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DIE KI-SAU BLEIBT LEISE

Technologie sollte nie um ihrer selbst willen eingesetzt werden, sondern immer mit einem eindeutigen Ziel vor Augen. Wenn dieses Ziel die effizientere Nutzung von Energie ist, ist KI dann das richtige Werkzeug?

Wenn man sich intensiv mit dem Thema Energie beschäftigt, kommt man nicht umhin, etwas zu bemerken: Nämlich, dass einem erstaunlich selten das Buzzword KI um die Ohren gedroschen wird. Zumindest im Vergleich zu anderen Themengebieten. Während in der IT gefühlt kaum ein Satz mehr ohne dieses Akronym gebildet wird und auch andere Branchen damit regelrecht hausieren gehen, geht man in Sachen Energie, aber auch Nachhaltigkeit vorsichtiger mit diesen beiden Buchstaben um.

Klar, auch in diesen Bereichen verspricht künstliche Intelligenz die Unterstützung neuer Ansätze und Effizienzgewinne. Die sind auch bitter nötig, keine Frage. Aber woran könnte es liegen, dass die KI-Sau deutlich leiser durch dieses bestimmte Dorf getrieben wird?

Das Plus wird aufgefressen
Vielleicht liegt es ja ein bisschen daran, dass es sich dabei um eine Entwicklung handelt, die das von ihr versprochene Plus an Effizienz am anderen Ende der Nahrungskette selbst wieder auffrisst – zumindest teilweise. Der Verbrauch von Strom, der für die Rechenleistung zuständig ist, und Wasser für die Kühlung der Rechenzentren ist exorbitant. So wurde in einem gemeinsamen Projekt von der US-Tageszeitung „The Washing­ton Post“ und der University of California in Riverside unter die Lupe genommen, welchen Strom- und Wasserverbrauch ChatGPT von OpenAI hat. Grundlage der Berechnungen war die Erstellung einer Mail mit 100 Wörtern durch ChatGPT mit GPT4.

Das Ergebnis: Eine einzelne dieser Mails benötigt 0,14 Kilowattstunden und 518 Milliliter Wasser. Das klingt noch harmlos. Hochgerechnet auf zehn Prozent aller Erwerbstätigen in den USA, die einmal pro Woche so eine Mail komponieren lassen, kommt man aber in einem Jahr auf 121.517 Megawattstunden – der Stromverbrauch aller Haushalte in Washington, D.C. in 20 Tagen. Der Wasserverbrauch summiert sich den Angaben zufolge auf rund 435 Millionen Liter. Und da ist das aufwendige Training des exemplarisch ausgewählten KI-Modells von OpenAI noch gar nicht inbegriffen.

Das sind gigantische Mengen an Energie und Ressourcen, die zusätzlich verbraucht werden und wo sich erst zeigen muss, ob sie von den möglichen Einsparungen übertroffen werden können. Ob sich diese Rechnung ausgeht?

Das fragt sich Ihr vorsichtig optimistischer

Rudolf N. Felser,
Chefredakteur NEW BUSINESS Guides