LONDON (IT BOLTWISE) – Der Energieverbrauch von Künstlicher Intelligenz (KI) ist ein zunehmend diskutiertes Thema, das sowohl Chancen als auch Herausforderungen birgt. Während einzelne KI-Anfragen, wie bei Googles Gemini, nur geringe Mengen an Energie benötigen, wächst der globale Bedarf an Rechenleistung stetig. Dies wirft Fragen zur Nachhaltigkeit und Umweltverträglichkeit auf.
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Der Energieverbrauch von Künstlicher Intelligenz (KI) ist ein Thema, das in der Technologiebranche zunehmend an Bedeutung gewinnt. Während die Effizienz einzelner KI-Anfragen beeindruckend ist, bleibt der steigende Gesamtenergiebedarf eine Herausforderung. Googles KI-Software Gemini beispielsweise verbraucht pro Anfrage lediglich 0,24 Wattstunden, was dem Stromverbrauch von etwa neun Sekunden Fernsehkonsum entspricht. Dennoch wächst der globale Bedarf an Rechenleistung, was Fragen zur Nachhaltigkeit aufwirft.
Ein weiterer Aspekt ist der Wasserverbrauch, der zur Kühlung der Rechenzentren benötigt wird. Bei Gemini sind es etwa 0,26 Milliliter pro Anfrage, was fünf Tropfen entspricht. Diese Zahlen verdeutlichen, dass trotz technischer Fortschritte in der Effizienz der Rechenzentren die Umweltbelastung durch den steigenden Einsatz von KI nicht zu unterschätzen ist. Die Branche arbeitet daran, diese Bedenken zu entkräften, indem sie auf Effizienzsteigerungen bei Infrastruktur und Hardware verweist.
OpenAI, bekannt für ChatGPT, verzeichnete im Juni einen vergleichbaren Energiebedarf von 0,34 Wattstunden pro Anfrage. Dies entspricht etwa einer Sekunde Betriebszeit eines Backofens. Trotz der Fortschritte in der Chip- und Servertechnik bleibt der Gesamteinspruch der Nutzung eine Herausforderung, die den Strombedarf erheblich steigen lässt. Dies zeigt, dass die Effizienzgewinne nicht ausreichen, um den steigenden Bedarf zu kompensieren.
Ein oft übersehener Faktor ist das energieintensive Training der KI-Modelle, das umfangreiche Datenmengen erfordert. Diese Trainingsprozesse sind entscheidend für die Leistungsfähigkeit der Modelle, tragen aber erheblich zum Energieverbrauch bei. Die Balance zwischen Effizienz und steigender Nachfrage bleibt eine zentrale Herausforderung für die Branche, die nach Lösungen sucht, um die Umweltbelastung zu minimieren und gleichzeitig die Leistungsfähigkeit der KI zu maximieren.
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