Kohlenstoffspeicherung könnte mehr als 90% der Emissionen von KI-Rechenzentren einschränken, so eine Studie

Laut einer neuen Studie unter der Leitung von Hon Chung Lau, einem außerordentlichen Professor an der Rice University und Gründer der Low Carbon Energies LLC, unterstreicht die in Energy & Fuels veröffentlichte Studie das Potenzial von Carbon Capture and Storage (CCS) -Technologien, die Treibhausgasemissionen im Zusammenhang mit der schnell wachsenden Rechenzentrumsindustrie, die von künstlicher Intelligenz angetrieben wird, erheblich zu verringern. Die Leistungskapazität von Rechenzentren in den USA könnte von 40 Gigawatt im Jahr 2025 auf 169 Gigawatt im Jahr 2030 steigen - eine fast vierfache Zunahme innerhalb von fünf Jahren. Diese Expansion, angetrieben durch die steigenden Anforderungen an KI-Anwendungen, könnte zu einem dramatischen Anstieg der Kohlendioxidemissionen führen.

Laut Lau und seinem Kollegen Steve C. S. Data Centers konzentrierten sich die Forscher auf die projizierten Leistungskapazitäten, Energiequellen und geografischen Standorte. Ihre Analyse betrachtete den Strommix jedes Staates und bewertete, ob die damit verbundenen Emissionen im Untergrund in salzhaltigen Grundwasserleitungen erfasst und gespeichert werden könnten. Die Studie identifizierte wichtige Regionen mit erheblichem Wachstum, darunter Texas, Virginia, Pennsylvania, Ohio, Arizona, Colorado, Utah und Illinois.

In Texas allein wird bis 2030 voraussichtlich eine zusätzliche Leistungskapazität von 25 Gigawatt benötigt, um den wachsenden Rechenzentrumsektor zu unterstützen. Angesichts der kontinuierlichen und hohen Nachfrage nach Rechenzentrumsbetrieben schlugen die Forscher vor, dass Erdgas-Kombikraftwerke mit CCS-Technologie als eine praktikable kurzfristige Lösung dienen könnten. Diese Anlagen produzieren weniger Emissionen als kohlebasierte Alternativen und befinden sich oft in der Nähe geeigneter geologischer Formationen für die Kohlenstoffspeicherung.

Bis 2025 könnten diese Grundwasserleiter schätzungsweise 59 Millionen Tonnen CO2 im Zusammenhang mit Rechenzentren enthalten, was etwa 66% der gesamten Emissionen des Sektors entspricht. Bis 2030 wird erwartet, dass diese Kapazität auf 299 Millionen Tonnen ansteigen wird, was etwa 74% der erwarteten Emissionen entspricht.

Sie berücksichtigten nur Rechenzentren mit öffentlich bekanntgemachten Strombedarfen und gingen davon aus, dass nicht spezifizierte Stromquellen mit dem bestehenden Energiemix des staatlichen Netzes übereinstimmen würden, der sich bis 2030 wahrscheinlich nicht wesentlich ändern wird. Trotz dieser Einschränkungen bietet die Studie einen detaillierten, staatlich spezifischen Rahmen für die Vereinbarkeit des Ausbaus digitaler Infrastruktur mit Umweltzielen. Sie unterstreicht die entscheidende Rolle der Geologie bei der Ermöglichung groß angelegter Kohlenstoffminderungsbemühungen, insbesondere in Regionen mit robustem Wachstum der Rechenzentren.

Lau erkannte die immensen Energiebedarf der KI-getriebenen Wirtschaft an und erklärte, dass ihre Arbeit darauf abzielt, politische Entscheidungsträger und Interessengruppen zu nachhaltigen Lösungen zu führen.