24.07.2017

Klimawandel und Elektroschrott – die andere Seite der Digitalisierung

Dank Videokonferenzen müssten Firmenangestellte viel weniger reisen – seit Jahren wird so argumentiert, um die positiven Auswirkungen der Digitalisierung auf die Umwelt zu illustrieren. Ganz so einfach ist es aber nicht, denn die Innovation hat eine schmutzige Seite.
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(c) fotolia.com - vladimircaribb

Vegetarische Wurst aus Soja, Rad fahren bei Kälte und Schneeregen, biologisch abbaubare Babywindeln – die Erde ist unser Lieblingsplanet, und um ihn zu schützen, haben wir uns so einiges einfallen lassen. Es schläft sich dann besser. Mit dem guten Gefühl, sich für den Umweltschutz eingesetzt zu haben, können wir gemütlich den Laptop zur Hand nehmen und eine Doku über Klimaschutz oder Atommüll streamen. Wir können uns mit unseren Freunden über soziale Netzwerke dazu verabreden, uns an Bäume zu ketten, oder auf Amazon nach Biokokosöl suchen.

Dass wir bei all diesen Aktivitäten den Natur- und Umweltschutz dann doch vernachlässigen, daran haben wir bisher kaum gedacht. Den Preis der Digitalisierung haben wir nicht auf Klimawandel und Naturschutz umgerechnet. Und die Vorstellung ist auch irgendwie abstrakt: Die enorme Menge an Daten, die täglich durch das Web geschickt wird, muss irgendwo verarbeitet und gespeichert werden – das ist für die Umwelt in vielerlei Hinsicht eine Herausforderung.

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Datenzentren als Stromfresser

Da ist zunächst einmal die Frage der Stromversorgung. Bis zu zwölf Prozent der weltweit erzeugten Elektrizität sollen laut Studien vom IT-Sektor verbraucht werden. Das liegt zum einen daran, dass Technologiekonzerne zur Fertigung der Endgeräte immer mehr Energie benötigen. Auf der anderen Seite produzieren digitale Innovationen wie Streamingdienste, Cloud-Computing oder das Internet of Things riesige Mengen an Daten. Im Jahr 2003 existierten weltweit fünf Exabyte an digitalen Inhalten, das entspricht fünf Trilliarden Gigabyte. Bis 2019 sollen jährlich 10,475 Exabyte dazukommen. Um dieses Datenaufkommen stemmen zu können, bleibt IT-Konzernen nichts anderes übrig, als immer neue Datenzentren zu errichten. Dort müssen unzählige Servertürme betrieben und gekühlt werden. Man könnte auch sagen, diese Datenzentren sind sehr hungrig – hungrig nach Strom.

Schmutzige Energiequellen

Wie problematisch sich das massive Datenaufkommen auf Klima und Natur auswirkt, ist laut der Umweltschutzorganisation Greenpeace hauptsächlich davon abhängig, woher der benötigte Strom kommt. Seit 2009 kategorisiert Greenpeace in seinem Clicking-Clean-Report IT-Konzerne nach Schulnotensystem. Als „Klassenbeste“ schneiden dabei Apple, Facebook und Google ab. Alle drei beziehen den Großteil ihrer benötigten Elektrizität aus sogenannten „sauberen“ Quellen und haben es sich vor fünf Jahren zum Ziel gesetzt, ihren Strom zukünftig zu 100 Prozent aus erneuerbaren Quellen zu beziehen – allerdings ohne bindenden Zeitrahmen. Bei Apple und Google soll die Versorgung mit regenerativer Energie derzeit parallel zum Unternehmenswachstum ansteigen.

(c) Greenpeace

Ganz hinten im Ranking liegen die asiatischen IT-Riesen Tencent und Baidu. Beide decken ihren Energiebedarf zu 67 Prozent mit Strom aus Kohlekraftwerken. Auch der Cloud-Computing-Marktführer Amazon Web Services (AWS) landete in den vergangenen Jahren nicht auf den Topplätzen des Rankings. Seit 2016 soll er laut Greenpeace nun aber entscheidende Schritte in Richtung grüne Energieversorgung unternommen haben. Allerdings kritisiert die Umweltorganisation nach wie vor die mangelnde Transparenz des Unternehmens hinsichtlich seiner Energiepolitik. Unter allen Cloud-Providern ist AWS der einzige, der sich weigert, detaillierte Informationen über seinen ökologischen Fußabdruck zu veröffentlichen.

