- Die Umweltauswirkungen von KI: Die Das Wachstum der KI erhöht den Energieverbrauch erheblichund trägt zu globalen Emissionen bei, die mit denen kleiner Nationen vergleichbar sind.
- Nachfrage nach Rechenzentren: Der Aufstieg der KI hat zu einer Anstieg des Stromverbrauchs im Rechenzentrum um 72% allein von 2019 bis 2023, was erheblich zu den Emissionen beiträgt.
- KI-Abfrageemissionen: Jede Interaktion mit KI-Systemen wie ChatGPT führt zu 4,32 Gramm CO₂eund unterstreicht die Notwendigkeit von Strategien zur Emissionsreduzierung.
- Brancheninitiativen: Unternehmen wie OpenAI und Google setzen auf erneuerbare Energien und klimaneutrale Betriebsabläufe, um die Auswirkungen der KI auf die Umwelt eindämmen.
- Strategien zur Nachhaltigkeit: Um den Fußabdruck von KI zu reduzieren, müssen energieeffiziente Technologien eingeführt, erneuerbare Energien genutzt, Rechenzentren optimiert und Elektroschrott verantwortungsbewusst entsorgt werden.
Large Language Models (LLMs) stellen einen Durchbruch in der künstlichen Intelligenz (KI) dar. KI verändert alles, vom Online-Informationsabruf bis hin zu Geschäftsabläufen und Entscheidungsprozessen. Pioniere wie OpenAI, mit Chat GPT, neben Googles Zwillinge, Metas Lama, Anthropic's Claudeund andere stehen an der Spitze dieser KI-Revolution.
Aber hier ist, worüber niemand spricht: KI kann für den Planeten ziemlich schrecklich sein.
Lassen Sie uns die Auswirkungen der KI auf die Umwelt verstehen und herausfinden, was wir tun können, um die Emissionen von KI zu reduzieren.
Warum sind KI-Emissionen wichtig?
Das Rückgrat von KI besteht aus riesigen Rechenzentren, in denen Tausende von Maschinen untergebracht sind, die eine kontinuierliche Stromversorgung benötigen. Der Energieverbrauch von KI-Systemen weltweit könnte den Jahresverbrauch ganzer Länder wie Dänemark oder Portugal übersteigen.
Im Folgenden verwende ich ein übergeordnetes Beispiel, um den CO2-Einfluss von ChatGPT, dem am häufigsten verwendeten, zu veranschaulichen großes Sprachmodell (LLM).
Was ist die CO2-Auswirkung pro ChatGPT-Abfrage?
Jede Anfrage wird ungefähr gesendet 4,32 Gramm CO₂e (ML CO2), das mag für sich genommen trivial erscheinen, summiert sich aber zu Millionen von Abfragen pro Tag, und Sie haben es mit einer erstaunlichen täglichen Leistung zu tun.
Um das ins rechte Licht zu rücken: 1 Million an ChatGPT gesendete Nachrichten entsprechen (EPA):
- 11.001 Meilen, die von einem durchschnittlichen benzinbetriebenen Personenkraftwagen gefahren werden
- 4,3 Hektar Kohlenstoff, die in einem Jahr von den US-Wäldern aufgenommen wurden
- 349.258 Smartphones aufgeladen
Die Reaktion der Branche auf Umweltbelange
KI-Führungskräfte unternehmen erhebliche Schritte, um diese Auswirkungen abzumildern. OpenAI arbeitet beispielsweise mit Microsoft zusammen, um die klimaneutralen Fähigkeiten von Azure zu nutzen, um die Emissionen im Zusammenhang mit ihren umfangreichen KI-Aktivitäten einzudämmen.
Ihre Zusammenarbeit spiegelt einen wachsenden Branchentrend zur Nachhaltigkeit wider:
- Azurblau: Die Rechenzentren von Azure haben sich zum Ziel gesetzt, bis 2030 CO2-negativ zu werden. Um ihren CO2-Fußabdruck zu reduzieren, nutzen sie erneuerbare Energien und kompensieren Programme.
- AWS: Strebt danach, etwas zu erreichen 100% Nutzung erneuerbarer Energien bis 2025 und bietet Nachhaltigkeitsinstrumente, mit denen Kunden ihre Emissionen berechnen und verwalten können.
