Rechenzentren werden das Netz „auffressen“, warnt Schneider Electric in einer Studie
Enacy Mapakame
3 Min. Lesezeit
- Die Studie zeigt, dass der prognostizierte Anstieg von KI-Entwicklungen und -Nachfragen Druck auf die Stromversorgung ausüben wird.
- Schneider hat vier mögliche Szenarien für das Verhältnis zwischen KI und Energieverbrauch entwickelt.
- Zudem wurden Empfehlungen zur Bewältigung dieser Herausforderung gegeben.
Schneider Electric hat politische Entscheidungsträger gewarnt, den Stromverbrauch durch KI-Rechenzentren sorgfältig zu steuern und zu verhindern, dass er außer Kontrolle gerät.
Dies geschieht, während der Energieverbrauch von KI-Rechenzentren berichtlich weiter zunimmt aufgrund der steigenden Nachfrage nach KI-Diensten, was KI-Unternehmen Spielraum gibt, nach alternativen Energiequellen zu suchen.
Rechenzentren könnten alle anderen in völlige Dunkelheit stürzen
Schneider Electric hat in ihrem Bericht vier potenzielle Szenarien vorgestellt und einige Leitprinzipien vorgeschlagen, die befolgt werden könnten, um zu verhindern, dass KI-Rechenzentren das Stromnetz „auffressen“ und die Welt im Dunkeln lassen.
Die Studie folgt der IEA Global Conference on Energy and AI, die letzten Monat stattfand. Die Studie mit dem Titel „Artificial Intelligence and Electricity: A System Dynamics Approach“ untersucht die aufkommenden Denkschulen im Zusammenhang mit KI und deren Auswirkungen auf den Energieverbrauch.
Während viel über generative KI und den Stromverbrauch berichtet wurde, stimmt der Schneider Electric-Bericht auch mit früheren Studien überein, dass die bestehende Rechenzentrumsinfrastruktur erhebliche Elektrizität zum Funktionieren benötigt und daher mehr Ressourcen zur Unterstützung des prognostizierten Anstiegs der KI-Adoption erforderlich sind.
Die erwartete erhöhte Nachfrage nach KI-Diensten und der daraus resultierende Anstieg des Energieverbrauchs haben auch Bedenken hinsichtlich der potenziellen Belastung ausgelöst, die diese Technologie für Stromnetze darstellen wird. Es gibt auch Sorgen über die möglichen Umweltauswirkungen, wenn die Energienachfrage weiterhin in diesem Tempo steigt.
Rémi Paccou, Direktor des Schneider Electric Sustainability Research Institute, sagte, die Studie diene dazu, potenzielle Zukunftsszenarien zu erkunden und Stakeholder darauf vorzubereiten, die vor uns liegenden Herausforderungen und Chancen zu bewältigen.
„Stattdessen hoffen wir, dass es als Ausgangspunkt für informierte Diskussionen und Entscheidungsfindung dient.“
Paccou.
„Wir präsentieren unsere Erkenntnisse mit dem Verständnis, dass KI ein sich schnell entwickelndes Feld ist und dass unser Wissen ständig wächst“, fügte er hinzu.
Schneider Electric entwickelte daher vier verschiedene Szenarien: Nachhaltige KI, Grenzen des Wachstums, Fülle ohne Grenzen und Energiekrise.
Schneider Electric projiziert steigende Stromnachfrage von jetzt bis 2030
Laut der Studie deuten alle vier Szenarien, die Schneider Electric entwickelt hat, auf einen Anstieg des Energieverbrauchs im Zeitraum 2025 bis 2030 hin, da die Nachfrage weiter steigt. Sie unterscheiden sich jedoch erheblich basierend auf den Annahmen, die jedem Szenario zugrunde liegen.
Bei „Nachhaltige KI“ betrachtet die Schneider-Studie die möglichen Ergebnisse der Priorisierung von Effizienz, während der Verbrauch steigt, während „Grenzen des Wachstums“ einen eingeschränkten Pfad betrachtet, bei dem die KI-Entwicklung menschliche Grenzen erreicht. „Nachhaltige KI“ bietet einen vielversprechenderen Ansatz, der dazu führen würde, dass der Stromverbrauch von den erwarteten 100 Terawattstunden (TWh) im Jahr 2025 auf 785 TWh im Jahr 2035 ansteigt, laut ihrem Modell.
Generative KI-Inferenz wird unter diesem Szenario von 2027 bis 2028 der Haupttreiber des Stromverbrauchs im KI-Sektor sein. Es wird auch eine Bewegung hin zu effizienteren und energieärmeren Modellen geben.
