WEBVTT Kind: captions Language: de 00:00:03.360 --> 00:00:06.440 Ich begrüsse zum Themenfonds Talk Daniel Fauser. 00:00:06.880 --> 00:00:13.400 Daniel ist Co-Portfoliomanager des nachhaltigen Aktienfonds von Swisscanto 00:00:13.400 --> 00:00:16.320 zum Investmentthema Wasser und Wasserschutz. 00:00:16.880 --> 00:00:19.080 Daniel, willkommen zum Themenfonds Talk. 00:00:20.520 --> 00:00:25.080 Daniel, das Fundament der künstlichen Intelligenz, das sind die Datenzentren. 00:00:25.080 --> 00:00:29.400 Die sind nicht nur sehr hungrig nach Energie, sondern sind auch durstig nach Wasser, 00:00:29.400 --> 00:00:31.680 um ihre Prozessoren zu kühlen. 00:00:32.120 --> 00:00:34.440 Wie hoch ist der Verbrauch eigentlich heute schon 00:00:34.440 --> 00:00:36.640 und wie wird sich dieser entwickeln? 00:00:37.320 --> 00:00:39.520 Ja, Datencenter sind in der Tat 00:00:39.960 --> 00:00:42.600 mindestens so hungrig nach Wasser wie nach Energie. 00:00:43.640 --> 00:00:46.480 Gemäss einer US-amerikanischen Studie verbraucht 00:00:46.480 --> 00:00:48.120 ein Datencenter pro Tag 00:00:48.120 --> 00:00:51.600 mehr Wasser als 3600 Haushalte zusammengenommen. 00:00:52.400 --> 00:00:55.800 Und mit dem Bau von deutlich leistungsstärkeren, 00:00:55.800 --> 00:00:58.440 auf KI-Anwendungen spezialisierten Datencentern 00:00:58.760 --> 00:01:02.240 dürfte dieser Wasserverbrauch in Zukunft noch deutlich zunehmen. 00:01:02.720 --> 00:01:05.400 Schätzungen zufolge um bis zu den Faktor zehn. 00:01:05.760 --> 00:01:07.920 Also ein enormer Verbrauch. 00:01:07.920 --> 00:01:10.680 Heisst das, dass eigentlich künstliche Intelligenz ein 00:01:10.680 --> 00:01:13.360 No Go ist für Anlegerinnen und Anleger, 00:01:13.360 --> 00:01:18.680 die an Nachhaltigkeit und Lösungen für den Wasserschutz interessiert sind? 00:01:19.440 --> 00:01:22.320 Einerseits ist es natürlich genau aus dem Grund so wichtig, 00:01:22.320 --> 00:01:26.160 die Wassereffizienz innerhalb der Datencenter möglichst zu maximieren, 00:01:26.640 --> 00:01:30.000 zum Beispiel durch wassereffizientere Kühlsysteme. 00:01:30.440 --> 00:01:34.320 Und andererseits eröffnet der eigentliche Zweck der Datencenter, 00:01:34.320 --> 00:01:37.960 nämlich die künstliche Intelligenz, auch gänzlich neue Chancen 00:01:37.960 --> 00:01:41.520 für einen effizienteren Umgang mit unserer Ressource Wasser. 00:01:42.080 --> 00:01:45.000 Kannst du da schon einige Beispiele nennen, die in Betrieb sind? 00:01:45.360 --> 00:01:46.200 Ja, sehr gerne. 00:01:46.200 --> 00:01:49.000 Also ganz grundsätzlich gesprochen gibt es natürlich eine Vielzahl 00:01:49.000 --> 00:01:51.920 von potenziellen KI-Anwendungen im Bereich Wasser. 00:01:52.480 --> 00:01:55.520 Und wenn wir da an die sogenannte physische KI denken, 00:01:55.520 --> 00:02:01.040 dann sind da vor allem KI gesteuerte Pumpen und Ventile relevant, 00:02:01.040 --> 00:02:03.800 die die Wasserverteilung optimieren können 00:02:04.320 --> 00:02:08.880 und damit den Wasser- und nebenbei auch den Energieverbrauch 00:02:09.160 --> 00:02:11.360 möglichst minimieren können. 