Der Aufstieg der künstlichen Intelligenz (AI) und generativen Technologien war in den letzten zwei Jahren rasant. Für einige technikaffine Menschen beginnt jeder Morgen mit der Hilfe von AI, vom intelligenten Wecker, der ihren Schlafzyklus verfolgt, bis zur Nachrichten-App, die Artikel basierend auf ihren Interessen kuratiert.
Hinter diesen nahtlosen Annehmlichkeiten verbirgt sich jedoch eine verborgene Realität – diese Technologien sind Teil einer wachsenden Energiekrise. Mit fortschreitender Entwicklung verändern AI-Technologien wie die generative AI nicht nur unser Leben, sondern beanspruchen auch einen enormen Anteil des weltweiten Stromverbrauchs.
Auswirkungen der AI auf Energieinfrastrukturen
Die Herausforderung ist deutlich. Als eines der energieintensivsten modernen IT-Vorhaben benötigen AI-Systeme erhebliche Kohlenstoffemissionen und Strom. Tatsächlich ist die Welt möglicherweise nicht bereit für ihre Anforderungen.
Im Jahr 2023 wurde die Welt mit den Implikationen der generativen AI vertraut gemacht, und bis 2024 hat sich ihre Nutzung in verschiedenen Sektoren verstärkt. Daher werden Rechenzentren, die diese AI-Modelle betreiben, zu massiven Stromverbrauchern.
Forbes stellte fest, dass GPT-4 mehr als 50 Gigawattstunden für den Antrieb benötigt, was 0,02 Prozent der jährlichen Stromproduktion Kaliforniens entspricht. Außerdem verbraucht er 50 Mal mehr Energie als sein Vorgänger, der GPT-3.
Die Zahlen sind erschreckend. Weltweit sind Rechenzentren und ihre Übertragungsnetze inzwischen für drei Prozent des globalen Energieverbrauchs verantwortlich und stoßen dabei so viel Kohlendioxid aus wie Brasilien.
Und der steigende Energiebedarf zeigt keine Anzeichen einer Abschwächung. Nach einer Prognose der Internationalen Energieagentur (IEA) wird der weltweite Strombedarf von 460 Terawattstunden (TWh) im Jahr 2022 auf 1000 TWh im Jahr 2026 ansteigen.
Allein in den USA wird erwartet, dass der Strombedarf der Rechenzentren von 200 TWh im Jahr 2022 auf 260 TWh im Jahr 2026 ansteigen wird, was sechs Prozent des gesamten Stromverbrauchs des Landes entspricht. Prognosen gehen davon aus, dass sich dieser Bedarf bis 2030 verdoppeln wird.
In diesem Kontext hob Ayush Ranjan, CEO von Huddle01, in einem Interview mit BeInCrypto die dringende Notwendigkeit für Lösungen wie DePIN (Decentralized Physical Infrastructure Network) hervor.
„AI-Rechenzentren benötigen eine erhebliche Menge an Strom für Berechnungen und Kühlung. Wenn AI-Anwendungen weiterhin in der aktuellen Rate wachsen, werden wir eine erhebliche Belastung sowohl für lokale als auch für globale Energiegitter sehen, die nicht nachhaltig sein wird. Diese Belastung wird weiter zunehmen, da AI-Systeme mit der Zeit immer komplexer werden. Dies wird wiederum zu höheren Emissionen und Netzinstabilitäten führen“, erklärte Ranjan.
Die geografische Konzentration von Rechenzentren verschärft die Herausforderungen. So befindet sich beispielsweise in Nord-Virginia das weltweit größte Rechenzentrum mit einem Stromverbrauch, der dem von 800.000 Haushalten entspricht. Diese Konzentration führt zu gefährlichen Schwankungen in der Stromnachfrage und stellt ein ernsthaftes Risiko für die Energieinfrastruktur dar.
Wie DePIN die Herausforderungen löst
Als Antwort bietet DePIN eine vielversprechende Lösung, indem es ungenutzte Hardware-Ressourcen nutzt, um Rechenaufgaben effizienter zu verteilen. Durch die Dezentralisierung des Energieverbrauchs und die Förderung der Nutzung von Edge-Computing könnte DePIN die durch AI auferlegte Energiebelastung erheblich erleichtern und einen Weg zu einem nachhaltigeren und demokratisierteren Zugang zu AI-Ressourcen bieten.
Ranjan erklärte weiter, dass DePINs den Energieverbrauch und die Arbeitslast verteilen, wodurch die Belastung an einem einzelnen Punkt verringert wird. Anstatt sich auf große, zentralisierte Rechenzentren zu verlassen, nutzt DePIN mehrere Knoten, oft unter Verwendung ungenutzter Infrastruktur, um Berechnungen näher an den Endnutzern durchzuführen.