- Google Cloud: Mit seinen nachhaltigen Rechenzentren deckt Google Cloud 100% der für seinen Betrieb verbrauchten Energie mit dem Kauf erneuerbarer Energien ab.
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Wie misst man die Umweltauswirkungen von KI
Hier sind fünf einfache Schritte um die CO2-Emissionen Ihrer KI-Workloads abzuschätzen.
Schritt 1: Finde heraus, was du tatsächlich verfolgst
Die Messung der KI-Emissionen beginnt mit der Festlegung klarer Grenzen. Überlegen Sie, wo KI in Ihrer Organisation eingesetzt wird und welche Aktivitäten Sie messen möchten.
In was passt du?
1. Trainieren Sie Ihre eigenen KI-Modelle auf interner Infrastruktur?
Wenn Sie Ihre eigenen LLM-Modelle auf den eigenen Servern Ihres Unternehmens trainieren, fallen die Emissionen unter Scope 1 und 2, da sie direkt aus Ihrem kontrollierten Betrieb stammen.
2. Lizenzieren Sie KI-Funktionen extern, wie die Modelle von OpenAI, oder verwenden Sie APIs?
Wenn Sie die Serverkosten von externen Anbietern wie AWS oder Azure bezahlen, verlagern sich diese Emissionen auf Scope 3, da die CO2-Auswirkungen hinzugerechnet werden unter Geltungsbereich 3 Kategorie 1: Gekaufte Waren und Dienstleistungen.
Schritt 2: Verfolgen Sie, wie viel Rechenleistung Sie verwenden
KI läuft mit Berechnungen und Berechnungen laufen mit Elektrizität. Um Ihre Emissionen zu berechnen, müssen Sie verfolgen, wie viel Rechenleistung Sie verwenden.
Für interne KI-Modelle
Wenn Ihr Unternehmen KI-Modelle intern baut und trainiert, müssen Sie den Energieverbrauch aller Geräte berechnen. Dazu gehört auch die Erfassung des Energieverbrauchs (in kWh) in Etappen wie den Trainings-, Feinabstimmungs- und Inferenzphasen des KI-Lebenszyklus.
Für externe KI-Modelle
Wenn Sie ein KI-Modell von externen Anbietern (z. B. OpenAI, AWS oder Azure) lizenzieren, haben Sie keinen direkten Zugriff auf deren Rechenleistung oder die Server, die hinter den Kulissen laufen. Konzentrieren Sie sich stattdessen auf Nutzungsmetriken und Zählen Sie die Anzahl der API-Aufrufe oder Inferenzanfragen.
Beispielsweise verbraucht diese Aktion jedes Mal, wenn Ihre App die API von OpenAI abfragt, Rechenressourcen.
💡 Profi-Tipp
Die meisten Cloud-Anbieter bieten Dashboards oder Abrechnungsberichte an, in denen die Nutzung nach Rechenstunden, Speicher und Netzwerk aufgeführt ist. Verwenden Sie diese als Ausgangspunkt.
Schritt 3: Finden Sie Ihre Energiequelle
Elektrizität treibt deine KI an, aber Nicht jeder Strom wird gleich erzeugt. Je nachdem, ob sich Ihre Rechenzentren (oder Server des Cloud-Anbieters) in Gebieten befinden, die mit Kohle, Erdgas oder erneuerbaren Energien betrieben werden, können die Auswirkungen auf den CO2-Ausstoß variieren viel.
Finde heraus, Standort der Server Ausführen Ihrer Workloads.
- Wenn sich Ihre Server in einer Region mit sauberen Energienetzen befinden (wie Norwegen oder Teile von Kanada), werden die Emissionen viel niedriger sein.
- Andererseits werden Rechenzentren, die in kohleintensiven Regionen betrieben werden, deutlich mehr Emissionen verursachen.
Verwenden Sie das Tool von Our World in Data, um das zu ermitteln Kohlenstoffintensität des Energienetzes in Ihrer Region.
