DeepSeek: Energieverbrauch der China-KI wirft Fragen auf

MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die Diskussion um die Energieeffizienz von KI-Modellen hat mit der Einführung von DeepSeek, einer chinesischen KI, eine neue Dimension erreicht.

Die Einführung von DeepSeek, einem neuen Sprachmodell aus China, hat in der KI-Branche für Aufsehen gesorgt. Ursprünglich als energieeffiziente Alternative zu bestehenden Modellen wie ChatGPT angekündigt, zeigen aktuelle Daten, dass DeepSeek möglicherweise mehr Energie verbraucht als erwartet. Dies wirft Fragen zur Nachhaltigkeit und Effizienz solcher Technologien auf.

DeepSeek nutzt eine verbesserte Variante des „Mixture of Experts“-Ansatzes, bei dem nur ein Teil der Modellparameter während des Trainings aktiv ist, um Energie zu sparen. Doch der eigentliche Energieverbrauch tritt bei der Nutzung des Modells auf, insbesondere durch die komplexe „Chain-of-Thought“-Logik, die mehr Rechenleistung erfordert, um Antworten zu generieren.

Während das Training von DeepSeek optimiert wurde, zeigt sich, dass das Modell bei der Beantwortung von Anfragen bis zu 87 Prozent mehr Energie benötigt als vergleichbare Modelle mit 70 Milliarden Parametern. Dies liegt unter anderem daran, dass die Antworten von DeepSeek oft länger und detaillierter sind, was zusätzlichen Rechenaufwand bedeutet.

Ein weiteres Problem ist die potenzielle Verbreitung dieser Technik. Wenn andere Unternehmen den Ansatz von DeepSeek übernehmen und auf viele KI-Anwendungen übertragen, könnte der Energieverbrauch massiv steigen. Dies könnte den Effizienzgewinn durch optimiertes Training zunichtemachen, ein klassisches Beispiel für das Jevons-Paradoxon.

Langfristig könnte die weitverbreitete Nutzung von rechenintensiven Techniken wie der „Chain-of-Thought“-Logik die Energieeffizienz der gesamten Branche beeinträchtigen. Experten wie Sasha Luccioni von Hugging Face warnen davor, dass der Hype um DeepSeek dazu führen könnte, dass diese Technik unnötig oft eingesetzt wird.

DeepSeek ist zweifellos ein konkurrenzfähiges Modell, das jedoch auch die Herausforderungen neuer KI-Technologien offenbart. Obwohl es effizienter trainiert wurde, stellt sein höherer Energieverbrauch bei der Nutzung ein ernsthaftes Problem in puncto Nachhaltigkeit dar. Die kommenden Monate werden zeigen, ob sich der Ansatz von DeepSeek durchsetzen wird oder ob die Energiefrage einige Unternehmen zum Umdenken bewegt.

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