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Laut dem niederländischen Forscher Alex de Vries treibt Microsoft zwar seine Vision von vorgenerativen Plattformen mit künstlicher Intelligenz voran, nutzt dabei aber Technologien, die nicht nachhaltige Bitcoin-Mining-Strommengen nutzen.
In einem aktuellen Der New Yorker-Artikel von Elizabeth Kolbert; Sie schreibt über die Indexierung des KI-Energieverbrauchs durch de Vries, die durch seine frühere Arbeit mit seinem eigenen Bitcoin Energy Consumption Index angeregt wurde, der auf Digiconomist veröffentlicht wurde.
Laut de Vries verbraucht das Bitcoin-Mining 45 Milliarden Kilowattstunden Strom pro Jahr, was den Verbrauch des gesamten Landes in seinem Heimatland, den Niederlanden, in den Schatten stellt. Zusätzlich zur Belastung des Stromnetzes verursacht der Bitcoin-Abbau auch 81 Millionen Tonnen CO22 Emissionen, die denen des nordafrikanischen Landes Marokko entsprechen.
Mit Bitcoin als Barometer für die Energiesenke bemerkte de Vries die alarmierenden Ähnlichkeiten im KI-Energieverbrauch und begann, dessen potenzielle Entwicklung zu verfolgen.
In die Zeitschrift Joulede Vries, das sich der Forschung zu nachhaltiger Energie widmet, schreibt über die ähnliche Entwicklung von KI und Bitcoin-Mining in Bezug auf den energieintensiven Verbrauch. de Vries schätzt, dass, wenn google Gemini vollständig in seine aktuellen Suchdienste und Plattformen integrieren oder diese ersetzen würde, diese KI-Plattform für einen höheren Energieverbrauch von 29 Milliarden Kilowatt in Ländern wie Kroatien, Guatemala und Kenia verantwortlich sein könnte. Stunden pro Jahr.
Was Microsoft und chatgpt betrifft, verursacht die zunehmende Nutzung der prägenerativen Plattform von OpenAI einen ähnlichen Energieverlust, da schätzungsweise zweihundert Millionen Anfragen pro Tag verarbeitet werden, was zu einem Stromverbrauch von etwa einer halben Million Kilowattstunden führt.
Kolbert bietet einen Vergleich zwischen dem täglichen Stromverbrauch eines durchschnittlichen Haushalts und dem von ChatGPT an, wobei der durchschnittliche Haushalt seinen Spitzenwert bei 29 Kilowattstunden pro Tag erreicht, im Vergleich zu den 500.000 von ChatGPT.
The Verge trug auch ein Stück das versucht, die KI-Nutzung anhand der bekannten Mengen großer Sprachmodelle wie GPT-3 als solche zu quantifizieren,
Das Trainieren eines großen Sprachmodells wie beispielsweise GPT-3 ist geschätzt knapp 1.300 Megawattstunden (MWh) Strom zu verbrauchen; ungefähr so viel Leistung wie jährlich verbraucht um 130 US-Haushalte. Um das in einen Zusammenhang zu bringen: Für das Streamen einer Stunde Netflix braucht man etwa 0,8 kWh (0,0008 MWh) Strom. Das bedeutet, dass Sie 1.625.000 Stunden beobachten müssten, um die gleiche Energiemenge zu verbrauchen, die für das Training von GPT-3 erforderlich wäre.
James Vincent – The Verge
Forschungen von de Vries haben ihn zu dem Schluss geführt, der sogar dem von OpenAI-CEO Sam Altman entspricht, der seiner Meinung nach „ein grundlegendes Missverhältnis zwischen dieser Technologie und der ökologischen Nachhaltigkeit besteht.“
The Verge spricht auch mit de Vries über seine Methoden zur Berechnung des Energieverbrauchs von LLMs wie ChatGPT.
Schätzung des weltweiten Energieverbrauchs des Sektors. Wie de Vries in einem Kommentar erklärt veröffentlicht in Joule Im vergangenen Jahr machte Nvidia rund 95 Prozent des Umsatzes im KI-Markt aus. Das Unternehmen veröffentlicht außerdem Energiespezifikationen für seine Hardware und Umsatzprognosen.
Durch die Kombination dieser Daten berechnet de Vries, dass der KI-Sektor bis 2027 jedes Jahr zwischen 85 und 134 Terawattstunden verbrauchen könnte. Das entspricht in etwa dem jährlichen Energiebedarf von de Vries‘ Heimatland, den Niederlanden.
„Sie sprechen davon, dass der KI-Stromverbrauch bis 2027 möglicherweise ein halbes Prozent des weltweiten Stromverbrauchs ausmachen wird“, sagt de Vries Der Rand. „Ich denke, das ist eine ziemlich bedeutende Zahl.“
Als Altman in Davos mit der Presse sprach, brachte er seine Bedenken etwas diplomatischer zum Ausdruck und erklärte: „Ich denke, wir sind uns immer noch nicht im Klaren über den Energiebedarf dieser Technologie“ und dass „wir Fusion brauchen oder radikal billiger.“ Solarenergie plus Speicher oder so etwas in großem Maßstab – in einem Ausmaß, das niemand wirklich plant.“
Unabhängig von der von Altman und de Vries verwendeten Sprache ist es klar, dass Unternehmen, die in riesige Serverfarmen investieren, große Mengen CO ausstoßen2 Wenn man sich in diesem aufkeimenden Zustand der KI-Adoption abkühlt, wird man bald an einen Scheideweg kommen, an dem sich die Fragen von Wachstum und Nachhaltigkeit kreuzen.
Kolbert weist darauf hin, dass allein US-amerikanische Rechenzentren vier Prozent des weltweit verbrauchten Stroms ausmachen und dass diese Zahl bis 2026 voraussichtlich auf sechs Prozent ansteigen wird.
De Vries ist nicht nur entmutigt darüber, dass sich die jüngste Geschichte zwischen Bitcoin-Mining und KI-Lektionen zum Energieverbrauch wiederholt, sondern stellt auch die Frage, ob KI angesichts der begrenzten Ressourcen, die sie verschlingt, in großem Umfang eingeführt werden sollte.
„Denn wenn man all die Einschränkungen bedenkt, die KI hat, wird sie wahrscheinlich an vielen Stellen nicht die richtige Lösung sein, und wir werden viel Zeit und Ressourcen verschwenden, um das auf die harte Tour herauszufinden.“
Vielleicht werden wir uns als Gesellschaft irgendwann auf die am besten optimierten Anwendungsfälle für KI einigen und unsere gemeinsamen Ressourcen einsetzen, um diese zu unterstützen. Die Frage bleibt jedoch, wie viel Energie bis dahin verbraucht wird, wobei überzeugende Beispiele wie das Bitcoin-Mining immer noch laufen fast unverfälscht.
Kareem Anderson
Kareem ist ein Journalist aus der Bay Area und lebt jetzt in Florida. Seine Leidenschaft für Technologie und die Entwicklung von Inhalten sind unübertroffen und treiben ihn dazu, gut recherchierte Artikel und unglaubliche YouTube-Videos zu erstellen. Er ist immer auf der Suche nach allem, was es Neues über Microsoft gibt, wobei er sich darauf konzentriert, leicht verständliche Inhalte zu erstellen und komplexe Themen rund um Netzwerke, Azure, Cloud Computing und Sicherheit aufzuschlüsseln.
