationen
Mehrere Hardware-Veröffentlichungen aus dem Jahr 2026 zeigen große Fortschritte in der KI-Effizienz. Beispielsweise begann der FuriosaAI RNGD-Inferenzchip im Januar 2026 mit der Serienproduktion bei einem TDP von 180 W12 , deutlich niedriger als die etwa 600 W+, die typische High-End-GPUs verbrauchen.13
Meta kündigte vier neue MTIA-Inferenzbeschleuniger an (MTIA 300/400/450/500); die auf KI fokussierten Chips liefern etwa 18 bis 27,6 TB/s Speicherbandbreite und sollen 2027 eingeführt werden.14
Zuletzt kündigte Arm seine erste CPU für Rechenzentren (die 3nm AGI CPU) mit bis zu 136 Neoverse V3 Kernen15 an, die gemeinsam mit Meta entwickelt wurde, und zählt OpenAI als frühen Nutzer.
Wie wir die Daten zum Energieverbrauch von KI gesammelt haben
- Wir verwendeten Zahlen und zukünftige Prognosen aus aktuellen Analysen zum Energieverbrauch, die den globalen Stromverbrauch in Rechenzentren und deren Wachstum abschätzen.
- Wo verfügbar, beziehen wir uns auf öffentlich zugängliche Messmethoden großer Cloud-Anbieter (z. B. Umweltdaten von Google Cloud), die spezifische Kennzahlen wie Energie pro Inferenz offenlegen.
Viele Berichte verwenden unterschiedliche Maßeinheiten oder Begriffe, wie den Anteil von KI & ML am globalen Stromverbrauch, den Energieverbrauch von Training vs. Inferenz und den Anteil von Rechenzentren am globalen Stromverbrauch, was den Vergleich in einem einzigen Diagramm erschwert. Um sicherzustellen, dass alle Werte in einem einzigen Diagramm zusammen dargestellt werden können, haben wir Studien aufgenommen, die vergleichbare Definitionen und Maßeinheiten verwenden:
- Globaler Stromverbrauch durch Rechenzentren.
- Anteil von KI am Stromverbrauch innerhalb von Rechenzentren.
- Stromverbrauch durch Rechenzentren in den USA, um Unterschiede zwischen globalem und US-amerikanischem Energieverbrauch hervorzuheben.
FAQs
Rechenzentren machen bereits einen erheblichen und wachsenden Anteil am Strombedarf aus. In den USA verbrauchten Rechenzentren 2023 etwa 4,4 % des gesamten Stroms, und Prognosen deuten darauf hin, dass der Stromverbrauch in US-Rechenzentren bis 2030 426 Terawattstunden (TWh) erreichen könnte, was einer Steigerung um 133 % gegenüber den Werten von 2024 entspricht. Ein erheblicher Teil dieses Wachstums wird durch KI-Workloads auf beschleunigten Servern verursacht.
AI-spezifische Server verbrauchten 2024 geschätzte 53–76 TWh und sollen bis 2028 auf 165–326 TWh pro Jahr ansteigen. Am oberen Ende dieses Bereichs könnte der alleinige Stromverbrauch im Zusammenhang mit KI etwa 22 % der US-Haushalte versorgen.
Obwohl das Training großer Modelle energieintensiv ist, ist Inferenz heute der dominierende Faktor für den Energieverbrauch von KI. Heute entfallen etwa 80–90 % der KI-Rechenleistung auf Inferenz, und bis 2030 wird erwartet, dass Inferenz etwa 75 % der gesamten Energie nachfrage von KI ausmacht, da KI-Funktionen in alltägliche Produkte und Dienste integriert werden.
Eine einzelne Anfrage an generative KI verbraucht typischerweise etwa das 4- bis 5-fache der Energie einer herkömmlichen Suchanfrage.
Global verbrauchten Rechenzentren 2024 etwa 415 TWh Strom. Obwohl KI derzeit nur einen geringen Anteil ausmacht, könnten KI-gestützte Rechenzentren nach einigen Schätzungen je nach Akzeptanzrate und Effizienzverbesserungen bis 2030 bis zu 21 % der gesamten globalen Energie nachfrage ausmachen.
AI trägt durch Stromverbrauch und Hardware-Produktion zu CO₂-Emissionen bei. Schätzungen zufolge könnte der jährliche CO₂-Fußabdruck von KI bis 2025 32,6–79,7 Millionen Tonnen CO₂ erreichen.16
Ja. GPUs und andere Hochleistungsrechenkomponenten haben oft eine kurze Nutzungsdauer, was zu einem wachsenden Problem mit Elektroschrott führt. Die Herstellung dieser Komponenten erfordert auch große Mengen Rohstoffe, einschließlich seltener Mineralien.
Mehrere Strategien können den Fußabdruck von KI erheblich reduzieren:
1. Die Hosting von KI-Workloads in Regionen mit hohem Anteil erneuerbarer Energien senkt die CO₂-Intensität.
2. Softwaresysteme können so gestaltet werden, dass sie Workloads basierend auf der aktuellen CO₂-Intensität anpassen und Aufgaben ausführen, wenn sauberer Strom verfügbar ist.
3. Die Verbesserung der Modell-Effizienz und die Reduzierung redundanter Inferenz-Aufrufe können den Energiebedarf senken, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.
Genauigkeit bei der Messung ist entscheidend, um die ökologischen Auswirkungen von KI zu steuern. Forschungseinrichtungen können präzise CO₂- und Energiebewertungen von KI-Workloads durchführen, aber die meisten geschlossenen KI-Anbieter geben noch nicht genügend Daten preis. Standardisierte Berichterstattung würde Regulierungsbehörden, Versorgungsunternehmen und Nutzern helfen, den Energieverbrauch im Zusammenhang mit KI besser zu verstehen und zu steuern.
Die Steuerung der Energie-, Wasser- und Emissionsauswirkungen von KI erfordert die Zusammenarbeit zwischen Technologieunternehmen, Forschern, Versorgungsunternehmen und politischen Entscheidungsträgern.
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