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| Energieproduktion und künstliche Energie |
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| KI wird die steigende Stromnachfrage von Rechenzentren antreiben |
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Künstliche Intelligenz bietet das Potenzial bieten, die Funktionsweise des Energiesektors zu verändern
Der grosse neue Sonderbericht «Energy and AI» bringt bahnbrechende Daten und Analysen zu einem der drängendsten und am wenigsten verstandenen Energieproblemen der heutigen Zeit und untersucht die breite Palette potenzieller Auswirkungen von KI
Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, den Energiesektor in den kommenden zehn Jahren zu verändern, was einen Anstieg des Strombedarfs von Rechenzentren auf der ganzen Welt antreibt und gleichzeitig erhebliche Möglichkeiten bietet, Kosten zu senken, die Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern und die Emissionen zu reduzieren.
Der Sonderbericht «Energy and AI» der IEA bietet die bisher umfassendste, datengesteuerte globale Analyse über die wachsenden Verbindungen zwischen Energie und KI. Der Bericht stützt sich auf neue Datensätze und umfassende Konsultationen mit den politischen Entscheidungsträgern, dem Technologiesektor, der Energiebranche und internationalen Experten.
Sie geht davon aus, dass sich der Strombedarf aus Rechenzentren weltweit bis 2030 auf rund 945 Terawattstunden (TWh) mehr als verdoppeln wird, etwas mehr als der gesamte Stromverbrauch Japans heute. KI wird der wichtigste Treiber dieses Anstiegs sein, wobei der Strombedarf aus KI-optimierten Rechenzentren bis 2030 voraussichtlich mehr als vervierfachen wird.
In den Vereinigten Staaten ist der Stromverbrauch durch Rechenzentren auf dem besten Weg, fast die Hälfte des Anstiegs des Strombedarfs bis 2030 zu berücksichtigen.
● Getrieben durch den KI-Einsatz wird die US-Wirtschaft im Jahr 2030 mehr Strom verbrauchen, um Daten zu verarbeiten, als für die Herstellung aller energieintensiven Waren in Kombination, einschliesslich Aluminium, Stahl, Zement und Chemikalien.
● In den hochentwickelten Volkswirtschaften wird prognostiziert, dass Rechenzentren bis 2030 für mehr als 20% des Anstiegs der Stromnachfrage verantwortlich sein werden, was den Energiesektor in diesen Volkswirtschaften nach Jahren stagnierender oder sinkender Nachfrage in vielen von ihnen wieder auf Wachstumsbasis stellt.
Eine breite Palette von Energiequellen wird angezapft, um den steigenden Strombedarf der Rechenzentren zu decken, so der Bericht - obwohl erneuerbare Energien und Erdgas aufgrund ihrer Kostenkonkurrenz und Verfügbarkeit in Schlüsselmärkten die Führung übernehmen werden.
"KI ist heute eine der grössten Geschichten in der Energiewelt - aber bis jetzt fehlten politische Entscheidungsträgern und Märkten die Instrumente, um die weitreichenden Auswirkungen vollständig zu verstehen", sagte IEA-Exekutivdirektor Fatih Birol. "Der weltweite Strombedarf aus Rechenzentren wird sich in den nächsten fünf Jahren mehr als verdoppeln und bis 2030 so viel Strom verbrauchen wie heute ganz Japan. Die Auswirkungen werden in einigen Ländern besonders stark sein.
In den Vereinigten Staaten sind beispielsweise die Rechenzentren auf dem besten Weg, fast die Hälfte des Anstiegs des Strombedarfs zu beanspruchen, in Japan mehr als die Hälfte und in Malaysia bis zu einem Fünftel."
Der Bericht betont die erheblichen Unsicherheiten, die sich über die kommenden Unsicherheiten beziehen, von den makroökonomischen Aussichten bis hin zu der Art und Weise, wie schnell KI übernommen wird. Er stellt auch die Frage, wie fähig und produktiv KI werden, wie schnell Effizienzverbesserungen eintreten werden und ob Engpässe im Energiesektor behoben werden können.
