KI-Wasserverbrauch: Der unhaltbare Durst der generativen KI

Generative KI ist in aller Munde, seit ChatGPT von OpenAI durchschnittlichen Benutzern die Möglichkeit gibt, mit künstlicher Intelligenz zu interagieren, als wäre sie ein Freund auf der Straße. Nun stellt sich heraus, dass die Begeisterung für den Aufbau solcher Programme einen unvorhergesehenen Tribut an die Wasserressourcen im ganzen Land forderte.

In seinem jährlichen Nachhaltigkeitsbericht gab Microsoft, ein Multimilliarden-Dollar-Investor von OpenAI, bekannt, dass seine Rechenzentren in Iowa und anderen Gebieten im Jahr 2022 fast 1,7 Milliarden Gallonen _H2O verbrauchten. Das sind 34 % mehr als im Jahr 2021 und genug um 2.500 olympische Schwimmbecken zu füllen.

Obwohl Microsoft nicht genau gesagt hat, was zu dem ungewöhnlichen Anstieg geführt hat, sagen Experten, dass es kein Zufall ist, dass es zu einem Zeitpunkt kam, an dem vermutlich die Datenwissenschaftler des Unternehmens die großen Sprachmodelle (LLMs) trainierten, die die Intelligenz von ChatGPT antreiben.

Diese Schlussfolgerung zum KI-Wasserverbrauch erscheint sinnvoll, da Google im Jahr 2022 Berichten zufolge auch mehr als 5,6 Milliarden Gallonen Wasser verschlungen hat, also 20 % mehr als im Vorjahr, während es LLMs für sein generatives KI-Tool Bard trainierte.

KI, Wasser und Rechenzentren

Im Wettlauf um die Befriedigung der Geschäfts- und Verbrauchernachfrage nach KI-Tools der nächsten Generation haben Unternehmen ihre Rechenzentrumsaktivitäten wie nie zuvor intensiviert, um Modelle zu trainieren und auf Anfragen von Tool-Benutzern zu reagieren.

Die heißere Rechenzentrumsausrüstung, die gekühlt werden muss, benötigt viel Wasser, damit die Verdunstungssysteme ihre Aufgabe erfüllen und die Temperaturen moderat niedrig halten können.

Laut der Washington Post kann ein großes Rechenzentrum tatsächlich zwischen 1 und 5 Millionen Gallonen Wasser pro Tag verbrauchen, oder so viel wie eine Stadt mit 10.000 bis 50.000 Einwohnern.

Darüber hinaus kommt eine Studie von Forschern der University of California at Riverside zu dem Ergebnis, dass ChatGPT durchschnittlich eine 500-ml-Flasche Wasser für alle 10 bis 50 gestellten Fragen benötigt, je nachdem, wo die Server gehostet werden.

„Dies ist aus Umwelt-, Kosten- und Leistungssicht nicht nachhaltig“, sagte Joe Capes, CEO des Kühlsystementwicklers LiquidStack, gegenüber Information Week . „Steigende Energiekosten machen diesen [Ansatz] immer teurer, und die leistungsstarken Prozessoren, die für die heutigen datenintensiven Technologien erforderlich sind … erzeugen einfach zu viel Wärme, als dass die Luftkühlung sie bewältigen könnte.“

Gen AI: Wohin fließt das Wasser?

Es gibt mehrere Gründe, warum KI-bezogene Rechenzentren so heiß und durstig sind, darunter:

1. Hohe Leistungsdichte : KI-Server erhitzen sich schnell, wenn sie die riesigen Datenmengen verarbeiten, die zur Bereitstellung von KI-Wissen erforderlich sind.
2. Kontinuierlicher Betrieb : Rechenzentren, die für LLM-Schulungen genutzt werden, laufen oft rund um die Uhr, was eine ständige Kühlung erfordert.
3. Energieeffizienz : Die wasserbasierte Kühlung ist nicht von den Außentemperaturen abhängig und daher tendenziell effizienter als alternative Luftkühlungssysteme.
4. Skalierbarkeit : Da Rechenzentren skaliert werden, um größere KI-Modelle aufzunehmen, erfordert ihre erhöhte Leistung noch mehr Kühlung, um ihre Leistung und Zuverlässigkeit aufrechtzuerhalten.

