Hey ChatGPT, zerstörst du die Umwelt?
📝 概要
人工智能的能耗问题日益严峻。波恩大学研究员 Sophia Falk 在采访中解释了 AI 数据中心的电力和水资源消耗，指出训练 ChatGPT-4 耗水超过 9 亿升。她呼吁政策制定者推动废热利用等解决方案，也建议个人像对待饮食一样，有意识地使用 AI。
📖 原文节选 Textauszüge
Künstliche Intelligenz basiert auf der Verarbeitung großer Datenmengen. Dafür werden Rechenzentren mit Tausenden Servern betrieben, die rund um die Uhr arbeiten und dabei so heiß werden, dass sie ständig klimatisiert werden müssen. Ein durchschnittliches KI-Rechenzentrum hat den Stromverbrauch einer Großstadt mit 100.000 Einwohnerinnen und Einwohnern. Allein in Deutschland sind in den vergangenen Jahren Dutzende neuer Rechenzentren entstanden, und der Energiebedarf steigt mit jeder neuen Generation von KI-Modellen weiter an. Die großen Technologiekonzerne versprechen zwar, ihre Zentren mit erneuerbaren Energien zu betreiben, doch in der Praxis sieht es oft anders aus: Wind- und Solarenergie sind je nach Wetterlage nicht immer verfügbar, und so greifen viele Betreiber im Zweifelsfall auf fossile Brennstoffe zurück.
人工智能基于对大量数据的处理。为此需要运行拥有数千台服务器的数据中心，它们全天候运转，并因此变得非常热，必须持续进行空调降温。一个普通的 AI 数据中心的耗电量相当于一座 10 万人口的大城市。仅在德国，过去几年就新建了数十个数据中心，而且每一代新的 AI 模型都使能源需求进一步攀升。大型科技公司虽然承诺用可再生能源运营其数据中心，但实际情况往往不同：风能和太阳能受天气影响并非随时可用，因此许多运营商在紧要关头还是会使用化石燃料。
💡 核心段落：用 Rechenzentrum、Stromverbrauch 等词汇勾勒 AI 能耗全景。
Selbst wenn ein Rechenzentrum es schafft, 100 Prozent grüne Energie zu beziehen, bedeutet das nicht, dass die Umwelt entlastet wird. Denn diese Energie fehlt dann den Städten und Unternehmen in der Umgebung, die ebenfalls klimaneutral werden wollen. Das ist dann reines Greenwashing, weil der Gesamtverbrauch fossiler Energie in der Region nicht sinkt, sondern sich nur verschiebt. Wenn man das alles miteinbezieht, wurden für das Training von ChatGPT-4 mehr als 900 Millionen Liter Wasser verbraucht – und da ist die Kühlung der Server während des laufenden Betriebs noch gar nicht mit dabei. Das entspricht einer täglichen Wasserversorgung für etwa 12.700 Menschen für ein ganzes Jahr. Und das nur in einer von mehreren Trainingsrunden, in denen die Modelle verbessert und Fehler ausgebügelt werden.
即使一个数据中心能做到百分之百使用绿色能源，也不意味着环境因此减负。因为这些能源会从周边城市和企业那里被抢走——而它们同样想实现碳中和。这就是纯粹的漂绿行为，因为该地区的化石能源总消耗量并没有下降，只是发生了转移。如果把这些都算进去，训练 ChatGPT-4 消耗了超过 9 亿升水——而这还不包括服务器日常运行中的冷却用水。这相当于约 12700 人一整年的日常供水量。而这仅仅是多轮训练中的一轮，在这些训练中模型被改进、错误被修正。
💡 Greenwashing 概念与 ausbügeln（修正）的口语化用法。
Ein Lösungsansatz wäre, die großen Mengen Abwärme zu nutzen, die in den Rechenzentren ohnehin anfallen – etwa für Warmwasser in Wohngebieten oder um Gewächshäuser und Schwimmbäder zu heizen. In Norwegen und Schweden wird das in Pilotprojekten schon gemacht, und bei den Olympischen Spielen in Paris wurde ein Schwimmbecken auf diese Weise beheizt. In Deutschland hingegen sind die Politikerinnen und Politiker für solche Maßnahmen leider zu zögerlich. Sophia Falk plädiert außerdem für einen bewussteren Umgang mit KI im Alltag: Man sollte sich fragen, ob man wirklich für jede kleine Frage einen Chatbot braucht, oder ob eine einfache Suchmaschine nicht ausreicht. „Ich denke, dass die gedankenlose Übernutzung von KI ein Problem ist, das wir als Gesellschaft angehen müssen – ähnlich wie bei der Ernährung, wo wir auch gelernt haben, bewusster zu konsumieren."
