KI und Energieeffizienz Paradigmenwechsel notwendig – für zukunftsfähiges KI-Computing

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Der steigende Einsatz von KI wird die bestehende Energieinfrastruktur schnell an ihre Grenzen bringen. Doch was ist die Lösung? Der Einsatz von Licht, davon ist Michael Förtsch, CEO Qant GmbH, überzeugt. Hier der Kommentar dazu.

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert unsere Welt. Sie verspricht, komplexe Klimamodelle zu berechnen und treibt die Entwicklung autonomer Fahrzeuge voran. Aktuelle KI-Technologien erkennen bereits Tumore in frühen Stadien, die für das menschliche Auge oder überlastete Radiologen unsichtbar bleiben. Künftig beschleunigt sie Diagnosen und ermöglicht personalisierte Therapien auf Basis genetischer Daten. Darüber hinaus eröffnet sie völlig neue kreative Möglichkeiten – etwa die Umwandlung von Sprache in lebendige Videos oder die Erstellung foto­realistischer virtueller Welten.

Doch der Preis, den wir dafür bezahlen, tritt immer deutlicher zutage: KI bedroht Energiereserven und Wasserressourcen, weil der Strombedarf rapide ansteigt und Unmengen Wasser zum Abkühlen riesiger Rechenzentren benötigt werden. In diesen Einrichtungen, manche so gross wie ganze Stadtteile, finden tausende Server Platz, die mit unzähligen Grafikprozessoren, kurz GPUs, ausgestattet sind, um den weltweiten Datenstrom zu verarbeiten.

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Riesiger Strombedarf überfordert die gegenwärtige Infrastruktur

Ein einfaches Rechenbeispiel zeigt die Dimension des Problems: Ein Grafikprozessor verbraucht etwa 1,2 kW, so viel wie ein Küchenherd. Ein GPU-Server verbrennt 14 kW – das sind 14 Öfen, die auf volle Leistung hochgefahren sind. Und ein einziger Rack im Rechenzentrum?

Bis zu 100 kW! Stellen Sie sich 100 Öfen vor, die rund um die Uhr laufen. Und das ist nur der kleine Massstab. Die Internationale Energieagentur (IEA) prognostiziert, dass sich der Stromverbrauch von Rechenzentren von 460 TWh im Jahr 2022 auf über 1000 TWh im Jahr 2026 mehr als verdoppeln könnte – das entspricht dem gesamten Energieverbrauch Japans. Oder, um es etwas verständlicher auszudrücken: 38 Milliarden Backöfen müssten ein Jahr lang ununterbrochen laufen, um diese Menge Strom zu verbrauchen.

Angesichts dieser Realität scheint jedes Mittel recht, damit immer ausreichend Energie für die Hyperscaler zur Verfügung steht: Microsoft etwa will laut Medienberichten ein Kernkraftwerk in Pennsylvania wiederbeleben und xAI, ein Unternehmen von Elon Musk, installiert eigene Gasturbinen für ein neues Rechenzentrum in Memphis, Tennessee.

Google pumpt in Oklahoma permanent kaltes Wasser durch 13 Rechenzentren, um sie vor Überhitzung zu schützen: 23 Milliarden Liter Wasser verbrauchte das Unternehmen 2023 nur zu diesem Zweck. Und auch in Europa ist das Problem angekommen. Bereits jetzt adressieren die Supercomputing-­Center bei den Kommunen, dass sie stärkere Stromleitungen benötigen, um ihre GPU-Server in Zukunft betreiben zu können. Das wissen wir aus Gesprächen mit unseren Kunden.

Die Lösung: Rechnen mit Licht

Wir brauchen einen Paradigmenwechsel, um KI-Technologien zukunftsfähig zu machen. Bei Qant sind wir seit unserer Gründung überzeugt, dass Licht – nicht Strom – die Grenzen der modernen Datenverarbeitung und des Hochleistungsrechnens neu definieren wird.

Die Art und Weise, wie wir Daten verarbeiten, muss sich ändern. Das Rechnen mit Licht bietet eine energieeffiziente und skalierbare Alternative zur herkömmlichen CMOS-Technologie. Konventionelle Prozessoren benötigen tausende von Transistoren, um komplexe mathematische Operationen auszuführen – insbesondere datenintensive Berechnungen für KI. Beispielsweise erfordert eine 8-Bit-Multiplikation in einem herkömmlichen CMOS-Prozessor 1200 Transistoren.

Im Gegensatz dazu erreicht der photonische Prozessor von Qant dieselbe Operation mit nur einem optischen Element – und ist dabei bis zu 30-mal energieeffizienter. Wir können das, weil wir die spezifischen Eigenschaften von Licht nutzen, die es uns erlauben, komplexe mathematische Funktionen nativ und direkt auszuführen, ohne sie in digitale Nullen und Einsen zu übersetzen.

Über die Energieeinsparung hinaus bietet photonisches Computing einen weiteren entscheidenden Vorteil: Skalierbarkeit! Die Idee, dass die Verkleinerung von Transistoren eine stetige Leistungssteigerung ermöglicht, stösst an physikalische Grenzen.

Denn je mehr sich die Technologie der 3-nm-Grenze nähert, desto schwieriger und kostspieliger wird die weitere Miniaturisierung.

Unsere photonischen Prozessoren umgehen diese Herausforderung. Im Gegensatz zu siliziumbasierten Elektroniken nutzen sie die fundamentalen Eigenschaften von Licht für schnellere Berechnungen, ohne die Notwendigkeit extrem kleiner Strukturen.

Bedarf an Kühlung entfällt

Ein zentraler Baustein für den Durchbruch unserer photonischen Chips ist Dünnschicht-­Lithiumniobat (TFLN). Das Material ermöglicht eine hochpräzise, ultraschnelle optische Signalmanipulation bei mehreren GHz, ohne dass Wärme zur Modulation des Lichts auf dem photonischen Schaltkreis erforderlich ist. TFLN ist damit ein echter Gamechanger.

Da darauf basierende photonische Prozessoren keine überschüssige Wärme erzeugen, entfällt der Bedarf an energieintensiven Kühlsystemen. Zudem verhindert das Fehlen thermischer Wechselwirkungen eine unerwünschte Beeinflussung benachbarter Rechenprozesse. Dadurch ermöglichen diese Prozessoren eine hochpräzise Multiplexing- und Parallelverarbeitung – ideal für KI- und HPC-Anwendungen.

Und dass die Fertigung von bahnbrechender Technologie keine Unsummen erfordern muss, demonstriert Qant in Zusammenarbeit mit dem Institut für Mikroelektronik Stuttgart, IMS CHIPS. Gemeinsam bauen wir eine bestehende CMOS-Produktionslinie zu einer Pilotlinie für die Fertigung photonischer Hochleistungs-Chips aus und schaffen damit eine Blaupause für das Upcycling von existierenden Chip-Foundries.

Mit dieser Pilotlinie legen wir den Grundstein für eine nachhaltige, leistungsfähige und unabhängige Chipproduktion in Europa, in der photonische Prozessoren zu Standard-­Co-Prozessoren in Hochleistungsrechnern werden. Unser Ziel, unsere photonischen Prozessoren bis 2030 zu einem skalierbaren und energieeffizienten Eckpfeiler der KI-Infrastruktur zu machen, rückt damit einen grossen Schritt näher.

Blaupause für Chipindustrie

Zukunftsschmiede für energiesparende photonische KI-Chips

Erster kommerzieller Photonik-Prozessor

Photonik-Prozessor für Real-Time-​AI-Anwendungen

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