KI könnte einige Energiesicherheitaspekte verstärken und gleichzeitig helfen, andere in den Fokus zu stellen, so der Bericht.
● Cyberangriffe auf Energieversorger haben sich in den letzten vier Jahren verdreifacht und sind aufgrund von KI immer ausgefeilter geworden.
Gleichzeitig wird KI zu einem kritischen Instrument für Energieunternehmen, um sich gegen solche Angriffe zu verteidigen. Ein weiteres Energiesicherheitsproblem bezieht sich auf die wachsende Nachfrage nach kritischen Mineralien, die in den Geräten in den Rechenzentren verwendet werden, die KI antreiben. Der Bericht liefert erste Mengenschätzungen der Nachfrage von Rechenzentren nach kritischen Mineralien, deren globales Angebot heute hochkonzentriert ist.
Während der Anstieg des Strombedarfs für Rechenzentren die Emissionen in die Höhe treiben wird, wird dieser Anstieg im Kontext des gesamten Energiesektors gering sein und könnte möglicherweise durch Emissionsreduktionen ausgeglichen werden, die durch KI ermöglicht werden, wenn die Einführung der Technologie weit verbreitet ist, so der Bericht.
Darüber hinaus, da KI immer fester Bestandteil der wissenschaftlichen Entdeckung wird, stellt der Bericht fest, dass sie die Innovation in Energietechnologien wie Batterien und Solar-PV beschleunigen könnte.
"Mit dem Aufstieg der KI steht der Energiesektor an vorderster Front einer der wichtigsten technologischen Revolutionen unserer Zeit", sagte Dr. Birol. "KI ist ein Werkzeug, möglicherweise ein unglaublich mächtiges, aber es liegt an uns - unseren Gesellschaften, Regierungen und Unternehmen - wie wir es nutzen. Die IEA wird weiterhin die Daten, Analysen und Dialogforen bereitstellen, um politischen Entscheidungsträgern und anderen Interessengruppen zu helfen, den Weg zu gehen, während der Energiesektor die Zukunft der KI gestaltet - und KI die Zukunft der Energie prägt."
Dem Bericht zufolge müssen Länder, die vom Potenzial der KI profitieren wollen, neue Investitionen in die Stromerzeugung und -netze schnell beschleunigen, die Effizienz und Flexibilität der Rechenzentren verbessern und den Dialog zwischen politischen Entscheidungsträgern, dem Technologiesektor und der Energiebranche stärken.
Der Bericht ist Teil der wachsenden Arbeit der IEA, die die Vertiefung der Verbindungen zwischen Energie und KI analysiert. Sie baut auf der Globalen Konferenz über Energie und KI auf, die die IEA im Dezember 2024 veranstaltete - die bisher grösste Konferenz zu diesem Thema - und den Beiträgen der Agentur unter dem Vorsitz Frankreichs und Indiens im Februar. Die IEA wird auch bald ein neues Beobachtungsstelle für Energie-, KI- und Rechenzentren einführen, das die umfassendsten und neuesten Daten weltweit über den Strombedarf von KI sammeln wird, zusätzlich zur Verfolgung modernster KI-Anwendungen im Energiesektor.
Neben dem Bericht veröffentlicht die IEA einen neuen KI-Agenten, um den Lesern zu helfen, mit ihren Ergebnissen zu interagieren. Der KI-Agent ist auf der Hauptwebseite des Berichts verfügbar und beantwortet Fragen zu den Inhalten des Berichts in einfacher und konversationeller Weise.
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| Quelle:
Text Internationale Energie-Agentur (IEA), 10. April 2025 |
| RAOnline: Übersetzung aus dem Englischen mit dem Firefox-Übersetzungstool |
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| IEA-Bericht «Energy and AI»: Zusammenfassung |
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Das transformative Potenzial der KI hängt von Energie ab
Es gab eine deutliche Veränderung in den Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz (KI), angetrieben durch sinkende Rechenkosten, einen Anstieg der Datenverfügbarkeit und technische Durchbrüche. KI ist die Wissenschaft, Maschinen zu machen, die in der Lage sind, Aufgaben zu erfüllen, die traditionell menschliche Intelligenz erfordern. KI entwickelt sich zu einer Allzwecktechnologie, ähnlich wie Elektrizität. Heute kann es Text und Videos generieren, wissenschaftliche Entdeckungen in Bereichen wie Medizin oder Materialwissenschaft beschleunigen, die Herstellung von Robotern intelligenter und produktiver machen, kommerzielle Taxis in komplexen Stadtlandschaften fahren und Bedrohungen für kritische Infrastrukturen erkennen.
