Durstige KI: So viel Wasser verbraucht eine ChatGPT-Mail
Nicht nur enorm viel Strom verbraucht die KI ChatGPT, sondern auch Unmengen an Wasser. Eine Studie hat gemessen, wie viel das ist.
Künstliche Intelligenz verbraucht viele Ressourcen. Die meisten denken dabei an Strom.
Aber tatsächlich verbraucht sie ebenso grosse Mengen an Wasser. Forscher wollten sich diesen Verbrauch genauer anschauen und haben dabei eine Messung aufgestellt.
Dabei kam heraus: Das Verfassen einer einzigen E-Mail mit ChatGPT entspricht dem Verbrauch einer Flasche Wasser. Die kürzlich durchgeführte Studie stammt von der Washington Post und der University of California, Riverside.
Der Preis des Fortschritts
Die Untersuchung offenbarte die enorme Menge an Ressourcen, die für den Betrieb von generativen KI-Modellen wie ChatGPT benötigt werden. Demnach verbraucht das Schreiben einer 100-Wort-E-Mail mit GPT-4 etwa 519 Milliliter Wasser – also etwas mehr als eine handelsübliche 500-Milliliter-Wasserflasche.
Die Forscher untersuchten sowohl den Stromverbrauch zum Betrieb der KI-Server als auch den Wasserverbrauch zur Kühlung derselben. Schwer vorstellbar, aber wahr: Wenn nur jeder zehnte berufstätige US-Amerikaner einmal pro Woche eine solche E-Mail schreibt, würde dies innerhalb eines Jahres rund 435 Millionen Liter Wasser erfordern.
Das entspricht etwa so viel Wasser, wie Rhode Island in anderthalb Tagen verbraucht! Besonders in Gebieten mit bereits knappen Wasserressourcen kann dies Dürrebedingungen verschlimmern.
Energiekosten im Rampenlicht
Neben dem enormen Wasserverbrauch ist auch der Energieverbrauch von KI beachtlich. Eine 100-Wort-E-Mail mit GPT-4 benötigt etwa 0,14 Kilowattstunden (kWh) Strom – das entspricht dem Verbrauch von 14 LED-Lampen in einer Stunde.
Wiederum: Wenn jeder zehnte berufstätige US-Amerikaner einmal in der Woche eine solche E-Mail verfasst, würde dies im Jahr rund 121'517 Megawattstunden (MWh) Strom verbrauchen. So viel wie alle Haushalte in Washington D.C. an 20 Tagen!
KI-Bildgenerierung: Ein Energiefresser
Forscher der Carnegie Mellon University und Hugging Face fanden heraus, dass die Erzeugung eines KI-Bildes fast drei kWh Strom pro tausend Inference-Vorgänge benötigt. Dies variiert je nach Grösse des KI-Modells und Auflösung des Bildes.
Diese Zahlen sind besonders alarmierend, wenn man bedenkt, dass die Generierung von Bildern die meisten CO2-Emissionen aller getesteten KI-Aufgaben erzeugte.
Nachhaltigkeit auch in bezug auf KI
Trotz all ihrer Vorteile kann eine übermässige Abhängigkeit von KI sowohl für Unternehmen als auch für unseren Planeten als solchen negative Auswirkungen haben.
Die enorme Ressourcenbelastung durch generative KIs kann zu verstärkten Dürren führen und den Druck auf das Stromnetz erhöhen.
Es ist daher von entscheidender Bedeutung, dass Unternehmen bei der Einführung von KI-Technologien nachhaltige Praktiken berücksichtigen. Nur so kann das Wachstum der KI kontrolliert und die potenziellen Umweltkosten minimiert werden.
