Klima -Champion oder Katastrophe: Kann AI seine eigenen und wachsenden Emissionen ausgleichen?

Der Strombedarf der Rechenzentren wird vorhergesagt, dass bis 2030 rund 945 Terawattstunden steigen wird, mehr als der gesamte Stromverbrauch Japans.

Liebe es oder hasse es, künstliche Intelligenz (KI) wird Teil unseres Alltags. Von Online-Einkäufen bis hin zur Suche im Internet entwickelt sich KI zu einem nützlichen, zeitsparenden Tool für Personen und Unternehmen.

Wenn es um den Klimawandel geht, beweist AI auch dort ihre Nützlichkeit. An der britischen Universität Cambridge verwenden Forscher KI in allem, von Klimamodellierung bis zur Landnutzungsplanung und betrachten sie als transformatives Instrument zum Schutz der Natur.

Forscher der Universität Oxford haben ein KI -Tool erstellt, das verspricht, das Umweltverhalten der Unternehmen transparenter zu gestalten. Sogar Google hat die Vorteile angepriesen und verschiedene KI-angetriebene Tools entwickelt, um die Widerstandsfähigkeit der Klima zu verbessern.

Trotz aller Potenzial, dass KI einen positiven Einfluss auf die Klimakrise hat, gibt es Bedenken hinsichtlich des potenziell signifikanten Beitrags zu Treibhausgasemissionen.

Ein neuer Bericht der International Energy Agency (IEA) zeigt, dass KI zu einem massiven Anstieg des Strombedarfs führt. Rechenzentren, die das Rückgrat von KI -Systemen bilden, werden in den nächsten fünf Jahren prognostiziert, um ihren Energiebedarf zu verdoppeln.

IEA projiziert, dass bis 2030 der Strombedarf von Rechenzentrum auf rund 945 Terawatt -Stunden steigen wird – das ist mehr als der gesamte Stromverbrauch Japans.

Der Bericht weist jedoch auch darauf hin, dass AI das Potenzial hat, Emissionen an anderer Stelle zu senken. Es heißt, wenn es auf die richtige Weise übernommen wird, könnten die Kohlenstoffeinsparungen die zusätzlichen Emissionen ausgleichen, die es generiert.

AI ist eine der größten Geschichten in der Energiewelt heute “, sagt Fatih Birol, Executive Director von IEA.

Wie viel Energie braucht KI?

KI erfordert große Mengen an Energie, um zu trainieren und zu laufen. Die enorme Verarbeitungskraft, die zur Unterstützung großer Sprachmodelle erforderlich ist, stammt von Tausenden von Servern, die in Rechenzentren untergebracht sind, von denen einige so viel Energie verbrauchen wie ein kleines Land.

Die Rechenzentren befinden sich weltweit, obwohl die USA mit 5.381 Einrichtungen, rund 40 Prozent des Weltmarktes, führt. Andere Länder mit bedeutenden Rechenzentren sind Großbritannien, Deutschland, Indien, Australien, Frankreich und die Niederlande.

Der Stromverbrauch dieser Einrichtungen ist erheblich. Einige AI-fokussierte Rechenzentren verwenden so viel Strom wie zwei Millionen Haushalte. Im Jahr 2023 machten sie rund 1,5 Prozent des globalen Stromverbrauchs aus, werden jedoch in den kommenden Jahren viel mehr konsumieren.

Die Trainings -KI erfordert viel Prozessorkraft und damit viel Strom. Untersuchungen im Journal of Machine Learning ergaben, dass das Training des beliebten OpenAI-Chatgpt-Modells 1.287 Megawattstunden Strom verbrauchte und in Europa so viel CO2 wie 80 Kurzstreckenflüge produzierte.