In den letzten Jahren hat sich die KI von einem akademischen Streben zu einer Branche mit Billionen von Dollar an Marktkapitalisierung und Risikokapital auf dem Spiel gesetzt. Die Marktkapitalisierung von KI-bezogenen Unternehmen im S&P 500 ist seit 2022 um rund 12 Billionen US-Dollar gestiegen. Während es mehrere Unsicherheiten über ihre Aufnahme und Wirkung gibt, haben die schnelle Entwicklung und das enorme Potenzial von KI es zu einem zentralen Thema für Unternehmensstrategien, Wirtschaftspolitik und Geopolitik gemacht.
Es gibt jedoch keine KI ohne Energie, gleichzeitig hat KI das Potenzial, den Energiesektor zu verändern. Eine erschwingliche, zuverlässige und nachhaltige Stromversorgung wird ein entscheidender Faktor für die KI-Entwicklung sein, und Länder, die die Energie liefern können, die mit Geschwindigkeit und Grösse benötigt wird, werden am besten genutzt werden können. Das Training und der Einsatz von KI-Modellen findet in grossen und stromhungrigen Rechenzentren statt. Ein typisches KI-fokussiertes Rechenzentrum verbraucht so viel Strom wie 100 000 Haushalte, aber die grössten, die heute im Bau sind, werden 20 Mal so viel verbrauchen.
Politikmachern und Märkten fehlten die Instrumente, um die Auswirkungen zu bewerten
Der Energiesektor steht daher im Mittelpunkt einer der wichtigsten technologischen Revolutionen heute. Es mangelt jedoch immer noch an Verständnis für den Einsatz und die Auswirkungen dieser sich vertiefenden Verbindung zwischen Energie und KI. Im Einklang mit seiner starken Erfolgsbilanz bei der Identifizierung und Erforschung neuer Probleme im Energiesektor, zielt dieser neue Sonderbericht der Internationalen Energieagentur (IEA) darauf ab, diese Lücke mit der bisher umfassendsten, datengesteuerten Analyse zu füllen. Basierend auf einem neuen globalen Modell und einem umfassenden Datensatz des Strombedarfs des Rechenzentrums wurde seine Analyse auch durch einen eingehenden Konsultationsprozess mit politischen Entscheidungsträgern, dem Technologiesektor, der Energiebranche und anderen Experten bereichert.
Rechenzentren machen heute einen kleinen Teil des weltweiten Stromverbrauchs aus, aber ihre lokalen Auswirkungen sind viel ausgeprägter
Die weltweiten Investitionen in Rechenzentren haben sich seit 2022 fast verdoppelt und beliefen sich 2024 auf eine halbe Billion Dollar. Dieser Investitionsboom hat zu wachsenden Sorgen über den explodierenden Strombedarf geführt.
Rechenzentren machten 2024 rund 1,5 % des weltweiten Stromverbrauchs oder 415 Terawattstunden (TWh) aus. Die Vereinigten Staaten machten 2024 (45 %) den grössten Anteil am weltweiten Stromverbrauch des Rechenzentrums aus, gefolgt von China (25%) und Europa (15 %).
Weltweit ist der Stromverbrauch des Rechenzentrums seit 2017 um rund 12 % pro Jahr gestiegen, mehr als viermal schneller als der Gesamtstromverbrauch. KI-fokussierte Rechenzentren können so viel Strom beziehen wie stromintensive Fabriken wie Aluminiumhütten, aber sie sind viel geographisch konzentrierter. Fast die Hälfte der Rechenzentrumskapazität in den Vereinigten Staaten befindet sich in fünf regionalen Clustern. Der Sektor macht erhebliche Anteile am Stromverbrauch auf den lokalen Märkten aus.
