Wie viel Energie KI verbraucht, lässt sich auf den ersten Blick nur schwer sagen. Denn die meisten Unternehmen, die in diesem Bereich arbeiten, legen ihre Verbräuche und Emissionen nicht einzeln für den KI-Sektor offen. Dennoch gibt es Mittel und Wege, den Energieverbrauch von KI zu berechnen. Das zeigt jetzt auch Alex de Vries-Gao, Doktorand am Institut für Umweltforschung der Vrije Universiteit in Amsterdam.

Wie der Experte für Energie gegenüber The Verge berichtet, untersucht er seit vielen Jahren den Energieverbrauch von neuen Technologien. Nachdem sich Kryptowährungen nach Jahren des hohen Energieverbrauchs auf energieeffizientere Methoden umgestiegen sind, wollte er eigentlich seine Forschung schon an den Nagel hängen. Dazu sagt er: „Aber dann kam ChatGPT. Und ich dachte mir ‘Oh Junge, jetzt geht es los‘. Das ist erneut eine ungewöhnlich energieintensive Technologie in einem extrem kompetitiven Markt.“

In den vergangenen Jahren haben KI-Unternehmen starke Ähnlichkeiten zu Kryptowährungen gezeigt. Laut de Vries-Gao haben sie alles daran gesetzt, möglichst schnell große Sprünge zu machen: „Wir sehen wie große Tech-Unternehmen immer wieder die Größe ihrer Modelle steigern und versuchen, das beste Modell zu erschaffen. Aber gleichzeitig, steigern sie damit auch den Ressourcenbedarf dieser Modelle.“

Um herauszufinden, wie enorm der Energieverbrauch durch KI-Unternehmen mittlerweile ist, hat sich de Vries-Gao einer „Triangulation“ bedient. Er hat sich öffentlich zugängliche Daten zu den von KI-Unternehmen genutzten Geräten angeschaut, geschätzte Verbräuche zusammengetragen und diese mit den Quartalsberichten der Unternehmen verglichen. Ein Unternehmen, für das er diese Berechnung angestellt hat, ist TSMC. Die Taiwan Semiconductor Manufacturing Company gehört zu den größten Herstellern von KI-Chips.

Allein 2024 soll TSMC laut de Vries-Gaos Berechnungen etwa so viel Strom verbraucht haben wie die gesamten Niederlande. Der Experte geht davon aus, dass der Energiehunger von TSMC in den kommenden Jahren noch weiter steigt und dann auch Länder wie das Vereinigte Königreich in ihrem Stromverbrauch einholen könnte. Dabei kritisiert de Vries-Gao aber nicht nur den eigentlichen Energieverbrauch, sondern auch die fehlende Transparenz: „Man muss eine absurde Anzahl an Schritten unternehmen, um überhaupt eine Zahl hinter das Ganze zu setzen.“

Noch gibt es aber Mittel und Wege, wie der Energieverbrauch in den kommenden Jahren wieder sinken könnte. Selbst kleine Änderungen am Code können den Stromverbrauch in Rechenzentren schon zügeln. Zudem setzen immer mehr KI-Unternehmen auf kleinere Sprachmodelle, die beim Training und bei der Nutzung weniger ressourcenintensiv sind.