Laut dem Bericht ist dies „gekennzeichnet durch eine symbiotische Beziehung zwischen KI-Infrastruktur und Nachfrage, bei der Effizienz und Ressourcenschonung sich gegenseitig verstärken.“
Andere Szenarien wie „Fülle ohne Grenzen“ betrachten die potenziellen Risiken ungebremsten Wachstums, während „Energiekrise“ untersucht, wie die ungleiche Energienachfrage und -erzeugung zu weit verbreiteten Engpässen führen könnte.
Der gesamte KI-Energieverbrauch wird laut Bericht von den aktuellen 100 TWh in diesem Jahr bis 2030 auf 510 TWh ansteigen, wobei Herausforderungen wie Produktionsengpässe bei spezialisierten Chips und ein Mangel an Daten für LLMs ihre Spuren hinterlassen.
Der Bericht stellt weiter fest, dass das Szenario „Fülle ohne Grenzen“ widerspiegelt, dass die anhaltende rasante Entwicklung der KI Herausforderungen schaffen wird, da KI-Unternehmen auf größere und fortschrittlichere Infrastruktur aus sind und die Kapazität für eine nachhaltige Nutzung von Ressourcen übertreffen.
Das Szenario „Energiekrise“ sieht ein schnelles KI-Wachstum, das zu Konflikten zwischen dem Energiebedarf und anderen kritischen Sektoren der Wirtschaft führt, was zu operativen Herausforderungen für KI-abhängige Branchen führt.
Unter diesem Szenario wird der Energieverbrauch voraussichtlich 2029 seinen Höhepunkt erreichen und etwa 670 TWh erreichen, bevor er bis 2032 auf 380 TWh und 2025 erneut auf 190 TWh sinkt.
Schneider bietet einige Vorschläge für die potenzielle Energiekrise
Laut dem Bericht führt eine unkoordinierte Governance zu fragmentierten Politiken, was zu fragmentierten Politiken führen könnte. Dies wird zu globalen oder lokalen Energiedefiziten führen.
Der Schneider-Bericht bietet jedoch einige Empfehlungen für nachhaltige KI, die drei Bereiche abdecken – KI-Infrastruktur, KI-Entwicklung, Governance, Standards und Bildung.
KI-Infrastrukturinitiativen betonen, dass Rechenzentren der nächsten Generation mit den neuesten Kühlungstechnologien, hochdichter Berechnung und moderner energieeffizienter Hardware wie GPUs und TPUs optimiert werden sollten.
Dies folgt auch Berichten, dass KI-Rechenzentren große Wassermengen zur Kühlung von KI-Servern verbrauchen, wobei Tech-Firmen wie Google, Microsoft und OpenAI Berichten zufolge einen Anstieg des Versorgungsverbrauchs in ihren Rechenzentren verzeichnen.
Die Empfehlung unter KI-Entwicklung schlägt vor, Modelle durch Techniken wie Modell-Pruning, Quantisierung und leichtgewichtige Architekturen effizienter zu machen.
Unter Governance, Standards und Bildung empfiehlt der Bericht, dass politische Entscheidungsträger Zertifizierungssysteme für nachhaltige KI-Praktiken wie Energieeffizienz und Umweltauswirkungen entwickeln und umsetzen. Ein robustes Framework wird auch die verantwortungsvolle KI-Entwicklung leiten und Energieverbrauch, Datenschutz und ethische Überlegungen ansprechen.
Die klügsten Krypto-Köpfe lesen bereits unseren Newsletter. Lust dabei? Mach mit.
Haftungsausschluss. Die bereitgestellten Informationen stellen keine Anlageberatung dar. Cryptopolitan.com Wir übernehmen keine Haftung für Investitionen, die auf den auf dieser Seite bereitgestellten Informationen basieren. Wir empfehlen dringend, vor jeglichen Anlageentscheidungen eine unabhängige Recherche durchzuführen und/oder einen qualifizierten Fachmann zu konsultieren.
Enacy Mapakame
Enacy Mapakame ist Journalistin mit über 10 Jahren Erfahrung in den Bereichen Wirtschafts- und Finanznachrichten. Sie berichtet über Kapitalmärkte und aufstrebende Technologien – das Metaverse, KI und Kryptowährungen. Enacy besitzt einen Bachelor of Science (BSc) im Fachbereich Medien- und Gesellschaftsstudien mit Auszeichnung.