Strombedarf für Rechenzentren verdoppelt sich bis 2030
Der Stromverbrauch des Rechenzentrums wird sich bis 2030 auf rund 945 TWh mehr als verdoppeln. Das ist etwas mehr als Japans Gesamtstromverbrauch heute. KI ist neben der wachsenden Nachfrage nach anderen digitalen Diensten der wichtigste Treiber dieses Wachstums. Die Vereinigten Staaten machen den mit Abstand grössten Anteil an diesem prognostizierten Anstieg aus, gefolgt von China.
In den Vereinigten Staaten machen Rechenzentren bis 2030 fast die Hälfte des Strombedarfswachstums aus. Bis zum Ende des Jahrzehnts wird das Land mehr Strom für Rechenzentren verbrauchen als für die Produktion von Aluminium, Stahl, Zement, Chemikalien und allen anderen energieintensiven Gütern zusammen.
Die Unsicherheiten werden nach 2030 weiter aus, aber in unserem Basisfall steigt der weltweite Stromverbrauch des Rechenzentrums bis 2035 auf etwa 1 200 TWh.
Um die Nachfrage zu decken, wird eine Vielzahl von Quellen benötigt
Erneuerbare Energien und Erdgas übernehmen die Führung bei der Deckung des Strombedarfs im Rechenzentrum, aber eine Reihe von Quellen sind bereit, einen Beitrag zu leisten. Die Hälfte des weltweiten Wachstums der Nachfrage in Rechenzentren wird durch erneuerbare Energien, unterstützt durch Speicher und das breitere Stromnetz, erreicht.
Die Erzeugung erneuerbarer Energien wird voraussichtlich um mehr als 450 TWh wachsen, um die Nachfrage des Rechenzentrums bis 2035 zu decken, aufbauend auf kurzen Lieferzeiten, wirtschaftlicher Wettbewerbsfähigkeit und den Beschaffungsstrategien von Technologieunternehmen. Rasch abrufbare Energiequellen, angeführt von Erdgas, haben auch eine entscheidende Rolle zu spielen, wobei der Technologiesektor dazu beiträgt, neue Kern- und Geothermietechnologien hervorzubringen. Erdgas wächst um 175 TWh, um die wachsende Nachfrage des Rechenzentrums zu decken, insbesondere in den Vereinigten Staaten. Die Kernenergie trägt etwa die gleiche Summe der zusätzlichen Generation bei, um die Nachfrage der Rechenzentren zu decken, insbesondere in China, Japan und den Vereinigten Staaten. Die ersten kleinen modularen Reaktoren entwickeln sich bis um 2030 zur Betriebsreife.
Rechenzentren sind einer von mehreren Treibern des beschleunigten Strombedarfswachstums im Zeitalter der Elektrizität
Rechenzentren erfordern bis 2030 etwa ein Zehntel des weltweiten Strombedarfs, was weniger ist als der Anteil von Industriemotoren, Klimaanlagen in Haushalten und Büros oder Elektrofahrzeugen. Die Bedeutung der Rechenzentren bei der Förderung des Strombedarfs unterscheidet sich jedoch je nach Land. Die Schwellen- und Entwicklungsländer verzeichnen bereits ein schnelles Wachstum der Stromnachfrage. In diesen Ländern machen Rechenzentren rund 5 % des Strombedarfs bis 2030 aus. Die hochentwickelten Volkswirtschaften hingegen haben mehrere Jahrzehnte des im Wesentlichen stagnierenden Strombedarfs erlebt. In dieser Gruppe von Ländern machen Rechenzentren bis 2030 mehr als 20% des Nachfragewachstums aus, was einen Weckruf für die Notwendigkeit darstellt, den Stromsektor wieder auf eine Wachstumsbasis zu stellen.
