Die Umweltkosten der Künstlichen Intelligenz: Ein genauerer Blick auf KI und Kohlenstoffemissionen

Künstliche Intelligenz ist heute fester Bestandteil unseres Alltags. Von Suchmaschinen, die in Sekundenschnelle antworten, bis hin zu Apps, die Bilder und Musik im Handumdrehen erzeugen – die Technologie erscheint fortschrittlich und faszinierend. Dennoch bleibt häufig unberücksichtigt, dass dieser Fortschritt auch eine Umweltbelastung mit sich bringt, insbesondere durch den hohen Energieverbrauch.

Der Betrieb von KI-Systemen ist mit einem erheblichen Energiebedarf verbunden, vor allem durch Rechenzentren, die Daten verarbeiten und speichern. Jedes Mal, wenn wir eine Frage an ein KI-System stellen oder ein Bild generieren, wird Energie verbraucht. Darüber hinaus spielt die Hardwareproduktion eine wichtige Rolle, denn um KI betreiben zu können, werden leistungsstarke Prozessoren und Server benötigt, deren Herstellung ebenfalls Emissionen verursacht.

Ein zentraler Aspekt bei der Betrachtung von KI-Emissionen ist der Unterschied zwischen Training und Inferenz. Während das Training als energieintensiv gilt, hat auch die Inferenz erhebliche Auswirkungen, da sie täglich in großem Umfang betrieben wird. Besonders komplexe Abfragen benötigen deutlich mehr Ressourcen, was die Emissionsbilanz zusätzlich belastet.

Trotz dieser Herausforderungen gibt es auch Fortschritte bei der Effizienz. Unternehmen arbeiten an Optimierungen, um den Energie- und Wasserverbrauch pro Anfrage zu reduzieren. Diese Maßnahmen sind wichtig, denn die steigende Nutzung der KI erhöht den Gesamtressourcenbedarf. Um die positive Wirkung der Technologie effektiv zu nutzen, müssen daher weitere Anstrengungen unternommen werden.