Am 3. Juni veröffentlichte das United Nations University Institute for Water, Environment and Health einen Bericht mit dem Titel „The Environmental Cost of AI Energy Consumption: Carbon, Water and Land Footprints“, der davor warnt, dass der Wasser- und Energieverbrauch sowie die Verschmutzung durch Rechenzentren innerhalb von vier Jahren aufgrund des Wachstums der Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) verdoppelt werden wird. Der Bericht prognostiziert, dass die weltweite Stromnachfrage von Rechenzentren bis 2030 945 Terawattstunden erreichen wird, mit einem damit verbundenen Wasserverbrauch in Höhe des jährlichen Grundbedarfs an Lebenswasser von 1,3 Milliarden Menschen, sowie einer Flächennutzung von mehr als 14.500 Quadratkilometern. Der Bericht argumentiert, dass die Bewertung der Umweltkosten von KI nicht auf Kohlendioxidemissionen allein begrenzt werden kann – die Wasser- und die Land-Footprints müssen in die Bewertung einbezogen werden, weil geringe CO2-Emissionen nicht gleichbedeutend mit einer geringen Umweltbelastung sind.
UN-Report prognostiziert Ressourcennutzung von Rechenzentren bis 2030
Laut dem Bericht wird der weltweite Stromverbrauch von Rechenzentren im Jahr 2025 auf 448 Terawattstunden geschätzt (1 Terawatt entspricht 1 Billion Watt). Dieser Stromverbrauch erzeugt ungefähr 208 Millionen Tonnen Kohlendioxid, was etwa den Emissionen Argentiniens im letzten Jahr entspricht, und die erzeugte Energie, die verbraucht wird, entspricht ungefähr 4,5 Billionen Litern Wasser.
Bis 2030 wird der damit verbundene Wasserverbrauch dieser Rechenzentren voraussichtlich 9,3 Billionen Liter erreichen, was dem jährlichen Grundbedarf an Lebenswasser von 1,3 Milliarden Menschen in Subsahara-Afrika entspricht. Wasserressourcen werden vor allem für die Kühlung von Rechenzentren sowie für den indirekten Wasserverbrauch in Kraftwerken verbraucht.
Wenn man globale Rechenzentren als Land betrachten würde, würde deren künftiger Stromverbrauch zu den höchsten der Welt gehören. Bis 2030 werden Rechenzentren für nahezu 3% des prognostizierten globalen Stromverbrauchs verantwortlich sein und auf 945 Terawattstunden ansteigen – nahezu das Dreifache des kombinierten jährlichen Stromverbrauchs von Pakistan, Bangladesch und Nigeria – und sie werden nahezu 440 Millionen Tonnen Kohlendioxid erzeugen.
KI-Energieverbrauch konzentriert in der Phase der Nutzerinteraktion
Derzeit werden 20% des Energieverbrauchs von Rechenzentren durch KI verursacht, aber bis 2030 wird dieser Anteil auf 40% steigen.
Der Bericht stellt fest: Je komplexer die KI-Aufgabe, desto höher der Energieverbrauch. Aktuell ist nicht das Training großer Modelle die wichtigste energieverbrauchende Phase, sondern die Interaktion der Nutzer mit KI sowie der Generierungsprozess, die 80% bis 90% des gesamten Energieverbrauchs von KI ausmachen.
Miriam Aczel, eine Umweltpolitik-Forscherin am United Nations University und Kooperationspartnerin bei der Studie, sagte: „Am meisten hat uns überrascht, dass die aus Sicht der CO2-Emissionen umweltfreundlichste Wahl am Ende oft größere Schäden für Wasserressourcen oder Land verursacht.“
Verschiedene KI-Aufgaben haben einen stark unterschiedlichen Energieverbrauch. Eine typische Chat-Anfrage verbraucht etwa 200-mal so viel Energie wie eine grundlegende Textklassifizierungsaufgabe, das Erzeugen eines KI-Bildes verbraucht ungefähr 1.450-mal so viel Energie, und das Erzeugen eines kurzen Videos verbraucht Energie, die dem Äquivalent von 200.000 Spam-Klassifizierungsaufgaben entspricht.
Der Bericht fand, dass das Reduzieren der Wortanzahl in Anfragen um 30% den Energieverbrauch von KI um ungefähr 25% senken kann. Allein ChatGPT verarbeitet 2,5 Milliarden Prompts pro Tag, bei einem jährlichen Stromverbrauch von ungefähr 383 Gigawatt (1 Gigawatt entspricht ungefähr 1 Milliarde Watt).
