Lmst

📚 KI-Ausbau erfordert Anpassungen der Stromnetze.

• Schwarz-Gruppe und Telekom bauen neue Rechenzentren.
• KI-Rechenleistung erhöht den Strombedarf.
• Auswirkungen auf CO2-Emissionen werden diskutiert.

https://www.tagesschau.de/wissen/technologie/ki-stromverbrauch-104.html

#KünstlicheIntelligenz #Stromnetze #Rechenzentren #Energiewende #CO2Emissionen

@VQuaschning

#KI #Rechenzentren benötigen extrem viel Strom.

Ob sich der Strombedarf des #Telekom KI Rechenzentrums mit 10.000 GPU's oder das geplante 11 Milliarden teure KI #Rechenzentrum der #Schwarz-Gruppe nur mit EE Strom decken lässt, ist fraglich.

Da werden sicherlich diverse #Lobbyisten die schon geöffneten Türen der #Merz-Regierung nutzen, um den Bau von neuen AKW's in Deutschland zu legitimieren.

@solarpapst

Zukünftig werden in Deutschland Unternehmen eine zuverlässige #Stromversorgung nachfragen, die 10.000(#Telekom) bis 100.000(#Schwarz-Gruppe) #Nvidea GPU's in ihren #Rechenzentren einsetzen.

Dann wird der Neubau von #AKW's auf politischer Ebene wieder erlaubt.

Zukünftig werden in Deutschland Unternehmen eine zuverlässige #Stromversorgung nachfragen, die 10.000(#Telekom) bis 100.000(#Schwarz-Gruppe) #Nvidea GPU's in ihren #Rechenzentren einsetzen.

Dann wird der Neubau von #AKW's auf politischer Ebene wieder erlaubt.

@Laempel **Die große KI-Lüge: Warum nicht die Nutzung das Problem ist – sondern der industrielle Apparat dahinter**

Wir reden ständig über die „Umweltbelastung“ der KI-Nutzung. Über einzelne Anfragen, über Bilderzeugung, über Chatbots mit angeblich gigantischem Verbrauch.
Doch das ist — im Verhältnis — fast irrelevant.
Das eigentliche Problem beginnt viel früher. Und es endet viel später.
Und es wächst gerade in eine Dimension hinein, die kaum jemand öffentlich zu Ende denkt.

Denn: **Die energiefressende, ressourcenverschleißende Katastrophe der KI liegt nicht in der Anwendung. Sie liegt im Training. Und im Business-Modell dahinter.**

### 1. KI als Ausrede, nicht als Werkzeug

Wir erleben gerade eine Kommunikationsstrategie, bei der KI selbst zur politischen Rechtfertigung wird:
– Personalabbau? „Die KI macht’s effizienter.“
– Sparprogramme? „Automatisierung übernimmt.“
– Fehlinvestitionen? „Wir müssen dranbleiben, sonst sind wir zurück.“
KI dient als rhetorischer Joker, um Entscheidungen zu überdecken, die mit Technologie wenig, mit Macht und Sparzwang aber sehr viel zu tun haben.

Das Absurdeste: Während man „Effizienz“ predigt, wird im Hintergrund ein Energie- und Rohstoffbedarf aufgebaut, der in keinem Verhältnis zur tatsächlichen Nutzung steht.

### 2. Kreisgeschäfte: Geld rein, Daten raus, Energie weg

Das heutige KI-Ökosystem ist ein geschlossenes Kreisgeschäft:
Unternehmen entwickeln Modelle, die wiederum genutzt werden, um weitere Modelle zu trainieren, die neue Modelle verbessern sollen, die dann als „Quantensprung“ marketed werden, um… noch mehr Modelle zu trainieren.

Es geht nicht um den Endnutzer.
Er ist nur die Kulisse, die man braucht, um das Ganze „Innovation“ nennen zu können.

In Wahrheit rechtfertigt der Endnutzer nie den gigantischen Ressourcenverbrauch, den diese Trainingsschleifen benötigen. Es *gibt* gar nicht genügend reale Nachfrage, um diese Maschinerie zu legitimieren.

### 3. Die eigentliche Umweltkatastrophe: Training, nicht Anwendung

Die großen Modelle brauchen für ein einziges Training:

– Energie in Größenordnungen kleiner Staaten
– Rechenleistung, die Rechenzentren an ihre Grenzen treibt
– Wasser für die Kühlung, das in Regionen mit Wasserknappheit fehlt
– Hardware, deren Herstellung seltene Rohstoffe verschlingt

Und das alles nicht einmal als Ausnahme, sondern als Dauerzustand:
Neue Modelle werden praktisch permanent trainiert, „fine-getuned“, retrainiert, wiederholt, skaliert.
Die Nutzung hingegen – also das, was wir hier gerade tun – ist der kleinste Posten in einer gigantischen und unnötigen Ökobilanz.

