Energieverbrauch von KI-Modellen: Eine vergleichende Analyse der ökologischen Auswirkungen
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Inhaltsverzeichnis
KI-Modelle und ihr ökologischer Fußabdruck: Ein Vergleich des Energieverbrauchs
Künstliche Intelligenz (KI) ist längst kein Zukunftsthema mehr, sondern fester Bestandteil unseres Alltags. Von der Sprachverarbeitung bis zur Bildgenerierung – KI-Modelle kommen in immer mehr Bereichen zum Einsatz. Doch der technologische Fortschritt hat seinen Preis: Der Energieverbrauch von KI-Systemen ist erheblich und rückt zunehmend in den Fokus der öffentlichen Diskussion.
Studien belegen, dass das Training großer Sprachmodelle enorme Mengen an Energie benötigt. So verbraucht beispielsweise das Training einiger Modelle ein Vielfaches des jährlichen Energieverbrauchs eines durchschnittlichen Haushalts. Doch nicht alle KI-Systeme sind gleich. Eine aktuelle Studie der Hochschule für angewandte Wissenschaften München zeigt, dass der Energiebedarf je nach Modelltyp stark variiert.
Reasoning-Modelle: Hohe Genauigkeit, hoher Energieverbrauch
Die Münchener Forscher untersuchten 14 große Sprachmodelle (LLMs) anhand von 1.000 Benchmark-Fragen. Im Zentrum der Untersuchung standen die sogenannten Token, also die Einheiten, in die die Modelle Wörter und Satzteile zerlegen. Dabei zeigte sich, dass sogenannte Reasoning-Modelle, die komplexe Denkprozesse simulieren, einen signifikant höheren Energieverbrauch aufweisen.
Reasoning-Modelle nutzen zusätzliche Token, sogenannte Reasoning- oder Denktoken, um logische Schlussfolgerungen zu ziehen und präzisere Antworten zu liefern. Im Vergleich zu anderen Modellen generieren sie ein Vielfaches an Denktoken pro Anfrage. Diese erhöhte Rechenleistung führt zu einem deutlich höheren Energiebedarf und damit zu einem größeren CO2-Fußabdruck.
Einflussfaktoren auf den Energieverbrauch
Die Studie ergab, dass die Genauigkeit der Modelle direkt mit ihrem Energieverbrauch korreliert. Je präziser die Antworten, desto höher der Energiebedarf. Auch die Komplexität der Fragestellung spielt eine Rolle. Fragen, die abstraktes Denken erfordern, verursachen einen deutlich höheren Energieverbrauch als einfache Fragen.
Nachhaltigkeit im Fokus
Die Ergebnisse der Studie unterstreichen die Notwendigkeit eines bewussten Umgangs mit KI-Systemen. Nutzer können durch präzise Fragestellungen und die Auswahl geeigneter Modelle den Energieverbrauch reduzieren. Auch die Entwickler von KI-Modellen sind gefordert, energieeffizientere Algorithmen zu entwickeln und den ökologischen Fußabdruck ihrer Systeme zu minimieren.
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Bibliographie: - https://t3n.de/news/studie-darum-sind-bestimmte-ki-systeme-deutlich-umweltschaedlicher-als-andere-1693582/ - https://x.com/t3n/status/1935656112432247149 - https://t3n.de/tag/kuenstliche-intelligenz/ - https://www.threads.com/@t3n_magazin/post/DLFIeMrNj5k/eine-deutsche-studie-kommt-zum-ergebnis-dass-einige-ki-systeme-deutlich-umweltsc - https://www.facebook.com/100064654845221/posts/1152234283608389/ - https://t3n.de/ - https://x.com/t3n?lang=de - https://t3n.de/news/ - https://de.linkedin.com/company/t3n-magazin-yeebase-media-gmbh
