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Ich bestätige das! Von 1000 Servern kommen so ca 5-10 mit KI grafikkarten das ist ein Witz, Viel entscheidender wie wenig die Server mittlerweile generell im Verhältnis zur Leistung benötigen
Rechenleistung wurde mehr
Stromverbrauch weniger oder stagnierte!
Eins zu Eins Übersetzung:
Künstliche Intelligenz (KI) war bei weitem das am häufigsten nachgefragte Thema im letzten Jahr.
Ich habe bisher vermieden, darüber zu schreiben, da es schwer ist, gute Daten über ihren Energieverbrauch und die Auswirkungen auf das Klima zu finden (siehe unsere Podcast-Episode mit Sasha Luccioni). Ohne solide Daten bleibt es reine Spekulation.
Doch einige Punkte haben mich dazu gebracht, endlich etwas dazu zu sagen. Ich bezweifle, dass dies der letzte Artikel zu diesem Thema sein wird, denn die Entwicklungen gehen schnell voran.
Erstens hat die Internationale Energieagentur (IEA) kürzlich ihren wegweisenden Bericht „World Energy Outlook 2024“ veröffentlicht. Darin wird vorgeschlagen, dass der Energiebedarf für Rechenzentren und KI in den nächsten fünf Jahren zumindest noch relativ gering bleiben wird. Ich verstehe das als eine höfliche Art zu sagen: „Alle sollten sich mal beruhigen.“1
Zweitens gab es schon früher Ängste vor einem unkontrollierbaren Wachstum des Energiebedarfs von Rechenzentren. Es lohnt sich, zu analysieren, warum die Untergangsszenarien damals nicht eingetreten sind und welche Ähnlichkeiten (oder Unterschiede) wir heute sehen.
Drittens war die öffentliche und mediale Diskussion dazu bislang mangelhaft. Ich verliere den Überblick über die Schlagzeilen und Artikel, in denen willkürliche Zahlen – ohne Kontext – genannt werden, um zu zeigen, wie viel Energie oder Wasser KI bereits verbraucht. Diese Zahlen sind oft relativ klein, wirken aber groß, weil sie nicht im Kontext des gesamten Energie- oder Wasserverbrauchs dargestellt werden.
In diesem Artikel werde ich aktuelle Schätzungen zum Energieverbrauch von Rechenzentren betrachten, mittelfristige Prognosen analysieren und versuchen, diese mit den jüngsten Ankündigungen von Technologieunternehmen in Einklang zu bringen.
Wie viel Energie verbrauchen Rechenzentren und KI heute?
Einige Prozent des weltweiten Stromverbrauchs – höchstens.
Es ist nicht so einfach, dies zu berechnen, wie man denken könnte. Unternehmen mit Rechenzentren geben nicht einfach den Stromverbrauch ihrer Server bekannt, den man dann aufaddieren könnte. Forscher versuchen, den Energieverbrauch dieser Prozesse sowohl mit Bottom-up- als auch mit Top-down-Ansätzen zu schätzen. Obwohl die Ergebnisse leicht variieren, tendieren sie dazu, sich in etwa auf dasselbe Ergebnis zu einigen.2
Rechenzentren verbrauchen etwa 1 bis 2 % des weltweiten Stroms. Wenn Kryptowährungen einbezogen werden, sind es etwa 2 %.
Laut dem jährlichen Strombericht der IEA, der im Januar dieses Jahres veröffentlicht wurde, verbrauchten Rechenzentren, KI und Kryptowährungen zusammen rund 460 Terawattstunden (TWh) Strom. Das entspricht knapp 2 % des globalen Stromverbrauchs.
Diese Zahl bezieht sich auf das Jahr 2022, und seitdem gab es einen bedeutenden KI-Boom. Man könnte erwarten, dass der Energieverbrauch in den Jahren 2023 und 2024 höher ist. Aber nicht signifikant. Wie wir im nächsten Abschnitt sehen werden, prognostiziert die IEA bis 2030 keinen enormen Anstieg der Nachfrage. Das bedeutet, dass der Anstieg in den Jahren 2023 und 2024 noch geringer ausfällt.
