Clubabend

Jeden Mittwoch um 20.00 Uhr haben wir unseren Clubabend. Hier findet ein Gedankenaustausch rund um den Computer statt. Ihr könnt mit euren Fragen bzgl. Word, Excel ... oder anderen Bereichen rund um das Thema Computer zu uns kommen. Wir werden gemeinsam mit euch die Antworten zu euren Fragen finden. Ihr findet uns unter nachfolgender Anschrift: ABC-Computerclub, Gartenstraße 8/1, 76684 Östringen (beim Repair-Café).

Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine der bedeutendsten technologischen Entwicklungen des 21. Jahrhunderts. Sie revolutioniert zahlreiche Bereiche – von Medizin und Bildung bis hin zu Industrie und Mobilität. Doch mit dem rasanten Fortschritt der KI gehen auch erhebliche Herausforderungen einher, insbesondere in Bezug auf den Energieverbrauch. Dieser Bericht beleuchtet die Ursachen des hohen Energiebedarfs, die ökologischen Auswirkungen sowie mögliche Strategien zur Effizienzsteigerung.

1. Ursachen des hohen Energieverbrauchs

KI-Systeme – insbesondere große Sprachmodelle und neuronale Netzwerke – benötigen immense Rechenleistung. Die größten Energieverbraucher sind:

Training von KI-Modellen: Das Training großer Modelle wie GPT-4 oder Bildgeneratoren erfordert riesige Mengen an Daten und Rechenleistung. Studien zeigen, dass das Training eines einzigen großen Modells mehrere hundert Megawattstunden (MWh) verbrauchen kann.

Inferenz (Anwendung im Betrieb): Auch nach dem Training verbraucht die Anwendung (z. B. Textgenerierung oder Bilderkennung) Strom – besonders bei häufiger Nutzung durch Millionen von Nutzern.

Infrastruktur: Rechenzentren, in denen KI-Systeme betrieben werden, benötigen nicht nur Energie für Server, sondern auch für Kühlung, Netzwerkbetrieb und Speicherlösungen.

2. Ökologische Auswirkungen

CO₂-Emissionen: Ein hoher Energieverbrauch führt bei Nutzung fossiler Energien zu erheblichen CO₂-Emissionen. Das Training eines großen KI-Modells kann so viel CO₂ freisetzen wie ein Mensch in mehreren Jahren durchschnittlichen Konsums.

Wasserverbrauch: Zur Kühlung von Servern wird in vielen Rechenzentren Wasser eingesetzt. Schätzungen zufolge werden pro Anfrage an ein großes KI-Modell im Hintergrund mehrere Hundert Milliliter Wasser verbraucht – ein bislang wenig beachteter Umweltaspekt.

Elektronischer Abfall: Die Lebensdauer von KI-Hardware ist begrenzt. Der ständige Bedarf an leistungsfähigeren Chips führt zu wachsendem Elektroschrott.

3. Maßnahmen zur Effizienzsteigerung

Energieeffiziente Hardware: Neue Chiparchitekturen (z. B. spezialisierte KI-Beschleuniger wie GPUs, TPUs oder ASICs) sind auf geringe Verluste und hohe Rechenleistung optimiert.

Algorithmische Optimierungen: Forschung an sparsamen Modellen wie „TinyML“, quantisierte Modelle oder Wissensdestillation kann den Ressourcenbedarf senken.

Rechenzentren mit grüner Energie: Immer mehr Unternehmen setzen auf CO₂-neutrale oder erneuerbare Energiequellen, z. B. Wind, Solar oder Wasserkraft.

Modell-Sharing und Wiederverwendung: Statt neue Modelle von Grund auf zu trainieren, werden häufig vortrainierte Modelle verwendet und angepasst („Transfer Learning“).

Fazit

KI bietet enorme Potenziale, bringt aber auch erhebliche ökologische Herausforderungen mit sich. Der Energieverbrauch von KI-Systemen – insbesondere bei großskaligen Modellen – ist nicht zu unterschätzen. Um die Vorteile von KI langfristig und verantwortungsvoll zu nutzen, sind technische Innovationen, regulatorische Maßnahmen und gesellschaftliches Bewusstsein gleichermaßen gefragt. Nur durch gezielte Maßnahmen kann eine Balance zwischen Fortschritt und Nachhaltigkeit erreicht werden.