Redaktionstipps

Streaming als Herausforderung

Sehr schlecht schneiden laut Greenpeace Streaming- Plattformen ab, wenn es um die Energieversorgung geht. Und das, obwohl Videostreaming einer der größten Treiber der Datennachfrage ist. 2015 machte es 63 Prozent des weltweiten Internetverkehrs aus. Bis 2020 soll es die 80-Prozent-Marke erreichen. In Nordamerika ist alleine Netflix für mehr als ein Drittel des gesamten Internetverkehrs verantwortlich. Unter den neun von Greenpeace untersuchten Plattformen erhielten vier die Bewertung „Nicht genügend“. Weitere drei, darunter auch Vimeo, bekamen einen Vierer. Einzig die Google-Tochter Youtube wurde mit 56 Prozent sauberer Energieversorgung mit „Sehr gut“ bewertet.

Eine Frage der Politik

Nicht zuletzt ist auch ein politischer Faktor mit einzuberechnen, wenn es um die Energieversorgung der großen Technologiekonzerne geht. Vor allem im asiatischen Raum behindern Monopolstellungen am Elektrizitätsmarkt den Zugang zu erneuerbaren Energieformen. „Wenn es hier zu keiner politischen Veränderung kommt, wird das schnelle Wachstum des Internets in Ostasien vor allem durch Energie aus Kohle und anderen ’schmutzigen‘ Quellen vorangetrieben werden“, heißt es seitens Greenpeace. Aber auch in den USA könnte es unter Donald Trump zu energiepolitisch fragwürdigen Entscheidungen kommen. Der US-Präsident hat schließlich mehrfach angekündigt, die Klimapolitik einzuschränken und die Elektrizität wieder vermehrt aus Kohlekraftwerken beziehen zu wollen. Das ist das genaue Gegenteil von dem, was Obama zuvor mit seinem Clean Power Plan erreichen wollte. Umweltschützer sehen bei der Wiederbelebung der Kohleindustrie vor allem deshalb eine große Bedrohung, da im Raum Virginia derzeit besonders viele neue Datenzentren entstehen, die oft keine erneuerbaren Energien nutzen.

Entsorgungsprobleme bei Elektroschrott

Der hohe Energiebedarf der Datenzentren ist aber nicht der einzige negative Effekt der Digitalisierung auf die Umwelt. Bisher nur unzureichend geklärt ist nämlich auch die Frage der Entsorgung von Elektroschrott. Die Maschinen und Apparate, die ein Rechenzentrum benötigt, haben nur eine begrenzte Lebensdauer. So muss ein Server beispielsweise alle drei bis fünf Jahre ausgetauscht werden. Auch im Privatgebrauch fällt immer mehr schwer recycelbarer Elektromüll an. Das liegt nicht nur daran, dass wir mehr und mehr Geräte besitzen, sondern auch daran, dass wir sie austauschen, lang bevor sie nicht mehr funktionieren – einfach, weil sie aus der Mode gekommen sind.

Ein großer Teil dieser Abfälle wird aus den USA und Europa nach Afrika gebracht und dort auf Feldern verbrannt. Bei diesem Prozess werden chemische Bestandteile der Geräte freigesetzt. Diese sind nicht nur für die verantwortlichen Arbeiter, sondern auch für die Umwelt extrem schädlich. Die giftige Asche wird durch den Wind verteilt und gerät so beispielsweise in das Trinkwasser von Tieren. Die Digitalisierung an sich ist deshalb nicht böse. Das Argument „Wir haben jetzt Videokonferenzen und müssen daher nicht mehr so viel reisen“ hat durchaus seine Berechtigung. Trotzdem, man sagt: „Es ist nicht alles Gold, was glänzt.“ Und so ist es – denn manchmal glänzt nur der Elektroschrott in der afrikanischen Sonne.