Forschung zeigt Umwelt-Trad-offs zwischen CO2- und Wasser-Footprints
Die Forschung ergab, dass bei jedem 1 Kilowatt Stromverbrauch durch KI Kohlendioxidemissionen entstehen, Wasserressourcen während der Kühl- und Stromerzeugungsprozesse verbraucht werden und Landressourcen durch Energieinfrastruktur und Lieferketten in Anspruch genommen werden. Diese drei Umwelt-Footprints ändern sich nicht immer synchron. Beispielsweise kann ein Wechsel von Kohle zu Bioenergie den CO2-Footprint deutlich reduzieren, gleichzeitig aber den Bedarf an Wasser und Land erheblich erhöhen.
Vladimir Smakhtin, Direktor des United Nations University Institute for Water, Environment and Health, erklärte, dass dieser Bericht sich nicht gegen KI richtet, sondern einen verantwortungsvollen Einsatz von KI fordert. Bei Planung, Umweltbewertung und Konsultation der Gemeinschaften müssen die wahren Kosten von CO2, Wasser und Land vollständig einbezogen werden, um sicherzustellen, dass die Techno-logie-Revolution nachhaltig und gerecht innerhalb der planetaren Grenzen entsteht.
Smakhtin merkte außerdem an, dass zwar manche Unternehmen behaupten, ihre Rechenzentren nutzten erneuerbare Energien, das jedoch bedeutet, dass anderswo vergleichsweise weniger saubere Energie genutzt werde. Weiter sagte er: „KI ist nicht nur etwas Virtuelles. Wir sprechen hier von etwas mit physischen Eigenschaften, das tatsächliche Auswirkungen erzeugt. (KI) verfügt über Infrastruktur und nutzt Energie. Hinter all diesen Abläufen steckt eine große Menge an Hardware-Unterstützung. Obwohl wir keinen Rauch sehen, der aus Geräten auf unseren Telefonen und Computern kommt – es wirkt sehr sauber – leiden andernorts Menschen.“
SpaceX ergänzt Warnhinweis zu Wasserressourcenrisiken in IPO-Anmeldung
Am 1. Juni fügte SpaceX dem Abschnitt „Risk Factors“ seiner Erstanmeldung zum Börsengang (IPO) neue Formulierungen hinzu. Darin heißt es, dass die Beschaffung von Wasserressourcen genauso wichtig ist wie sicherzustellen, dass SpaceX Stromversorgung, Prozessoren und andere kritische Ressourcen erhält. Wasserressourcen seien außerdem ein zentraler Gesichtspunkt bei der Standortauswahl, Entwicklung und dem Betrieb von Rechenzentren.
Zuvor betonte SpaceX gegenüber Investoren vor allem, dass seine Rechenzentren in erster Linie durch „die Beschaffung von Strom zu angemessenen Preisen, lange Bauzyklen und Materialknappheit“ eingeschränkt seien.
Derzeit ist unklar, warum SpaceX diese Klausel über Wasser aufgenommen hat oder warum sie zunächst ausgelassen wurde. TechCrunch, ein Technologie-Medienbericht, erklärte, SpaceX befinde sich derzeit in der Pre-IPO-Phase, in der die US-amerikanische Börsenaufsichtsbehörde Securities and Exchange Commission (SEC) der Firma „comment letters“ schickt, um Klarstellungen oder ergänzende Details zu dem Dokument einzufordern – SEC-Anfragen könnten diese Änderung ausgelöst haben.
Im März dieses Jahres hatten Oracle und OpenAI Pläne verworfen, ein KI-Rechenzentrum in Texas, USA, auszubauen. Der Plan war ursprünglich Teil des groß angelegten US-Rechenzentrumsprojekts „Stargate“.
Neben SpaceX haben in den vergangenen Monaten auch einige Tech-Giganten einschließlich Microsoft, OpenAI und Oracle erklärt, dass sie die Verdunstungskühlung vollständig aufgeben, um Wasser zu sparen.
Google kündigt Strategie zur Wiederauffüllung von Wasser für 2030 an
Am 3. Juni erklärte Google in einem Blogbeitrag, dass die Wiederauffüllung von Wasser in seinem Server-Cluster bis 2030 den Wasserverbrauch übersteigen werde. Das Unternehmen arbeite daran, die Umweltbelastung zu reduzieren, indem es die Wasserversorgung in den Gemeinden, in denen Rechenzentren angesiedelt sind, tatsächlich erhöht, in die lokale Wasserinfrastruktur investiert, nach alternativen Wasserquellen sucht, um die Einrichtungen des Unternehmens zu versorgen, und den Wasserverbrauch des Unternehmens vollständig offenlegt.
Die Muttergesellschaft von Google, Alphabet, erklärte kürzlich, sie plane, 80 Milliarden US-Dollar über Aktienemissionen aufzubringen, um den Bau von Rechenzentren zu finanzieren.
