Das Training und insbesondere der Betrieb von Künstlicher Intelligenz verbrauchen mehr elektrische Energie als ganze Länder. Und auch der Wasserverbrauch ist erschreckend hoch. Doch genaue Zahlen fehlen. Welche Maßnahmen könnten KI effizienter machen? In Folge 12 sprechen Piotr Heller und Moritz Metz über den CO2-Fußabdruck von KI.

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(00:00) Wie Rechenzentren klingen, wo sie entstehen und wieviel heute investiert wird
(03:31) Rechenleistung als Währung im Wettrennen und KI-Rechenzentren mit High Performance Camputing
(05:20) GPUs der Firme NVIDIA als begehrte Grundlage im Wettrennen der KI-Macher
(06:50) Wieviel Strom verbraucht KI bereits, wieviel CO2 verursachen Rechenzentren?
(08:48) Trainingsprozesse von KI-Modellen brauchen viel Energie, der Betrieb von KI-Modellen noch mehr
(13:01) Energieverbrauch einer ChatGPT-Abfrage, Einteilung in Token und Vergleich mit Suchmaschinen
(18:27) Nachhaltigkeitspläne der Internetkonzerne
(19:53) Wasserverbrauch von Rechenzentren, Wasserverbrauch bei Chipfertigung
(21:56) Maßnahmen für effizientere KI
(24:39) Nutzung der Abwärme von Algenzucht über Holztrocknung bis zu Wohnvierteln
(25:46) Vorgaben des Energieeffizienzgesetzes und das AI-Acts der EU
(26:31) Wieviel Energie können und sollten wir persönlich einsparen?
(31:04) Outro, Aufruf und Ausblick

Weiterführende Links

• Aktuelle Studie: The growing energy footprint of artificial intelligence
• ARD-Audiothek: Der KI-Podcast - Hat irgendwer KI-Chips?
• OpenAI: ChatGPT Tokenizer
• taz: Die Klimakiller-Intelligenz
• DW: Wie Künstliche Intelligenz der Umwelt schadet
• heise: Microsoft will Rechenzentren mit Mini-AKW betreiben
• Hasso Plattner Institut: Konferenz zu KI und Nachhaltigkeit von Prof. Ralf Herbrich
• Digitalcarbonfootprint: Digitalen CO2-Fußabdruck messen

Mehr zum Thema in der Dlf Audiothek

• Droht der Stromkollaps durchs Internet?
• Durstige KI – Rechenzentren sorgen für Wasserknappheit
• Energieeffizienz-Gesetz: Schonung für Rechenzentren?

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