„Was an der generativen KI unterschiedlich ist, ist die Stromdichte, die sie benötigt“, sagt Noman Bashir, Computing und Climate Impact Fellow am MIT. „Grundsätzlich ist es nur ein Computer, aber ein generatives KI -Schulungscluster kann sieben- oder achtmal mehr Energie verbrauchen als eine typische Computerarbeitslast.“

Das Ausführen der Software ist weniger energieintensiv pro Aufgabe, aber sie beginnt sich schnell zu summieren, wenn täglich Millionen von Abfragen eingereicht werden.

Das Electric Power Research Institute stellte fest, dass Chatgpt laut Anfrage ungefähr 2,9 Wattstunden konsumiert. Das ist ungefähr das Zehnfache der Energie, die für eine Standard -Google -Suche erforderlich ist.

Anfang 2025 bearbeitet ChatGPT mehr als eine Milliarde Abfragen pro Tag und die Zahl wächst.

Anfang 2025 verwendeten rund 8 Prozent der US -Erwachsenen Chatgpt als primäre Suchmaschine. Das ist immer noch ein Bruchteil der Zahl, die Google benutzt, aber angesichts der Anbildung von nur 1 Prozent im Juni 2024 unterstreicht dies die schnelle Verschiebung zu KI-betriebenen Werkzeugen.

Es gibt auch das wechselnde Gesicht von KI zu berücksichtigen. Aktuelle Abfragen beschränken sich normalerweise auf textbasierte Interaktionen. Aufstrebende AI -Video-, Image- und Audioanwendungen haben keinen Präzedenzfall, aber wahrscheinlich noch durstig für Kraftstoff.

„Wenn wir über die Umwelteinflüsse von generativer KI nachdenken, ist es nicht nur der Strom, den Sie konsumieren, wenn Sie den Computer anschließen“, sagt Elsa A. Olivetti, Professorin am Ministerium für Materialwissenschaften am MIT. „Es gibt viel breitere Konsequenzen, die auf eine Systemebene gehen und auf der Grundlage der von uns ergriffenen Maßnahmen bestehen.“

Kann AI ihre eigenen Emissionen wirklich ausgleichen?

Laut IEA sind die Bedenken, dass die KI den Klimawandel beschleunigen könnte, „überbewertet“. Es heißt, dass die durch Rechenzentren verursachten Emissionen trotz des Wachstums immer noch ein Bruchteil der weltweit energiebezogenen Emissionen der Welt sein werden, schätzungsweise 1,5 Prozent.

Es wird ferner argumentiert, dass eine weit verbreitete Einführung von KI eine Vielzahl von Aktivitäten effizienter machen und die Emissionen in anderen Bereichen verringern könnte. Dies kann aus der Optimierung von industriellen Prozessen, wissenschaftlicher Forschung oder technologischen Innovation geschehen.

Die IEA schätzt, dass die breite Anwendung bestehender AI-geführter Lösungen bis 2035 zu Emissionsreduzierungen von bis zu 5 Prozent führen könnte. Es wird behauptet, dass dies den Anstieg der Emissionen, die durch die Nachfrage des Rechenzentrums erzeugt werden, ausgleichen.

Ein separater Bericht von Energy Intelligence prognostizierte eine Verdoppelung des Energiebedarfs, aber auch die KI als wichtiger Ermöglichung des Übergangs sauberer Energie.

Es zitierte intelligenteres Netzmanagement, die Kostensenkung der kohlenstoffarmen Technologien und die Verbesserung der Integration erneuerbarer Energien als Vorteile, die AI mitbringen könnte. Es wurde ferner argumentiert, dass die Fortschritte bei der Prozessoreffizienz, der Kühltechnologien und der Algorithmusoptimierung letztendlich die hohen Energiebedarfs von AI eindämmen werden.

Obwohl der IEA -Bericht die Zukunft von KI und seinen Klimaauswirkungen positiv aufmerksam macht, stellt er fest, dass dieses Ergebnis nicht automatisch ist.

