KI-Modelle benötigten Rechenzentren mit einem gigantischen Strombedarf. Um diesen zu decken, setzen viele Unternehmen auf Atomkraft. Doch erneuerbare Energien sind offenbar deutlich günstiger und effektiver.
Aufgrund des aktuellen KI-Hypes schießen immer mehr Rechenzentren aus dem Boden, um Chatbots und Co. zu trainieren und zu betreiben. Doch: Wie soll der gigantische Strombedarf von Künstlicher Intelligenz gedeckt werden?
Viele Betreiber liebäugeln mit sogenannten Small Modular Reactors (SMRs), also kleinen, modularen Atomreaktoren, um ihre Server direkt vor Ort zu betreiben. Doch eine neue Studie kommt zu dem Schluss: Erneuerbare Energien sind viel günstiger und sinnvoller.
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Denn Analysten vom britischen Centre for Net Zero (CNZ) haben ermittelt, dass der Zusammenschluss von Wind- und Solarenergie in Kombination mit Batterien und einem Gas-Backup satte 43 Prozent günstiger im jährlichen Betrieb ist als ein kleiner Atomreaktor.
Ökostrom für Rechenzentren: Das Wind-Solar-Batterie-Geheimnis
Die CNZ-Studie nahm ein großes Rechenzentrum mit 120 Megawatt Verbrauch als Beispiel und spielte zwei Szenarien durch. Die Forscher fanden heraus, dass erneuerbare Energien den konstanten Strombedarf eines solchen Datacenters im optimalen Mix über das Jahr zu 80 Prozent decken können. Den Rest liefern Gasgeneratoren, die von Batteriespeichern unterstützt werden, wenn Wind und Sonne nicht verfügbar sind.
Das Besondere ist, dass Energie dadurch nicht nur günstiger, sondern vor allem auch schneller verfügbar ist. Die Forscher schätzen, dass ein solches Microgrid-System in etwa fünf Jahren betriebsbereit sein könnte. Im Gegensatz dazu werden SMRs wohl erst im nächsten Jahrzehnt in größerem Umfang verfügbar sein.
Wenn die KI-Industrie ihren Energiehunger schnell stillen will, ist die Lösung daher klar. Sie liegt in bewährten Ökostrom-Technologien, nicht in der noch weitgehend theoretischen Atomkraft der nächsten Generation.
Ein Fazit mit Sprengkraft
Limitierend ist, dass die Forscher primär den britischen Sektor betrachtet haben, in dem die Energiekosten generell sehr hoch sind. Aber die Hauptaussage ist universell. Erneuerbare Energien bieten eine kostenwettbewerbsfähige und vor allem sofort verfügbare Lösung für den massiven neuen Energiebedarf, den der KI-Sektor mit sich bringt.
Die Forscher betonen, dass mit der Zeit die Kosten für Batteriespeicher weiter sinken werden. Das würde die Abhängigkeit von Gas immer weiter reduzieren. Die Erkenntnisse liefern ein starkes Argument dafür, dass die Kombination aus Wind, Sonne und Speichern der schnellste, grünste und billigste Weg ist, um die neuen KI-Rechenzentren zu versorgen. Wer jetzt auf SMRs setzt, könnte riskieren, viel Geld und vor allem Zeit zu verlieren.
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