Shaolei Ren, Co-Autorin der UC-Riverside-Studie, sagt, dass dieser energiebedingte Wasserverbrauch kurzfristig kein Problem darstellt, da sich die generative KI noch in einem frühen Stadium befindet. Langfristig gesehen dürften Berichte über den erhöhten Wasserverbrauch von High-Tech-Technologien jedoch die öffentliche Debatte über künftige Wassereinsparungen anregen, sagt er.

Sowohl Microsoft als auch Google haben sich öffentlich dazu verpflichtet, bis 2030 wasserpositiv zu sein – das heißt, sie werden mehr Wasser nachfüllen, als sie verbrauchen.

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So reduzieren Sie die Umweltauswirkungen von KI

Branchenexperten sagen, dass Unternehmen mehrere Schritte unternehmen können, um sicherzustellen, dass generative KI künftige Wasserreserven nicht ernsthaft erschöpft.

Wenn eine KI-unterstützende Infrastruktur große Wassermengen zur Kühlung benötigt, ist es sinnvoll, sie in der Nähe von Seen, Flüssen und Teichen anzusiedeln. Sollten diese Gewässer jedoch in Dürregebieten wie dem Westen der USA existieren, könnte dies zu erheblichen betrieblichen und geschäftlichen Problemen führen, wenn die Wasserversorgung plötzlich eingeschränkt oder sogar unterbrochen wird.

Aus diesem Grund empfiehlt Ren Unternehmen, nach Möglichkeiten zu suchen, Software zur Lastverteilung des KI-Trainings an verschiedenen Standorten einzusetzen oder es für kühlere Tages- oder Jahreszeiten zu planen, um die Wasserverdunstung während der Kühlung zu minimieren.

Er fügt hinzu, dass Unternehmen, wenn sie mehr über die Auswirkungen von KI auf die Umwelt erfahren, darauf achten müssen, wie Anwohner ihre Pläne zum Bau lokaler Rechenzentren sehen könnten. Die Bemühungen von Google, ein Rechenzentrum einzurichten, das Berichten zufolge 7,6 Millionen Liter Wasser pro Tag verbrauchen würde (genug, um den täglichen Bedarf von 55.000 Menschen in Haushalten zu decken), lösten im von der Dürre heimgesuchten Uruguay heftige lokale Proteste aus.

Wenn möglich, empfehlen Experten den Einsatz von Geräten, die Außenluft zur Kühlung der Räumlichkeiten nutzen. Aber wenn die Temperaturen über 30 °C steigen, was in heißeren Klimazonen wie Phoenix oder Ostasien häufig vorkommt, ist das möglicherweise nicht möglich. In solchen Situationen müssen Unternehmen neue Kühltechnologien erforschen und entwickeln, die weniger Wasser verbrauchen.

Microsoft hat in diesem Bereich einige Arbeit geleistet, indem es adiabatische Kühlung eingesetzt hat, bei der Luftaufbereitungseinheiten Luft über Verdunstungsmedien drücken, um der Luft Feuchtigkeit zu verleihen und die Temperaturen bei minimalem Energieverbrauch zu senken. In Gävle, Schweden, wird außerdem Regenwasser aufgefangen, um kühlende Feuchtigkeit in sein Rechenzentrum einzuspeisen, wenn die Außenluftfeuchtigkeit unter 5 % fällt.

Der verstärkte Einsatz von Kühlsystemen, die recyceltes statt frisches Wasser verwenden, sei eine weitere Taktik, sagen Experten.

Schutz wertvoller Wasservorräte

Ren sagt, die Öffentlichkeit müsse Transparenz über die Wassernutzung und Umweltschutzverpflichtungen fordern. KI-Lösungen von Unternehmen, die beweisen, dass sie ihr Bestes tun, um Wasser zu sparen, werden für Kunden attraktiver sein, fügt er hinzu.

Ren sagt, es sei noch Zeit, den Wasserschutz in die KI-Ausbildung und -Technologie zu integrieren, aber die Zeit werde knapp, wenn dieses Thema nicht so ernst wie möglich genommen werde.

„Generell sind wir noch nicht an dem Punkt angelangt, an dem KI eine unserer wichtigsten natürlichen Ressourcen spürbar weggenommen hat“, sagt er. „Wenn wir den Einsatz von KI stärker berücksichtigen, können wir meines Erachtens auf jeden Fall sicherstellen, dass der Gesamtnutzen der KI positiv ist.“