Jevons Paradox: Wieso höhere Effizienz den Stromverbrauch von KI nicht senkt
Der Energieverbrauch von KI nimmt zu. (Foto: William Potter / Shutterstock)
KI-Technologien, die in der Lage sind, Texte, Bilder, Daten und mehr zu generieren, erfreuen sich wachsender Beliebtheit. Allerdings führt die steigende Nutzung auch zu einem Anstieg der Energiekosten für KI.
In einem Kommentar legen Forscher der Vrije Universiteit Amsterdam um Alex de Vries dar, wie KI seinen Energiefußabdruck ausweiten könnte. Sie prognostizieren, dass der Energieverbrauch von Servern, die KI betreiben, kontinuierlich steigen wird – paradoxerweise könnte dieser Anstieg sogar durch eine erhöhte Effizienz der Chips befeuert werden.
Scitechdaily berichtet, dass der Energieverbrauch der KI in nur wenigen Jahren den von ganzen Ländern übertreffen könnte.
Das ist Jevons Paradox
Ein zentraler Faktor in dieser Dynamik ist das Jevons Paradox. Dieses Paradoxon stellt die Beobachtung dar, dass eine erhöhte Effizienz in der Nutzung einer Ressource oft zu einer insgesamt höheren Verwendung dieser Ressource führt, statt sie zu reduzieren.
Der Grund dafür ist, dass die verbesserte Effizienz die Kosten für die Nutzung der Ressource senkt und somit die Nachfrage erhöht. Im Kontext der KI heißt das: Wenn die Effizienz der in Prozessoren und Grafikkarten genutzten Chips steigt, wird die Technologie vermehrt und großflächiger genutzt. Dies führt dazu, dass der Energieverbrauch insgesamt höher ausfällt als zuvor, obwohl die Technologie an sich Energie effizienter nutzt.
Ein historisches Beispiel für dieses Paradoxon ist die Kohlenutzung während der Industriellen Revolution. Effizientere Dampfmaschinen führten zu einer insgesamt höheren Kohlenutzung, da die verbesserte Technologie wirtschaftlich attraktiver und breiter einsetzbar wurde.
Mehr Energieverbrauch als die Niederlande
„Angesichts der wachsenden Nachfrage nach KI-Diensten ist es sehr wahrscheinlich, dass der Energieverbrauch im Zusammenhang mit KI in den kommenden Jahren deutlich steigen wird“, äußert der Autor Alex de Vries. Er fügt hinzu, dass auch die Produktion von KI-Servern signifikant ansteigen wird.
Auf dieser Grundlage könnte der weltweite Stromverbrauch der Server bis 2027 um 85 bis 134 Terawattstunden pro Jahr zunehmen. Dieser Wert steht auf einer Stufe mit dem jährlichen Energieverbrauch von Ländern wie den Niederlanden, Argentinien oder Schweden, und unterstreicht die potenzielle Größenordnung des Energiehungers, den die fortschreitende Verbreitung und Entwicklung der KI-Technologie mit sich bringen könnte.
