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Laut einer aktuellen, in der Fachzeitschrift Joule veröffentlichten Studie wird der mit Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI) verbundene Energieverbrauch bis zum Jahr 2027 voraussichtlich den jährlichen Strombedarf ganzer Nationen wie der Niederlande, Argentiniens und Schwedens übersteigen.
Dieser energieintensive Trend wird auf die weit verbreitete Einführung von KI zurückgeführt, wobei der Schwerpunkt auf generativen KI-Technologien wie chatgpt liegt, die Inhalte generieren, indem sie auf die Daten zurückgreifen, auf denen sie trainiert wurden. Der Anstieg des Einsatzes solcher KI-Systeme ist seit 2022 besonders deutlich.
Das Training dieser Tools ist ein energieintensiver Prozess, da es erfordert, den Modellen große Datenmengen zuzuführen, sagte Autor Alex de Vries, Forscher an der Vrije Universiteit Amsterdam, Niederlande.
Für das Training seines KI-Tools zur Generierung von Textinhalten berichtete Hugging Face, ein in New York ansässiges KI-Unternehmen, dass es 433 Megawattstunden (MWh) verbrauchte, was ausreicht, um 40 durchschnittliche amerikanische Haushalte ein Jahr lang mit Strom zu versorgen, sagte de Vries, der auch gründete Digiconomist, ein Forschungsunternehmen, das sich der Aufdeckung der unbeabsichtigten Folgen digitaler Trends widmet.
Darüber hinaus verbrauchen diese KI-Tools jedes Mal, wenn sie auf der Grundlage von Eingabeaufforderungen einen Text oder ein Bild generieren, eine erhebliche Menge an Rechenleistung und damit Energie.
Beispielsweise könnte der Betrieb von ChatGPT 564 MWh Strom pro Tag kosten, wie die Analyse von de Vries ergab.
De Vries schätzte außerdem, dass google, das derzeit bis zu 9 Milliarden Suchanfragen pro Tag verarbeitet, seine Suchmaschinen mit KI betreiben würde, etwa 30 TWh Strom pro Jahr benötigen würde, was fast dem jährlichen Stromverbrauch Irlands entspricht.
Google hat generative KI in den E-Mail-Dienst des Unternehmens integriert und testet, seine Suchanfragen mit KI zu unterstützen.
Bis 2027 könnte der weltweite KI-bezogene Stromverbrauch somit jährlich um 85 bis 134 TWh steigen, sagte de Vries und stützte sich dabei auf die Prognose der Produktionsrate von KI-Servern, die in naher Zukunft voraussichtlich schnell wachsen wird.
Auch wenn Unternehmen auf der ganzen Welt daran arbeiten, KI-Hardware und -Software effizienter und weniger energieintensiv zu machen, steigert dies laut de Vries nur ihre Nachfrage.
„Das Ergebnis einer effizienteren und zugänglicheren Gestaltung dieser Tools kann sein, dass wir einfach mehr Anwendungen davon und mehr Menschen erlauben, sie zu nutzen“, sagte de Vries in dem Kommentar.
„Angesichts der wachsenden Nachfrage nach KI-Diensten ist es sehr wahrscheinlich, dass der Energieverbrauch im Zusammenhang mit KI in den kommenden Jahren erheblich steigen wird.“
„Das potenzielle Wachstum zeigt, dass wir sehr genau darauf achten müssen, wofür wir KI einsetzen.
„Es ist energieintensiv, deshalb wollen wir es nicht überall dort einsetzen, wo wir es eigentlich nicht brauchen“, sagte de Vries.
(Mit Beiträgen von Agenturen)
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