„Dies reduziert die Arbeitslast auf Servern und verteilt den Energieverbrauch gleichmäßiger über Regionen, wodurch die Belastung für die Energiegitter erleichtert wird“, sagte Ranjan zu BeInCrypto.
Derzeit befinden sich 84 Prozent der Rechenzentren in den USA, Europa und China, wodurch die Datenübertragung weniger energieeffizient ist. Edge Computing, ein integraler Bestandteil von DePIN, minimiert jedoch die energieintensive Datenübertragung über große Entfernungen, die für zentrale Rechenzentren typisch ist.
„Die Aufteilung des Energieverbrauchs auf mehrere Geräte und Regionen, die Reduzierung der Belastung von Rechenzentren und Energiegittern durch die Nutzung vorhandener Geräte oder Ressourcen zum Aufbau des Netzwerks wird entscheidend sein, um dieses Problem zu lösen“, bestätigte Ranjan.
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DePin-Projekte, die auf die Anforderungen von AI eingehen
Laut Ranjan konzentrieren sich mehrere DePIN-Projekte, wie Filecoin Green, Akash Network, Render und Grass, darauf, den Energiebedarf von AI zu decken.
Insbesondere das Projekt Daylight Energy, das von der renommierten Risikokapitalgesellschaft Andreessen Horowitz (a16z) unterstützt wird, zielt darauf ab, den Betrieb von Energienetzen durch den Einsatz verteilter Energiequellen (DER) zu verändern. Die Initiative verbessert die Reaktionsfähigkeit des Netzes und fördert nachhaltige Energiepraktiken durch die Nutzung von Echtzeitdaten von DERs wie Solaranlagen und intelligenten Batterien.
Am 10. September kündigte Daylight Energy eine Partnerschaft mit dem DIMO Network an, um Elektrofahrzeuge (EVs) zur Unterstützung von Stromnetzen zu befähigen. Diese Zusammenarbeit nutzt DIMOs EV-Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs), um EVs in das Energiemanagement-Ökosystem zu integrieren, was die Nutzung sauberer Energie und das Energiemanagement in Echtzeit für alle EV-Besitzer erleichtert.
DePIN-Netzwerke lösen auch andere Herausforderungen zentralisierter Infrastrukturen, wie häufige Ausfälle. Zum Beispiel störte ein kürzlicher IT-Ausfall bei Microsoft und CrowdStrike wichtige Dienste weltweit. DePIN-Netzwerke sind jedoch weniger anfällig für solche Ausfälle, da sie keinen einzelnen Ausfallpunkt haben.
Derzeit liegt die gesamte Marktkapitalisierung der DePIN-Projekte über 20,5 Milliarden USD. Zudem hat die Gesamtzahl der DePIN-Geräte 18 Millionen überschritten. Dennoch stehen DePIN vor Herausforderungen der Skalierbarkeit, da die breite Einführung dieser Netzwerke eine hohe Rechenleistung erfordert.
„Viele DePINs setzen auf eine Mischung aus Geräten, von energiearmen Edge-Geräten bis zu kleinen Rechenzentren. Das Skalieren des Netzwerks und das Koordinieren der eingesetzten Ressourcen, um die Rechenleistung eines zentralisierten Rechenzentrums zu erreichen, bleibt eine gewaltige Herausforderung der Branche“, bemerkte Ranjan.
Obwohl die Idee, dass DePIN die Welt vor einer globalen Energiekrise retten könnte, noch in den Kinderschuhen steckt, sind weitere Innovationen und Akzeptanz entscheidend. Ranjan glaubt, dass Token-Anreize die Adoption fördern können.
„Aufgrund der Hardware-Beschränkungen von Edge-Geräten, um AI-Arbeitslasten zu bewältigen, ist eine breite Adoption entscheidend für jedes DePIN, um zu skalieren und einen Mainstream-Anwendungsfall zu sehen. Token-Anreize helfen, die Absicht zu nutzen und teilzunehmen“, schloss Ranjan.
In der Tat, da der Energiebedarf von AI steigt, bietet DePIN eine entscheidende Lösung, indem es die Rechenlast dezentralisiert. Dies könnte die Belastung der globalen Strominfrastrukturen erheblich reduzieren.
Die DePIN-Netzwerke versprechen einen nachhaltigeren Ansatz zur Deckung des steigenden Energiebedarfs fortgeschrittener AI-Systeme, indem sie ungenutzte Hardware und Edge Computing nutzen. Diese Strategie könnte eine Energiekrise verhindern und einen gerechteren Zugang zur Technologie fördern.
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