Der Wasser-Fußabdruck der KI: Die Nachhaltigkeitskosten großer Sprachmodelle

Artificial Intelligence (AI) expandiert branchenübergreifend rasant, unterstützt durch Große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT-4, Claude und Gemini. Diese Modelle erfordern sowohl während des Trainings als auch im regulären Betrieb umfangreiche Rechenleistung. Die zunehmende Abhängigkeit von solchen Systemen hat erhebliche Bedenken hinsichtlich ihrer Umweltauswirkungen aufgeworfen.

Viel Aufmerksamkeit wurde darauf verwendet Der Energieverbrauch von KI und Kohlenstoffemissionen. Der Wasserverbrauch wird dabei jedoch oft übersehen. Große Mengen Wasser werden zur Kühlung von Rechenzentren verwendet. Auch bei der Produktion von Strom und Computerhardware wird Wasser indirekt verbraucht.

Die weltweit steigende Nachfrage nach KI-Diensten erhöht den Druck auf die ohnehin begrenzten Süßwasserressourcen. Dieser Trend stellt Nachhaltigkeitsherausforderungen dar, insbesondere in Gebieten mit Wasserknappheit und klimabedingten Risiken. Ein klares Verständnis des Wasserfußabdrucks von KI ist notwendig. Es unterstützt fundierte Entscheidungen für eine verantwortungsvolle Entwicklung und langfristige Umweltplanung.

Wie KI-Modelle Wasser verbrauchen

Der Betrieb großer KI-Systeme erfordert ununterbrochene Berechnungen in Rechenzentren, die Milliarden von Operationen verarbeiten. Dieser Prozess erzeugt eine erhebliche Menge an Wärme. Um Hardwareausfälle zu vermeiden und eine optimale Leistung aufrechtzuerhalten, muss die Wärme effektiv abgeführt werden. Die meisten Rechenzentren nutzen zu diesem Zweck Verdunstungskühlsysteme. Diese Systeme sind stark von Frischwasser abhängig. Ein großer Teil des Wassers verdunstet während der Kühlung und kann nicht wiederverwendet werden. Infolgedessen führt der Prozess zu einem hohen Wasserverbrauch.

Forscher haben vor kurzem begonnen, die Auswirkungen des KI-Trainings auf das Wasser zu messen. Eine Studie von Teams aus dem Jahr 2023 UC Riverside und UT Arlington Schätzungen zufolge verbrauchte das Training eines einzigen großen Modells mehr als 700,000 Liter sauberes Wasser. Das entspricht in etwa der Menge, die für die Produktion von 370 BMW-Fahrzeugen benötigt wird. Dies zeigt, wie viel Wasser in den frühen Entwicklungsphasen fortgeschrittener KI verbraucht wird.

Auch nach Abschluss des Trainings wird weiterhin Wasser verbraucht. Auch die Inferenz, also das Reagieren auf Benutzereingaben, läuft auf robusten Computersystemen. Diese Systeme sind rund um die Uhr in vielen Teilen der Welt im Einsatz. Jede einzelne Benutzeranfrage erhöht die Rechenlast und den Kühlbedarf. Der Gesamtwasserverbrauch für die Inferenz steigt aufgrund der zunehmenden Verbreitung von KI-Tools wie virtuellen Assistenten, Chatbots und Suchmaschinen weiter an.

Weltweit verbrauchen Rechenzentren schätzungsweise mehr als 560 Milliarden Liter Wasser jährlich, hauptsächlich für die Kühlung. Bis 2030 wird ein starker Anstieg dieser Zahl erwartet. Ein wesentlicher Grund dafür ist die steigende Nachfrage nach KI-gestützten Diensten. Neben der direkten Nutzung verursacht KI auch indirekten Wasserverbrauch. Dies geschieht bei der Stromerzeugung, insbesondere in Regionen, die auf Kohle oder Atomkraft angewiesen sind. Diese Energiequellen benötigen für ihren Betrieb erhebliche Mengen Wasser.