Der Forscher Alex de Vries war einer der Ersten, die versucht haben, den Energie-Fußabdruck von KI in den letzten Jahren zu quantifizieren.3 Eine Möglichkeit, dies zu tun, ist die Schätzung des Energieverbrauchs, der durch den Verkauf von Servern von NVIDIA entstehen könnte. NVIDIA dominiert den Markt für KI-Server vollständig und hat einen Anteil von etwa 95 % am globalen Verkauf.
De Vries schätzte, wie viel Energie verbraucht würde, wenn alle 2023 ausgelieferten Server mit voller Kapazität betrieben würden. Das ergab etwa 5 bis 10 TWh – ein winziger Bruchteil der 460 TWh, die für alle Rechenzentren, Übertragungsnetze und Kryptowährungen verwendet werden.
Eine weitere Methode, den Energieverbrauch abzuschätzen, besteht darin, zu berechnen, wie viel Energie benötigt würde, wenn Suchmaschinen wie Google auf LLM-basierte Ergebnisse umstellen würden. Es wird angenommen, dass eine LLM-Suche etwa zehnmal so viel Energie verbraucht wie eine Standard-Google-Suche (siehe Diagramm unten).4
Während Rechenzentren und KI nur wenige Prozent des weltweiten Stroms verbrauchen, ist dieser Anteil in einigen Ländern deutlich höher. Irland ist ein perfektes Beispiel: Dort machen Rechenzentren etwa 17 % des gesamten Strombedarfs aus. In den USA und einigen europäischen Ländern liegt dieser Anteil über dem globalen Durchschnitt und bewegt sich näher bei 3 % bis 4 %. Wie wir später sehen werden, ist der Energiebedarf von KI stark lokalisiert; in mehr als fünf US-Bundesstaaten entfallen über 10 % des Strombedarfs auf Rechenzentren.
Obwohl der Energiebedarf von Rechenzentren oft kritisch betrachtet wird, halte ich sie für eine äußerst lohnende Investition. Die Welt funktioniert heute digital. Wenn unsere Internetdienste ausfallen würden, würde alles um uns herum zusammenbrechen. Ein paar Prozent des weltweiten Stroms, um das aufrechtzuerhalten, scheinen mir völlig in Ordnung.
Wie viel Energie könnte KI in Zukunft verbrauchen?
Natürlich wissen wir das nicht. Und ich wäre äußerst skeptisch gegenüber Prognosen, die weiter als ein Jahrzehnt in die Zukunft reichen. Selbst fünf Jahre sind bereits stark spekulativ.
Letzten Monat veröffentlichte die Internationale Energieagentur (IEA) ihren neuesten World Energy Outlook-Bericht. Dieser ist voll mit interessanten Erkenntnissen, doch insbesondere die Projektionen für Rechenzentren haben viel Aufmerksamkeit erregt. Und ehrlich gesagt, waren sie eher unspektakulär.5
Die IEA veröffentlichte Prognosen darüber, wie stark der Strombedarf zwischen 2023 und 2030 wachsen könnte. Die Treiber dieses Wachstums sind in der folgenden Grafik dargestellt.6
Rechenzentren machten dabei nur 223 TWh von insgesamt über 6000 TWh aus. Das entsprach lediglich 3 % des Nachfragewachstums.
Andere Bereiche wie die Industrie, Elektrofahrzeuge und eine steigende Nachfrage nach Klimaanlagen (und interessanterweise auch nach Heizungen) waren weitaus relevanter.
Rechenzentren lagen nur geringfügig über dem Energiebedarf für Entsalzungsanlagen, über die ich bereits zuvor geschrieben habe.
Diese Projektionen sind mit großer Unsicherheit behaftet. Die Internationale Energieagentur (IEA) hat versucht, die Empfindlichkeit dieser Schätzungen einzugrenzen, indem sie Szenarien für „schnelles KI-Wachstum“ und „langsames KI-Wachstum“ veröffentlicht hat. In der untenstehenden Grafik habe ich dargestellt, wo diese Szenarien eingeordnet werden könnten. Selbst im Szenario des schnellen Wachstums bewegen sich Rechenzentren nicht in die obere Liste der Haupttreiber des Strombedarfs.
Es ist erwähnenswert, dass dies niedriger ist als die früheren Prognosen der IEA. Und mit „früher“ meine ich: im Januar dieses Jahres. In ihrem Strombericht 2024 ging die IEA davon aus, dass der Energiebedarf bis 2026 doppelt so hoch sein könnte (siehe unten). Der Anstieg bis 2030 wäre sogar noch höher.
