KI und Energie

Es stimmt zwar: Die zunehmende Verbreitung von Künstlicher Intelligenz (KI) — sowohl im Training großer Modelle als auch im Einsatz — weckt Sorgen hinsichtlich steigenden Stromverbrauchs. Doch es muss nicht zwangsläufig so sein, und in vielfacher Hinsicht sprechen drei große Gegen-Trends dafür, dass KI zumindest nicht proportional mit dem Energieverbrauch steigen muss – oft sogar im Gegenteil.

KI „on the Edge“

• „Edge AI“ bedeutet: Geräte oder Knoten nahe beim Datenentstehungsort (Sensoren, Kameras, Industrieanlagen, Smartphones) führen Datenverarbeitung und KI-Inference lokal oder dezentral durch, statt alle Rohdaten zuerst über weite Netzwerke in große Rechenzentren zu schicken.
  Durch kürzere Wege: weniger Datenübertragung → weniger Energiebedarf fürs Netzwerk und die Infrastruktur.
• Spezialisierte Hardware („Edge Chips“) ist oft deutlich energieeffizienter als traditionelle Serverhardware.
• Geringerer Overhead bei Kühlung, Infrastruktur, Transport, ggf. Teilbetrieb im Standby-Modus.

Effizientere Hardware und Modelle

• Hardware für KI wird zunehmend optimiert in Bezug auf Energieverbrauch pro Operation (z. B. Inferenzoperationen). Neue Chips und Architekturverbesserungen senken den Stromverbrauch pro Ergebnis.
• Modelle werden effizienter: z. B. durch Quantisierung (weniger Bits), Pruning (weniger Parameter), effizientere Architektur („smartere“ Modelle statt bloß größer) – das reduziert Rechenaufwand und damit Energie.
• Auch in Rechenzentren: KI selbst wird eingesetzt, um Kühlung, Lüftung etc. effizienter zu gestalten und dadurch Energie einzusparen.

KI als Hebel zur Energieeinsparung in anderen Systemen

Nicht nur: KI verbraucht Energie — sondern: KI kann dazu beitragen, dass andere Systeme deutlich weniger Energie verbrauchen. Damit entsteht ein „Hebel“: Der Netto-Effekt kann sein, dass der Energieverbrauch durch KI-gestützte Optimierung sinkt. Beispiele:

• Gebäudeautomation: Lüftung, Heizung, Beleuchtung werden mittels KI optimiert – geringerer Verbrauch.
• Energieverteilnetze & erneuerbare Energien: KI hilft bei Prognose, Laststeuerung, Speichersteuerung – wodurch Netzverluste und Überproduktion reduziert werden.
• Produktion/Industrie: KI-basierte Prozessoptimierung, vorausschauende Wartung → weniger Ausfälle, weniger Leerlauf, weniger Energieverschwendung.