Intelligenter ist schneller, wenn es um die Integration von Rechenzentren in Stromnetze geht
Die Stromnetze sind vielerorts bereits unter Druck: Wir schätzen, dass rund 20% der geplanten Rechenzentrumsprojekte mit Verzögerungen rechnen müssen, wenn diese Risiken nicht angegangen werden. Die Warteschlangen für Versorgungs- und Verbrauchsprojekte, einschliesslich Rechenzentren, sind lang und komplex. Der Bau neuer Übertragungsleitungen kann in den hochentwickelten Volkswirtschaften vier bis acht Jahre dauern und die Wartezeiten für kritische Netzkomponenten wie Transformatoren und Kabel haben sich in den letzten drei Jahren verdoppelt. Auch die Erzeugungsanlage ist sehr gefragt. Turbinenlieferungen für neue Gaskraftwerke sind nun vor mehreren Jahren vor den Vorlaufzeiten, was ihre Inbetriebnahme möglicherweise über 2030 hinaus verzögern könnte. Wenn der Stromsektor nicht steigt, besteht die Gefahr, dass die Bewältigung des Lastwachstums im Rechenzentrum Kompromisse mit anderen Zielen wie Elektrifizierung, Produktionswachstum oder Erschwinglichkeit mit sich bringen könnte.
Zu den wichtigsten Optionen zur Minderung dieser Risiken gehören die Lokalisierung neuer Rechenzentren in Gebieten mit hoher Strom- und Netzverfügbarkeit sowie deren Betreiber von Rechenzentrumsservern oder deren Stromversorgungs- und Speicheranlagen vor Ort. Diese Strategien sind noch nicht erforscht. Ein KI-orientiertes Rechenzentrum ist zehnmal kapitalintensiver als eine Aluminiumhütte, was bedeutet, dass die Einschränkung seines Betriebs, um Flexibilität am Netz zu bieten, sehr teuer ist. Aber viele Rechenzentren arbeiten mit einem Puffer an Ersatzserverkapazitäten. Regulierungsbehörden könnten Massnahmen ergreifen, um Rechenzentrumsbetreiber Anreize für die Nutzung von Reserveservern oder deren Reservestromerzeugung oder Speicheranlagen flexibler zu nutzen. Netzbetreiber könnten auch Anreize für die Lokalisierung von Rechenzentren in Gebieten untersuchen, in denen die Netze weniger eingeschränkt sind. Wir stellen fest, dass 50% der in den Vereinigten Staaten in Entwicklungszentren in bereits bestehenden grossen Clustern sind, was möglicherweise das Risiko lokaler Engpässe erhöht.
Es gibt grosse Unsicherheiten in den Aussichten für den KI-bezogenen Strombedarf
Es gibt Unsicherheiten darüber, wie schnell KI übernommen wird, wie fähig und produktiv sie werden wird, wie schnell Effizienzverbesserungen auftreten werden und ob Engpässe im Energiesektor behoben werden können. Diese Unsicherheiten werden in Sensibilitätsfällen untersucht. Ein Lift-Off Case geht von höheren Raten der KI-Aufnahmen und proaktiven Massnahmen zur Verringerung der Engpässe im Energiesektor aus. Ein Headwinds-Fall beinhaltet Engpässe - einschliesslich makroökonomischer Gegenwind - in die Aufnahme von KI und dem Ausbau der Energieinfrastruktur, um sie anzutreiben. Unser High Efficiency Case zeigt das Potenzial für noch stärkere Zuwächse bei der Effizienz von KI-bezogenen Hardware- und KI-Modellen. In diesem Fall ist der Strombedarf aus Rechenzentren 2035 um 20% niedriger als im Fall der Basis. Bis 2035 reicht das Angebot an Rechenzentrumsstrom in unseren Koffern von 700 bis 1 700 TWh. Der Anstieg des Gasstroms, um den Bedarf an Rechenzentren in unserem Lift-Off-Fall zu decken, ist viermal höher als in unserem Headwinds Case. Das Wachstum der Kernproduktion, um die Nachfrage der Rechenzentren zu decken, ist noch unterschiedlicher.