Ben Townsend, Googles globaler Direktor für Infrastruktur und Nachhaltigkeit, sagte, Google berücksichtige, soweit möglich, den indirekten Wasserverbrauch und investiere in wasserlose erneuerbare Energien (erneuerbare Energietechnologien, die bei der Stromerzeugung oder Wasserstoffproduktion nahezu keine Wasserressourcen verbrauchen, einschließlich Windenergie, Solar-Photovoltaik-Energie usw.).
2024 hatte das dem US-Energieministerium angegliederte Lawrence Berkeley National Laboratory in einem Bericht prognostiziert, dass, falls Hyperscale-Rechenzentren stark auf Verdunstungskühlung setzen, sie bis 2030 bis zu 33 Milliarden Gallonen (ungefähr 125 Milliarden Liter) Wasser verbrauchen könnten.
Im Vergleich zu anderen Branchen mit hohem Wasserverbrauch ist dieser Wert vergleichbar oder niedriger. Ein einzelnes Hydraulic-Fracturing-Well kann 1,5 Millionen bis 16 Millionen Gallonen Wasser verbrauchen. In Regionen, in denen Wasserressourcen jedoch bereits knapp sind, birgt dies dennoch Risiken, vor allem im Sommer, weil die Kühlanforderungen von Rechenzentren oft gleichzeitig mit der kommunalen Nutzung von Wasser ansteigen.
Forscher fordern Transparenz der Branche zu Rechenzentrums-Operationen
Aczel und Smakhtin wiesen beide darauf hin, dass ein Problem bei der Durchführung dieser Forschung darin besteht, dass viele Unternehmen und Institutionen nicht transparent darüber sind, wie viel Energie ihre Rechenzentren und KI-Systeme verbrauchen, und nicht einmal klar ist, an welchen konkreten Standorten und in welcher Größe diese Systeme betrieben werden.
Priscilla Johnson, eine unabhängige Beraterin, die von 2017 bis 2020 Direktorin für die Wasserressourcenstrategie bei Microsoft war, sagte, dass Unternehmen dazu ermutigt werden könnten, bessere Designlösungen zu entwickeln, die gleichzeitig den Wasser- und Energieverbrauch senken. „Diese Branche muss die Herausforderung annehmen und etwas Smarteres und Saubereres entwerfen“, sagte Johnson.
Caleb Marks, Präsident der National Artificial Intelligence Association, betonte, dass KI sich rasant in das tägliche Leben der Menschen integriert, viele Vorteile mitbringt, etwa die Verbesserung der Arbeitseffizienz und die Verringerung von Armut. Die Rendite aus Investitionen in die Entwicklung von KI habe transformative Auswirkungen auf die Welt und mache es sehr lohnenswert, KI weiterzuentwickeln.
Josh Levi, Präsident der U.S. Data Center Alliance, sagte außerdem, dass die KI-Branche ihre Umweltbelastungs-Probleme sehr ernst nehme. „Wir werden weiterhin mit politischen Entscheidungsträgern, lokalen Gemeinschaften und Branchenpartnern zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass, während Rechenzentren hochskaliert werden, ihr Entwicklungsprozess verantwortungsvoll, transparent und entsprechend den aktuellen Best-Practice-Standards erfolgt.“
Smakhtin stellte jedoch ein universelles Paradoxon heraus: Wenn Dinge effizienter werden, steigt ihre Nutzungsfrequenz, und der Gesamtenergieverbrauch nimmt deutlich zu. Das geschieht sogar dann, wenn einzelne Schritte im Nutzungsprozess effizienter werden.
FAQ
Was prognostizierte der UN-Bericht zur KI-Rechenzentrums-Wassernutzung bis 2030?
Laut dem Bericht vom 3. Juni wird der mit globalen Rechenzentren verbundene Wasserverbrauch bis 2030 voraussichtlich 9,3 Billionen Liter erreichen, was dem jährlichen Grundbedarf an Lebenswasser von 1,3 Milliarden Menschen in Subsahara-Afrika entspricht. Wasserressourcen werden vor allem in der Kühlung von Rechenzentren sowie beim indirekten Wasserverbrauch in Kraftwerken verbraucht.
Wie können Nutzer laut dem Bericht den KI-Energieverbrauch reduzieren?
Der Bericht fand, dass das Reduzieren der Wortanzahl in Anfragen um 30% den Energieverbrauch von KI um ungefähr 25% senken kann. Vladimir Smakhtin, Direktor des UN University Institute for Water, Environment and Health, sagte, Menschen könnten den enormen Energiebedarf von KI senken, indem sie sich in Anfragen präziser und knapper ausdrücken – Nutzer müssten sehr genau und kurz sein, da das Hinzufügen höflicher Formulierungen wie „bitte“ einen spürbaren Unterschied beim Energieverbrauch macht.