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Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI
Die Ablatic-AI-Gründer vl. Florian Zimmermann (CEO) und Julian Mauerkirchner (CTO) | (c) Ablatic AI

Wieder einmal ist es Linz. Die Stahlstadt mausert sich immer mehr zu Österreichs KI-Hauptstadt und auch eines der bislang sicher ambitioniertesten Startups in dem Bereich kommt von dort: Ablatic AI. Mit Talos wagt es sich über die Herausforderung schlechthin in der KI-Welt: ein eigenes Large Language Model (LLM) – brutkasten berichtete bereits.

Bei einer Benchmark vor Sol von OpenAI

Nun erfolgte der offizielle Launch und Ablatic gab erste Benchmark-Vergleiche aus (siehe Tabelle unten). An Claude Opus 5 kommt man demnach noch in keiner Kategorie ganz heran, in mehreren aber ziemlich nahe. DeepSeek V4 kann man dagegen gleich bei drei Werten schlagen, Qwen3.8 von Alibaba bei zwei und OpenAIs Flagship-Modell GPT-5.6 Sol immerhin bei einem, konkret der exakten Befolgung schriftlicher Anweisungen (IFBench). Unterm Strich spielt das Linzer LLM also in den vorgelegten Benchmarks in der internationalen Top-Liga mit.

„Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“

Aber warum überhaupt noch ein weiteres LLM? „Julian [Anm. Mauerkirchner] und ich kennen uns schon seit der Schule. Später haben wir als Unternehmer damit gestartet, Legacy-ERP-Systeme zu erneuern. Dabei sind wir auf ein Problem gestoßen: Wir konnten dafür aus Daten-Gründen keine US-KI-Systeme nutzen“, erzählt CEO Florian Zimmermann, der Ablatic AI gemeinsam mit Julian Mauerkirchner (CTO) gegründet hat, im Gespräch mit brutkasten. Man habe nur Mistral aus Frankreich oder Open-Source-Modelle verwenden können. „Mistral war für den Zweck aber nicht passend und unser Business Case bald tot“.

Mit dem Entschluss, eine neue Idee zu verfolgen, sei daher auch eine neue Motivation einher gegangen: „Es kann ja nicht sein, dass es in Europa nur Mistral gibt“, so Zimmermann. Man habe sich danach mit der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) kurzgeschlossen und sei darüber auch zur AI Factory Austria AI:AT gekommen, wo man wiederum im Rahmen des EuroHPC-Programms europäische Hochleistungsrechenressourcen nutzt, um das Modell zu trainieren. „Ohne diese EU-Ressourcen würde es kostentechnisch überhaupt nicht gehen“, sagt Zimmermann.

Öffentliche Forschungsergebnisse statt eigenes Riesen-Research-Team

Doch auch mit diesen Ressourcen – wie lässt sich ein konkurrenzfähiges LLM mit einem kleinen Team und bislang gänzlich ohne VC-Kapital umsetzen? Schließlich beschäftigen die globalen KI-Player, mit denen sich Ablatic misst, riesige Teams. Mistral etwa ist mit seiner kürzlich kommuniziert Drei-Milliarden-Euro-Finanzierungsrunde im Vergleich zu Anthropic und OpenAI nach wie vor ein kleiner Fisch (brutkasten analysierte).

„Wir können kein 200-köpfiges Research-Team finanzieren und gleich von 0 auf 100 gehen, also greifen wir auf Bestehendes zurück“, erklärt der Gründer. Konkret verwende man einerseits Open-Source-Layer und code sie auf die eigenen Bedürfnisse um. Andererseits nutze man die neuesten Forschungsergebnisse von Universitäten wie dem MIT oder Stanford, die laufend über die Plattform arXiv veröffentlicht werden. „Wir orientieren uns an der Frontier-Forschung. Wir analysieren die Paper, legen die Erkenntnisse auf unsere Architektur um und testen es durch. Vieles davon funktioniert nicht, aber alles was funktioniert, bringt uns weiter“, so Zimmermann.

Mehr als 100 B2B-Testkunden – viele konvertieren gleich zum Launch

Die Beta-Version wurde nun bereits seit einiger Zeit mit mehr als 100 Unternehmen getestet – Ablatic konzentriert sich nämlich vorerst klar auf den B2B-Markt. Man habe für diese Tests schnell auch größere Unternehmen und Konzerne gewonnen. „Ich bin dafür wochenlang gesessen, habe Leute angeschrieben und einen Call nach dem anderen gemacht“, räumt Zimmermann ein. Dass man ein eigenes LLM und nicht nur eine Oberfläche baue, sei dabei zum entscheidenden Bonus geworden. „Und dass wir von der JKU kommen und im EuroHPC-Programm sind, hat unsere Glaubwürdigkeit enorm gesteigert“, sagt der Gründer.

