KI SpotlightNewsProteste gegen KI-Wasserverbrauch in mehreren US-Bundesstaaten
Anwohner und Kampagnen fordern Stopp oder Reduzierung des Ressourcenbedarfs von Rechenzentren
Mit KI erstellt◆ Fakten auf einen Blick
- In Texas, New Mexico und Arizona protestieren Anwohner mit Schildern wie 'Protect our water' und 'Water for people not AI' gegen den Ausbau von Rechenzentren wegen Wasserverbrauch, Energieverbrauch und Umweltverschmutzung.
- Viele Rechenzentren nutzen Wasser zur Kühlung; Prozessoren können intern Temperaturen bis 176°F (ca. 80°C) erreichen.
- Forscher schätzten den Wasserverbrauch von Rechenzentrumskühlsystemen im Jahr 2023 auf 66 Milliarden Liter, weniger als 1 Prozent des gesamten US-Verbrauchs.
- Eine arXiv-Studie formalisiert den 'Water and AI Feedback Loop' und zeigt an zehn US-Standorten eine Belastung der lokalen Wasserversorgung zwischen 0,2% und 134% der Kapazität des Versorgers.
- Das Training von GPT-3 verbrauchte etwa 700.000 Liter Süßwasser für die Kühlung vor Ort und 5,4 Millionen Liter, wenn der Stromverbrauch einbezogen wird.
- Eine Studie der Universität Cambridge (veröffentlicht auf cambridge.org) ermittelt für den KI-Infrastrukturcluster in São Paulo, Brasilien, einen jährlichen Wasserverbrauch von etwa 16,1 Millionen Kubikmetern, was dem Bedarf von über 100.000 Haushalten entspricht; fast die Hälfte davon ist 'virtuelles' Wasser, das in Wasserkraftreservoirs verdunstet.
In Texas, New Mexico und Arizona protestieren Anwohner mit Schildern wie „Protect our water“ und „Water for people not AI“ gegen den Ausbau von Rechenzentren. Hintergrund ist, dass viele Anlagen Wasser zur Kühlung nutzen; Prozessoren können intern Temperaturen bis etwa 80 Grad Celsius erreichen. Die Organisation Food & Water Watch hat die Kampagne „Stop Data Centers Now!“ gestartet und fordert einen landesweiten Stopp neuer Rechenzentren. Auf change.org läuft zudem eine Petition mit dem Titel „Stop AI From Wasting Water Before it's too Late“, die eine Reduzierung des Wasserverbrauchs von KI verlangt. Die Initiativen richten sich gegen den wachsenden Ressourcenbedarf der KI-Infrastruktur und deren lokale Auswirkungen auf Wasserversorgung und Umwelt.
