Die Zukunft der Datenverarbeitung muss nachhaltiger sein, auch wenn die KI-Nachfrage den Energieverbrauch ankurbelt
Nationen müssen künstliche Intelligenz nutzen, um Nachhaltigkeit zu erreichen, aber die zunehmende Verbreitung der Technologie wird den Stromverbrauch steigern.
Die Zukunft der Datenverarbeitung muss nachhaltiger sein, wobei künstliche Intelligenz (KI) dabei eine Rolle spielen wird, auch wenn die zunehmende Verbreitung der Technologie den Energieverbrauch ankurbelt.
Digitale Technologien wie KI können dabei helfen, Wege zur Reduzierung von Emissionen zu finden, etwa durch die Optimierung von Stromnetzen und die Entwicklung nachhaltiger Lieferketten, sagte Singapurs Vizepremierminister Heng Swee Keat.
KI-Modelle können komplexe Umweltdaten analysieren, Verbesserungsmöglichkeiten finden und eine effizientere, datengesteuerte Entscheidungsfindung vorantreiben, sagte Heng beim Start von Alibaba-NTU Global E-Sustainability Corplab in Singapur.
Aber auch die Digitalisierung selbst könne unseren CO2-Fußabdruck erheblich vergrößern, sagte er und wies darauf hin, dass allein die Technologiebranche derzeit schätzungsweise 1,5 bis 4 Prozent der weltweiten Treibhausgasemissionen ausmacht.
„Die digitale Revolution und die grüne Revolution sind eng miteinander verbunden“, fügte er hinzu. „So wie die Zukunft der Nachhaltigkeit KI-gesteuert sein wird, muss auch die Zukunft der Informatik umweltfreundlicher sein.“
Da der Energieverbrauch mit zunehmendem Einsatz von KI steigen werde, müsse jeder die KI gut nutzen, sagte er.
Um dies zu erreichen, seien verschiedene Maßnahmen erforderlich, um sicherzustellen, dass KI optimal eingesetzt und gleichzeitig Nachhaltigkeit erreicht werde, einschließlich Richtlinien, sagte Heng. Singapurs Roadmap für grüne Rechenzentren wurde beispielsweise Anfang des Jahres eingeführt, um die Nutzung grüner Energie, die Effizienz und die Rechenkapazität zu optimieren. Darin wird dargelegt, dass Rechenzentrumsbetreiber mit Unternehmen zusammenarbeiten müssen, um die Energieeffizienz von Hardware und Software zu verbessern, während Energieversorger den Einsatz grüner Energie steigern müssen.
Er fügte hinzu, dass das neue Unternehmenslabor, das von Alibaba und der Nanyang Technological University (NTU) eingerichtet wurde, eine Rolle bei der Förderung der Forschungs-, Innovations- und Unternehmenskapazitäten Singapurs spielt, insbesondere bei der Umsetzung von Forschungserkenntnissen in konkrete reale Anwendungen. Eine solche Zusammenarbeit werde Nischenkompetenzen stärken und interdisziplinäre Forschung erleichtern, sagte er.
Heutzutage gibt es in Singapur mehr als 20 Unternehmenslabore an verschiedenen Universitäten, sagte Heng, darunter das ExxonMobil-NTU-A*Star-Unternehmenslabor, zu dessen Bemühungen die Entwicklung effizienter Kohlenstoffabscheidungs- und Karbonisierungstechnologien gehört.
Der Schwerpunkt der Alibaba-NTU-Forschungseinrichtung liege auf der Entwicklung nachhaltiger digitaler Anwendungen, wie zum Beispiel grüner KI-Modelle, um neue Wege zur Senkung des Energieverbrauchs und zur Minimierung der Umweltbelastung zu entdecken, erklärte er. Diese könnten intelligente digitale Technologien und eine größere städtische Nachhaltigkeit weiter unterstützen, fügte er hinzu.
Dies kann immer wichtiger werden, da es unwahrscheinlich ist, dass Unternehmen die Einführung von KI zurückhalten, selbst wenn sie Bedenken hinsichtlich der Auswirkungen auf die Umwelt haben.
Laut einer von der KI-Datenplattform WEKA und S&P Global Market Intelligence veröffentlichten Studie haben etwa 64 % Bedenken darüber geäußert, wie sich KI- und maschinelle Lerninitiativen auf ihren Energieverbrauch und ihren CO2-Fußabdruck auswirken werden. Weitere 25 % sagen, sie seien über diese Auswirkungen sehr besorgt.
Die im zweiten Quartal 2024 durchgeführte Umfrage befragte 1.519 Entscheidungsträger im Bereich KI und maschinelles Lernen in Unternehmen, Forschungseinrichtungen und KI-Technologieanbietern.
Etwa 42 % der Befragten geben an, dass ihre Unternehmen im vergangenen Jahr in energieeffiziente IT-Hardware investiert haben, um die potenziellen Umweltauswirkungen ihrer KI-Projekte zu bewältigen. Laut der Studie gaben 56 % von ihnen an, dass dies große oder sehr große Auswirkungen hatte.
Trotz ihrer Bedenken haben 33 % der Befragten KI-Projekte, die weit verbreitet sind und einen erheblichen Mehrwert schaffen, verglichen mit 28 % im letzten Jahr. Spitzenreiter sind die Befragten in Nordamerika, wo 48 % über weit verbreitete KI verfügen, gefolgt von der Region Asien-Pazifik mit 26 % und EMEA mit 25 %.
Darüber hinaus untersuchen 88 % aktiv die Gen-KI und übertreffen damit andere KI-Anwendungen. Beispielsweise beschäftigen sich 61 % mit Vorhersagemodellen, 51 % mit der Klassifizierung, 30 % mit Expertensystemen und 30 % mit der Robotik.
Etwa 24 % der Befragten betrachten Gen AI als eine integrierte Fähigkeit, die in ihrem gesamten Unternehmen eingesetzt wird. Weitere 37 % haben Gen-KI in der Produktion, aber noch nicht skaliert, während 11 % noch nicht in Gen-KI investiert haben.
Die Organisationen haben im Durchschnitt 10 KI-Projekte im Pilotprojekt, während sich 16 in begrenzter Umsetzung befinden. Lediglich sechs KI-Initiativen werden in großem Maßstab eingesetzt.
Auf die Frage nach den größten technologischen Hürden für den Einsatz verweisen 35 % auf Speicher und Datenmanagement, während 26 % die Datenverarbeitung nennen und 23 % die Sicherheit als Hemmnis betrachten.