一个解决思路是利用数据中心本来就会产生的大量废热——比如用于居民区的热水供应，或给温室和游泳池供暖。在挪威和瑞典，这已经在试点项目中实施了，巴黎奥运会上也用这种方式加热了一个游泳池。然而在德国，政治家们对此类措施却过于犹豫。Sophia Falk 还呼吁在日常生活中更有意识地使用 AI：人们应该问问自己，是否真的每个小问题都需要聊天机器人，还是一个简单的搜索引擎就够了。「我认为对 AI 的无意识过度使用是一个我们作为社会必须应对的问题——就像在饮食方面，我们也已经学会了更有意识地消费。」
💡 Lösungsansatz（解决思路）和 Abwärme（废热）——技术话题中的常用词汇。
原文授权：CC-BY-NC-ND-4.0-DE · 来源：fluter.de (bpb)
📄 原文全文 Volltext
fluter.de: Frau Falk, dass es schlecht für das Klima ist, wenn ich mich ins Flugzeug setze oder Auto fahre, ist klar. Aber wie können denn Fragen an eine KI klimaschädlich sein?
Sophia Falk: Künstliche Intelligenz basiert auf der Verarbeitung großer Datenmengen. Dafür werden Rechenzentren mit Tausenden Servern betrieben. Sie arbeiten rund um die Uhr und werden dabei so heiß, dass sie klimatisiert werden müssen. Ein durchschnittliches KI-Rechenzentrum hat den Stromverbrauch einer Großstadt mit 100.000 Einwohnerinnen und Einwohnern oder, in den ganz neuen geplanten KI-Datenzentren von Meta, einer Millionenstadt. Und das führt dann zu hohen CO2-Emissionen, weil der Strom auch noch aus fossilen Quellen stammt.
Könnte man KI-Rechenzentren nicht ausschließlich mit erneuerbaren Energien betreiben?
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Das ist leider fast unmöglich, weil Wind- und Solarenergie je nach Wetterlage nicht immer verfügbar sind. Rechenzentren arbeiten aber permanent. Sie müssen also einen Plan B haben, und der heißt im Zweifelsfall: fossiler Strom. Und selbst wenn ein Zentrum 100 Prozent grüne Energie sicherstellen kann, fehlt diese Energie den Städten und Unternehmen in der Umgebung, die auch gerne klimaneutral werden würden.
Lässt sich sagen, wie viel CO2-Ausstoß ein Prompt verursacht?
Leider nicht im Detail, denn die Tech-Unternehmen geben ihre Zahlen nicht heraus. Sicher ist: Je länger und komplexer die Anfrage, desto höher der Stromverbrauch. Bilder oder gar Videos per KI zu erstellen, verbraucht noch mal vielfach mehr Energie. Es wirkt sich aber nicht auf unsere private Stromrechnung aus. Ich denke, dass das zu einer gedankenlosen Übernutzung von KI führt.
„Laut der Internationalen Energieagentur werden KI-Anwendungen bis 2030 weltweit so viel Strom benötigen wie ganz Japan"
In genau diesem Moment streamen vermutlich Hunderte Millionen Menschen Videos, Songs und Games: Fällt die KI-Nutzung da überhaupt ins Gewicht?
Streaming verursacht zwar massive Datenmengen, ist aber vergleichsweise weniger rechenintensiv. KI-Training und -Nutzung hingegen erfordern extreme Rechenleistung, die den Stromverbrauch in ganz andere Dimensionen katapultiert. Laut der Internationalen Energieagentur IEA werden KI-Anwendungen den Stromverbrauch der Zentren bis 2030 verdoppeln und weltweit dann so viel Strom benötigen wie ganz Japan.
Neben Strom verbraucht KI auch sehr viel Wasser.
Das ist richtig. Die riesigen Rechenzentren werden sehr heiß und müssen gekühlt werden. Aber nicht nur dafür wird Wasser verwendet, sondern auch bei dem Abbau von Ressourcen, der Herstellung von Computerteilen und dem Entsorgen von Elektroschrott. Wenn man das alles miteinbezieht, wurden für das Training von ChatGPT-4 mehr als 900 Millionen Liter Wasser verbraucht – und da ist die Kühlung noch gar nicht mit dabei. Das entspricht einer täglichen Wasserversorgung für etwa 12.700 Menschen für ein ganzes Jahr. Und das nur in einer von mehreren Trainingsrunden, in denen die Modelle verbessert und Fehler ausgebügelt werden.
