In Diskussionen rund um Chancen und Risiken von Künstlicher Intelligenz kommt immer wieder das Thema des Energieverbrauchs zur Sprache, immerhin benötigen Training und Ausführung von Modellen gewaltige Rechenzentren. Das erinnert etwas an Debatten vor vielen Jahren, als der Ausbau von Cloud-Plattformen ebenso kritisch beäugt wurde. Ein Klassiker ist zudem die Behauptung, dass eine Google-Suche so viel Strom wie eine Glühlampe pro Stunde verbrauche – was Google damals mit dem Vergleich zurückwies, es sei eher wie eine LED in weniger als zwei Minuten. Im Falle des Energiebedarfs von KI zählt Sam Altman stets zu jenen, die Kritik am Ressourcenhunger relativieren.


Relativierung des Energiebedarfs...
Auf dem AI Impact Summit musste er einmal mehr derlei Fragen beantworten und griff zu einem etwas gewagten Vergleich. Wer sich an den Energiekosten von KI-Training störe, müsse sich die Frage stellen, wie viel es erfordere, einen Menschen "zu trainieren". Sicherlich sei der Strom- und Wasserverbrauch von KI hoch, doch sieht er die Größenordnungen im Vergleich zum Aufwachsen eines Menschen samt dessen Ernährung nicht als relevant an. Auf den ersten Blick mag die These richtig klingen – in der Tat benötigt man in seinen ersten 20 Lebensjahren (und später genauso) viel Energie – dennoch bleibt es eine merkwürdige Gegenüberstellung.

...mit einem hinkenden Beispiel
Bei KI wird häufig ein klar messbarer Strom- und Wasserbedarf diskutiert, hier landen plötzlich sämtliche Lebenshaltungskosten in einem Topf – inklusive Dinge, die mit kognitiver Ausbildung nur sehr indirekt zu tun haben. Außerdem konkurrieren in seinem Vergleich klar messbare Prozesse mit einem unscharfen und nicht zu beziffernden Wert. Dazu kommt die simple Tatsache, dass Menschen nicht plötzlich die Gesamtnachfrage explodieren lassen (außer, sie nutzen KI-Dienste!) – KI aber in hohem Maße genau das tut.

Die Frage sollte eher sein: Gibt es langfristig Effizienzgewinne?
Letztlich dient der Vergleich daher weniger als belastbare Analyse denn als rhetorischer Perspektivwechsel. Die entscheidende Frage ist nicht, ob Intelligenz (egal ob biologisch oder künstlich) Energie benötigt, sondern wie viel zusätzlicher Bedarf durch KI tatsächlich hervorgerufen wird, wo dieser anfällt und wie er zu decken ist. Wenn langfristige Effizienzgewinne entstehen, die ihren Ressourcenverbrauch rechtfertigen, gäbe es wohl kaum Diskussionen – doch genau darauf zielt die meiste Kritik ab, nämlich auf den unklaren Ausblick, inwiefern die Investitionen nachhaltig sind.