Dieser steigende Wasserbedarf ist Anlass zu ernster Sorge. Es besteht dringender Bedarf an besseren Kühlsystemen, nachhaltiger Infrastruktur und transparenter Berichterstattung über den Wasserverbrauch. Ohne Maßnahmen könnte die weitere Verbreitung künstlicher Intelligenz die Süßwasserversorgung noch weiter belasten. Dies ist besonders riskant für Gebiete, die bereits von Dürre oder klimabedingten Belastungen betroffen sind.

Infrastruktur- und Kühltechnologien

KI-Modelle laufen auf Hochleistungschips in Cloud-Rechenzentren. Diese benötigen spezielle Kühlsysteme, um die durch die kontinuierliche Berechnung entstehende Wärme zu bewältigen. Die am weitesten verbreitete Methode ist die Verdunstungskühlung, bei der Wasser in die Luft oder über Oberflächen gesprüht wird, um Wärme zu absorbieren. Ein erheblicher Teil dieses Wassers verdunstet und kann nicht wiederverwendet werden, was zu einem hohen Wasserverbrauch führt.

Um dieses Problem zu lösen, setzen einige Rechenzentren auf alternative Kühlmethoden wie Flüssigkeitsimmersionskühlung und Direct-to-Chip-KühlungDiese Techniken nutzen wärmeleitende Flüssigkeiten oder geschlossene Kühlkreisläufe, um die Wärme von den Prozessoren abzuleiten. Obwohl sie effizienter sind, verbrauchen sie dennoch indirekt Wasser. Dies geschieht während der Systemeinrichtung oder bei der Stromerzeugung, insbesondere in Regionen, in denen Strom aus Kohle oder Kernenergie gewonnen wird, die beide große Mengen Wasser zur Dampferzeugung und Kühlung benötigen.

Kühlstrategien variieren auch je nach Klima und Standort. In Gebieten mit Wasserknappheit verzichten Rechenzentrumsbetreiber zunehmend auf Verdunstungskühlung und setzen stattdessen auf luftbasierte oder geschlossene Kreisläufe, um den Wasserverbrauch zu senken. Diese Alternativen benötigen jedoch oft mehr Energie, sodass ein Kompromiss zwischen Wassereinsparungen und CO2-Emissionen besteht.

Jede Komponente der KI-Infrastruktur – von der Wärmeabfuhr auf Chipebene bis hin zur Kühlung und Stromerzeugung der gesamten Anlage – trägt zum Wasserverbrauch bei. Die wachsende Nachfrage nach KI erfordert Verbesserungen bei Kühl- und Stromversorgungssystemen. Ohne verbesserte Effizienz wird der Druck auf die Wasserressourcen weiter steigen.

Geografische und ökologische Einflüsse auf den Wasserverbrauch von Rechenzentren

Der Wasserverbrauch von Rechenzentren wird stark von ihrer geografischen Lage und den lokalen Umweltbedingungen beeinflusst. In Gebieten mit hohen Temperaturen wie Arizona oder Texas müssen Kühlsysteme mehr leisten, um die Server auf einer stabilen Betriebstemperatur zu halten. Dies führt zu einem verstärkten Einsatz von Verdunstungskühlung, bei der Wasser verdampft und nicht wiederverwendet werden kann. Infolgedessen verbrauchen diese Zentren deutlich mehr Wasser als solche in kühleren Regionen wie Skandinavien. Auch die Luftfeuchtigkeit spielt eine wichtige Rolle. In trockeneren Klimazonen ist die Verdunstung effizienter, was die Kühlleistung verbessert, aber auch den Wasserverbrauch erhöht.

Auch die Wasserquelle und -verfügbarkeit sind entscheidend. Rechenzentren in wasserarmen Regionen sind oft auf die kommunale Wasserversorgung angewiesen, die oft bereits überlastet ist. Dies kann zu einer Konkurrenz mit lokalen Bedürfnissen führen, beispielsweise beim Zugang zu Trinkwasser oder landwirtschaftlichen Ressourcen. Ein bekanntes Beispiel ist Googles Rechenzentrum in The Dalles, Oregon. Der Wasserverbrauch der Anlage löste in der Öffentlichkeit Besorgnis aus, insbesondere da in der Gegend zu dieser Zeit Dürre herrschte.