### 4. Der eigentliche Skandal: Wir trainieren für ein Fantasiepublikum

Der Markt tut so, als gäbe es Milliarden Kunden, die jeden Tag Millionen Anfragen stellen würden.
Das stimmt nicht.
Selbst bei steigender Nutzung reicht der reale Bedarf niemals aus, um diesen Energieverbrauch zu rechtfertigen.

Wir trainieren Modelle, weil das Training selbst zum Geschäftsmodell geworden ist.

Wir trainieren Modelle, weil Investoren nur auf Skalierung reagieren.

Wir trainieren Modelle, weil man damit politische Narrative („Digitalstandort!“) bedienen kann.

Wir trainieren Modelle, weil die Firmen sonst nicht erklären könnten, wo das ganze Geld geblieben ist.

Das ist keine Innovation.
Das ist eine Industrialisierung des Leerlaufs.

### 5. Die dunkle Wahrheit: Die KI-Blase wächst, bis sie knallt

Wir haben eine Ressourcenmaschine gebaut, die unabhängig vom Nutzen weiterläuft.
Eine Maschine, die Energie verbrennt, Wasser verbraucht, Rohstoffe verschlingt — nicht, um Probleme zu lösen, sondern um das Wachstum der Maschine selbst zu rechtfertigen.

Gegen diese Absurdität wirkt das gesamte Zeitalter der Industrialisierung fast bescheiden.
Dort wurde wenigstens produziert.
Hier wird trainiert, um zu trainieren.

Die ökologische Wahrheit lautet also:
**Die Nutzung ist nicht das Problem.
Das Geschäftsmodell ist es.**

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#AI #Kritik #Umwelt #Energie #Digitalisierung #Wirtschaft #Politik #Ressourcen #Greenwashing #Siliziumwirtschaft #Datenökonomie #Training #AGI #Blase #KI #TechKritik #DigitalPolicy #Sustainability #WaterCrisis #Rechenzentren #Arbeitswelt #Automatisierung #Fakten #Ökologie #Dorfzwockel

Skeleton Estland eröffnet seine 220 Mio. € teure Supercap-Fabrik in Sachsen. Die Superkondensatoren aus Graphen sollen den Stromhunger von KI-Rechenzentren dämpfen
https://oiger.de/2025/12/01/superkondensatoren-aus-sachsen-sollen-stromhunger-der-ki-schulen-daempfen/195832
#Superkondensatoren #Supercaps #Skeleton #Markranstädt #Graphen #KI-Infrastruktur #Energiespeicher #Rechenzentren #Energiewende

Schöner Artikel zu #Rechenzentren im #Erdorbit und wo die zu lösenden Probleme liegen - die #physik ist nicht immer Dein Freund - https://taranis.ie/datacenters-in-space-are-a-terrible-horrible-no-good-idea/ - #space #ai #datacenter

Die neue Coface-Analyse zeigt klar: Der globale Wettlauf um AI‑fähige Rechenzentren droht an physischen Grenzen zu scheitern – und die Risiken für Unternehmen entlang der gesamten Wertschöpfungskette wachsen rapide. Die AI‑Infrastruktur wächst schneller als Energie, Netze, Genehmigungen und Lieferketten es verkraften. #AI #Rechenzentren #DigitalInfrastructure #Energy #KI #KuenstlicheIntelligenz #Coface

Alibaba und ByteDance umgehen US-Regeln und trainieren KI im Ausland
Chinesische Technologiekonzerne wie Alibaba und ByteDance trainieren ihre fortschrittlichsten KI-Modelle zunehmend in Südostasien. Dort greifen sie auf Rechenzentren mit Nvidia-Grafikprozessoren zu, die trotz US-Exp
https://www.apfeltalk.de/magazin/news/alibaba-und-bytedance-umgehen-us-regeln-und-trainieren-ki-im-ausland/
#KI #News #Alibaba #ByteDance #DeepSeek #Exportkontrollen #Huawei #KIModelle #Nvidia #Rechenzentren

🛌 Wissen fürs Kopfkissen: 📖

Was steckt hinter dem Wasserverbrauch von KI?

Seit Monaten erscheinen Presseartikel, die den #Wasserverbrauch von KI kritisieren. Viele beinhalten keine weiteren Erklärungen und lassen den Leser rätselnd zurück.

Was bedeutet eigentlich #Wasserverbrauch in Bezug auf #Rechenzentren?

https://www.oekologisch-unterwegs.de/energiewende/1146-wie-viel-wasser-verbraucht-ki-wirklich-und-was-steckt-hinter-der-kritik.html

#KIInfrastruktur #Energieversorgung #Abwärmenutzung #Kühltechnik

Europas bedachter KI-Kurs: Wie langsamer Ausbau zum Vorteil werden kann
Europa gilt beim Ausbau von Rechenzentren oft als Nachzügler hinter den USA und China. Doch gerade der langsamere, stärker regulierte Ansatz könnte sich langfristig als Vorte
https://www.apfeltalk.de/magazin/news/europas-bedachter-ki-kurs-wie-langsamer-ausbau-zum-vorteil-werden-kann/
#KI #News #Cloud #Energie #Europa #Infrastruktur #Investoren #KIInference #KnstlicheIntelligenz #Rechenzentren #Regulierung #SouverneKI

Gesund hört sich das nicht an. Und meine Wärmepumpe muss auf 4,3 kW dimmbar sein (inkl. Heizstab für Notbetrieb)… 🧐

https://algorithmwatch.org/en/germany-data-center-boom/

#ki #ai #datacenter #rechenzentren #energiewende

🧵 …dass die KI auch belastend ist für die Umwelt wird mMn noch zu wenig in den Medien aufgezeigt obwohl es bekannt ist.

