Ist generative KI die Antwort auf die Nachhaltigkeitsziele der Industrie?
Mit insgesamt 17 Zielen – den sogenannten «Sustainable Development Goals» – haben es sich alle Staaten der Vereinten Nationen zum Ziel gemacht, eine nachhaltige Entwicklung auf wirtschaftlicher, sozialer und ökologischer Ebene zu fördern. Als Mitglied der Vereinten Nationen beteiligt sich auch die Schweiz hieran und hat mittlerweile verschiedene ESG-Regularien eingeführt.
Nachhaltige generative künstliche Intelligenz (KI) kann dabei helfen, Nachhaltigkeitsziele wie die Senkung des Energieverbrauchs und der Treibhausgasemissionen zu erreichen, auch wenn sie selbst Emissionen verursacht. Tatsächlich scheinen Werkzeuge und Lösungen der generativen KI einen grossen gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Nutzen zu versprechen. Eine von Kyndryl durchgeführte Umfrage hat ergeben, dass der Einsatz dieser Technologie in den befragten Unternehmen im letzten Jahr zwar stark zugenommen hat, aber immer noch nur 18% bereits aktiv KI-Anwendungen einsetzen. Eine Studie der ETH Zürich in Zusammenarbeit mit Swissmem kommt bei der gleichen Frage für die Schweizer Tech-Branche sogar nur auf 2%. Rund 22% planen jedoch erste KI-Anwendungstests oder führen diese bereits durch.
Maria Kirschner, General Manager, Kyndryl AlpsTrotz ihres Energiebedarfs kann generative KI auch eine wichtige Rolle bei der Energieeinsparung spielen, indem sie den Geschäftsbetrieb effizienter macht.
Dieses Wachstum findet zu einer Zeit statt, in der mit ziemlicher Sicherheit davon ausgegangen wird, dass 2024 das wärmste Jahr aller Zeiten wird. Der Betrieb generativer KI erfordert eine enorme Rechenleistung, was die Anforderungen an die Kühlung von Rechenzentren erhöht und bestehende Energiemanagementpläne in Frage stellt.
Wie viel Energie verbraucht generative KI?
Einem Artikel von IEEE Spectrum zufolge könnte die derzeitige KI-Technologie insgesamt – also nicht nur generative KI – jährlich so viel Strom verbrauchen wie ganz Irland (29,3 Terawattstunden pro Jahr). Eine einzige Interaktion mit einem Large Language Model (LLM), einem grundlegenden Bestandteil der generativen KI, kann derweil so viel Strom in Anspruch nehmen wie eine LED-Glühbirne, die eine Stunde lang mit geringer Helligkeit brennt. Dies mag nicht viel erscheinen, bis man bedenkt, dass einige dieser Workloads potenziell Millionen von LLM-Interaktionen pro Tag erfordern. Trotz ihres Energiebedarfs kann generative KI auch eine wichtige Rolle bei der Energieeinsparung spielen, indem sie den Geschäftsbetrieb effizienter macht. Unternehmen müssen sich der Auswirkungen auf ihren CO2-Fussabdruck bewusst sein und ihre Strategien anpassen, um generative KI nachhaltiger zu gestalten. Um ihre Nachhaltigkeitsziele zu erreichen, sollten sie damit beginnen, Nachhaltigkeitsdaten in ihre Geschäftsentscheidungen einzubeziehen und in Technologien zu investieren, die einen besseren Einblick in Nachhaltigkeitsmetriken ermöglichen.
Schaffung einer Nachhaltigkeitsstrategie für generative KI
Wir raten Unternehmen, sich auf vier Schlüsselelemente zu konzentrieren: Messung des Energieverbrauchs des Unternehmens, Optimierung des Energieverbrauchs, Entwicklung energieeffizienter generativer KI und Suche nach sauberen Energiequellen.Ein wichtiger erster Schritt besteht darin, sich ein klares Bild von den aktuellen Treibhausgasemissionen und Energieausgaben innerhalb der eigenen Organisation zu machen. Hierbei ist eine kontinuierliche Überwachung notwendig, um eine effizientere Energieoptimierung zu ermöglichen. Bevor dies jedoch geschieht, müssen Unternehmen feststellen, ob generative KI ihre spezifischen Geschäftsanforderungen unterstützen kann. Sobald ein Unternehmen seinen Energieverbrauch ermittelt hat, ist es besser darauf vorbereitet, seine generativen KI-Systeme zu optimieren. Kyndryl hat zum Beispiel im Rahmen seiner Wachstumsstrategie die Nutzung seiner Anlagen, einschliesslich Rechenzentren und Immobilien, unter die Lupe genommen. So haben wir den Immobilienbestand reduziert und den Betrieb in effizientere, hochmoderne Rechenzentren verlagert. Ausserdem wurden viele Server durch Virtualisierung konsolidiert und der Energieverbrauch gesenkt. Ein wichtiger Teil der Umstrukturierung bestand darin, Partnerschaften mit den weltweit grössten Hyperscalern einzugehen, um die betriebliche Effizienz zu steigern.
Nutzung generativer KI für die Nachhaltigkeit von Unternehmen
Die heutigen Effizienzsteigerungen werden nicht ausreichen, um den steigenden Energiebedarf der generativen KI zu decken. Daher müssen wir diese Technologie nutzen, um ihren eigenen Energieverbrauch zu steuern. Ob durch Virtualisierung, optimierte Kodierungspraktiken, Cloud-Migration oder effizientere Programmierschnittstellen – Einblicke in den Energieverbrauch geben Unternehmen die notwendigen Informationen, um generative KI zu überwachen und für mehr Nachhaltigkeit zu nutzen. Darüber hinaus wird die Zukunft der generativen KI weitgehend davon abhängen, wie Unternehmen zusammenarbeiten, um sauberere und erneuerbare Energiequellen zu nutzen. Wenn wir nicht in der Lage sind, Wege zu finden, mehr Energie einzusparen, als wir durch den Einsatz generativer KI verbrauchen, werden wir einen Grossteil ihres Potenzials verpassen. Die Entwicklung neuer Batterietypen für die Notstromversorgung, der Betrieb von Generatoren mit Biodiesel und die Verlagerung von Rechenlasten auf sauberere Energiequellen werden Teil eines «all of the above»-Ansatzes zur Entwicklung einer nachhaltigen generativen KI sein.
