Befördert der Energiehunger der KI das Atom-Comeback?

Seit Wochen lesen wir Berichte über Atomkraftpläne der großen US-Tech-Giganten Google, Microsoft und Amazon. Eine wichtige Rolle sollen dabei SMRs spielen, kleine, modulare Reaktoren – bislang noch eher vieldiskutierte Vision als einsatzbereite Technologie. Und als weitere Säule der Strategie wird sogar die Reaktivierung bereits stillgelegter großer Atommeiler in Angriff genommen. Die Atomaufsichtsbehörde der Vereinigten Staaten steht unter nicht unerheblichem, politischem Druck, diese Pläne nicht durch zu strenge Sicherheitsauflagen zu erschweren. Denn SMR sollen ja gerade flexibel und kostengünstig eingesetzt werden und die Gefahr einer Kernschmelze ist systembedingt geringer – so die Fürsprecher. Doch Experten und Kritiker warnen vor einer Aufweichung der Auflagen und vorgeschriebenen Sicherheitsmaßnahmen für Atomanlagen. Dies ist für die Tech-Unternehmen nicht nur aus Kostengründen relevant, sondern die Genehmigungen für einen Betrieb in unmittelbarer Nähe zu den eigenen Rechenzentren könnten dadurch aufwändiger werden.

Doch warum liebäugeln diese und weitere Rechenzentren-Betreiber mit einem zweiten Frühling für die umstrittene Kernenergie? Hintergrund ist der massive Energiehunger der Künstlichen Intelligenz – konkret der eingesetzten Grafikprozessoren. Der kalkulierte künftige Strombedarf und die Pläne und Pflichten für Emissionsremissionen und Klimaneutralität, lassen sich aus heutiger Sicht nur schwer und vor allem teuer mit regenerativen Energiequellen abdecken. So zumindest die Argumentation der Atombefürworter. Gegner verweisen bekanntermaßen auf die ungeklärte Endlagerung und die Sicherheitsgefahren. Wie teuer der Strombezug heutzutage ist, zeigt auch der Umstand, dass Microsoft die Reaktivierung eines Alt-Atomkraftwerks plant, auf dessen Geländer nicht nur in den 70er-Jahren ein schwerwiegender Atomunfall stattfand, sondern dass erst vor fünf Jahren wegen Unwirtschaftlichkeit geschlossen wurde.

In der Episode 172 des Turtlezone Tiny Talks – Debatten-Podcast, in Zusammenarbeit mit dem KI Expertenforum, blicken Dr. Michael Gebert und Oliver Schwartz auf die Pläne zum Stillen des Energiehungers der Künstlichen Intelligenz und erklären, warum jeder KI-Prompt bis zu 1000mal mehr Strom verbraucht als eine simple Suchmaschinen-Abfrage. Außerdem erläutern sie, warum das Training der großen Sprachmodelle schnell den Energiebedarf einer Kleinstadt übertreffen kann.

Jetzt überall, wo es gute Podcasts gibt und in der Mediathek unter: https://www.turtlezone.de/tinytalks-mediathek/episode-172/

Eine Produktion von Turtle-Media aus dem Podcast-Studio Karlsruhe.