KI-Modelle: Wasser-Fußabdruck wird erforscht  

Künstliche Intelligenz (KI) erhält Einzug in unseren Alltag – in Form von Anwendungen wie ChatGPT, LaMDA oder Midjourney. Die komplexen Modelle werden täglich millionenfach verwendet und benötigen viel Energie, weshalb die Klimabilanz von KI bisher sehr umstritten ist. Wie ein Artikel des Online-Magazins Heise berichtet, widmen sich Forscher erstmals auch dem Wasser-Fußabdruck. Denn Wasser ist für Rechenzentren eine ebenso kostbare Ressource wie Strom: Schließlich müssen die erhitzten Anlagen gekühlt werden. Bislang hat der Wasserverbrauch eine untergeordnete Rolle eingenommen – das soll sich nun ändern.  

Bisher liegen keine offiziellen Angaben zum Wasserverbrauch vor 

Unternehmen wie OpenAI, Microsoft und Google haben bisher keine Daten zum Wasserverbrauch ihrer KI-Anwendungen veröffentlicht. Daher basieren praktisch alle Studien zu diesem Thema auf Schätzungen. Forscher haben beispielsweise ein Modell entwickelt, das den Standort von vier Google-Rechenzentren in den USA, den dortigen Wetterdaten sowie die Energieeffizienz der Kühltürme miteinbezieht. Anhand von dieser Formel wollen sie berechnen, wie hoch der Wasserverbrauch während des 58-tägigen Training von Googles KI-Sprachmodell LaMDA gewesen sein könnte. Dabei fanden sie heraus: LaMDA könnte zwischen 800.000 und 2,8 Millionen Liter Wasser verbraucht haben – je nach Startmonat und Rechenzentrum. „Unser geschätzter Wasser-Fußabdruck von LaMDA dient nur als ungefährer Anhaltspunkt für die Forschungs-Community“, bezieht das Team in einem Paper Stellung. Konkrete Zahlen lassen sich nur durch Einblicke der Entwickler berechnen. Ein wichtiger Rückschluss ist dennoch: Rechenzentren sollten nicht dort errichtet werden, wo es heiß ist, sondern an kälteren Standorten, wo weniger Wasser für die Kühlung benötigt wird.