„Es ist wichtig zu beachten, dass es derzeit keine Dynamik gibt, die die weit verbreitete Einführung dieser AI -Anträge sicherstellen könnte“, heißt es in dem Bericht. „Daher könnte ihre Gesamtwirkung selbst im Jahr 2035 marginal sein, wenn nicht die erforderlichen Erleichterungen erzeugt werden.“

Die Erkenntnis von KI erfordert eine konzentrierte Aktion an mehreren Fronten. Insbesondere stellt sie fest, dass die positive Auswirkung KI in der Energieindustrie durch die Optimierung von Grids und Verteilung haben könnte, ein Bereich, in dem AI derzeit leider nicht genutzt wird.

Es gibt auch zu, dass die Investition in die Stromerzeugung mit kohlenstoffarmen Strom entscheidend ist, insbesondere wenn es darum geht, energiehungrige Rechenzentren zu liefern.

Einige Spieler machen in diesem Schritt Fortschritte. Amazon ist weltweit der größte Unternehmenskäufer von erneuerbarer Energien. Es heißt, dass über 90 Prozent seines Betriebs, einschließlich der Rechenzentren von Amazon Web Services, bereits von erneuerbaren Energien betrieben werden.

Die digitale Realität mit über 300 Rechenzentren weltweit hat sich für erneuerbare Energien verpflichtet. Heute werden 100 Prozent des Energiebedarfs seines europäischen Portfolios mit Einkäufen erneuerbarer Energien übereinstimmen.

Aber es ist nicht einfach, im Rechenzentrumsinstitut grün zu werden. Die Unterbrechung erneuerbarer Energiequellen stellt eine Herausforderung dar, ebenso wie geografische Einschränkungen, die sich auf die Verfügbarkeit sauberer Energiequellen auswirken können.

Die Rolle der USA in den zukünftigen Klimaauswirkungen von AI

Angesichts der meisten der größten Rechenzentren der Welt in den USA wird hier das größte Wachstum des Energiebedarfs zu sehen sein.

Bis zum Ende des Jahrzehnts soll der Energieverbrauch aus Rechenzentren die aller anderen energieintensiven Aktivitäten (Produktion von Aluminium, Beton, Chemikalien usw.) übertreffen, wie aus dem IEA-Bericht hervorgeht.

Heute verlassen sich US -Rechenzentren auf fossile Brennstoffe, hauptsächlich Erdgas. IEA sieht sich nicht, dass sich dies nicht ändert, insbesondere mit dem Fokus der gegenwärtigen Verwaltung auf schmutzige Kraftstoffe.

Erst in dieser Woche unterzeichnete Präsident Donald Trump eine Executive Order, in der Kabinettsmitglieder angewiesen wurden, Regionen zu identifizieren, in denen die Kohleantriebsinfrastruktur die AI-Rechenzentren unterstützen kann.

Im Bundesstaat Louisiana sind bereits Pläne vorhanden, ein großes Gaskraftwerk speziell für ein massives neues Rechenzentrum zu errichten, das von Meta gebaut wird.

Der Bericht von IEA enthält ein Szenario, das nur mit konzertierten Anstrengungen und politischer Unterstützung erreichbar ist. Abhängig von der damaligen Prioritäten ist es genauso wahrscheinlich, dass KI verwendet werden kann, um neue Öl- und Gasreserven zu finden, um Methanlecks zu erkennen oder Gitter zu optimieren.

In Anbetracht des Begriffs von KI muss die eigenen Emissionen im Kontext „ausgeglichen“ werden. Kohlendioxid bleibt seit Hunderten von Jahren in der Atmosphäre. Selbst wenn die KI irgendwann Wege findet, um mehr Emissionen zu verkürzen, als es erzeugt, wird es den Schaden, den es auf dem Weg entspricht, nicht absagen.

„Die weit verbreitete Einführung bestehender KI -Anwendungen könnte zu Emissionsreduzierungen führen, die weitaus größer als die Emissionen von Rechenzentren sind – aber auch weitaus kleiner als das, was für den Klimawandel erforderlich ist“, schließt der Bericht.