KI könnte grosse Effizienz- und Betriebsgewinne für den Energiesektor erschliessen
KI wird bereits von Energieunternehmen eingesetzt, um die Energie- und Mineralversorgung, Stromerzeugung und -übertragung sowie den Energieverbrauch zu verändern und zu optimieren. Es gibt zahlreiche Ziele im Spiel, darunter die Senkung der Kosten, die Verbesserung des Angebots, die Verlängerung der Lebensdauer von Vermögenswerten, die Reduzierung von Ausfallzeiten und die Senkung der Emissionen.
Die Öl- und Gasindustrie war ein früher KI-Anwender, der die Exploration, Produktion, Wartung und Sicherheit optimierte. Bei der Exploration und Entwicklung kann KI die Bewertung der Ressourcen zuverlässiger machen und die Unsicherheit vor dem Bohren verringern. Im Betrieb wird es verwendet, um Produktionsprozesse zu optimieren und zu automatisieren, Leckagen zu erkennen, Wartungsbedürfnisse vorherzusagen und Bemühungen zur Reduzierung der Methanemissionen zu unterstützen.
KI kann helfen, Stromnetze auszugleichen, die komplexer, dezentralisiert und digitalisiert werden. KI kann die Prognose und Integration der variablen erneuerbaren Energieerzeugung verbessern, wodurch die Reduzierung und Emissionen reduziert werden. Die KI-basierte Fehlererkennung kann helfen, Netzstörungen schnell zu identifizieren und genau zu bestimmen, wodurch Ausfalldauern um 30-50% reduziert werden. Fernsensoren und KI-basiertes Management können die Kapazität von Übertragungsleitungen erhöhen. Bis zu 175 Gigawatt (GW) der Übertragungskapazität könnten entriegelt werden, wenn diese Werkzeuge aufgetragen werden, ohne dass neue Leitungen gebaut werden. Das ist mehr als der Anstieg der Rechenzentrumsstromlast bis 2030 im Basisfall.
Die Branche der Zukunft wird zunehmend digitalisiert und automatisiert; Länder und Unternehmen, die die Führung bei der Integration von KI in die Fertigung übernehmen, werden voranschreiten. KI-Anwendungen können die Produktentwicklung beschleunigen, Kosten senken und die Qualität erhöhen. Die weitverbreitete Einführung bestehender KI-Anwendungen zur Optimierung der Prozesse in der Industrie kann zu Energieeinsparungen führen, die mehr als dem gesamten Energieverbrauch Mexikos heute entsprechen. Europäische Unternehmen haben mehr als die Hälfte des Marktanteils für industrielle Automatisierungslösungen, die der entscheidende Wegbereiter für den industriellen KI-Einsatz sind.
KI-Anwendungen im Transportwesen können die Effizienz verbessern und Kosten sparen, aber sie könnten auch die Nachfrage nach persönlicher Mobilität erhöhen. KI-Anwendungen werden verwendet, um den Verkehr zu steuern, Routen zu optimieren, Wartungsanforderungen vorherzusagen und autonome Fahrzeuge zu entwickeln. Die weit verbreitete Einführung von KI-Anwendungen im gesamten Verkehrssektor könnte zu Energieeinsparungen führen, die der Energie von 120 Millionen Autos entspricht. Während autonome Fahrzeuge effizienter arbeiten als herkömmliche, könnten sie auch Menschen vom öffentlichen Verkehr weglocken, da die Kosten sinken und die Verfügbarkeit steigt, was zu Rebound-Effekten führt.
In Gebäuden gibt es ein erhebliches Potenzial für KI-geführte Optimierungen, um Heiz- und Kühlsysteme effizienter zu machen und den Stromverbrauch in Gebäuden flexibler zu machen. Zu den Hindernissen bei der Realisierung dieses Potenzials gehören fragmentiertes Eigentum an Gebäuden, mangelnde Digitalisierung und unzureichende Anreize. Wenn sie ausgeweitet werden, könnten bestehende KI-geführte Interventionen zu globalen Stromeinsparungen von rund 300 TWh führen, was heute für Australien und Neuseeland zusammen der jährlichen Stromerzeugung entspricht.
