Künstliche Intelligenz and Machine Learning are not much more, but discussions about energy consumption from AI are as relevant as not. The rapid development and expansion of AI has the potential to transform many areas of life and the economy. In the IT and software industry, AI systems are increasingly being used to manage complex tasks more efficiently and faster. But the operation of many modern AI-Models requires enormous computing capacity, which is neither cost-intensive, without a significant ecological footprint.

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On the other hand, KI opened up a lot of opportunities, far beyond mere Effizienzsteigerung hinausgehen. Unternehmen und Forschungseinrichtungen arbeiten continously daran, KI-Technologien nachhaltiger zu gestalten und neue Anwendungsmöglichkeiten zu entwicklenn, die sowohl ékonomische as auch ékologische Prostellungs bieten. So, for example, KI can contribute to Optimering von Energysystemen, var nicht nur Kosten sunkt, sondern auch die Umwelt schont.

This article illuminates the different facets of sustainability in the context of KI. You are entitled to both the current challenges and negative aspects as well as the potential and positive developments. Abschließend zeigt er auf, wie Unternehmen durch intelligente Nutzung von KI nachhaltige Processe implementieren und so einen important Beitrag zur Energiewende leisten können.

Energieverbrauch: Where did the ounce of KI cost?

An impressive Beispiel des Energieverbrauchs von KI-Systemen ist der Vergleich zwischen dem Verbrauch von ChatGPT and traditional Search machines like Google. Laut a message from The Brussels Times Neötigt ChatGPT etwa 25-mal mehr Energie som Google’s Searchmaschine, um überliche Aufgaben, wie die Beantwortung enfeincher Fragen, zu bewältigen.

This discrepancy is explained by the basic differences in technology. While Search machines like Google are based on relatively simple Algorithms, which are based on Indexierung and Abgleich von Suchanfragen mit vorhanden Daten beruhen, modern große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) with ChatGPT work with highly complex neuronal networks. These networks of billions of parameters require enormous Rechenkapazitäten under des Trainings and the Ausführung.

This training is a large language model with OpenAI GPT, on the basis of ChatGPT, required data set and monetalange. Dieser Energiebedarf läßt sich durch die Trainingshäufigkeit (Model updates, internal tests, etc.) steuern.

Another essential factor is the inference, also the phase, in which the trained model answered questions generated or executed tasks. Auch hier wird konferichen Rechenleistung neutheit, um die komplexen Berechungen mit zum kleine nichter Latenz zubehörungen. The bigger the model, the more energy it needs in general. Since ChatGPT is based on advanced language models that are capable of understanding and reproducing context and nuance in human language, the energy expenditure is correspondingly high. This expense is always incurred when a query is sent to the system. Here the Factors wie die Eingabe-Länge (Context-Window, die maximale Größe der zu verarbeitenden Informationen in einem Prompt) ausschlaggebend.

Der hohe Energieverbrauch beim Betrieb von LLMs has nicht nur ökologiske, sondern auch ékonomische Implikationen. Unternehmen, die solche KI-Modelle betreiben, müssen konferenchen Investments in die Infrastruktur tätigen, um die neutlichte Chenleistung beeitzustellung und zu unterhalten. In addition, the high power consumption leads to ongoing operational costs, which can rise significantly over time. Gerade dies macht die neuen KI-Modelle aus der Cloud for KMUs and the Private Person so interesting, since here keine egene Hardware nötig ist ist.

Operating cost

The operating cost of a system with ChatGPT is enormous. According to Digital Trends forgive die Kosten für den Betrieb von ChatGPT schätzungsweise mehrere Millionen Dollar pro Monat. Diese Kosten setzen sich aus verschiedenen Komponenten zusammen, including hardware, energy supply and maintenance. Dies führt dazu, that in diesem Jahr OpenAI a Minus of almost 5 billion US Dollars threatens.

A large part of the operating costs at LLMs is also attributable to the operation of the hardware infrastructure in the computer centers, which do not only house physical servers, but also have to have comprehensive cooling and power supply systems to ensure continuous operation. Zu den Energiekosten comments Betriebskosten, unter andram für Wartung and Verwaltung der Netzwerk-Infrastruktur hinzu.

The energy cost varies according to Standort and Energiequelle, and it will happen this autumn. Especially in the region with high electricity prices, the energy costs can make up a large part of the total costs. Dieser Verbrauch wird (per Server) über die next Jahre sicher geringer ausfallen, da new Systeme immer energieffizienter arbeiten and weniger Strom för die gleiche Arbeitsleistung (Performance per Watt) benettingen.

