Die Entscheidung eines US-Regulators, einem Amazon AI-Datenzentrum zu untersagen, einen Teil seiner Energie aus dem benachbarten Kraftwerk in Pennsylvania zu beziehen, könnte den ohnehin schon wettbewerbsintensiven Strommarkt weiter verschärfen - einschließlich für Bitcoin-Miner.
Die United States Federal Energy Regulatory Commission (FERC) hat am 1. November einen Antrag abgelehnt, der es dem Kernkraftwerk Susquehanna von Talen Energy in Pennsylvania ermöglicht hätte, einen Teil seiner Stromproduktion in das Rechenzentrum von Amazon umzuleiten, so Bloomberg.
Der Deal hatte Interesse an der Fähigkeit der größten Rechenzentrum-Entwickler geweckt, schnell auf reichlich vorhandene Energie zuzugreifen, ohne jahrelang auf den Bau neuer Kraftwerke warten zu müssen.
Allerdings schafft die FERC-Entscheidung eine Barriere für diese schnell zunehmend nachgefragte Versorgungsroute für Rechenzentren, da KI sich schnell entwickelt.
Während dieses bestimmte Geschäft abgelehnt wurde, wurde es von Constellation Energy, einem der größten Energieerzeuger Amerikas, als vorübergehender Rückschlag angesehen. Darüber hinaus erkennt FERC-Vorsitzender Willie Phillips KI als eine “generationale” Chance für die nationale Sicherheit an.
Kraftwerk Susquehanna von Talen Energy. Quelle: Talen Energy
Meta hatte auch geplant, neben einem bereits betriebenen Kernkraftwerk ein KI-Datenzentrum zu errichten. Allerdings führten regulatorische und Umweltprobleme dazu, dass diese Pläne diese Woche gestrichen wurden
Technologiegiganten wie Amazon und Microsoft haben große Einkäufe von Strom vorgenommen, da der Wettbewerb um Energie intensiviert wird. Auch das Bitcoin-Mining erfordert eine erhebliche Menge an Strom.
Bitcoin-Mining-Experte Jaran Mellerud sagte gegenüber Cointelegraph, dass KI-Einrichtungen in den USA und anderen entwickelten Ländern auf einer “aggressiven Jagd” seien und “massive Mengen an Energie an erstklassigen Standorten mit ausreichend Fiber und Infrastruktur” verbrauchen würden.
„Mit der Fähigkeit, deutlich höhere Einnahmen pro Kilowattstunde zu generieren, können diese KI-Operationen problemlos die Bitcoin-Miner bei der Stromversorgung überbieten - und genau das tun sie auch“, fügte er hinzu.
“In den nächsten fünf Jahren sieht sich die US-Bitcoin-Mining-Branche einer ernsten Bedrohung durch diese KI-Einrichtungen gegenüber. Während der Energiebedarf von KI wächst, werden Bitcoin-Miner an den Rand gedrängt und gezwungen, in Gebieten nach Strom zu suchen, die nicht über die von KI geforderte Infrastruktur verfügen.”
Er prognostizierte, dass bis 2030 der Anteil der USA am globalen Hashrate von derzeit 40% auf unter 20% abstürzen wird, während sich die Mining-Aktivitäten in abgelegene Regionen verlagern, die für KI unzugänglich sind, hauptsächlich in Entwicklungsländern.
Zusätzlich könnte die für den Betrieb von KI erforderliche Energie bereits höher sein als die Menge an Strom, die zum Mining von Bitcoin verwendet wird, laut dem Bitcoin Policy Institute.
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Tech-Giganten und KI-Firmen können es sich leisten, Bergleute für dieselbe Elektrizität zu überbieten, da KI bis zu 25 Mal mehr Umsatz pro Kilowattstunde (kWh) als Bitcoin bietet, wie die Forschung feststellt.
Darüber hinaus fügen einige Bergleute bereits KI-Verarbeitung zu ihren Rechenzentren hinzu oder wechseln sogar vollständig von Bitcoin zu KI. „Wir werden diesen Trend sehen, solange der Umsatz pro Megawattstunde für KI höher ist als für Bitcoin“, sagte BPI-Forscherin Margot Paez im August gegenüber Cointelegraph.
Der Anstieg der Nutzung von generativer KI in diesem Jahr wird dazu führen, dass KI im Jahr 2024 voraussichtlich 169 TWh verbraucht, schätzen die Forscher. Dieses Wachstum wird weiterhin den Bitcoin-Mining übertreffen, das im Jahr 2027 voraussichtlich 240 TWh im Vergleich zu geschätzten 160 TWh für das Mining verbraucht.
Es ist jedoch nicht so einfach für Bitcoin-Miner, auf profitablere KI umzusteigen. Der Krypto-Vermögensberater Anibal Garrido sagte Cointelegraph, dass dies daran liegt, dass Miner speziell für die Berechnung der Hashes des Proof-of-Work-Protokolls ausgelegte anwendungsspezifische integrierte Schaltungen (ASICs) verwenden, die nicht für KI oder Datenmining umfunktioniert werden können.
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