Schritt 4: Verwenden Sie Emissionsfaktoren, um die Kohlenstoffauswirkungen zu berechnen
Sobald Sie wissen, wie viel Strom Ihr Workload verbraucht und wo sich die Server befinden, verwenden Sie Emissionsfaktoren um zu berechnen, wie viel CO2e (Kohlendioxid-Äquivalent) wird pro Energieeinheit erzeugt.
Zum Beispiel:
- Nehmen wir an, ein typisches Rechenzentrum in den USA emittiert 0,4 kg CO2e pro kWh des verbrauchten Stroms.
- Wenn Sie wissen, dass Ihr KI-Workload 1.000 kWh verbraucht hat, berechnen Sie wie folgt:
- 1.000 kWh × 0,4 kg CO2e/kWh = 400 kg CO2e
Schritt 5: Quantifizieren Sie die Gesamtemissionen mit einem CO2-Rechner
Hier sind zwei zuverlässige Optionen:
- Emissionsrechner für Cloud-Anbieter: AWS, Microsoft Azure und Google Cloud bieten ihren Kunden alle Tools zur Schätzung der Emissionen.
- Selbstbedienungs-Kohlenstoffbilanzierung: Plattformen wie Laube spezialisieren sich auf wertschöpfungskettenspezifische CO2-Fußabdrücke von unten nach oben und versorgen Unternehmen mit präzisen Nachhaltigkeitsdaten.
Denken Sie jedoch daran, dass Taschenrechner nur so gut sind wie die Daten, die Sie eingeben, und tatsächliche Verbesserungen ergeben sich, wenn Sie Ihre eigenen Daten zur Optimierung Ihrer Wertschöpfungskette verwenden.
Wie können wir die Umweltauswirkungen von KI reduzieren?
Die Bewältigung der ökologischen Herausforderungen, die sich aus der KI ergeben, erfordert eine Umstellung auf nachhaltige Praktiken. Dazu gehören:
- Investition in energieeffiziente Hardware und Algorithmen: Die Entwicklung von KI-Modellen und Geräten, die weniger Energie benötigen, kann die Gesamtbelastung der Umwelt erheblich reduzieren.
- Unterstützung von KI-Operationen mit erneuerbaren Energiequellen: Die Umstellung auf erneuerbare Energiequellen wie Sonnen- und Windenergie kann die mit KI verbundenen CO2-Emissionen verringern.
- Optimierung von Rechenzentrumsstandorten und Kühlsystemen: Die strategische Platzierung von Rechenzentren in Regionen mit Zugang zu erneuerbaren Energien und die Implementierung effizienter Kühlsysteme können die Umweltbelastung minimieren.
- Entwicklung von KI-Modellen mit Fokus auf Ressourceneffizienz: Die Entwicklung ressourceneffizienter KI-Modelle kann dazu beitragen, den Energie- und Wasserverbrauch zu senken.
- Förderung einer verantwortungsvollen Entsorgung von Elektroschrott: Richtige Entsorgungs- und Recyclingprogramme für Elektroschrott können Umweltkontaminationen verhindern.
Die Zukunft von KI und Umwelt
Branchenführer müssen an nachhaltigen Lösungen arbeiten, um den ökologischen Fußabdruck von KI einzudämmen. Dazu gehören Investitionen in energieeffiziente Technologien, die Nutzung erneuerbarer Energien, die Verbesserung des Rechenzentrumsbetriebs, die Entwicklung ressourceneffizienter KI-Modelle und der verantwortungsvolle Umgang mit Elektroschrott.
KI und ihre Systeme werden im Laufe der Zeit effizienter werden und ihre Umweltauswirkungen mit ihren positiven Vorteilen abwägen.
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Häufig gestellte Fragen zu den Umweltauswirkungen von KI:
Was ist der CO2-Fußabdruck bei KI?
Der CO2-Fußabdruck von KI stammt in erster Linie aus der Infrastruktur, die zur Unterstützung des KI-Betriebs erforderlich ist, wie z. B. Rechenzentren. Diese Anlagen verbrauchen enorme Mengen an Strom, der in der Regel aus fossilen Brennstoffen gewonnen wird, was zu erheblichen Treibhausgasemissionen führt. Zu den Bemühungen, diesen Fußabdruck zu verringern, gehören der Einsatz energieeffizienter Technologien und die zunehmende Abhängigkeit von erneuerbaren Energiequellen.