Inwiefern ist dieser hohe Wasserverbrauch problematisch?
Ein durchschnittliches Rechenzentrum, wie es beispielsweise für das Training von KI-Modellen verwendet wird, verbraucht täglich rund 2,1 Millionen Liter Wasser. Bemerkenswert ist, dass einige davon in Gebieten mit geringer Wasserversorgung gebaut werden, wie beispielsweise in der Wüste von Arizona, wo zwar Strom verfügbar, Wasser jedoch knapp ist. Das Wasser kommt oft aus dem Trinkwassernetz oder aus Flüssen und Grundwasserreservoirs in der Nähe. In Trockenperioden kann das die lokale Versorgung stark belasten und zu Konflikten führen.
Es wird mit ziemlicher Sicherheit noch viel mehr KI-Datenzentren geben. Welche Möglichkeiten gibt es, diese klimafreundlicher zu machen?
Ein Lösungsansatz wäre, die großen Mengen Abwärme zu nutzen, etwa für Warmwasser zu Hause oder um Gewächshäuser oder Schwimmbäder zu heizen. In Norwegen und Schweden wird das in Pilotprojekten schon gemacht. Bei den Olympischen Spielen in Paris wurde so ein Schwimmbecken beheizt. Auch in Deutschland brauchen wir viel Heizenergie. Wenn man bereits bei der Planung neuer Rechenzentren schaut, ob und für was in der Nähe Wärme gebraucht wird und die Infrastruktur für Fernwärme vorhanden ist, dann wäre das eine Win-win-Situation. Man reduziert damit gleichzeitig den Wasser- und Stromverbrauch der Kühlung.
Warum wird das bisher nur vereinzelt umgesetzt?
Die Politiker:innen in Deutschland und Europa sind dafür leider zu zögerlich. Es gibt keine Regeln für den Abwärmeverbrauch von Rechenzentren. Und so eine Infrastrukturmaßnahme wäre zusätzlich sehr teuer und zeitaufwendig.
„Wir sollten nicht für jede banale Frage eine KI anschmeißen. Oder sie bitten, für uns die Kommas in einem Text zu setzen"
Befürworter:innen von KI argumentieren, dass diese verwendet werden kann, um Klima und Umwelt zu schützen.
Es gibt sehr sinnvolle Anwendungen, etwa um Solarstrom und Windenergie besser in Energienetzen zu verteilen, die Gefahr für Waldbrände zu bestimmen oder den Verkehr so zu regeln, dass weniger Staus und damit weniger Emissionen entstehen. Das wird meist mit relativ simplen KI-Modellen mit geringerem Trainingsaufwand berechnet. Dadurch ist ihr Klimaeinfluss sehr gering. Zum Problem wird es, wenn Unternehmen sagen, dass sie mithilfe von KI ihre Prozesse oder ihren Energieverbrauch optimieren – um letztlich ihre Produktion und somit ihren Ressourcenverbrauch steigern zu können. Das ist dann reines Greenwashing.
Zum Schluss: Was kann man als Privatperson tun, um KI ein bisschen weniger klimaschädlich zu nutzen?
Ich vergleiche das gerne mit plastikfreier oder vegetarischer Ernährung. Ich kann entscheiden, wie ich mich ernähre – und wofür und wie ich KI verwende. Am besten nur dann, wenn eine klassische Suchmaschine mich nicht weiterbringt. Wir sollten nicht für jede banale Frage eine KI anschmeißen. Oder sie bitten, für uns die Kommas in einem Text zu setzen. Wie bei der Ernährung gilt, dass kleine Handlungen von vielen Millionen Menschen dann doch einen Unterschied machen.
Sophia Falk ist Doktorandin am Sustainable AI Lab des Instituts für Wissenschaft und Ethik der Universität Bonn.
原文授权：CC-BY-NC-ND-4.0-DE · 来源：fluter.de (bpb)
🔑 词汇
📐 语法
"Ein Lösungsansatz wäre, die großen Mengen Abwärme zu nutzen."
wäre 用虚拟语气提出假设性建议，语气比 ist 更委婉、更学术。
🇩🇪 文化背景
✏️ 练习建议
- 用德语列出 AI 对环境的三个负面影响和一个正面应用。
- 讨论：你每天使用 AI 的频率如何？有哪些是可以用普通搜索引擎替代的？
- 写一段 6 句话的德语短文：如果你是城市规划者，你会如何利用数据中心的废热？