Jetzt zum Launch würden viele der Testkunden bereits zu regulären Nutzern konvertieren, viele weitere noch die Testphase abschließen, mit dem Vorhaben, das dann auch zu tun, verrät Zimmermann. „Wir werden nicht 100 Prozent, aber einen Großteil konvertieren können“, ist er sicher. Punkten will Ablatic dabei nicht nur mit der europäischen Herkunft – Stichwort: Digitale Souveränität – sondern auch mit dem Pricing. „Wir haben eine relativ effiziente Architektur. Wir können kostengünstig hosten und das an die Kunden weitergeben“, so der CEO. Dass der offizielle Launch genau jetzt erfolgt, hat vor allem mit dem Gründungsprozess zu tun, der länger dauerte, als erhofft. „Ich gründe nie wieder im Sommer ein Unternehmen“, sagt der Gründer lachend.

Investment geplant: „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben“

Und wie geht es weiter? „Wir wollen zuerst im DACH-Raum Fuß fassen und ohne große weitere Standorte skalieren. Dann wollen wir es auf Europa hochziehen“, erläutert Zimmermann. Auf Dauer werde dabei auch die Aufnahme von VC-Kapital relevant, vor allem wenn es darum gehe, die nächste Modell-Version herauszubringen. „Dann ist es wichtig, dass man schnell skaliert und iteriert. Wir sind stolz darauf, dass wir ein Modell ohne VC-Kapital trainiert haben. Wir haben gezeigt, dass auch so Großes möglich ist. Aber langfristig ist es völlig logisch, dass wir Kapital aufnehmen müssen“, sagt der Gründer.

Und es seien bereits mehrere Investoren aktiv auf das Team zugekommen, mit einigen befinde man sich schon in Gesprächen. „Das Ziel ist definitiv, keine kleine Bude zu bleiben, sondern eine größere Firma zu werden. Wir wollen jedenfalls nicht in Vergessenheit geraten“, so Zimmermann. Und der Zeitpunkt sei angesichts der Souveränitätsdebatte gut.


Benchmark-Vergleichstabelle

Anmerkungen zur Tabelle:

  • Fette Zahlen: Höchster Wert in der jeweiligen Zeile unter den Vergleichsmodellen.
  • „text-only“: Das Modell verarbeitet keine Bilder/visuellen Dokumente, weshalb OmniDocBench nicht anwendbar ist.
  • „–“: Kein veröffentlichter Wert vorhanden.

Kurzerklärungen der Benchmarks

  • Agents‘ Last Exam (UC Berkeley): Prüft langwierige, echte Arbeitsaufgaben an einem Computer (Terminal und Bildschirm zusammen), bewertet anhand des fertigen Gesamtergebnisses.
  • AutomationBench (Zapier): Testet 600 Business-Workflows über 47 simulierte Unternehmens-Softwaretools hinweg, die vollständig durchgehend ausgeführt werden müssen.
  • Toolathlon: Bewertet das Erledigen von Aufgaben in echter Büro-Software (z. B. E-Mail, Kalender, Tabellenkalkulationen und GitHub) über deren direkte Schnittstellen.
  • BrowseComp (OpenAI): Stellt schwierige Fragen, deren Antworten über das gesamte Internet verstreut liegen und durch selbstständiges Surfen recherchiert werden müssen.
  • DeepSWE v1.1 (Datacurve): Misst das eigenständige Beheben echter Softwareprobleme (Bugs) in bestehenden Quellcode-Sammlungen. Hinweis: Talos-1 wurde hierfür nicht optimiert und liegt 22 Punkte hinter der Spitze zurück.
  • OmniDocBench: Bewertet das fehlerfreie Lesen und Verstehen echter Dokumente inklusive visueller Layouts, Tabellen und mathematischer Formeln.
  • IFBench: Prüft die exakte Einhaltung von schriftlich vorgegebenen Anweisungen und Formatierungsregeln.
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