Klimaschutz
So stark hat der KI-Hype den Wasserverbrauch erhöht
Der KI-Boom lässt laut dem Umweltbericht von Microsoft die zur Kühlung benötigte Trinkwassermenge um ein Drittel ansteigen.
Eine Google-Suche, das Uploaden von einem Tanzvideo auf TikTok und eine Frage an ChatGPT. All das braucht in den Rechenzentren des jeweiligen Anbieters riesige Mengen an Strom. Um die Computer in den Rechenzentren vor dem Überhitzen zu bewahren, wird aber auch Trinkwasser benötigt.
2.500 Schwimmbecken olympischer Größe könnte man mit dem Wasser füllen, das Microsoft im Jahr 2022 rund um den Globus verbraucht hat. Das geht aus dem neuesten Umweltbericht des Unternehmens hervor. Der zeigt auch: Im Vergleich zum Vorjahr 2021 ist der Verbrauch 2022 um drastische 34 Prozent gestiegen.
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Ein ausschlaggebender Faktor für den gestiegenen Verbrauch dürften laut Expertinnen und Experten der zunehmende KI-Fokus bei Microsoft und die Partnerschaft mit ChatGPT-Produzent OpenAI sein, für den Microsoft auch Rechenkapazitäten zur Verfügung stellt.
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Wie viel vom verbrauchten Wasser tatsächlich in Microsofts Entwicklung von KI-Tools geflossen ist, lässt sich nur schwer bestimmen. Man könne aber ziemlich sicher sagen, "dass der größte Teil des Wachstums auf KI zurückzuführen ist", erklärt Informatik-Professorin Shaolei Ren von der University of California gegenüber der Associated Press. Ren forscht im Bereich Computertechnologie und beschäftigt sich mit den ökologischen Auswirkungen von künstlicher Intelligenz.
Hoher Ressourcenverbrauch bei ChatGPT
"Die meisten Leute sind sich des Ressourcenverbrauchs von KI-Systemen wie ChatGPT nicht bewusst", sagte Ren gegenüber der Associated Press. "Gibt es aber kein Bewusstsein dafür, wird sich auch nichts ändern."
Um Bakterien und Korrosion im Kühlkreislauf zu vermeiden, ist eine hohe Wasserqualität notwendig. Die Auswirkungen auf die Trinkwasserbestände in der Region sind daher beträchtlich.
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Auf Nachfrage der "Associated Press" gab Microsoft nun an, in die Forschung zu investieren, um künftig den CO2-Fußabdruck und daher den Energieverbrauch von KI-Anwendungen zu verbessern. Die Systeme sollen in Zukunft in der Anwendung wie auch in der Trainingsphase energieeffizienter werden und daher auch weniger Wasser zur Kühlung benötigen.
