Künstliche Intelligenz braucht sehr viele Server und andere Hardware, die irgendwann als Elektroschrott enden. Einer Studie zufolge könnte sich die Müllmenge bis 2030 ohne Gegenmaßnahmen mehr als vertausendfachen.
Es gab sie als selbst lernende neuronale Netze, als Schachcomputer und schon länger als einfache Chatbots. Aber erst neue Sprachmodelle wie ChatGPT haben Ende 2022, Anfang 2023 künstlicher Intelligenz weltweit den heutigen Boom beschert. Gleichzeitig bereitet der immer größer werdende ökologische Fußabdruck von KI Sorgen.
Eine Studie der Chinesischen Akademie der Wissenschaften in Xiamen kommt nun zu dem Ergebnis, dass durch KI bei anhaltend rasantem Wachstum im Jahr 2030 bis zu tausendmal mehr damit verbundener Elektroschrott entstehen könnte als 2023.
Systemwechsel alle drei Jahre
Die Forschenden um Dr. Wang Peng verweisen aber auch darauf, dass sich die Müllmenge aus ausgemusterten Servern und anderer Hardware durch verschiedene Maßnahmen deutlich verringern lässt. Die von ihnen vorgelegten Zahlen basieren auf Modellrechnungen, die davon ausgehen, dass alle drei Jahre ein Systemwechsel in den KI-Rechenzentren anfällt, wie Heise berichtet.
Dabei ziehen sie vor allem in Betracht, dass große Sprachmodelle auch in der Breite für den täglichen Gebrauch immer mehr Einsatz finden, was die geforderte KI-Rechenleistung und die anfallenden Schrottmenge durch ausrangierte Server und andere Geräte weiter in die Höhe treibt.
Welche Maßnahmen Einsparpotenziale bieten
Diese soll dem Basisszenario nach zwischen 2023 und 2030 von rund 2.550 Tonnen auf bis zu 2.5 Millionen Tonnen ansteigen. Bei geringerem KI-Einsatz ließe sich die Schrottmenge bis 2030 auf 400.000 bis 1,5 Millionen Tonnen reduzieren.
Große Einsparpotenziale sehen die Forschenden auch darin, die Hardware nicht alle drei Jahre komplett auszutauschen, sondern Server und Co. für einfachere KI-Aufgaben und andere Zwecke ein Jahr länger zu verwenden. Im Vergleich zum Basisszenario soll sich die Elektroschrottmenge so um bis zu 62 Prozent verringern lassen.
Millionen Tonnen Schrott durch KI
Weitere Einsparpotenziale von 42 Prozent würde die Aufbereitung und Wiederverwendung von Prozessoren, Speichern und anderen Systemkomponenten versprechen, 50 Prozent durch bessere Algorithmen und 16 Prozent durch effizientere Chips.
Wang und sein Team verweisen in ihrer Studie auch auf den jüngst veröffentlichten „Global E-Waste Monitor“, wonach die von Smartphones, PCs und anderen ausrangierten kleineren Geräten anfallenden Schrottmengen bis 2030 auf 43 Millionen Tonnen ansteigen würden.
Das von ihnen errechnete Basisszenario geht für KI-Hardware kumuliert bis 2030 von fünf Millionen Tonnen an Elektroschrott aus. Das wären zwölf Prozent der von ITK-Kleingeräten abfallenden Müllmengen. Beim zurückhaltendsten Szenario ließe sich das auf immerhin drei Prozent reduzieren.
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