Die steigenden Ressourcenanforderungen von ChatGPT: Warum sie unüberschaubar werden

Die schnelle Expansion von generativer KI hat den Bedarf an Wasser und Elektrizität erheblich erhöht. Eine aktuelle Studie der Washington Post in Zusammenarbeit mit Forschern der University of California, Riverside, zeigt die erheblichen Ressourcen, die OpenAI's ChatGPT benötigt, um selbst grundlegende Aufgaben zu erledigen.

In Bezug auf den Wasserverbrauch variiert die Menge, die für ChatGPT benötigt wird, um eine 100-Wort-E-Mail zu verfassen, je nach Standort und Nähe zu OpenAIs Rechenzentren. In Regionen mit begrenzter Wasserverfügbarkeit und niedrigeren Stromkosten greifen Rechenzentren häufig mehr auf elektrisch betriebene Klimaanlagen zurück. Zum Beispiel benötigt die Erstellung einer 100-Wort-E-Mail in Texas etwa 235 Milliliter Wasser. Im Vergleich dazu erfordert die gleiche E-Mail in Washington beeindruckende 1.408 Milliliter, fast anderthalb Liter.

Mit dem Wachstum der generativen KI-Technologie sind die Rechenzentren größer und dichter geworden. Luftbasierte Kühlsysteme haben Schwierigkeiten, optimale Temperaturen aufrechtzuerhalten, was viele AI-Rechenzentren dazu veranlasst hat, auf Flüssigkeitskühlung umzusteigen. Dieses Verfahren zirkuliert große Wassermengen um Serverstapel, um Wärmeenergie aufzunehmen, bevor sie zu Kühlanlagen geleitet wird, wo die Wärme abgegeben wird.

Die elektrischen Anforderungen von ChatGPT sind ebenfalls erheblich. Laut der Washington Post benötigt die Erstellung einer 100-Wort-E-Mail mit ChatGPT genügend Strom, um mehr als ein Dutzend LED-Lampen eine Stunde lang zu betreiben. Wenn nur 10 % der US-Bevölkerung ChatGPT einmal pro Woche über ein Jahr lang nutzen würden, würde der Gesamtenergieverbrauch dem der Haushalte in Washington, D.C. für 20 Tage entsprechen und etwa 670.000 Menschen betreffen.

Diese Herausforderung wird sich voraussichtlich nicht schnell lösen und könnte sich mit der Zeit verschärfen. Beispielsweise benötigte Meta 22 Millionen Liter Wasser, um seine neuesten Llama 3.1-Modelle zu trainieren. Laut Gerichtsdokumenten verbrauchen Googles Rechenzentren in The Dalles, Oregon, fast ein Viertel der Wasserversorgung der Stadt. Inzwischen zapft xAIs Supercluster in Memphis bereits 150 MW Strom – genug, um etwa 30.000 Haushalte zu versorgen – und benötigt Ressourcen vom lokalen Versorger Memphis Light, Gas and Water.