Der Fortschritt der künstlichen Intelligenz (KI) hat die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren, revolutioniert. Von einfachen Aufgaben wie dem Einschalten eines Lichts bis hin zu komplexen Sprachbefehlen ist KI zu einem integralen Bestandteil unseres täglichen Lebens geworden. Hinter diesen scheinbar mühelosen Interaktionen verbirgt sich jedoch ein umfangreiches Netzwerk von Ressourcen, Arbeitskräften und algorithmischer Verarbeitung.
Im Jahr 2018 schrieben Kate Crawford und Vladan Joler über die Menge an Ressourcen, die für KI-Systeme erforderlich sind, um selbst die einfachsten Aufgaben zu erledigen. Der Umfang an Energie und Arbeit, der für KI-Operationen erforderlich ist, übertrifft bei weitem das, was ein Mensch benötigen würde, um die gleichen Aufgaben zu erledigen. Schauen wir nun auf das Jahr 2021 und sehen, wie exponentiell sich diese Branche entwickelt hat.
Aktuelle Analysen haben gezeigt, dass die Rechenleistung, die zur Schulung großer KI-Modelle verwendet wird, in den letzten sechs Jahren erheblich zugenommen hat. Tatsächlich hat sie sich 300.000-mal schneller erhöht als das Moore’sche Gesetz, das beschreibt, dass sich die Rechenleistung alle zwei Jahre etwa verdoppelt. Dieses enorme Wachstum der Rechenleistung ist entscheidend für die Verarbeitung und das „Lernen“ aus großen Datenmengen.
Mit zunehmender Komplexität von KI steigt auch der Energieverbrauch dieser Systeme. Genau Zahlen zum Stromverbrauch von KI sind schwer zu ermitteln, aber Berichte legen nahe, dass KI im Jahr 2021 für 10 bis 15% des gesamten Stromverbrauchs von Google verantwortlich war. Dies entspricht etwa 2,3 Terawattstunden jährlich, was dem Stromverbrauch einer Stadt von der Größe Atlantas entspricht.
Der wachsende Energiehunger von KI wird in Prognosen für die Zukunft deutlich. Nvidia, ein führender Hersteller von KI-Serverchips, soll bis 2027 jährlich 1,5 Millionen KI-Servereinheiten ausliefern. Wenn diese Server mit voller Kapazität laufen würden, würden sie jährlich mindestens 85,4 Terawattstunden Strom verbrauchen und den Energieverbrauch vieler kleiner Länder übertreffen.
Die Notwendigkeit von Durchbrüchen in der Energietechnologie wird zunehmend dringend. Der CEO von OpenAI, Sam Altman, schlägt vor, dass Fusionstechnologie oder massiv günstigere Solarenergie im großen Maßstab erforderlich ist, um den Energiebedarf von KI zu decken. Altman selbst hat in das Fusion-Start-up Helion Energy investiert, das diesen Durchbruch herbeiführen möchte.
In der Zwischenzeit wird der hohe Stromverbrauch von KI weiterhin eine begrenzende Rolle spielen. Die Kosten für die Nutzung von KI, sowohl in Bezug auf Energie als auch Finanzen, werden den weit verbreiteten Zugang zu anspruchsvollen KI-Modellen einschränken. Mit steigenden Berechnungskosten für KI-Modelle wird deutlich, warum Tech-Giganten wie Google vorsichtig sind, diese Modelle der Öffentlichkeit zugänglich zu machen.
Die Zukunft der KI birgt ein unglaubliches Potenzial, aber es wird entscheidend sein, die Energiebedürfnisse und -kosten im Zusammenhang mit diesen Systemen anzugehen, um ihre nachhaltige Entwicklung zu ermöglichen. Während wir nach Durchbrüchen in der Energietechnologie streben, müssen wir sicherstellen, dass das Wachstum von KI nicht auf Kosten unserer Umwelt und Ressourcen kommt.
FAQ:
1. Welchen Einfluss hat künstliche Intelligenz (KI) auf die Technologie?
– KI hat die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren, revolutioniert und ermöglicht es uns, einfache Aufgaben wie das Einschalten eines Lichts und komplexe Sprachbefehle auszuführen.
2. Wie viele Ressourcen und Arbeitskräfte werden für KI-Systeme benötigt, um Aufgaben zu erledigen?
– Kate Crawford und Vladan Joler stellten fest, dass KI-Systeme selbst für einfache Aufgaben eine große Menge an Ressourcen und Arbeitskräften erfordern.
3. Wie schnell hat sich die Rechenleistung zur Schulung großer KI-Modelle erhöht?
– Aktuelle Analysen zeigen, dass die Rechenleistung zur Schulung großer KI-Modelle sich 300.000-mal schneller erhöht hat als das Moore’sche Gesetz, das beschreibt, dass sich die Rechenleistung alle zwei Jahre etwa verdoppelt.
4. Was ist der Stromverbrauch von KI-Systemen?
– Genau Zahlen sind schwer zu ermitteln, aber Berichte legen nahe, dass KI im Jahr 2021 für 10 bis 15% des gesamten Stromverbrauchs von Google verantwortlich war, was etwa 2,3 Terawattstunden jährlich entspricht.
5. Wie hoch ist der prognostizierte Stromverbrauch von KI?
– Nvidia soll bis 2027 jährlich 1,5 Millionen KI-Servereinheiten ausliefern, die bei voller Kapazität mindestens 85,4 Terawattstunden Strom jährlich verbrauchen würden.
6. Welche Durchbrüche in der Energietechnologie werden benötigt, um den Energiebedarf von KI zu decken?
– Der CEO von OpenAI, Sam Altman, schlägt vor, dass Fusionstechnologie oder massiv günstigere Solarenergie im großen Maßstab erforderlich ist. Altman hat in das Fusion-Start-up Helion Energy investiert, das diesen Durchbruch herbeiführen möchte.
7. Welchen Einfluss hat der hohe Stromverbrauch von KI auf die Verfügbarkeit?
– Der hohe Stromverbrauch von KI-Modellen erhöht die Berechnungskosten und beschränkt den weit verbreiteten Zugang zu anspruchsvollen KI-Modellen. Tech-Giganten wie Google sind vorsichtig, diese Modelle der Öffentlichkeit zugänglich zu machen.
Definitionen:
– Künstliche Intelligenz (KI): Die Simulation menschlicher Intelligenzprozesse durch Maschinen, typischerweise umfasst dies Aufgaben wie Spracherkennung, Problemlösung und Lernen.
– Rechenleistung: Die Rechenkapazität eines Computersystems, die in der Regel anhand der Anzahl der Berechnungen gemessen wird, die es pro Sekunde durchführen kann.
– Moore’sches Gesetz: Die Beobachtung, dass sich die Anzahl der Transistoren auf einem Mikrochip ungefähr alle zwei Jahre verdoppelt, was zu einem exponentiellen Wachstum der Rechenleistung führt.
– Terawattstunde: Eine Einheit elektrischer Energie, die einer Billion (10^12) Wattstunden entspricht.
Verwandte Links:
– OpenAI: Offizielle Website von OpenAI, einer Organisation, die sich der Entwicklung künstlicher allgemeiner Intelligenz verschrieben hat.
– Nvidia: Offizielle Website von Nvidia, einem führenden Hersteller von Grafikprozessoren (GPUs) und KI-Hardware.
– Google: Offizielle Website von Google, einem multinationalen Technologieunternehmen, das für seine Suchmaschine und KI-Initiativen bekannt ist.
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