»Künstliche Intelligenz Woher der Strom für die Rechenzentren kommen soll:
US-Techfirmen investieren Milliarden in neue Rechenzentren. Dort wollen sie vor allem ihre Künstlichen Intelligenzen entwickeln. Doch die vielen Chips verbrauchen Unmengen Energie. Woher soll die kommen?«

🫤 https://www.tagesschau.de/wirtschaft/technologie/rechenzentren-ki-stromverbrauch-100.html

#rechenzentren #ki #umweltschutz #ard #strom #tagesschau #tech #usa

»Folgen des KI-Booms - In Virginia schiessen die Rechenzentren wie Pilze aus dem Boden:
Nirgends auf der Welt ist die Dichte an #Rechenzentren so gross wie im Bundesstaat #Virginia in den #USA. Für die Gemeinden, in denen diese Betonklötze stehen, bedeutet das ein deutliches Plus an Steuereinnahmen. Aber die Bevölkerung bezahlt dafür mit bis zu 30 Prozent höheren #Strom'preisen.«

Dies wird noch einige soziale Probleme ergeben und nicht das die durch #KI gelöst werden.

🫤 https://www.srf.ch/news/dialog/folgen-des-ki-booms-in-virginia-schiessen-die-rechenzentren-wie-pilze-aus-dem-boden

Hmmmm, ja klar.
Ist das jetzt Überschätzung oder gehen die #Massenentlassungen noch 5 Jahre weiter?

#Google plant, seine #KI-Infrastruktur alle sechs Monate zu verdoppeln, um der steigenden Nachfrage gerecht zu werden.

Laut interner Präsentation soll die #Rechenkapazität in fünf Jahren um das Tausendfache wachsen und das – Achtung - ohne deutliche Erhöhung von Kosten oder #Energieverbrauch.

#artificialintelligence #cloudcomputing #datacenter #infrastructure #energy #Rechenzentren

https://margy-plauen.de/2025/11/21/dort-wo-das-wachstum-an-die-fenster-klopft/

#Energieverbrauch
#Rechenzentren
#KünstlicheIntelligenz
#Strombedarf
#Datenzentren
#NachhaltigeDigitalisierung
#AIImpact
#wachstum

Woher der Strom für die Rechenzentren kommen soll

US-Techfirmen investieren Milliarden in neue Rechenzentren. Dort wollen sie vor allem ihre Künstlichen Intelligenzen entwickeln. Doch die vielen Chips verbrauchen Unmengen Energie. Woher soll die kommen? Von N. Dampz.

➡️ https://www.tagesschau.de/wirtschaft/technologie/rechenzentren-ki-stromverbrauch-100.html?at_medium=mastodon&at_campaign=tagesschau.de

#Rechenzentren #KI #Stromverbrauch

Bei der Verteilung der Rechenzentren in Deutschland liegen der Frankfurter Raum, München, Berlin und Nordrhein-Westfalen vorne. Der Norden ist noch nicht so gut aufgestellt. Dabei haben die norddeutschen Länder einen Trumpf: viel Strom aus erneuerbaren Energien.

📝 https://www.ndr.de/nachrichten/info/rechenzentren-warum-der-norden-noch-luft-nach-oben-hat,rechenzentren-100.html?at_medium=mastodon&at_campaign=NDR.de

#NDR #Rechenzentren #Norddeutschland

Foto: Die Baustelle des Rechenzentrums in Rellingen

"Die Hälfte der Top-Ten-Supercomputer der 66. Top500-Liste steht in Europa"

"Auch angesichts des enormen Wachstums von KI-#Rechenzentren verblasst die Aussagekraft der Top500-Liste allmählich. Die #KI-Boliden sind aber für andere Algorithmen optimiert als die MEISTEN Top500-Systeme [...]"
https://www.heise.de/news/Forschungszentrum-Juelich-feiert-Europas-ersten-Exaflops-Supercomputer-11082016.html?utm_source=firefox-newtab-de-de

#Portugal: Woher kommt der Strom für neue #Rechenzentren?

Immer mehr internationale Rechenzentren werden in Portugal angesiedelt. #Strom ist billig und stammt immer mehr aus erneuerbaren Quellen. Allerdings reicht die jetzt produzierte Energie nicht für alle geplanten Projekte.
https://www.dw.com/de/portugal-woher-kommt-der-strom-f%C3%BCr-neue-rechenzentren-erneuerbare-energie-kuenstliche-intelligenz/a-74728081

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