Man könnte sich fragen, wie diese Schätzungen so niedrig ausfallen können, obwohl die Nachfrage nach KI selbst boomt. Nun, die Effizienz von Rechenzentren hat sich ebenfalls rapide verbessert.
In der untenstehenden Grafik sieht man die Effizienzsteigerung bei Computerchips. Sie ist auf einer logarithmischen Skala dargestellt. Die Energieintensität dieser Chips beträgt weniger als 1 % dessen, was sie im Jahr 2008 war.
Wir hatten diese Ängste vor Rechenzentren schon einmal
Das ist nicht unser erstes Rodeo.
Menschen haben schon lange vorhergesagt, dass der Energiebedarf für Computer und das Internet explodieren würde.
Aus einem Forbes-Artikel von 1999: „Schürft mehr Kohle – die PCs kommen“:
„Die globalen Auswirkungen sind enorm. Intel prognostiziert eine Milliarde Menschen online weltweit. […] Eine Milliarde PCs im Web repräsentieren einen Strombedarf, der der gesamten Kapazität der USA heute entspricht.“
Natürlich ist die Nachfrage nach digitalen Diensten und Rechenzentren explodiert. Damit hatten sie recht. Wenn man das erwartete Wachstum der Internet-Technologien seit 2010 nimmt und annimmt, dass der Energiebedarf diesem Wachstum folgen würde, erhält man ziemlich beängstigende Zahlen.
Aber der Energiebedarf folgte diesem Wachstum nicht in gleicher Weise. Das lag daran, dass er durch die enormen Effizienzgewinne, die wir gerade betrachtet haben, begrenzt wurde.
Zwischen 2010 und 2018 stieg die globale Rechenleistung von Rechenzentren um mehr als 550 %. Doch der Energieverbrauch in Rechenzentren stieg in diesem Zeitraum nur um 6 %.7
Das folgt „Koomey’s Law“ – benannt nach dem Forscher Jonathan Koomey –, das den dramatischen Anstieg der Berechnungen beschreibt, die pro Energieeinheit durchgeführt werden können.
Aber Technologieunternehmen investieren massiv in Energie – bedeutet das nicht, dass der Bedarf explodieren wird?
Hier passt etwas nicht ganz zusammen. Die IEA und andere Forscher sagen, dass das Energiebedarfswachstum für KI zwar bemerkenswert, aber nicht überwältigend sein wird. Doch im Hintergrund investieren Technologieunternehmen hektisch in zuverlässige, kohlenstoffarme Energie. Microsoft hat einen Vertrag abgeschlossen, um Three Mile Island wieder in Betrieb zu nehmen.
Ein ganzes Atomkraftwerk, um die Betriebsanforderungen eines einzigen Unternehmens zu decken? Das klingt nach viel. Zumindest bis man die Zahlen betrachtet.
In seiner Hochphase produzierte Three Mile Island etwa 7,2 TWh pro Jahr.8 Die USA produzieren jährlich 4.250 TWh Strom. Das bedeutet, dass Three Mile Island nur 0,2 % der gesamten US-Stromproduktion ausmacht. Oder 0,02 % des globalen Gesamten.9
Beides kann gleichzeitig wahr sein: Microsofts Rechenzentren könnten vollständig von Three Mile Island betrieben werden, und das wäre dennoch nur eine marginale Größe im US- oder globalen Stromverbrauch.
Warum ist das wichtig?
Entscheidend ist, dass der Energiebedarf von KI sehr lokalisiert ist. Das bedeutet, dass es auf lokaler Ebene eine erhebliche Belastung des Netzes geben kann, selbst wenn der Einfluss auf den gesamten Energiebedarf gering ist.
Wie die IEA in ihrem jüngsten Bericht zeigt, ist die räumliche Konzentration des Energiebedarfs bei Rechenzentren extrem hoch – weit höher als bei anderen Arten von Anlagen. Dies erklärt die Diskrepanz zwischen den Bedenken von Technologieunternehmen auf lokaler Ebene und den Zahlen auf globaler Ebene.
