TOKIO / LONDON (IT BOLTWISE) – Die rasante Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) stellt nicht nur technologische, sondern auch infrastrukturelle Herausforderungen dar. Insbesondere der steigende Stromverbrauch von Rechenzentren, die KI-Modelle trainieren, könnte die globale Energieversorgung destabilisieren.
Die zunehmende Nutzung von Künstlicher Intelligenz in der Technologiebranche führt zu einem erheblichen Anstieg des Stromverbrauchs. Andreas Schierenbeck, CEO von Hitachi Energy, warnt davor, dass die unkontrollierten Stromspitzen, die durch das Training von KI-Modellen in Rechenzentren verursacht werden, die Stabilität der globalen Energieversorgung gefährden könnten. Diese Rechenzentren unterscheiden sich erheblich von herkömmlichen Bürodatenzentren, da sie in Sekundenschnelle ihren Stromverbrauch um das Zehnfache steigern können.
Schierenbeck betont, dass keine andere Branche eine derart volatile Nutzung von Energie erlauben würde. Er fordert daher, dass Regierungen Regelungen einführen, die den Stromverbrauch von Rechenzentren regulieren, ähnlich wie es in der Industrie üblich ist. Beispielsweise müssen Betreiber von Schmelzöfen im Voraus die Versorgungsunternehmen informieren, bevor sie ihren Betrieb aufnehmen.
Die Internationale Energieagentur prognostiziert, dass der Stromverbrauch von Rechenzentren bis 2030 auf 945 Terawattstunden ansteigen wird, was mehr ist als der derzeitige Stromverbrauch eines Landes wie Japan. Einige Länder wie Irland und die Niederlande haben bereits die Entwicklung neuer Rechenzentren eingeschränkt, um die Auswirkungen auf das Stromnetz zu minimieren.
Analysten von Rystad Energy argumentieren jedoch, dass die Stromnachfrage der KI helfen kann, die Netze zu stabilisieren, sofern Technologieunternehmen eine maximale Leistungsgrenze für die Verarbeitung festlegen und das Training ihrer KI-Modelle auf Zeiten mit reichlich vorhandenen erneuerbaren Energien verlegen.
Hitachi Energy, das 2020 aus der Übernahme von ABB Power Grids hervorging, steht im Zentrum eines globalen Mangels an Leistungstransformatoren. Diese sind entscheidend für die Anpassung der Spannung im Stromnetz. Schierenbeck schätzt, dass es bis zu drei Jahre dauern wird, bis sich der Mangel entspannt. Das Unternehmen plant, 6 Milliarden US-Dollar zu investieren und bis 2027 15.000 zusätzliche Mitarbeiter einzustellen, um die Nachfrage zu decken.
Ein weiteres Problem ist der Mangel an spezialisierten Auftragnehmern, die die verstärkten Böden bauen können, die für die Herstellung von Transformatoren erforderlich sind. Dies begrenzt die Möglichkeiten zur Erweiterung der Fabriken, um die Nachfrage schneller zu befriedigen.
Schierenbeck sieht jedoch keine großen Schwierigkeiten bei der Besetzung der neuen Stellen, insbesondere in Europa, wo Ingenieure aus der Automobil- und Chemiebranche entlassen werden. Diese Entwicklungen zeigen, dass die KI-Entwicklung nicht nur technologische, sondern auch infrastrukturelle Herausforderungen mit sich bringt, die es zu bewältigen gilt.
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