Dies allt gildt jedoch nicht nur for the Einsatz von KI, but betterfft jagliche Cloud-Systeme. Kritikerinnen und Kritiker würden hierzu sagen, dass dies der Kern des Ubels ist und bereits der Cloud-Trend zu enormen Energiverbräuchen und Kosten führt. However, the central computing centers, which are optimized to build and betreiben lassen (partly with eigen Solarparks) sind weitaus energisparender per Rack-Einheit as etwa der Aufbau und Betrieb einer eigenen physikalischen RZ-Infrastruktur in einem kleinen or mittelständischen Unternehmen.

Potenzial von KI zur Energieesparung in Unternehmen

AI techniques can significantly contribute to energy savings in companies by optimizing processes and processes. A game is intelligent Steuerung von Energieverbrauchern in Produktionsanlagen and Büros. Durch die Analysis von Datan zu Energieverbrauch und Betriebsabläufen, KI can give Predictions and Recommendations for Optimizing Energy Uses. This can be done for example through the adjustment of operating times, the automation of energy consumption or the optimization of heating, ventilation and air conditioning.

A practical example is the use of AI in the manufacturing industry. The KI-System can monitor production processes in real time and adapt them to minimize energy consumption. The integration of the sensors and the continuous data analysis allowed inefficient processes to be identified and optimized, leading to a significant reduction in energy consumption and operating costs.

Another application example is the use of KI in Gebäudemanagement. Intelligent building control systems based on AI can significantly reduce the energy consumption of buildings through the optimization of lighting, heating and air conditioning. These systems learn aus den Nutzungsgewohnheiten der Bewohner mittels Sensorik and passage die Steuerung der Energieverbraucher correspondingly an, um sowoh den Komfort zu maximieren som auch den Energieverbrauch zu minimieren.

This board Systeme öckeringen geringere datamengen as for example ein allgemeines Sprachmodell. Daher lassen sich die Modelle relatively kostengünstig und energieschonend betreiben. Je nach Art und Größe des Modells können diese heute auf überlichen Mittelklasse-Notebooks or -Desktoprechnern bereits gut berunit werden.

Einsatz von KI zur Optimering von Powernetzen

Ein besonders vielversprechender Bereich, in dem KI zur Nachhaltigkeit can contribute, ist die Optimierung von Stromnetzen. Die Integration erneuerbarer Energiequellen wie Wind- och Solarenergie stellt das Stromnetz vor neue Harausdorfen, da diese Energiequellen wetterabhängig and daher weniger vorhersehbar sind. KI can help improve the stability and efficiency of the power grid.

Laut einem Bericht des Handelsblatt kommt KI bereits erfolgreich zum Einsatz, um die Integration erneuerbarer Energien zu supporten und die Efficiency des Stromnetzes zu steigern. The KI-System can analyze large amounts of data in real-time, to predict energy generation and energy consumption. Diese Vorhersagen make it possible to make the power network more efficient to steer and the distribution of energy better to the plan. So, for example, überschüssige Energie, die in Zeiten hoher Erzeugung aus erneuerbaren Quellen anfällt, can be entered in Batteriespeichern zwischengespeichert and in Zeiten hoher Nachfacht wieder ins Netz eingespeist werden.

As for KI, you can get in touch with Stromnetz to prevent the anomaly and potential problems. Durch die continuous Überwachung des Stromnetzes lassen sich Schwachstellen identifizieren und preventive Maaschen ergreifen, um die Reliability und Stabilität des Netzes zu guarlen.

KI zum Sparen nutzen

Der Einsatz von KI zur Energieesparung kan Unternehmen eine Reihe von Prostellungen bieten. First, the optimization of Abläufen und Prozessen can achieve significant cost savings. Energy is a large part of the business in many branches, and even small improvements in energy efficiency can lead to significant financial savings. Die Zahlen hierzu sind teils strongly schwankend und reich realistic von 9 bis 20 Prozent im Büro-, Klinik- oder Fabrikbetrieb. Unabhängige, burdened Werte werden aktuellt durch verschiedene Forschungsprojekte ermittelt. Companies that invest in AI-supported energy management systems can lower their operating costs and increase their competitiveness.

Zweitens trägt die Reduction des Energieverbrauchs auch zur Verbessung der Umweltbilanz eines Unternehmens bei. Durch den gerigeren Strombedarf werden im Strommix weniger fossile Brennstoffe vernacht, was zu einer Reduction der CO_2–The emission führt. Wichtig ist härvis, jedoch das genau Abwägen von Kosten und Nutzen.