Beschleunigte Innovation könnte einer der wichtigsten längerfristigen Auswirkungen von KI auf den Energiesektor sein
KI entwickelt sich zu einem leistungsstarken Werkzeug für wissenschaftliche Entdeckungen, das Forschern hilft, Innovationen schneller zu finden, zu testen und zu vermarkten. In der Biomedizin beispielsweise führte KI zu einer 45 000-fachen Beschleunigung bei der Kartierung von Proteinstrukturen - entscheidend für die Entwicklung neuer Medikamente. Innovationsvorlaufzeiten für neue Energietechnologien reichen oft Jahrzehnte. Die Reduzierung dieses Zeitraums wird entscheidend sein, um Ziele des Energiesektors wie Nachhaltigkeit und Wettbewerbsfähigkeit zu erreichen. Doch nur 2% des Eigenkapitals, das von Energie-Start-ups aufgebracht wurde, sind an Unternehmen mit einem KI-bezogenen Wertversprechen gegangen.
Die Herausforderungen bei der Energieinnovation sind von den Problemen geprägt, die KI gut lösen kann. So wurden beispielsweise nur 0,01 % der Solar-PV-Materialien der nächsten Generation experimentell produziert, so dass noch ein riesiges Set möglicher Materialien erforscht werden muss. KI könnte es Wissenschaftlern ermöglichen, den Prozess des Findens und Ersuchens vielversprechender Materialien, Batteriechemie und Kohlenstoffabscheidungsmoleküle drastisch zu beschleunigen. Die Richtlinie wird erforderlich sein, um KI-geführte Erfindungen zu unterstützen und auch die Kommerzialisierung zu beschleunigen, was oft ein grösseres Hindernis für neue Produkte als die Entdeckungsphase ist.
Der Energiesektor macht noch nicht das Beste aus der KI
Energie gehört zu den komplexesten und kritischsten Sektoren der Welt heute, aber sie kann und sollte mehr tun, um die potenziellen Vorteile der Nutzung von KI zu nutzen. Der Energiesektor steht vor Hindernissen für die umfassende Einführung von KI, einschliesslich fehlendem oder unzureichendem Zugang zu Daten und digitalen Infrastrukturen und Fähigkeiten, sowie anhaltende digitale und physische Sicherheitsbedenken, die potenzielle Effizienzgewinne übertrumpfen. Die Prävalenz KI-bezogener Fähigkeiten ist im Energiesektor im Vergleich zu anderen Sektoren viel geringer. Es werden politische und regulatorische Änderungen erforderlich sein, damit der Energiesektor die Vorteile von KI nutzen kann.
KI könnte einige Energiesicherheitsbedenken schärfen und helfen, andere anzusprechen
Die Lieferketten für die Komponenten, die in Rechenzentren gehen, sind komplex und globalisiert. Zum Beispiel ist Gallium ein zunehmend kritisches Metall, das in hochmodernen Computerchips und Leistungselektronik verwendet wird und im Vergleich zu herkömmlichen Halbleiterdesigns auf Siliziumbasis erhebliche Effizienzvorteile bietet. China macht derzeit etwa 99 % des weltweiten Raffinerieangebots aus. Unsere Schätzungen deuten darauf hin, dass die Nachfrage nach Gallium für Rechenzentren im Jahr 2030 mehr als 10% des heutigen Angebots erreichen könnte.
KI verstärkt einige Energiesicherheitsrisiken, bietet aber auch Lösungen sowohl in den Cyber- als auch im physischen Bereich. Mit zunehmender KI-Fähigkeiten steigt auch die Fähigkeit, von verschiedenen Akteuren verwendet und missbraucht zu werden. Cyberangriffe auf Energieversorger haben sich in den letzten vier Jahren verdreifacht und sind aufgrund von KI immer ausgefeilter geworden. Gleichzeitig wird KI zu einem kritischen Werkzeug, um sich gegen sie zu verteidigen. Im physischen Bereich können KI-ausgestattete Satelliten und Sensoren 500 500Mal schneller als herkömmliche bodengebundene Methoden und bei hohen räumlichen Auflösungen auftreten. Während sich die Natur der Energiesicherheit entwickelt, wird die IEA dieses kritische Thema weiterhin überwachen.
