In einem neuen Blogbeitrag von Google Cloud wird das Thema Energie- und Umweltimpact bei der KI-Inferrenz beleuchtet und wie Google mithilfe innovativer Methoden seine Modelle optimiert.
Kernaussagen
- Google Cloud veröffentlicht Methodologie zur Messung des Energie-, Emissions- und Wasserverbrauchs von KI-Inferrenz.
- Die Umweltbelastung pro Textprompt der Gemini-Apps ist mit 0,24 Wh und 0,03 gCO2e erstaunlich niedrig.
- Innovationen in der KI-Landschaft führten zu einer 33-fachen Senkung des Energieverbrauchs innerhalb eines Jahres.
Zusammenfassung
In einem kürzlich veröffentlichten Blogartikel erläutert Google Cloud die Methodik zur Messung des ökologischen Fußabdrucks ihrer KI-Modelle, speziell der Gemini-Apps. Diese Modelle emittieren lediglich 0,03 Gramm CO2 pro Nutzung und verbrauchen nur 0,24 Wattstunden, was im Vergleich zu früheren Schätzungen deutlich niedriger ist. Google verzeichnet in den letzten zwölf Monaten beeindruckende Effizienzgewinne – die Energie- und Kohlenstoffemissionen der AI-Modelle gingen um das 33-fache zurück, wobei die Qualität der Antworten gleichzeitig gestiegen ist. Diese umfassende Betrachtung berücksichtigt auch die Energie und Wasser, die während der gesamten Nutzung der Modelle sowie bei der Infrastruktur anfällt, was wichtige neue Standards setzt.
Zukunftorientierte Einschätzung
Die Aspekte der Energieeffizienz und der Umweltbelastung sind in der schnell wachsenden KI-Industrie von zentraler Bedeutung. Durch die Transparenz, die Google hinsichtlich der Ressourcen verwendet, wird ein Bewusstsein geschaffen, das nicht nur für die Branche, sondern auch für Endbenutzer hilfreich ist. Die langfristigen Auswirkungen können entscheidend sein, um nachhaltige Innovationen voranzutreiben und die gesamte Branche in Richtung umweltfreundlicher Entwicklung zu lenken. Dies könnte letztlich nicht nur die ökologische Bilanz der KI verbessern, sondern auch die Akzeptanz und das Vertrauen in diese Technologien erhöhen.