Erhöht KI die CO2-Emissionen?
KI trägt aufgrund der energieintensiven Prozesse, insbesondere beim Training großer Modelle, zu erhöhten CO2-Emissionen bei. Unternehmen wie Google und Microsoft haben erhebliche Emissionen im Zusammenhang mit ihren KI-Aktivitäten gemeldet, was die Rolle der Technologie als Beitrag zum Klimawandel unterstreicht.
Ist KI schlecht für die Umwelt?
KI kann aufgrund ihrer Abhängigkeit von nicht erneuerbaren Energiequellen schädliche Auswirkungen auf die Umwelt haben und dazu beitragen, Treibhausgasemissionen. Die physische Herstellung von KI-Geräten beinhaltet den Abbau von Metallen, was zu Bodenerosion und Umweltverschmutzung führen kann. Unsachgemäßes Recycling von Elektronikschrott verschärft die Umweltverschmutzung weiter und kontaminiert Boden- und Wasserquellen.
Wie wirkt sich KI auf den Wasserverbrauch aus?
Rechenzentren, in denen die für den KI-Betrieb benötigten Server untergebracht sind, verbrauchen große Mengen Wasser für Kühlzwecke. In den Vereinigten Staaten verbrauchen diese Zentren etwa 7.100 Liter Wasser für jede Megawattstunde an verbrauchter Energie, was die Wassersysteme erheblich belastet, insbesondere in Gebieten mit Wasserknappheit.
Was ist der ökologische Fußabdruck von ChatGPT?
ChatGPT emittiert ungefähr 4,32 Gramm CO2 pro Anfrage, was im Vergleich zu einer Google-Suche eine erhebliche Menge ist. Die Wartung von Systemen wie ChatGPT erfordert erhebliche Wasser- und Energieressourcen, was den ökologischen Fußabdruck weiter erhöht.
Was sind die Lösungen, um den CO2-Fußabdruck von KI zu reduzieren?
Um den CO2-Fußabdruck von KI zu reduzieren, sind mehrere Strategien erforderlich, z. B. die Verwendung energieeffizienter Geräte, die Optimierung von Rechenzentren für einen besseren Energieverbrauch und die Nutzung erneuerbarer Energiequellen. Die Verbesserung der Trainingsprozesse für KI-Modelle und die Übernahme bereits vorhandener Modelle, wann immer möglich, können die Auswirkungen auf die Umwelt verringern.
Kann KI dazu beitragen, ihren Stromverbrauch zu senken?
Der Energieverbrauch von KI kann minimiert werden, indem kleinere, aufgabenspezifischere Modelle entworfen und die Effizienz der Datenverarbeitung verbessert wird. Durch die Reduzierung der unnötigen Verwendung von Daten in KI-Systemen kann auch der Energieverbrauch erheblich gesenkt werden.
Welche Rolle spielt Elektroschrott bei den Umweltauswirkungen von KI?
KI-Systeme tragen zum Elektronikschrott bei, da Hardwarekomponenten veraltet sind. Wenn diese Abfälle nicht ordnungsgemäß recycelt werden, setzen sie giftige Substanzen in die Umwelt frei, wodurch die Boden- und Wasserqualität weiter beeinträchtigt wird.
Wie wirkt sich KI auf den Klimawandel aus?
Der erhebliche Energieverbrauch von KI und die Abhängigkeit von nicht erneuerbaren Ressourcen erhöhen die Treibhausgasemissionen und tragen so zum Klimawandel bei. KI bietet jedoch auch potenzielle Lösungen für das Umweltmanagement, wie z. B. die Optimierung des Energieverbrauchs und die Unterstützung der Entwicklung intelligenter Netze.
Was sind die Vorteile einer umweltverträglichen KI?
Die Verlagerung des KI-Betriebs auf nachhaltige Praktiken kann die CO2-Emissionen erheblich reduzieren und die Belastung der Wassersysteme verringern. Darüber hinaus kann KI genutzt werden, um umweltfreundliche Technologien und Systeme zu entwickeln, was ihr Potenzial zur positiven Auswirkung auf die Umweltgesundheit unter Beweis stellt.
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