Darüber hinaus kann das Training großer KI-Modelle zu plötzlichen Spitzen im Wasserbedarf führen. Diese Spitzen halten zwar nicht lange an, können aber dennoch lokale Wassersysteme beeinträchtigen. Ohne entsprechende Planung und Prognose kann dies zu einem vorübergehenden Ungleichgewicht in der Wasserversorgung führen, einschließlich niedrigerer Flusspegel oder übermäßiger Grundwasserentnahme. Solche Veränderungen können lokale Ökosysteme schädigen und die Artenvielfalt verringern.

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, muss die KI-bezogene Infrastrukturplanung spezifische lokale Faktoren wie Temperatur, Wasserversorgung und gesetzliche Nutzungsbeschränkungen berücksichtigen. Ein nachhaltiger Einsatz erfordert klare Richtlinien und ein ausgewogenes Verhältnis zwischen technologischem Wachstum und Umweltschutz. Dazu gehören die Zusammenarbeit mit lokalen Gemeinden, das Verständnis regionaler Wasserrechte und die Auswahl geeigneter Kühlsysteme, die verantwortungsvoll mit Wasser umgehen.

Unternehmensverpflichtungen und Transparenzlücken

Große KI-Unternehmen sind sich ihrer Umweltauswirkungen zunehmend bewusst und haben sich verpflichtet, ihr Wassermanagement zu verbessern. Google, Microsoft und Meta haben angekündigt, bis 2030 wasserpositiv zu werden. Das bedeutet, sie wollen mehr Wasser zurückgewinnen, als sie in ihren weltweiten Betrieben verbrauchen. Zu ihren Bemühungen gehören die Wiederherstellung von Wassereinzugsgebieten, Regenwassernutzung, Grauwasserrecycling und die Unterstützung lokaler Naturschutzprojekte.

Google plant eine Aufstockung 120 % des Wassers Es werden jährliche Nachhaltigkeitsberichte veröffentlicht, die sowohl Verbrauchs- als auch Rückgewinnungszahlen enthalten. MicrosofEs wurden adiabatische Kühlsysteme eingeführt, die die Verdunstung reduzieren und den Wasserverbrauch im Vergleich zu herkömmlichen Kühltürmen um bis zu 90 % senken können. Meta hat sich verpflichtet, 200 % des in stark belasteten Gebieten und 100 % des in mittelstark belasteten Gebieten verbrauchten Wassers wiederherzustellen und konzentriert seine Bemühungen auf Gebiete mit besonders großer Wasserknappheit. Einige Rechenzentren nutzen zudem bereits Wiederverwendungssysteme vor Ort oder sammeln Regenwasser, um ihre Versorgung zu ergänzen.

Diese Verpflichtungen sind relevant, da das Training und der Einsatz von LLMs leistungsstarke Rechenzentren erfordern. Diese Vorgänge verbrauchen große Mengen Strom und erzeugen erhebliche Wärme, wodurch der Bedarf an wasserintensiver Kühlung steigt. Mit der globalen Expansion von KI-Diensten, insbesondere solchen mit LLMs, wächst auch ihr ökologischer Fußabdruck. Ein verantwortungsvoller Umgang mit Wasser wird zu einem entscheidenden Bestandteil einer nachhaltigen KI-Entwicklung.

Reduzierung des Wasserfußabdrucks durch KI: Einfache Schritte und gemeinsames Handeln

Die Reduzierung des Wasser-Fußabdrucks von KI erfordert eine Kombination aus effizienter Technologie, durchdachter Planung und gemeinsamer Verantwortung. Auf der technischen Seite ist die Entwicklung kleinerer und effizienterer KI-Modelle ein wichtiger Schritt. Methoden wie Modellbeschneidung, Quantisierung und Destillation tragen zur Reduzierung der Modellgröße und der Rechenlast bei. Dies reduziert den Energieverbrauch und den Wasserbedarf zur Kühlung während des Trainings und der Nutzung.

