KI-Unternehmen nutzen nun \u00fcbersch\u00fcssige Rechenzentrumsenergie, um Bitcoin zu sch\u00fcrfen<\/strong> \u2013 ein Schritt, der laut Branchenanalysten dazu beitragen k\u00f6nnte, die Stromnetze zu stabilisieren, die Energieeffizienz zu verbessern und die Wirtschaftlichkeit beider Sektoren zu steigern. Im Juni startete der Bitcoin-Miner Mara Holdings<\/strong> ein Projekt, das ungenutzte Energie aus einem Rechenzentrum f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz (KI) nutzt, um Bitcoin (BTC) zu sch\u00fcrfen. Zuvor hatte der Rivale Riot Platforms<\/strong> angek\u00fcndigt, 1 Milliarde Dollar in die Energieinfrastruktur investiert zu haben, die sowohl f\u00fcr das Bitcoin-Mining als auch f\u00fcr KI-Betriebe genutzt werden soll.<\/p>\n „Von enormer Bedeutung“, sagte Daniel Batten<\/strong>, Klimatech-Investor und prominenter Analyst des \u00f6kologischen Fu\u00dfabdrucks von Bitcoin, \u00fcber Maras Initiative. „Die Konvergenz von KI und Bitcoin-Mining findet statt“, erkl\u00e4rte er gegen\u00fcber Cryptonews.<\/p>\n<\/blockquote>\n Bislang waren es haupts\u00e4chlich Bitcoin-Mining-Unternehmen, die in KI-Computerdienste diversifizierten, um neue Einnahmequellen zu erschlie\u00dfen, so Batten. Doch Maras Schritt ver\u00e4ndert die Situation: KI-Firmen werden nun zu Bitcoin-Minern. „Die Konvergenz geschieht in beide Richtungen“, betonte er und wies darauf hin, dass Unternehmen f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz durch den Bedarf an Monetarisierung ungenutzter Energie und die Optimierung ihrer Energiebeschaffungsstrategien motiviert werden.<\/p>\n Der Betrieb gro\u00dfer Sprachmodelle (LLMs) wie OpenAIs GPT oder das Training von Bildverarbeitungssystemen auf hyperskalierbaren Ebenen erfordert enorme Mengen an Rechenleistung \u2013 und damit auch Energie. Beispielsweise wurde gesch\u00e4tzt, dass das Training des GPT-3-Modells im letzten Jahr knapp 1.300 Megawattstunden (MWh) Strom verbraucht hat \u2013 was ungef\u00e4hr dem j\u00e4hrlichen Stromverbrauch von etwa 130 Haushalten in den USA entspricht. Das Training des fortschrittlicheren GPT-4 hingegen wird auf 50-mal mehr Energie gesch\u00e4tzt, so Forscher. Ein Gro\u00dfteil dieser Energie wird von Rechenzentren verbraucht, die zum Trainieren und Betreiben von KI-Modellen verwendet werden. Unternehmen f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz kaufen oft \u00fcberm\u00e4\u00dfig viel Energie, um kostspielige Ausfallzeiten zu vermeiden und einen reibungslosen Betrieb ihrer energiehungrigen Rechenzentren sicherzustellen. Doch nicht immer wird diese Energie konstant genutzt.<\/p>\n Laut Batten adressiert die Verbindung zwischen KI und Bitcoin-Mining langfristige Ineffizienzen in der Energieversorgung von Rechenzentren und verwandelt \u00fcbersch\u00fcssige Energie in eine neue Wertquelle. F\u00fcr KI-Unternehmen, die t\u00e4glich Millionen f\u00fcr Rechenleistung ausgeben, k\u00f6nnte die M\u00f6glichkeit, Bitcoin w\u00e4hrend der Nebenzeiten zu sch\u00fcrfen, die Betriebskosten senken. Mara Holdings ist in dieser Hinsicht ein Vorreiter.<\/p>\n „Die Anforderungen der heutigen Recheninfrastruktur zu erf\u00fcllen, bedeutet nicht nur, mehr Energie hinzuzuf\u00fcgen, sondern besser mit der Energie umzugehen, die wir haben“, sagte Fred Thiel<\/strong>, CEO von Mara, in einer aktuellen Pressemitteilung.<\/p>\n<\/blockquote>\n „In Maras flexiblen Rechenzentren werden ungenutzte, unterausgelastete oder anderweitig stillgelegte Energiequellen genutzt, um das weltweit f\u00fchrende Blockchain-Register zu sichern und saubere Energie, die sonst verschwendet w\u00fcrde, in wirtschaftlichen Wert umzuwandeln“, f\u00fcgte er hinzu. Seine Kommentare wurden von Brian Morgenstern<\/strong>, Leiter der \u00f6ffentlichen Politik bei Riot, wiederholt, der auf einer Energie-Konferenz von Reuters im Juni sagte, dass „Bitcoin-Mining ein Vorreiter an Standorten sein kann, die f\u00fcr KI-Rechenzentren geeignet sind, um Energieinfrastruktur aufzubauen und Kapazit\u00e4ten zu monetarisieren.