Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, eine erhebliche Menge Energie zu verbrauchen, wobei der Energiebedarf von KI-Technologien in Zukunft möglicherweise den einiger Länder übertreffen könnte.
Laut einem Kommentar von Alex de Vries, dem Gründer von Digiconomist, wird die steigende Nachfrage nach KI-Diensten voraussichtlich zu einem erheblichen Anstieg des energiebedingten KI-Verbrauchs führen.
Das Training von KI-Modellen, insbesondere generativer KI, die Texte, Bilder und andere Daten produzieren kann, erfordert eine große Menge an Daten und ist energieintensiv. Zum Beispiel verbrauchte das mehrsprachige Text-generierende KI-Tool von Hugging Face während des Trainings 433 Megawattstunden (MWh), was dem Energiebedarf von 40 durchschnittlichen amerikanischen Haushalten für ein Jahr entspricht.
Darüber hinaus endet der Energieverbrauch von KI nicht mit dem Training. Auch die Nutzung von KI-Tools, wie beispielsweise das Erzeugen von Texten oder Bildern, erfordert erhebliche Rechenleistung und Energie. So könnte ChatGPT beispielsweise täglich 564 MWh Strom verbrauchen.
Obwohl Anstrengungen unternommen werden, um die Energieeffizienz von KI-Hardware und -Software zu verbessern, führt eine gesteigerte Effizienz oft zu einem erhöhten Bedarf, bekannt als Jevons-Paradox. Das bedeutet, dass technologische Fortschritte letztendlich zu einem netto Anstieg des Ressourcenverbrauchs führen können.
Google beispielsweise integriert generative KI in seinen E-Mail-Dienst und testet KI-gestützte Suche. Wenn jede Google-Suche KI verwenden würde, könnte dies eine jährliche Strommenge von 29,2 Terawattstunden (TWh) verbrauchen, ähnlich dem jährlichen Stromverbrauch Irlands.
Obwohl das extreme Szenario weit verbreiteter KI-Nutzung aufgrund hoher Kosten und Lieferkettenbeschränkungen kurzfristig unwahrscheinlich ist, wird die Produktion von KI-Servern voraussichtlich rapide steigen. Bis 2027 könnte der weltweite Energieverbrauch im Zusammenhang mit KI jährlich um 85 bis 134 TWh steigen.
Dieser potenzielle Anstieg des Energieverbrauchs unterstreicht die Notwendigkeit eines bewussten Einsatzes von KI, da dieser energieintensiv ist. Es ist wichtig, unnötige Anwendungen von KI zu vermeiden und ihren Einsatz in Bereichen zu priorisieren, in denen er wirklich benötigt wird.
Überblick
Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, eine erhebliche Menge an Energie zu verbrauchen, wobei der Energiebedarf von KI-Technologie in Zukunft möglicherweise den einiger Länder übersteigt. Die steigende Nachfrage nach KI-Diensten wird voraussichtlich zu einem deutlichen Anstieg des mit KI verbundenen Energieverbrauchs führen.
Energieverbrauch beim Training von KI-Modellen
Das Training von KI-Modellen, insbesondere von generativen KI-Modellen, die Texte, Bilder und andere Daten erzeugen können, erfordert eine große Menge an Daten und ist energieintensiv. Zum Beispiel hat Hugging Face berichtet, dass sein mehrsprachiges textgenerierendes KI-Tool während des Trainings 433 Megawattstunden (MWh) verbraucht hat, was etwa dem Stromverbrauch von 40 durchschnittlichen amerikanischen Haushalten pro Jahr entspricht.
Energieverbrauch bei der Nutzung von KI-Tools
Auch die Nutzung von KI-Tools, wie z.B. das Generieren von Text oder Bildern, erfordert erhebliche Rechenleistung und Energie. Zum Beispiel könnte ChatGPT täglich 564 MWh Strom verbrauchen.
Jevons’ Paradox und Energieeffizienz
Obwohl Anstrengungen unternommen werden, um die Energieeffizienz von KI-Hardware und -Software zu verbessern, führt eine zunehmende Effizienz oft zu einer erhöhten Nachfrage, bekannt als Jevons’ Paradox. Das bedeutet, dass technologische Fortschritte letztendlich zu einem Nettowachstum des Ressourcenverbrauchs führen können.
Potentieller zukünftiger Energieverbrauch
Obwohl das extreme Szenario einer weit verbreiteten Nutzung von KI kurzfristig unwahrscheinlich ist, wird erwartet, dass die Produktion von KI-Servern schnell zunehmen wird. Bis 2027 könnte der weltweite jährliche Stromverbrauch im Zusammenhang mit KI um 85 bis 134 TWh steigen.
Anforderungen an eine verantwortungsvolle KI-Nutzung
Der potenzielle Anstieg des Energieverbrauchs zeigt die Notwendigkeit einer verantwortungsvollen Nutzung von KI auf. Es ist wichtig, unnötige Anwendungen von KI zu vermeiden und ihren Einsatz in Bereichen zu priorisieren, wo er tatsächlich erforderlich ist.
Verbesserung der Energieeffizienz
Es sollten weitere Anstrengungen unternommen werden, um die Energieeffizienz von KI-Hardware und -Software zu verbessern, um die Umweltauswirkungen zu minimieren.
Optimierung von KI-Algorithmen
Die Entwicklung energieeffizienterer KI-Algorithmen kann den Energieverbrauch beim Training und der Nutzung reduzieren.
Evaluation von KI-Anwendungsfällen
Eine gründliche Evaluation von KI-Anwendungsfällen kann helfen, Bereiche zu identifizieren, in denen KI tatsächlich nützlich und erforderlich ist, und den unnötigen Einsatz zu vermeiden.
Förderung nachhaltiger Praktiken
Die Förderung nachhaltiger Praktiken in der KI-Entwicklung, wie z.B. die Nutzung erneuerbarer Energiequellen, kann die Umweltauswirkungen des Energieverbrauchs von KI verringern helfen.
Regulierung des Energieverbrauchs von KI
Es können Regularien und Richtlinien eingeführt werden, um übermäßigen Energieverbrauch durch KI-Technologien zu begrenzen und eine verantwortungsvolle Nutzung zu fördern.
Aufklärung der Nutzer über verantwortungsvolle KI-Nutzung
Bildungs- und Aufklärungskampagnen können den Nutzern helfen, die energetischen Auswirkungen von KI zu verstehen und verantwortungsvolle Nutzung zu fördern.