00:02:11.560 --> 00:02:17.120 Ausserdem können mit auf KI gestützter Computer-Vision 00:02:17.120 --> 00:02:19.720 Bilder deutlich besser analysiert werden, 00:02:20.560 --> 00:02:24.200 um zum Beispiel subtilste Veränderungen in der strukturellen Integrität 00:02:24.200 --> 00:02:26.480 von Dämmen oder auch Wasserleitungen 00:02:26.760 --> 00:02:28.920 frühzeitig zu identifizieren. 00:02:28.960 --> 00:02:32.400 Und zu guter Letzt kann mit KI 00:02:32.400 --> 00:02:37.840 die Wasserwirtschaft auch komplexe Szenarien berechnen, 00:02:37.840 --> 00:02:42.680 um zum Beispiel die Auswirkungen von extremen Wetterereignissen 00:02:42.680 --> 00:02:45.120 oder Infrastrukturausfällen zu simulieren. 00:02:45.600 --> 00:02:47.520 Du hast Pumpen und viele erwähnt. 00:02:47.520 --> 00:02:50.520 Diese Lösungen zielen ja vor allem auf die 00:02:51.000 --> 00:02:52.880 die Branche der Versorger. 00:02:52.880 --> 00:02:55.480 Nun ist es aber so, dass die Landwirtschaft 00:02:55.480 --> 00:02:57.960 der grösste Verbraucher von Wasser ist. 00:02:58.240 --> 00:03:00.960 Gibt es da auch schon Anwendungen, die auch dort 00:03:00.960 --> 00:03:04.200 für einen effizienteren Umgang mit der Ressource Wasser sorgen? 00:03:05.000 --> 00:03:06.200 Ja, natürlich. 00:03:06.200 --> 00:03:09.840 Wenn wir von künstlicher Intelligenz in der Landwirtschaft sprechen, 00:03:09.840 --> 00:03:13.440 dann meinen wir in der Regel die sogenannte Präzisionslandwirtschaft. 00:03:13.720 --> 00:03:15.720 Und bei der Präzisionslandwirtschaft 00:03:15.720 --> 00:03:18.200 da werden Informationen zu Pflanzenarten 00:03:18.200 --> 00:03:21.480 zu Sonneneinstrahlungs-Mustern, 00:03:21.480 --> 00:03:25.760 Wettervorhersagen oder auch Bodenfeuchtigkeit in Modellen aggregiert, 00:03:26.000 --> 00:03:28.920 um daraus wiederum möglichst optimale Prognosen 00:03:29.200 --> 00:03:32.200 für den Wasserbedarf der Pflanzen zu ermitteln. 00:03:32.480 --> 00:03:35.080 Also in anderen Worten gesagt nichts anderes als 00:03:35.080 --> 00:03:39.440 möglichst eine Maximierung der Effizienz bei der Bewässerung. 00:03:39.920 --> 00:03:42.880 Um nun zusammenzufassen: Welche drei Take-Aways 00:03:42.880 --> 00:03:44.600 nehmen Anlegerinnen und Anleger 00:03:44.600 --> 00:03:47.800 mit zu den Lösungen, die KI im Kampf 00:03:47.800 --> 00:03:50.200 gegen den Wasserverbrauch bietet? 00:03:50.480 --> 00:03:54.800 Erstens: Datenzentren verbrauchen bereits heute schon beträchtliche Mengen an Wasser. 00:03:54.840 --> 00:03:57.400 Und mit dem Ausbau der künstlichen Intelligenz 00:03:57.400 --> 00:04:00.320 wird dieser Wasserverbrauch in Zukunft wohl noch zunehmen. 00:04:00.720 --> 00:04:04.080 Zweitens hat die KI grosses Potenzial 00:04:04.080 --> 00:04:06.480 zur Steigerung der Wassereffizienz, 00:04:06.480 --> 00:04:09.080 insbesondere in der Wasserversorgung und der Landwirtschaft. 00:04:09.400 --> 00:04:15.440 Und drittens kann mit auf KI gestützten Prognosen wohl auch längerfristig 00:04:15.840 --> 00:04:18.040 dem Problem oder der Gefahr 00:04:18.040 --> 00:04:20.880 der Wasserknappheit besser begegnet werden. 00:04:21.200 --> 00:04:23.280 Daniel, danke für das Gespräch.