Warum ChatGPT bald das neue Bitcoin ist

Gerade mal knapp zwei Jahre sind vergangen, seit OpenAI seinen textgenerierenden KI-Chatbot ChatGPT auf den Markt gebracht hat. Mit geschätzt 100 Millionen monatlichen Nutzern innerhalb von nur zwei Monaten ist es zur am schnellsten wachsende Internet-App der Geschichte geworden. Die Anwendungsfälle sowohl im privaten Bereich wie auch im beruflichen Kontext sind schier endlos.

Allerdings verbraucht ChatGPT dabei sehr viel Energie. Wie viel genau, das hat die Online-Wertpapierhandeslplattform BestBrokers in einer Studie versucht zu ermitteln. Die Ergebnisse lassen einen schaudern. Die Antwort in Kürze: ChatGPT verbraucht allein für die Beantwortung von einfachen Fragen im Durchschnitt 226,82 Millionen Kilowattstunden pro Jahr.

Bei einer Anfrage an ein KI-Modell wie ChatGPT wird diese durch die verschiedenen Parameter des Large Language Modells geleitet, um eine Antwort zu erzeugen. Die Schätzung der für diesen Prozess erforderlichen Energie ist jedoch etwas schwierig, da sie von vielen Variablen abhängt, z. B. von der Länge der Anfrage, der Anzahl der Nutzer und der Effizienz des Modells.

Laut dem US-Forschungsinstitut Electric Power Research Institute (EPRI) benötigen solche relativ einfachen ChatGPT-Anfragen im Durchschnitt jeweils etwa 2,9 Wattstunden - und damit rund das Zehnfache einer normalen Google Anfrage (0,3 Wattstunden). "Die Erstellung von Musik, Fotos und Videos auf der Grundlage von Benutzereingaben und KI-Anwendungen könnten viel mehr an Leistung erfordern", so das EPRI.

Bei einer Nutzerzahl von 100 Millionen (Stand November 2023) und einer geschätzten Zahl von durchschnittlich 15 Abfragen pro Nutzer und Woche kommt BestBrokers auf rund 1,5 Milliarden Nutzeranfragen an ChatGPT pro Woche.

Mit dem jährlichen Energieverbrauch von ChatGPT ließen sich:

• 21.600 US-Haushalte mit Strom versorgen.
• 3.133.371 Elektroautos vollständig laden.
• 47,9 Millionen iPhones für ein Jahr lang jeden Tag laden.

Der jährliche Energieverbrauch von ChatGPT übertrifft damit den gesamten Stromverbrauch von zwölf Ländern und Territorien, darunter Gibraltar, Grenada, Dominica, Samoa und die Britischen Jungferninseln.

Auch das Training von Large Language Models ist ein enorm energieintensiver Prozess. In dieser Phase "lernt" das KI-Modell, indem es große Mengen an Daten und Beispielen analysiert. Dies kann je nach Datenmenge und Komplexität des Modells zwischen einigen Minuten und mehreren Monaten dauern. So dauerte etwa Laut Bestbrokers das Training von OpenAIs GPT-3 mit seinen 175 Milliarden Parametern etwa 34 Tage und verbrauchte rund 1,3 Millionen Kilowattstunden Strom.

Aber je weiter sich die Modelle entwickeln und je komplexer sie werden, desto höher ist auch ihr Energiebedarf. Das Training des Modells GPT-4 mit mehr als 1000 Milliarden Parametern verbrauchte in 100 Tagen rund 62,3 Millionen Kilowattstunden Strom, 48 Mal mehr als GPT-3.

Geht die Entwicklung weiter, dann könnte die generative KI bald das Mining von Kryptowährungen wie Bitcoin als größter Energiefresser ablösen. Dieser Bereich liegt mit einem geschätzten globalen Energieverbrauch von 125 Milliarden Kilowattstunden im Jahr aktuell noch deutlich vor den LLM.

Das Energieforschungsinstitut EPRI warnt aber bereits: "Während KI-Anwendungen heute schätzungsweise nur 10 bis 20 % des Stroms in Rechenzentren verbrauchen, wird dieser Prozentsatz rapide ansteigen."