Geplantes KI-Zentrum in Wyoming: Energieverbrauch wie fast der ganze Staat
Künstliche Intelligenz soll menschliche Arbeit erleichtern, beschleunigen, ja sogar ersetzen. Damit ein "Großes Sprachmodell" (LLM) entstehen kann, welches dann Antworten, Illustrationen oder Videoclips erzeugt, ist hoher Rechenaufwand notwendig – und dieser kostet wiederum eine große Menge an Energie. Wie viel das ausmacht, verdeutlicht ein Projekt im US-Bundesstaat Wyoming: Der Bürgermeister von Cheyenne, Patrick Collins, gab die ambitionierten
Pläne bekannt, welche aus einer Kooperation des Datencenterspezialisten Crusoe und des Energieanbieters Tallgrass entstanden sind. Ein KI-Zentrum mit einem Bedarf von 1,8 Gigawatt – durchgehend. In der letzten Ausbaustufe soll die Serverfarm dann bis zu 10 Gigawatt einfordern.
Dabei entspricht ein Gigawatt in etwa der Energie, welche eine Million US-amerikanischer Haushalte im Durchschnitt benötigt. Tatsächlich leben in Wyoming 580.000 Menschen – es ist der Bundesstaat mit der geringsten Einwohnerzahl. Zugleich verfügt er über große Vorkommen an Erdgas und Kohle. Auch das milde Klima prädestiniert Wyoming für Serverfarmen. Microsoft betreibt seit 2012 einen Großteil seiner Rechenzentren dort, und der Facebook-Konzern Meta stellt dort derzeit eine KI-fokussierte Anlage fertig.
Schluss mit Energieexport?Tallgrass beabsichtigt, parallel zum Entstehen des Rechenzentrums die Energieproduktion vor Ort auszubauen – in Form von erneuerbaren Energien und Gaskraftwerken. Aktuell stellt Wyoming einen wichtigen Energielieferanten der Vereinigten Staaten dar: 60 Prozent des hier erzeugten Stroms wird in die umliegenden Bundesstaaten exportiert. Der Bedarf der nun geplanten Serverfarm entspricht 91 Prozent des bisherigen Strombedarfs von Wyomings Bürgern, Behörden und Unternehmen. Und das ist nur der erste Teilabschnitt. Die vollendete KI-Farm würde die doppelte Energie verschlingen, welche der gesamte Bundesstaat derzeit produziert.
Energie wird teurerViele IT-Unternehmen planen oder bauen gerade Rechenzentren für die Erzeugung und den Betrieb von KI-Assistenten auf Basis von Large Language Models (LLMs). Die Internationale Energiebehörde (IEA) geht davon aus, dass sich der Strombedarf weltweiter Rechenzentren bis zum Jahr 2030
mehr als verdoppeln wird. Wenn sich die Energieproduktion nicht im gleichen Maße steigert, wird sich dies wahrscheinlich in höheren Stromkosten niederschlagen. Diese zahlen dann alle – ob sie Künstliche Intelligenz nutzen oder nicht.