“ Morgenstern erkl\u00e4rte, Riot Platforms habe 1 Milliarde Dollar in die Energieinfrastruktur investiert und ein 400-MW-Kraftwerk in Corsicana, Texas, in Betrieb genommen, das 40 % seiner Kapazit\u00e4t zum Sch\u00fcrfen von Bitcoin nutzt. „Wir monetarisieren diese Energie… wir kaufen Land und bringen Experten f\u00fcr die Entwicklung von KI-Rechenzentren mit“, sagte er.<\/p>\n Doch die Auswirkungen von Modellen wie Mara oder Riot gehen weit \u00fcber den Unternehmensgewinn hinaus, betont Batten. Es geht um die Auswirkungen auf die Netzstabilit\u00e4t. Rechenzentren f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz neigen dazu, erratische, schwer vorhersehbare Stromnachfragen zu erzeugen. Diese „Spitzigkeit“ ist ein „Albtraum“ f\u00fcr Netzbetreiber, insbesondere da immer mehr erneuerbare Energien wie Solar- oder Windenergie, die von Natur aus intermittierend sind, online gehen.<\/p>\n Batten erkl\u00e4rte in einer Sprachnachricht an Cryptonews: „Bitcoin-Mining stabilisiert Stromnetze“.<\/p>\n<\/blockquote>\n Batten sagte, dass Bitcoin-Mining unerwartete Spitzen in der Stromnachfrage von KI stabilisieren kann. Das liegt daran, dass Bitcoin-Mining im Gegensatz zu den meisten industriellen Prozessen in Sekundenschnelle hoch- oder heruntergefahren werden kann, um auf die Echtzeitbed\u00fcrfnisse des Netzes zu reagieren. Wenn es zu viel Energie gibt oder die KI-Nachfrage sinkt, k\u00f6nnen Miner diese \u00fcbersch\u00fcssige Energie nutzen. Ebenso k\u00f6nnen sie ihre Maschinen schnell abschalten, wenn die Nachfrage steigt \u2013 „was die Aufgabe des Netzbetreibers, das Netz zu stabilisieren, erheblich erleichtert.“<\/p>\n „Das bedeutet, dass man mehr variable erneuerbare Energien ins Netz einspeisen kann [ohne das Risiko von Stromausf\u00e4llen oder -unterbrechungen]“, sagt Batten. „Andernfalls m\u00fcssen sie [Netzbetreiber] reagieren, indem sie einfach Grundlastenergie bereitstellen.“ Laut dem Umweltanalysten „gibt es heute keine modulare, skalierbare, unterbrechbare Lastenausgleichstechnologie, die existiert, als Bitcoin-Mining.“ In seiner Pr\u00e4sentation auf der Energie-Konferenz von Reuters sagte Morgenstern, der Riot-Leiter der \u00f6ffentlichen Politik, dass die Dezentralisierung von Bitcoin bedeutet, dass Mining-Anlagen „den Energieverbrauch drosseln k\u00f6nnen, wenn das Netz sie ben\u00f6tigt.“<\/p>\n Die Konvergenz von KI und Bitcoin, zwei energieintensiven Sektoren, ist auch entscheidend f\u00fcr die Reduzierung von Kohlenstoffemissionen. Experten sagen, dass mit besserer Netzstabilit\u00e4t und weniger Energieverschwendung die Integration erneuerbarer Energien machbarer w\u00e4re. Wie Batten anmerkt: Die gro\u00dfe Frage ist jedoch, ob das Mara-Modell skalierbar ist. „Absolut“, erkl\u00e4rte Batten. „Jedes KI-Unternehmen, das gro\u00dfe Mengen Energie im Voraus kauft, sodass mittelgro\u00dfe bis hyperskalierbare Unternehmen von diesem Modell profitieren k\u00f6nnen. Praktisch jeder au\u00dfer den kleinen Betreibern.“<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Wichtige Erkenntnisse KI-Unternehmen nutzen nun \u00fcbersch\u00fcssige Rechenzentrumsenergie, um Bitcoin zu sch\u00fcrfen \u2013 ein Schritt, der laut Branchenanalysten dazu beitragen k\u00f6nnte, die Stromnetze zu stabilisieren, die Energieeffizienz zu verbessern und die Wirtschaftlichkeit beider Sektoren zu steigern. 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