Die Nachhaltigkeitsversprechen der KI und die harte Realität vor Ort

Die Beziehung zwischen KI und Klima ist komplexer als man annehmen könnte. Das liegt daran, dass diese Beziehung durch den hohen Energiebedarf von KI-Modellen belastet wird. Große Sprachmodelle (LLMs), die als Backend-Systeme hinter Chatbots wie ChatGPT fungieren, sind deutlich energiehungriger und verbrauchen wesentlich mehr Rechenleistung als vergleichbare Suchmodelle.

Umweltkosten und Energieverbrauch

Der Betrieb dieser Modelle ist mit hohen Umweltkosten verbunden, da er viel Strom und Wasser verbraucht. Der CO₂-Fußabdruck des gesamten Stromverbrauchs dieser Modelle ist enorm und aufgrund der unterschiedlichen Stromerzeugungsquellen der Netze, die die Rechenzentren an den verschiedenen Standorten versorgen, an denen diese Modelle gespeichert und betrieben werden, relativ unbekannt. 

Sam Altman, CEO von OpenAI und einer der prominentesten Namen der KI-Branche, erklärte, KI könne der Menschheit zahlreiche Vorteile bringen, etwa Heilmittel gegen Krebs und Lösungen für Klimaprobleme. Auch Microsoft-CEO Satya Nadella äußerte sich in seinem Brief an die Aktionäre im vergangenen Jahr ähnlich und bezeichnete den Klimawandel als die defiHerausforderung unserer Generation. Mit Blick auf KI sagte er:

„kann ein starker Beschleuniger bei der Bewältigung der Klimakrise sein.“

Quelle: Thestreet.

Jensen Huang, CEO von Nvidia, vertritt ähnliche Ansichten und ist wie Nadella der Meinung, dass künstliche Intelligenz zu Durchbrüchen in der Klimaforschung führen wird. Trotz dieser optimistischen Einschätzungen sieht die Realität, zumindest was die Auswirkungen auf das Klima betrifft, ganz anders aus.

Der Llama 3, das neueste Modell von Meta, soll allein während des Trainings 2290 Tonnen Kohlendioxid ausstoßen. Zum Vergleich: Ein durchschnittliches benzinbetriebenes Auto emittiert laut der US-Umweltschutzbehörde (EPA) eine Tonne Kohlendioxid pro 2500 gefahrene Meilen.

Nachhaltigkeitsversprechen der KI

Google hat sich zum Ziel gesetzt, seine CO₂-Emissionen bis 2030 auf Netto-Null zu reduzieren. Dies könnte teilweise durch CO₂-Kompensationen erreicht werden. Googles CO₂-Emissionen beliefen sich 2022 auf 10,2 Millionen Tonnen. Zum Vergleich: Finnland emittierte im selben Jahr 45,8 Millionen Tonnen Kohlendioxid – bei einer Bevölkerung von 5,5 Millionen Menschen.

Ein weiterer wichtiger Indikator für die Auswirkungen auf den Klimawandel ist Wasser. Im selben Jahr verbrauchte Google 5,6 Milliarden Gallonen Wasser, was einem Anstieg von 20 % gegenüber dem Vorjahr entspricht. Der Großteil dieses Wassers wurde in den Rechenzentren des Unternehmens verwendet. Google hat angekündigt, bis 2030 120 % des verbrauchten Wassers zu ersetzen, konnte laut einem Bericht im selben Jahr jedoch nur 6 % ersetzen.

Microsoftsdent für Energie, Boby Hollis, äußerte sich ähnlich und erklärte, sein Unternehmen werde weiterhin in erneuerbare Energien investieren und seine anderen Bemühungen zur Erreichung seiner Umweltziele fortsetzen. Der enorme Energieverbrauch von KI ist der Branche wohlbekannt. Bereits im Januar sorgte Sam Altmans Aussage in den Medien für Aufsehen, in der er darauf hinwies, dass KI bald bahnbrechende Energielösungen benötigen werde. 

Laut der KI- und Nachhaltigkeitsforscherin Sasha Luccioni sind große Modelle ein Trend, dessen Erfolg alle beobachten. Sie sieht darin einen höheren Rechenaufwand und einen höheren Energieverbrauch. Einige Experten argumentieren jedoch, dass das Kosten-Nutzen-Verhältnis dieser großen Modelle berücksichtigt werden muss. Sie meinen, dass die Klimabelastung durch das Training und den Betrieb eines sehr großen Modells gerechtfertigt sein kann, wenn dieses Modell einen deutlich größeren positiven Umwelteffekt erzielt.