Forscher der Universität Cambridge und der Chinesischen Akademie der Wissenschaften veröffentlichten kürzlich in der Fachzeitschrift „Nature“ eine bemerkenswerte Studie, die vorhersagt, dass die generative KI bis 2030 jährlich Elektronikschrott im Umfang von über einer Milliarde iPhones produzieren könnte. Die Wissenschaftler betonen, dass ihr Ziel darin besteht, die tatsächlichen Folgen dieser schnell wachsenden Technologie frühzeitig zu verstehen, nicht aber deren Einsatz einzuschränken.
Bildquelle: Das Bild wurde mit KI generiert, Bildlizenzgeber Midjourney
In der Studie wird darauf hingewiesen, dass der Energieverbrauch zwar bereits im Fokus steht, die damit verbundenen physischen Materialien und der entstehende Elektroschrott jedoch zu wenig Beachtung finden. Die Studie zielt nicht darauf ab, die genaue Anzahl der KI-Server und den daraus resultierenden Elektroschrott präzise vorherzusagen, sondern liefert eine erste grobe Schätzung, um das Ausmaß der zukünftigen Herausforderungen hervorzuheben und mögliche Lösungen für eine Kreislaufwirtschaft zu erörtern.
Die Forscher verwendeten verschiedene Szenarienmodelle mit niedriger, mittlerer und hoher Wachstumsrate, um die benötigten Rechenressourcen und deren Lebensdauer zu analysieren. Die Ergebnisse zeigen, dass die Menge an Elektroschrott von 2600 Tonnen im Jahr 2023 auf 400.000 bis 2.500.000 Tonnen im Jahr 2030 ansteigen könnte – ein Anstieg um das bis zu tausendfache.
Es ist wichtig zu erwähnen, dass die Zahl von 2600 Tonnen im Jahr 2023 etwas irreführend sein könnte, da in den letzten zwei Jahren bereits viele Recheninfrastrukturen bereitgestellt wurden, die noch nicht in den Abfallzahlen berücksichtigt sind. Dieser Wert dient jedoch als Referenzpunkt für den Vergleich des Elektroschrotts vor und nach dem Aufkommen generativer KI.
Die Forscher schlagen verschiedene Methoden zur Eindämmung des Elektroschrott-Anstiegs vor, wie z. B. das Downgrading von Servern anstelle der direkten Entsorgung nach Ablauf ihrer Lebensdauer oder die Wiederverwendung von Kommunikations- und Stromkomponenten. Darüber hinaus können Software- und Effizienzverbesserungen die Nutzungsdauer bestimmter Chips oder GPUs verlängern. Die Studie weist darauf hin, dass schnelle Updates auf die neuesten Chips von Vorteil sein können, da Unternehmen andernfalls möglicherweise zwei weniger leistungsstarke GPUs kaufen müssen, um die Arbeit einer High-End-GPU zu erledigen, was den Elektroschrott erhöht.
Durch diese Maßnahmen schätzen die Forscher eine Reduzierung des Elektroschrotts um 16 % bis 86 %. Ob diese Reduzierung erreicht werden kann, hängt jedoch stark von der Akzeptanz und Umsetzung dieser Maßnahmen ab. Wenn jeder H100-Chip in kostengünstigen Inferenzservern an Universitäten weiterverwendet werden könnte, würde der zukünftige Druck durch Elektroschrott deutlich reduziert; wenn hingegen nur ein Zehntel der Chips wiederverwendet wird, bleibt das Problem des Elektroschrotts weiterhin ernst.
Wichtigste Punkte:
🌍 Bis 2030 könnte die generative KI jährlich Elektronikschrott im Umfang von über einer Milliarde iPhones produzieren.
♻️ Die Forscher empfehlen Downgrading und die Wiederverwendung von Komponenten, um die Elektroschrottproduktion zu reduzieren.
📊 Die Elektroschrottproduktion kann um 16 % bis 86 % reduziert werden. Der Schlüssel liegt in der Akzeptanz und Umsetzung der Maßnahmen.