Googles Treibhausgasemissionen steigen dank KI rapide an
KI-Systeme benötigen viele Computer, um funktionieren zu lassen. Die benötigten Data Centers, also Lagerhäuser voller leistungsfähiger Rechnertechnik, verbrauchen Tonnen an Energie, um Daten verarbeiten und die von all diesen Rechern produzierte Wärme zu regulieren.
Google's CO₂-Emissionen sind seit 2019 um 48% gestiegen, wie aus dem jährlichen Umweltbericht des Tech-Giants hervorgeht. Google rechtfertigte diesen Anstieg hauptsächlich mit der "erhöhten Energieverbrauchsaufnahme in den Data Centers und den Lieferkettenemissionen". In anderen Worten: Der Nachhaltigkeitsanstrebungen des Unternehmens - das einst den Slogan "don’t be evil" in seinem Code of Conduct hatte - wird durch AI komplizierter.
Google, wie andere Tech-Konkurrenten, hat sich voll auf die Investition in AI eingelassen, das allgemein als die nächste große Technikrevolution angesehen wird, die uns leben, arbeiten und Informationsverbrauch verändern wird. Das Unternehmen hat sein Gemini-generatives AI-Technologie in einigen seiner Kernprodukte, wie Suchmaschine und Google Assistant, integriert und CEO Sundar Pichai hat Google als "AI-erste Gesellschaft" bezeichnet.
Aber AI hat eine große Nachteil: die leistungsstarken Data Centers, die Google und andere große Tech-Konkurrenten zurzeit Milliarden von Dollar pro Viertel ausgeben, um ihre AI-Ambitionen zu treiben.
Verdeutlich wird, wie fordernd AI-Modelle gegenüber traditionellen Rechnersystemen sind, das Internationale Energieagentur schätzt, dass ein Google-Suchanfrage im Durchschnitt 0,3 Watt-Stunden an Elektroenergie benötigt, während ein ChatGPT-Anfrage etwa 2,9 Watt-Stunden verbraucht. Ein Oktober-Studium des niederländischen Forschers Alex de Vries schätzt, dass der "schlimmste Fall" nahelegt, dass Googles AI-Systeme jährlich so viel Elektrizität verbrauchen könnten, wie Irland, wenn AI in ihren aktuellen Hardware und Software vollständig adoptiert wird.
"Während wir AI in unseren Produkten weiter integrieren, kann die Emissionsreduzierung Herausforderungen bereiten, wegen der zunehmenden Energieanforderungen durch die größere Rechenintensität von AI und den erwarteten Ansteiger unseres technischen Infrastrukturinvestitionsaufwandes", sagte Google in seinem Bericht, der am Montag veröffentlicht wurde. Es fügte hinzu, dass die Elektrizitätsverbrauch in Data Centers schneller wächst als es neue kohlenstofffreie Elektrizitätsquellen online bringen kann.
Google erwartet, dass seine insgesamt CO₂-Emissionen weiter steigen und dann sinken, während das Unternehmen auf saubere Energiequellen wie Windkraft und Geothermie investiert, um seine Data Centers zu betreiben.
Die großen Mengen an Wasser, die als Kühlmittel benutzt werden, um Data Centers nicht überhitzen zu lassen, stellen eine Nachhaltigkeit-Herausforderung dar. Google will 120% der frischen Wassermenge, die es in seinen Büros und Data Centers verwendet, bis 2030 wieder herstellen; letztes Jahr hat es nur 18% davon wiederhergestellt, obwohl die Menge deutlich höher war als im Jahr davor.
Google ist auch unter den Unternehmen, die sich mit der Anwendung von AI an den Klimaschutz experimentieren. Ein Projekt von Google DeepMind aus dem Jahr 2019 beispielsweise trainierte ein AI-Modell auf Wettervorhersagen und historischen Windkraftanlagen-Daten, um die Verfügbarkeit von Windkraftkraftwerk zu vorhersagen, was dem Wert des regenerativen Energieträgers für Windkraftbetreiber erhöht. Das Unternehmen hat auch AI verwendet, um Fahrern mit Google Maps effizientere Benzinverbrauchsrouten zu empfehlen.
"Wir wissen, dass die Skalierung von AI und die Verwendung von ihr, um den Klimaschutz zu beschleunigen, genauso wichtig ist wie die Bemühungen, die Umweltauswirkungen von ihr zu reduzieren", sagte Google im Bericht.
Um seine Umweltfußabdruck zu mindern, investiert Google, eine "AI-erste Gesellschaft", in saubere Energiequellen wie Windkraft und Geothermie, um seine Data Centers zu betreiben. Die Integration von AI in seine Produkte könnte jedoch eine Herausforderung darstellen, die Emissionen zu reduzieren, aufgrund der zunehmenden Energieanforderungen und dem Wachstum der Investitionen in die technische Infrastruktur.
Die technische Industrie setzt auf AI hoffnungsvoll und vergrößert ihre Data Centers, die enorme Mengen an Elektrizität für die leistungsstarken AI-Modelle verbrauchen. Dieser Energieverbrauch ist so bedeutend, dass ein Oktober-Studium nahelegte, dass Googles AI-Systeme jährlich so viel Elektrizität verbrauchen könnten, wie Irland, wenn AI in ihren aktuellen Hardware und Software vollständig adoptiert wird.
