Licht für neue Chips: Wie Photonen den Energiehunger von KI stillen sollen

Dass KI nicht nur Probleme lösen, Fragen beantworten und Geschäftsprozesse schneller und effizienter machen kann, sondern auch handfeste ökologische Auswirkungen hat, hat sich inzwischen herumgesprochen. Neben dem Rohstoff- und dem Wasserbedarf steht vor allem der Energieverbrauch von KI im Fokus. Denn die Server, auf denen die großen Modelle laufen, brauchen Strom. Viel Strom. Und ihr Bedarf steigt rasant.

Eine Umstellung der Google-Suche auf KI beispielsweise würde nach Berechnungen von Alex de Vries von der Freien Universität Amsterdam den Energiebedarf für die Internetsuche um den Faktor 20 auf etwa 23 bis 29 Terawattstunden jährlich steigern.

Zu diesem Problem gibt es eine schnell wachsende Zahl mehr oder weniger alarmierender Untersuchungen. Die Analystinnen und Analysten von Goldman Sachs etwa gehen davon aus, dass der Energiebedarf für KI-Datenzentren bis 2030 um satte 160 Prozent steigen wird. Allerdings beruhen diese und andere Studien nur auf Abschätzungen. Denn die Betreiber der KI-Datenzentren seien recht verschwiegen, schreibt Sophia Chen in einem Überblicksartikel für Nature. Studien zum Energieverbrauch von KI-Datenzentren seien daher mit einer großen Unsicherheit behaftet.

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