Schwellen- und Entwicklungsländer können zu KI-Lösungen überspringen
Aussteigern und Entwicklungsländern machen andere als China 50% der weltweiten Internetnutzer aus, aber weniger als 10% der globalen Rechenzentrumskapazität. Länder mit einer Erfolgsbilanz von zuverlässiger und erschwinglicher Leistung werden am besten in der Lage sein, das Wachstum von Rechenzentren freizuschalten, die Rechenleistung zu lokalisieren, die für die heimische KI-Entwicklung entscheidend ist, und die IT-Branche im Allgemeinen anzukurbeln. Rechenzentren können auch Anker für neue emissionsarme Projekte sein. In Regionen mit häufigen Stromausfällen oder Stromqualitätsproblemen kann die Pflege eines Rechenzentrums jedoch riskant oder teuer sein, was das Hosting im Ausland für Unternehmen attraktiver macht. Es gibt auch vielversprechende Anwendungsfälle von KI in Entwicklungsländern, die dazu beigetragen haben, neue Effizienzen zu erschliessen und Prozesse zu optimieren. Die Überwindung von Hindernissen für die Digitalisierung kann solchen Volkswirtschaften helfen, KI-Lösungen zu überspringen, die Kosten und Zeiteinsparungen bieten.
Befürchtungen, dass KI den Klimawandel beschleunigen könnte, scheinen übertrieben, ebenso wie die Erwartungen, dass KI allein das Problem angehen wird
Die Emissionen aus der Stromnutzung durch Rechenzentren wachsen von 180 Millionen Tonnen (Mt) heute auf 300 Mt im Basisfall bis 2035 und bis zu 500 Mt im Lift-Off-Fall. Während diese Emissionen in diesem Zeitraum unter 1,5% der gesamten Energieemissionen bleiben, gehören Rechenzentren zu den am schnellsten wachsenden Emissionsquellen.
Die weit verbreitete Einführung bestehender KI-Anwendungen könnte zu Emissionsreduktionen führen, die weit grösser sind als die Emissionen von Rechenzentren - aber auch viel kleiner als das, was zur Bekämpfung des Klimawandels erforderlich ist.
Wir schätzen, dass die Emissionsreduktionen aus der breiten Anwendung bestehender KI-geführter Lösungen im Jahr 2035 etwa 5% der energiebedingten Emissionen entsprechen. Verschiedene Hindernisse für die KI-Einführung müssen überwunden werden, um diese Gewinne zu erschliessen. Rebound-Effekte (Bumerang-Effekt) - zum Beispiel von Verkehrsverlagerungen weg vom öffentlichen Verkehr zu autonomen Autos - könnten einige dieser Vorteile untergraben. KI kann ein Werkzeug bei der Reduzierung der Emissionen sein, aber es ist keine Wunderwaffe und beseitigt nicht die Notwendigkeit einer proaktiven Politik.
Mit Energie und Technologie, die jetzt gemeinsam auf einer Reise sind, ist die Zusammenarbeit der Schlüssel
Der Tech-Sektor und die Energiebranche sind stärker miteinander verflochten als je zuvor. Es gibt grosse Unsicherheiten auf dem vor uns liegenden Weg, aber diese sollten dem konzertierten Handeln nicht im Weg stehen. Die Bereitstellung der Energie für KI und die Nutzung der Vorteile von KI für Energie erfordern einen noch tieferen Dialog und eine engere Zusammenarbeit zwischen dem Technologiesektor und der Energiebranche. Auf dem Weg dorthin wird es Risiken geben, die es zu bewältigen gibt. Die IEA wird weiterhin Daten und robuste Analysen bereitstellen, um die Entscheidungsfindung zu informieren und den Energie- und Technologiesektoren zu helfen, besser vorbereitet zu werden, wenn sich die Einführung von KI entfaltet.
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| Quelle:
Text Internationale Energie-Agentur (IEA), 10. April 2025 |
| RAOnline: Übersetzung aus dem Englischen mit dem Firefox-Übersetzungstool |
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