Google DeepMind’s Chief Scientist Jeff Dean sorgt für Aufsehen mit seiner Behauptung, dass der Energieverbrauch durch Künstliche Intelligenz (KI) nicht so problematisch ist, wie oft behauptet wird. Trotz steigender Energieanforderungen in Rechenzentren betont Dean, dass der Anteil von KI daran immer noch gering ist. Diese Aussagen folgen einem Bericht von Google über steigende Treibhausgasemissionen, hauptsächlich getrieben durch den erhöhten Energieverbrauch in Rechenzentren. Das musst Du wissen – AI und Energieverbrauch Kleiner Anteil: KI trägt derzeit nur einen kleinen Teil zum Gesamtenergieverbrauch von Rechenzentren bei, obwohl die Nutzung rapide wächst. Effizienzgewinne: Technologie kann durch Effizienzgewinne potenziell den zusätzlichen Energieverbrauch kompensieren. Erneuerbare Energien: Google plant, bis 2030 alle Energie aus erneuerbaren Quellen zu beziehen. Interne Kontroversen: Diskussionen über den Energieverbrauch von KI führten zu internen Konflikten bei Google. Hoher Verbrauch: Einige Studien zeigen, dass generative KI-Modelle erheblich mehr Energie verbrauchen als spezialisierte Software. Der Energiebedarf von Künstlicher Intelligenz in Rechenzentren steht im Fokus der Diskussion. Jeff Dean, Chief Scientist bei Google DeepMind und Google Research, erklärte auf einer Konferenz, dass der Anteil von KI am Gesamtenergieverbrauch zwar steigt, jedoch von einem sehr niedrigen Niveau aus. Diese Aussage wurde von Kritikern hinterfragt, die auf den zunehmenden Energiebedarf hinweisen. Die Bedenken, die von Google selbst geäußert wurden, spiegeln die Herausforderung wider, den steigenden Energiebedarf durch KI mit den Zielen zur Reduktion von Emissionen in Einklang zu bringen. Laut einem Bericht hat Google seine Treibhausgasemissionen in den letzten fünf Jahren um fast die Hälfte erhöht, was hauptsächlich auf die wachsende Nutzung von KI in Rechenzentren zurückzuführen ist. Dean betonte jedoch, dass der aktuelle Anteil von KI am Gesamtenergieverbrauch der Rechenzentren immer noch gering ist. Ein prominenter Unterstützer von Deans Ansicht ist Bill Gates. Er argumentiert, dass die Effizienzgewinne durch KI den zusätzlichen Energieverbrauch mehr als ausgleichen könnten. Gates erklärte, dass selbst in extremen Fällen Rechenzentren nur einen geringen Anteil am globalen Energieverbrauch haben und die Vorteile der Effizienzsteigerungen durch KI diese Belastung überwiegen würden. Trotz der positiven Aussichten gibt es immer noch Herausforderungen. Studien, wie die von Hugging Face, zeigen, dass generative KI-Systeme erheblich mehr Energie verbrauchen als spezialisierte Software. Dies liegt unter anderem daran, dass bei jeder Abfrage eines Modells das gesamte System aktiviert wird, was ineffizient ist. Auch das Erstellen eines einzelnen Bildes mit generativer KI verbraucht so viel Energie wie das Aufladen eines Smartphones. Fazit: AI und Energieverbrauch Jeff Deans Aussagen werfen ein differenziertes Licht auf die Diskussion um den Energieverbrauch von KI. Während die Technologie unbestreitbar wächst und mehr Energie benötigt, ist ihr Anteil am Gesamtverbrauch der Rechenzentren noch immer gering. Effizienzgewinne und der Umstieg auf erneuerbare Energien könnten langfristig die Bedenken über den Energiebedarf von KI lindern. Dennoch bleiben Herausforderungen bestehen, insbesondere bei generativen KI-Modellen, die hohe Energieanforderungen haben. Insgesamt zeigt sich, dass die Diskussion um den Energieverbrauch von KI vielschichtig ist und sowohl die positiven als auch die negativen Aspekte berücksichtigt werden müssen. Die Zukunft wird zeigen, ob die Effizienzgewinne durch KI tatsächlich die steigenden Energieanforderungen ausgleichen können. #KünstlicheIntelligenz #Energieverbrauch #GoogleDeepMind #ErneuerbareEnergien #Technologie Google DeepMind’s chief scientist says AI energy use n