Um KI-Tools zu trainieren, müssen sie mit großen Datenmengen gefüttert werden. Dieser Prozess verbraucht große Mengen an Energie. Der Datenforscher Alex de Vries betont in einem aktuellen Artikel im Journal Joule, die benötigte Strommenge werde noch immer unterschätzt. Wenn KI-Tools flächendeckend verbreitet sind, könnten sie Energiemengen benötigen, die künftig den Stromverbrauch einiger Länder übertreffen. Ein Beispiel für den Stromverbrauch von KI: ChatGPT verbraucht möglicherweise circa 564 Megawattstunden Strom pro Tag. Diese Zahl schätzt der Datenforscher Alex de Vries in einem aktuellen Kommentar im Journal Joule.

Unternehmen arbeiten zwar weltweit daran, die Effizienz von KI-Software zu verbessern – analog zu dieser Effizienzsteigerung steigt aber auch die Nachfrage nach den Tools. Auf diesem Wege werde der technologische Fortschritt zu einem Nettoanstieg des Ressourcenverbrauchs führen, prognostiziert de Vries. Dieses Phänomen ist unter dem Namen "Jevons-Paradoxon" bekannt geworden.

Google beispielsweise hat aktuell generative KI in seinen Maildienst integriert und testet die Stromversorgung einer Suchmaschine mit KI. Das Unternehmen verarbeitet derzeit neun Milliarden Suchanfragen pro Tag. Basierend auf dieser Angabe schätzt de Vries, dass die Verwendung von KI bei jedem Google-Suchvorgang insgesamt 29,2 Terawattstunden Strom pro Jahr verbrauchen würde. Das entspricht in etwa dem jährlichen Stromverbrauch Irlands.

Alex de Vries betont, dass ein solches Szenario umgesetzt werde, sei unwahrscheinlich, aber "dieses potenzielle Wachstum zeigt, wie sehr wir darauf achten müssen, wofür wir KI einsetzen. KI ist so energieintensiv, wir sollten sie also nicht für alle möglichen Dinge verwenden, für die wir sie eigentlich nicht brauchen."

iz