Ein weiteres großes Missverhältnis, mit dem Unternehmen zu kämpfen haben, ist die Geschwindigkeit. Die Nachfrage nach KI wächst schnell, und Rechenzentren können relativ schnell gebaut werden, um diesen Bedarf zu decken. Der Bau von Energieinfrastruktur ist jedoch viel langsamer (insbesondere, wenn man versucht, ein groß angelegtes Atomkraftwerk in den USA zu bauen). Das bedeutet, dass die Energieversorgung tatsächlich zu einem Engpass werden kann, selbst wenn die Gesamtanforderungen auf nationaler oder globaler Ebene nicht riesig sind.
Trends bei KI und Energiebedarf sind weiterhin sehr unsicher
Der zukünftige Energiebedarf für KI ist weiterhin sehr ungewiss. Es gibt keinen Grund zu glauben, dass die Erwartungen von Organisationen wie der IEA richtig sein werden. Sie haben in der Vergangenheit andere Technologietrends stark unterschätzt, insbesondere das Wachstum von Solar-PV und Elektrofahrzeugen.
Ich möchte nicht den Eindruck erwecken, dass der Energiebedarf von KI ein „Nicht-Thema“ ist, denn wir wissen nicht, wie sich diese Trends entwickeln werden.
Mehr Transparenz von Technologieunternehmen über den aktuellen Energieverbrauch – und wie dieser sich im Laufe der Zeit verändert – würde es Forschern ermöglichen, Schritt zu halten. Ich bin bei weitem nicht der Erste, der das sagt.
Eine kontinuierliche Verbesserung der Effizienz von Hardware wird ebenfalls entscheidend sein.
Trotz Effizienzsteigerungen werden diese nicht mit dem Wachstum der Nachfrage nach KI Schritt halten können. Ich habe noch keine Schätzungen gesehen, die erwarten, dass der Energiebedarf auf dem heutigen Niveau bleibt. Der Energiebedarf wird steigen. Aber möglicherweise weniger, als viele annehmen.
Hier ist die zentrale Abbildung dazu aus dem Bericht der IEA. Beachten Sie die Bildunterschrift: „Rechenzentren machen einen kleinen Anteil am globalen Wachstum des Strombedarfs bis 2030 aus, und plausible hohe und niedrige Sensitivitäten ändern die Prognose nicht grundlegend.“
Hier sind einige weitere Studien, die den Energiebedarf von Rechenzentren schätzen und zu ähnlichen Ergebnissen wie unten aufgeführt kommen:
- Masanet, E., Shehabi, A., Lei, N., Smith, S., & Koomey, J. (2020). Recalibrating global data center energy-use estimates. Science.
- Malmodin, J., Lövehagen, N., Bergmark, P., & Lundén, D. (2024). ICT sector electricity consumption and greenhouse gas emissions–2020 outcome. Telecommunications Policy.
- de Vries, A. (2023). The growing energy footprint of artificial intelligence. Joule. (Hinweis: Ich verwende hier das Wort „gedacht“, da diese Aussage vom Alphabet-Vorsitzenden im Februar 2023 stammt.)
Wie bereits erwähnt, wäre es großartig, wenn diese Unternehmen mehr Transparenz über ihren tatsächlichen, gemessenen Energieverbrauch bieten könnten.
- Eine weitere aktuelle Studie, die ein viel geringeres Wachstum des Energiebedarfs als allgemein erwartet nahelegt, stammt von Anthony Harding und Juan Moreno-Cruz. Sie schätzten nicht nur den erhöhten Energiebedarf und die CO₂-Emissionen durch KI selbst, sondern auch die Auswirkungen auf die wirtschaftliche Aktivität. Der Anstieg war sehr gering.
- Harding, A., & Moreno-Cruz, J. (2024). Watts and Bots: The Energy Implications of AI Adoption. arXiv:2409.06626.
- Spezifische Zahlen wurden von Ben Geman in Axios bereitgestellt, basieren jedoch auf den Schätzungen der IEA aus dem World Energy Outlook 2024.
- Masanet, E., Shehabi, A., Lei, N., Smith, S., & Koomey, J. (2020). Recalibrating global data center energy-use estimates. Science.
- Three Mile Island: Anfangs gab es zwei Reaktoren, aber Reaktor 2 erlebte 1979 eine partielle Kernschmelze während des Unfalls von Three Mile Island. Die angegebene Zahl bezieht sich nur auf Einheit 1.
- Die Welt produziert jährlich etwa 29.500 TWh Strom. 7,2 TWh entsprechen etwa 0,02 % dieser Zahl.
