Google schönt Energieverbrauch: KI-Anfrage braucht nur 5 Tropfen Wasser

Eine Text-Anfrage bei Googles KI-Software Gemini verbraucht nach Berechnungen des Internet-Konzerns im Schnitt so viel Strom wie knapp 9 Sekunden Fernsehen. Die konkrete Energiemenge bezifferte Google auf 0,24 Wattstunden. 

Dabei würden auch rund 5 Tropfen Wasser verbraucht (0,26 Milliliter). Wasser wird zur Kühlung der Rechenzentren benötigt.

Irreführende Ergebnisse 

Seit Jahren gibt es Warnungen von einem eskalierendem Strombedarf und Wasserverbrauch bei breiterer Nutzung von Anwendungen mit Künstlicher Intelligenz. Die Industrie versucht, die Bedenken zu zerstreuen - und verweist unter anderem darauf, dass Rechenzentren immer effizienter würden. Googles Berechnungen sind damit niedriger als bisherige Schätzungen von Expertinnen und Experten. 

„Sie verschweigen einfach die entscheidenden Informationen. Das vermittelt der Welt wirklich eine falsche Botschaft.“, sagt Shaolei Ren, Professor für Elektrotechnik und Informationstechnik an der University of California in Riverside gegenüber The Verge. Google berücksichtige laut Expertinnen und Experten nicht den indirekten Wasserverbrauch. 

In der Studie wurde Wasser berücksichtigt, das für die Kühlung der Rechenzentren benötigt wird. Außenvor gelassen wurde hingegen, dass durch den Anstieg des Strombedarfs durch KI auf neue Gas- und Kernkraftwerke gesetzt wird. Diese brauchen ebenfalls Wasser zur Kühlung. Ein Großteil des Wasserverbrauchs eines KI-Zentrums sei auf den Stromverbrauch zurückzuführen, was Google aber nicht erwähnt. 

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OpenAI vergleicht mit Backofen-Sekunden

Vom ChatGPT-Erfinder OpenAI hieß es im Juni, eine durchschnittliche KI-Anfrage verbrauche bei 0,34 Wattstunden so viel Strom wie gut eine Sekunde Backofen-Betrieb. Allerdings: Auch wenn einzelne Nachfragen dank Effizienz-Gewinnen bei der Chip- und Servertechnik tatsächlich immer weniger Energie benötigen, sorgt die Masse der Nutzung immer noch für einen sprunghaften Anstieg des Strombedarfs für KI-Rechenzentren. 

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Auch lassen die Angaben beider Unternehmen das vorherige Training von KI-Modellen mit gewaltigen Datenmengen aus. Dieses verschlingt viel Strom.