Der Energieverbrauch von Künstlicher Intelligenz: Eine unterschätzte Herausforderung

MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – In der heutigen digitalen Welt ist Künstliche Intelligenz (KI) allgegenwärtig. Sie revolutioniert Branchen, von der Medizin bis zur Automobilindustrie. Doch während die Vorteile von KI offensichtlich sind, wird ein entscheidender Aspekt oft übersehen: der Energieverbrauch. Dieser Artikel beleuchtet die energetischen Herausforderungen, die mit der Nutzung von KI einhergehen, und zeigt auf, warum dieses Thema mehr Aufmerksamkeit verdient.

Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren exponentiell zugenommen. Von der Texterstellung über die Spracherkennung bis hin zur Bildanalyse – KI ist aus vielen Bereichen nicht mehr wegzudenken. Doch mit der zunehmenden Verbreitung von KI-Anwendungen steigt auch der Energiebedarf. Dies ist insbesondere in Zeiten des Klimawandels ein kritischer Punkt, der mehr Beachtung finden sollte.

Der Energieverbrauch von KI-Systemen fällt hauptsächlich in zwei Phasen an: dem Training und der Inferenz. Während des Trainings werden große Datenmengen verarbeitet, was einen enormen Energieaufwand erfordert. Beispielsweise verbrauchte das Training von GPT-3 rund 1.287 Megawattstunden Strom, was dem Jahresverbrauch von etwa 120 deutschen Haushalten entspricht. Bei komplexeren Modellen wie GPT-4 ist der Energiebedarf noch höher. Diese Zahlen verdeutlichen, dass der Energieverbrauch von KI nicht unterschätzt werden sollte.

Nach dem Training folgt die Inferenz, bei der das KI-Modell auf Anfragen reagiert. Auch wenn der Energieverbrauch hier geringer ist als beim Training, summiert sich der Bedarf bei Millionen von Anfragen täglich. Eine einzelne Anfrage an ChatGPT kann zwischen 0,3 und einer Kilowattstunde verbrauchen, was im Vergleich zu einer Google-Suche, die nur etwa 0,0003 Kilowattstunden benötigt, erheblich ist.

Der steigende Energieverbrauch von KI-Anwendungen ist problematisch, insbesondere wenn der benötigte Strom nicht aus erneuerbaren Quellen stammt. Der Anteil von Rechenzentren am weltweiten Stromverbrauch liegt bereits bei ein bis zwei Prozent und könnte weiter steigen. Langfristige Prognosen sind schwierig, doch einige Studien deuten auf einen exponentiellen Anstieg hin, während andere auf Effizienzsteigerungen hoffen, die den Verbrauch stabilisieren könnten.

Um dem steigenden Energiebedarf entgegenzuwirken, setzen Unternehmen auf effizientere Hardware und optimierte Trainingsmethoden. Spezialisierte Chips und kleinere, spezialisierte KI-Modelle können den Energieverbrauch erheblich reduzieren. Zudem betreiben viele Anbieter ihre Rechenzentren mit erneuerbaren Energien, um ihren CO₂-Fußabdruck zu minimieren.

Ein Beispiel für ein energieeffizientes KI-Modell ist DeepSeek aus China. Während das Training durch optimierte Methoden weniger Energie verbraucht, ist die Inferenz aufgrund der komplexen Chain-of-Thought-Logik deutlich energieintensiver. Dies zeigt, dass selbst energieeffiziente Modelle im Betrieb mehr Energie verbrauchen können als erwartet.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Künstliche Intelligenz zwar viele Vorteile bietet, aber auch erhebliche Herausforderungen mit sich bringt. Der Energieverbrauch ist ein Aspekt, der nicht ignoriert werden sollte. Effizienz und Nachhaltigkeit müssen zum Standard werden, um sicherzustellen, dass KI nicht zum Klimaproblem wird. Fortschritte in der Hardware- und Softwareentwicklung bieten neue Möglichkeiten, den Energieverbrauch zu senken, und es liegt an Entwicklern und Anwendern, sich für energieeffiziente Technologien zu entscheiden.

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