Der rasante Einsatz von KI, der heute stattfindet, ist kaum zu übersehen. Schätzungsweise 82% der großen Unternehmen haben entweder KI eingesetzt oder experimentieren damit.¹   

Was vielleicht weniger offensichtlich ist, ist die Tatsache, dass jede ChatGPT-Abfrage einen Ozean von Berechnungen auslöst, für die sauberes Wasser zur Kühlung der Server benötigt wird, die die Zahlen verarbeiten. 

Generative KI (GenAI), die große Sprachmodelle (LLMs) verwendet, um Texte, Bilder und andere Ausgaben zu erstellen, erfordert den Einsatz riesiger Serverfarmen, die kaltes Wasser zur Kühlung der Geräte verwenden, indem sie die Wärme aus der Luft aufnehmen. Sobald Wasser zur Kühlung von Rechenzentren verwendet wird, wird ein Teil davon mehrmals in das Kühlsystem zurückgeführt, bevor es abgeleitet wird, während ein anderer Teil während des Kühlvorgangs verdampft.²

Wasserverbrauch von Rechenzentren in Zahlen Exklusive Abonnements

Als die Google-Muttergesellschaft Alphabet* und Microsoft* ihre LLMs in den Jahren 2021 und 2022 vorbereiteten, verzeichneten beide Unternehmen einen starken Anstieg des Wasserverbrauchs, der jährlich um 20 % bzw. 34 % zunahm.³ 

Die Google-Rechenzentren verbrauchten im Jahr 2022 rund 20 Milliarden Liter Wasser, was in etwa dem jährlichen Wasserverbrauch von 2,5 Millionen Europäern oder 1,2 Millionen Amerikanern entspricht.⁴ Im Durchschnitt können Rechenzentren je nach Wetterbedingungen und Betriebseinstellungen etwa 1-9 Liter pro kWh Serverenergie für Kühlzwecke verdunsten.⁵

Der Effekt auf die Lieferkette

Der Wasserbedarf der künstlichen Intelligenz beschränkt sich nicht nur auf die Kühlung von Rechenzentren vor Ort.  

Der Wasserverbrauch außerhalb des Rechenzentrums bei der Stromerzeugung ist ein weiterer Treiber der Nachfrage. Im Jahr 2023 hatten US-Rechenzentren einen indirekten Wasserverbrauch von fast 800 Milliarden Litern aufgrund des Strombedarfs.⁶ Auf den Stromsektor entfallen etwa 40 % der gesamten Wasserentnahme in den USA, da thermoelektrische Kraftwerke in erheblichem Umfang gekühlt werden müssen und Wasserkraftwerke durch Oberflächenverdunstung Wasser verlieren.

Auch die KI-Lieferketten sind mit einem hohen Wasserverbrauch verbunden. Für die Herstellung von Halbleitern und Mikrochips werden große Mengen Wasser benötigt. Eine einzige von TSMC hergestellte 12-Zoll-Waferschicht verbraucht etwa 60 % des täglichen Haushaltswasserverbrauchs einer Durchschnittsperson in Taiwan.⁷ 

Ein Ausblick auf das Jahr 2030

Der Gesamtwasserverbrauch von Rechenzentren (einschließlich des vor Ort für die Kühlung und außerhalb des Standorts für die Stromerzeugung verwendeten Wassers) stieg von 2017 bis 2022 weltweit um 6 % pro Jahr und wird laut Bluefield Research bis 2030 schätzungsweise 450 Millionen Gallonen pro Tag erreichen.

Dies macht Rechenzentren zu einem der am schnellsten wachsenden vertikalen Wasserbereiche. Akademiker gehen davon aus, dass die KI-Nachfrage die Wasserentnahme, d. h. die Entnahme von Wasser aus dem Boden oder aus Oberflächenquellen, bis 2027 auf 4,2 bis 6,6 Milliarden Kubikmeter ansteigen lassen wird, was der Hälfte des jährlichen Wasserverbrauchs des Vereinigten Königreichs oder dem Fünffachen des jährlichen Wasserverbrauchs von Dänemark entspricht.⁸  

Im nächsten Teil dieses Blogs werden wir einige innovative Wassertechnologien und die Angebote von drei Unternehmen aus der Praxis zur Verbesserung der Wassernutzungseffizienz von Rechenzentren untersuchen. In unserem Whitepaper zur Wassertechnologie finden Sie eine eingehende Analyse dieses sich schnell entwickelnden Sektors. 

*Nur zu Illustrationszwecken. Die Erwähnung eines bestimmten Wertpapiers erfolgt auf historischer Basis und bedeutet nicht, dass das Wertpapier derzeit von LGIM gehalten wird oder in Zukunft gehalten wird.

¹Quelle: Source: https://newsroom.ibm.com/2024-01-10-Data-Suggests-Growth-in-Enterprise-Adoption-of-AI-is-Due-to Widespread-Deployment-by-Early-Adopters 
²Quelle: Data Center Water Usage: A Comprehensive Guide - Dgtl Infra 
³Quelle: Generative AI’s environmental costs are soaring — and mostly secret 
⁴Quelle: Data Center Water Usage: A Comprehensive Guide - Dgtl Infra 
⁵Quelle: AI's Challenging Waters | Civil & Environmental Engineering | Illinois 
⁶Quelle: https://eta-publications.lbl.gov/sites/default/files/2024-12/lbnl-2024-united-states-data-center-energy-usage report.pdfUnited 
⁷Quelle: https://esg.tsmc.com/file/public/e-APractitionerofGreenPower_2.pdf ; Pro-Kopf-Wasserverbrauch via Statistica 
⁸Quelle: AI boom sparks concern over Big Tech’s water consumption 

Wesentliche Risiken 

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fallen. Daher erhalten Anleger möglicherweise nicht den ursprünglich investierten Betrag zurück.

Wichtige Informationen

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