Warum Künstliche Intelligenz so viel Energie verbraucht
Künstliche Intelligenz (AI) hat in den letzten Jahren immense Fortschritte gemacht, was sowohl ihre Leistungsfähigkeit als auch ihre Anwendungsbreite betrifft. Doch mit diesen Fortschritten kommt auch ein wachsender Energiebedarf. Der Grund, warum AI so viel Strom benötigt, liegt in der Art und Weise, wie diese Technologien arbeiten und wie Daten verarbeitet werden.
AI-Systeme, insbesondere jene, die auf tiefen neuronalen Netzen (Deep Learning) basieren, müssen riesige Datenmengen durch komplexe Algorithmen analysieren. Diese Prozesse sind rechenintensiv und erfordern spezialisierte Hardware wie Grafikkarten (GPUs) oder spezielle Prozessoren (TPUs), die in der Lage sind, viele Berechnungen gleichzeitig auszuführen. Jedes Mal, wenn ein Modell trainiert wird, müssen Milliarden von Parametern angepasst werden, was immense Rechenkapazitäten erfordert. Ein einzelner Trainingsdurchlauf für ein großes Sprachmodell kann dabei so viel Strom verbrauchen wie mehrere Haushalte in einem ganzen Jahr.
Ein weiterer Faktor ist die schiere Größe moderner AI-Modelle. Je größer und komplexer ein Modell ist, desto mehr Daten müssen verarbeitet werden, was den Energiebedarf weiter in die Höhe treibt. AI-Forschung und Entwicklung streben immer größere Modelle an, um die Präzision und Effizienz der Vorhersagen zu verbessern. Diese Skalierung hat jedoch ihren Preis, und dieser Preis ist vor allem in Form von Stromkosten zu spüren.
Zudem sind AI-Systeme in der Regel in großen Rechenzentren untergebracht, die nicht nur enorme Mengen an Energie für den Betrieb der Server benötigen, sondern auch für deren Kühlung. Die entstehende Wärme muss abgeführt werden, um die Hardware funktionsfähig zu halten, was zusätzlichen Stromverbrauch nach sich zieht.
Die Frage nach dem Energieverbrauch von AI wird immer relevanter, da die Nachfrage nach AI-Diensten weiter wächst. Lösungen wie die Verbesserung der Energieeffizienz von Chips oder der Einsatz erneuerbarer Energien in Rechenzentren könnten dazu beitragen, den ökologischen Fußabdruck von AI zu verringern.
