Was steckt hinter Streaming, Cloud und KI?

Blick ins Innere eines Rechenzentrums: Hier werden enorme Datenmengen verarbeitet und gespeichert – ein energieintensiver Prozess, der die Grundlage für Streaming-Dienste und KI-Systeme bildet. (Foto: Pixabay, dlohner)

Streaming

Grundsätzlich bedeutet Streaming das Abspielen von Medieninhalten wie Filmen, Serien, Musik und Videos in Echtzeit, ohne dass die Dateien vollständig heruntergeladen werden müssen. Das Problem: Es verbraucht sehr viel Strom. Speziell die riesigen Rechenzentren, um die Inhalte zu speichern und zu verteilen, benötigen immense Mengen an Energie. Diese Zentren sind dafür ausgelegt, die kontinuierliche Nachfrage nach Streaming-Diensten weltweit zu bedienen, was zu einem erheblichen ökologischen Fußabdruck führt.

Es wird allerdings noch zusätzlich Energie verbraucht: Da sie durch ihre Leistung sehr heiß werden, brauchen Rechenzentren große Kühlungssysteme. Hier kann man grundsätzlich zwei Arten unterscheiden. Einerseits ein Luftkühlungssystem, welches mit einer Verdunstungskühlung zusammenarbeitet. Das ist die ökologisch schlechteste Variante, weil das Wasser hier nicht wiederverwendet wird, sondern verdampft. Gerade in Anbetracht der Wasserknappheit ist diese Entwicklung besorgniserregend. Die andere Kühlungsmethode hingegen besteht aus einem geschlossenen Wasserkreislauf und ist dadurch wesentlich Wasser sparender.

Derzeit machen Rechenzentren und die Datenübertragung ungefähr ein bis 1,3 Prozent des weltweit verbrauchten Stroms aus, in der EU sind es sogar 2,7 Prozent. Zum Vergleich: In Deutschland verbrauchen Server und die Kühlungssysteme mehr Strom als die Stadt Berlin.

KI-basierte Systeme

Ein ähnliches Problem haben auch KI-basierte Systeme wie ChatGPT. Damit diese so gut funktionieren, wie sie es tun, müssen sie zuerst „trainiert“ werden. Das geschieht mit Beispieldaten wie Tabellen, Bildern, Texten, Audio- und Videoaufnahmen, damit sie die unterschiedlichsten Aufgaben lösen können. Während der Trainingsphase lernt das KI-System, Muster in diesen Daten zu erkennen und passt sich dementsprechend an. So schön und hilfreich es auch ist, es verbraucht sehr viel Energie und Wasser. Eine Studie aus 2023 hat gezeigt, dass die Version GPT-3 allein für ihre Trainingsphase bis zu 700.000 Liter Wasser verwendet hat.

Cloud

Auch die Cloud, wie beispielsweise Google Drive oder Dropbox haben diese Probleme. Damit man nämlich, wie beim Streamen überall auf seine Daten zugreifen kann, werden sie auf externe Datenspeicher gelagert. Dies erfolgt durch den Einsatz zahlreicher Server an einem anderen Standort. Diese Dezentralisierung der Daten in die Cloud bringt, aber auch Herausforderungen hinsichtlich der Datensicherheit und des Datenschutzes mit sich. Denn dadurch sind anfälliger für Hacking. Durch Verschlüsselung, Zugangskontrollen und regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen können die Daten gut geschützt sein. Um die ständige Abrufbarkeit der Daten zu ermöglichen sind die riesigen Rechenzentren rund um die Uhr aktiv und verbrauchen Strom.

Was können wir tun?

Leider nicht viel, denn das Hauptproblem sind in beiden Fällen die Rechenzentren und deren Wasser und Energieverbrauch, vor allem durch die Kühlung. Hier könnten die Firmen auf nachhaltige Energiequellen wie Solar-, Wind- und Wasserkraftprojekte zurückgreifen. Im Großen braucht es eine nachhaltige Energiepolitik. Denn KI, Streaming und Cloud-Dienste werden mit fortschreitender Digitalisierung immer wichtig.

Ein paar Dinge können kannst du als Einzelperson trotzdem tun: Informiere dich und dein Umfeld darüber. Je mehr Menschen das Problem bewusst ist, desto stärkeren Druck können wir gemeinsam auf die Politik ausüben. Außerdem kannst du darauf achten, deine privaten Daten statt in der Cloud, lokal auf deinem PC und externen Speichergeräten abzulegen.