Auch der richtige Trainingszeitpunkt ist entscheidend. Intensives Training in kühleren Jahreszeiten kann den Wasserverlust durch Verdunstung reduzieren. Auch der Standort von Rechenzentren spielt eine Rolle. Der Bau von Anlagen in Gebieten mit nachhaltigen Wasserressourcen oder in der Nähe erneuerbarer Energiequellen wie Wind- und Solarenergie kann den indirekten Wasserverbrauch im Zusammenhang mit der Wärmekrafterzeugung reduzieren. Fortschritte bei KI-Algorithmen, wie die Nutzung von Sparse Attention oder effizientere Modelldesigns in Kombination mit verbesserter Hardware, tragen dazu bei, die Umweltbelastung insgesamt zu reduzieren.

Die Bekämpfung des Wasserverbrauchs durch KI erfordert gemeinsame Anstrengungen, die über Technologieunternehmen hinausgehen. Regierungen spielen eine Schlüsselrolle bei der Festlegung von Regeln, die eine transparente Berichterstattung über den Wasserverbrauch erfordern und einheitliche Bewertungsstandards fördern. Sie können zudem eine nachhaltige Wasserbeschaffung zur Voraussetzung für die Genehmigung neuer Rechenzentren machen. Umweltverbände unterstützen diese Bemühungen, indem sie die Angaben überwachen, strengere Richtlinien fördern und die Industrie zur Verantwortung ziehen. Lokale Behörden sollten Infrastrukturpläne unter Berücksichtigung der Wasserressourcen überprüfen, insbesondere in Gebieten, die bereits unter Wasserknappheit leiden.

Auch einzelne Nutzer beeinflussen die Richtung der KI. Indem sie Plattformen wählen, die Umweltdaten melden und sich für Nachhaltigkeit einsetzen, senden sie ein klares Signal darüber, worauf es ankommt. Entwickler und Forscher müssen bei der Bewertung von KI-Systemen den Wasserverbrauch berücksichtigen. Gleichzeitig können Universitäten und Forschungszentren Tools entwickeln, um den Wasserverbrauch genauer zu messen und zu reduzieren.

Um echte Fortschritte zu erzielen, müssen wir uns auch auf Bewusstsein und fundierte Entscheidungen konzentrieren. Vielen Menschen ist nicht bewusst, dass selbst einfache KI-Abfragen versteckte Umweltkosten verursachen. Wenn dies allgemein bekannt wird, ermutigt es Nutzer, bessere Praktiken zu fordern, und motiviert Unternehmen, verantwortungsvoll zu handeln. Gleichzeitig erhöht die rasante Verbreitung großer KI-Modelle den Druck auf die ohnehin begrenzten Süßwasservorräte weiter. Daher ist es unerlässlich, den Wasserverbrauch als einen wesentlichen Teil der gesamten Umweltauswirkungen von KI zu betrachten. Um sinnvolle Veränderungen zu erreichen, bedarf es gemeinsamer Anstrengungen von Politikern, Entwicklern, Unternehmen und Endnutzern. Wenn wir den verantwortungsvollen Umgang mit Wasser zu einem zentralen Bestandteil der Entwicklung und des Einsatzes von KI machen, können wir lebenswichtige Ressourcen schützen und gleichzeitig die Vorteile intelligenter Systeme nutzen.

Fazit

Die Reduzierung des Wasser-Fußabdrucks von KI ist kein zweitrangiges Thema mehr. Sie ist ein entscheidender Bestandteil der Entwicklung nachhaltiger Technologien. Das Training und der Betrieb großer Modelle belasten die Süßwasservorräte, insbesondere in Regionen, die bereits unter Klimastress leiden.

Um dieses Problem zu lösen, benötigen wir intelligentere Modelle, bessere Hardware und eine verantwortungsvolle Rechenzentrumsplanung. Doch echter Fortschritt hängt von mehr als nur Technologie ab. Regierungen, Unternehmen, Forscher und Nutzer spielen alle eine Rolle. Klare Richtlinien, transparente Berichterstattung und öffentliches Bewusstsein können zu besseren Entscheidungen beitragen. Indem wir die Auswirkungen auf den Wasserhaushalt in unsere ersten Überlegungen zur KI einbeziehen, können wir langfristige Schäden an lebenswichtigen Ressourcen verhindern.