Nvidia punktet mit seinen KI-Produkten, wie sich im vergangenen Jahr deutlich gezeigt hat. So wurden beispielsweise im zweiten Quartal dieses Jahres bereits fast eine Million Kilogramm seiner KI-Beschleuniger ausgeliefert. Das tut Nvidia sicherlich auch nicht weh, denn Berichten zufolge verkauft Nvidia die Karten zum achtfachen Selbstkostenpreis. Das hat dem Unternehmen also ein sehr profitables drittes Quartal 2023 beschert.
Die Nachfrage nach KI-Produkten scheint auch im nächsten Jahr nicht nachzulassen, und wenn man bedenkt, dass jede dieser Karten bis zu 700 Watt verbrauchen kann, wird man ziemlich viel Energie benötigen, um all diese Karten mit ausreichend Strom zu versorgen. Bei den derzeitigen Zahlen würden alle Karten zusammen bereits mehr als einige Großstädte verbrauchen und dem Verbrauch einiger kleinerer europäischer Länder nahe kommen. In gewisser Weise scheint der KI-Hype dem Stromverbrauch von Kryptowährungen nachzueifern, die auf ihrem Höhepunkt im Jahr 2020 einen höheren Verbrauch als Österreich hatten. Vor zwei Monaten schien der Verbrauch von Rechenzentren für KI nach Angaben des französischen Unternehmens Schneider Electric etwa so hoch zu sein wie der von Zypern.
Laut Paul Churnock von Microsoft würden alle Nvidia H100-GPUs bis Ende 2024 mehr Energie verbrauchen als alle Häuser in Phoenix zusammen. Dies ist eine Stadt mit 1,6 Millionen Einwohnern, in der aufgrund des Klimas häufig Klimaanlagen eingesetzt werden. Wenn man bedenkt, dass der durchschnittliche Verbrauch eines H100 mit dem eines durchschnittlichen US-Haushalts vergleichbar ist und dass der H100 im Jahr 2024 potenziell 2 Millionen Mal verkauft werden soll, ist es mehr als klar, dass der Stromverbrauch im nächsten Jahr rapide ansteigen wird. Der Gesamtverbrauch der H100-GPUs könnte bis Ende 2024 rund 13 000 GWh pro Jahr erreichen. Ähnlich wie in Ländern wie Georgien, Litauen und Guatemala. Das Wachstum des Stromverbrauchs dürfte sich danach jedoch deutlich verlangsamen, da der Nachfolger des H100, der B100 auf Blackwell-Basis, höchstwahrscheinlich viel effizienter sein wird, ebenso wie mögliche konkurrierende Chips.
