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Die größten Technologieunternehmen der Welt haben ihren Wasserverbrauch zur Kühlung von Rechenzentren erheblich erhöht, was Bedenken hinsichtlich der Umweltauswirkungen des Booms der generativen künstlichen Intelligenz aufkommen lässt.
Microsoft, Google und Meta haben ihren Wasserverbrauch in den letzten Jahren erhöht und Millionen von Nutzern sind von ihren Online-Diensten begeistert.
Das legen Wissenschaftler nahe KI-Nachfrage würde die Wasserentnahme – also die Entnahme von Wasser aus Boden- oder Oberflächenquellen – bis 2027 auf 4,2 bis 6,6 Milliarden Kubikmeter ansteigen lassen, was etwa der Hälfte der Menge entspricht, die das Vereinigte Königreich jedes Jahr verbraucht.
Forscher der University of California, Riverside, schrieben in einem Artikel zitiert in Nature diese Woche, dass es ein „kritischer Zeitpunkt sei, den geheimen Wasser-Fußabdruck von KI-Modellen aufzudecken und anzugehen, inmitten der immer schlimmer werdenden Krise der Süßwasserknappheit, der sich verschlimmernden anhaltenden Dürren und der schnell alternden öffentlichen Wasserinfrastruktur“.
Diese Sorge ist im vergangenen Jahr gewachsen, da führende Technologieunternehmen um die Veröffentlichung von Produkten konkurrieren, die generative KI verwenden und auf großen Sprachmodellen laufen, die in der Lage sind, große Mengen an Text, Zahlen und anderen Daten zu verarbeiten und zu generieren.
Der Betrieb solcher Modelle erfordert enorme Rechenleistung und erfordert den Einsatz riesiger Serverfarmen, die gekühltes Wasser zum Kühlen der Geräte verwenden, indem sie Wärme aus der Luft absorbieren. Ein Teil des Wassers verdunstet beim Kühlprozess, ein Teil kann wiederverwendet werden.
Wasser wird in den meisten Formen der Brennstoff- und Stromerzeugung verwendet, beispielsweise zum Pumpen von Öl und Gas oder zur Dampferzeugung in Wärmekraftwerken. Es verdunstet auch von der Oberfläche von Stauseen, die für die Wasserkraft genutzt werden.
Im Jahr 2022, dem letzten Zeitraum, für den Zahlen vorliegen, steigerte Microsoft seinen Wasserverbrauch um 34 Prozent, Google um 22 Prozent und Meta um 3 Prozent aufgrund der zunehmenden Nutzung von Rechenzentren.
Ziel dieser Unternehmen ist es, bis 2030 mehr Wasser in Systeme wie Grundwasserleiter zurückzuleiten, als sie verbrauchen, beispielsweise durch die Finanzierung von Arbeiten zur Verbesserung undichten Bewässerungsinfrastrukturen oder der Wiederherstellung von Feuchtgebietssystemen.
Einen Monat bevor OpenAI das Training seines fortschrittlichsten Modells, GPT-4, abschloss, verbrauchte ein Rechenzentrumscluster in West Des Moines, Iowa, laut einer Klage seiner Bewohner 6 Prozent des Wassers des Bezirks.
Shaolei Ren, außerordentlicher Professor an der UC Riverside, hat vorgeschlagen, dass das Anfordern von 10 bis 50 Antworten vom beliebten ChatGPT-Chatbot des Unternehmens, der auf seinem älteren Modell GPT-3 läuft, dem „Trinken“ einer 500-ml-Flasche Wasser gleichkäme, je nachdem, wann und wo es wird eingesetzt.
GPT-4 hatte mehr Parameter und benötigte mehr Leistung, daher würde es wahrscheinlich mehr Wasser verbrauchen, sagte Ren. Detaillierte Informationen zum Energieverbrauch des Modells liegen nicht vor.
Forscher haben von KI-Unternehmen umfassendere Daten und Transparenz gefordert, einschließlich einer Aufschlüsselung des Verbrauchs verschiedener Computerdienste, beispielsweise Suchmaschinen im Vergleich zu KI-Diensten.
„Wir sind uns bewusst, dass das Training großer Modelle wasserintensiv sein kann, und das ist einer der Gründe, warum wir ständig daran arbeiten, die Effizienz zu verbessern“, sagte Open AI auf die Frage nach einem Kommentar. „Wir glauben auch, dass große Sprachmodelle hilfreich sein können, um die wissenschaftliche Zusammenarbeit und die Entdeckung von Klimalösungen zu beschleunigen.“
Microsoft sagte: „Derzeit macht die KI-Berechnung nur einen Bruchteil des Stromverbrauchs von Rechenzentren aus, die zusammen etwa 1 Prozent der weltweiten Stromversorgung verbrauchen.“ Wie stark dieser Anstieg zunimmt und wie sich das KI-Wachstum auf den globalen Wettlauf um Netto-Null auswirkt, wird von vielen Faktoren abhängen.“
Google lehnte eine Stellungnahme ab.
Kate Crawford, Forschungsprofessorin am USC Annenberg, die sich auf die gesellschaftlichen Auswirkungen von KI spezialisiert hat, sagte: „Ohne bessere Transparenz und mehr Berichterstattung zu diesem Thema ist es unmöglich, die tatsächlichen Umweltauswirkungen von KI-Modellen zu verfolgen.“
„Und das ist wichtig in einer Zeit, in der viele Teile des Planeten schwere und anhaltende Dürren erleben und frisches Trinkwasser bereits eine knappe Ressource ist.“
Sie fügte hinzu: „Wir wollen generative KI-Tools nicht blind einsetzen, ohne ihre wahren Auswirkungen zu kennen, zu einer Zeit, in der der Planet bereits mit einer Klimakrise konfrontiert ist.“
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