Wie viel Strom kostet es, den Papst mit Designer-Kleidung auszustatten? So viel Energie verbraucht KI

Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert zahlreiche Bereiche unseres Lebens, doch der enorme Energieverbrauch dieser Technologie bleibt oft im Verborgenen. 

Wie viel Strom verbrauchen wir also, wenn wir uns neue Kochrezepte von ChatGPT vorschlagen oder auf YouTube ein Video zusammenfassen lassen?

Mangelnde Transparenz im KI-Sektor 

Dieses Thema stellt uns von Beginn an vor ein entscheidendes Problem: Die führenden Unternehmen im Bereich der künstlichen Intelligenz wie Meta, Microsoft und OpenAI geben nur wenige Informationen über den tatsächlichen Energieverbrauch ihrer Systeme preis (via The Verge). 

Experten wie Alexandra Luccioni vom französisch-amerikanischen KI-Unternehmen Hugging Face weisen darauf hin, dass die zunehmende Geheimhaltung in der Branche eine genaue Einschätzung erschwert. 

Luccioni merkt an, dass Unternehmen früher Details zu ihren Trainingsregimen veröffentlichten – wie zum Beispiel, welche Hardware verwendet und wie lange trainiert wurde. Diese Informationen fehlen jedoch für die neuesten Modelle wie ChatGPT und GPT-4.

Das macht es nahezu unmöglich, den tatsächlichen ökologischen Fußabdruck der KI-Technologie zu bestimmen, doch wir können uns dem Energiebedarf zumindest annähern.

Training vs. Inferenz: Zwei extrem energieintensive Phasen 

Der Energieverbrauch von KI-Systemen lässt sich in zwei Hauptphasen unterteilen: Training und Inferenz. 

Das Training ist der Prozess, bei dem ein KI-Modell mit Daten gefüttert wird, um zu lernen. Diese Phase ist besonders energieintensiv. 

Das beste Beispiel ist wohl GPT-3 genannt, dessen Trainingsphase Schätzungen zufolge 1.300 MWh Strom verbrauchte – das entspricht dem Jahresverbrauch von 130 durchschnittlichen US-Haushalten.

Die Inferenzphase, also die Anwendung des trainierten Modells, verbraucht zwar weniger Energie, summiert sich aber über die Zeit. Eine Studie zeigt, dass selbst scheinbar einfache Aufgaben wie Textklassifizierung oder -erstellung messbare Energiemengen benötigen. 

Achtung: Der Verbrauch hängt auch von der Modellgröße und dem Anwendungsfall ab. Besonders energieintensiv ist beispielsweise die Bildgenerierung, die im Durchschnitt fast so viel Strom verbraucht wie das Aufladen eines Smartphones.

Man kann also durchaus behaupten, dass ein Balenciaga-Papst ungefähr einer vollen Handyladung entspricht - grob überschlagen.

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Globaler Verbrauch

Alex de Vries, ein Doktorant an der Vrije Universität Amsterdam, ist bekannt für seine Berechnungen zum Energieverbrauch von Bitcoin und hat einen innovativen Ansatz zur Schätzung des globalen Energieverbrauchs im KI-Sektor genutzt.

Dabei stützt sich De Vries auf die Dominanz von Nvidia im KI-Hardware-Markt. Nvidia, so The Verge, macht etwa 95 Prozent der Verkäufe in diesem Bereich aus und veröffentlicht Energiespezifikationen sowie Verkaufsprognosen für ihre Grafikprozessoren (GPUs).

Basierend auf diesen Daten berechnete de Vries, dass der KI-Sektor bis 2027 jährlich zwischen 85 und 134 Terawattstunden Strom verbrauchen könnte. 

Übrigens: Dieses Quiz ist das beste Beispiel dafür, wie gefährlich KI sein kann – erkennt ihr alle KI-Bilder?

Um diese Zahl greifbar zu machen, vergleicht de Vries sie mit dem Jahresenergiebedarf der Niederlande.

Was den Stromhunger angeht, könnte sich KI also bald zu einer Größe entwickeln, die im internationalen Vergleich sogar mehrere Nationen übertrifft – und nach 2027 wird es aller Wahrscheinlichkeit nicht weniger werden.

Was sagt ihr zum Energieverbrauch von KI? Werdet ihr nach diesem Artikel etwas an eurem Nutzungsverhalten ändern? Schreibt es gerne in die Kommentare!