Eine neue Studie zeigt, dass KI-Chatbots wie ChatGPT deutlich mehr Energie verbrauchen als herkömmliche Suchanfragen.
In Kürze
- Jede Anfrage an KI-Chatbots benötigt mehr Energie als eine Suchanfrage
- Der Energieverbrauch variiert je nach Modellgröße und Reasoning-Fähigkeit
- Nutzer können durch prägnante Anweisungen ihren Energieverbrauch senken
Studie der Technischen Universität München zum Energieverbrauch von KI-Modellen
Eine neue Studie der Technischen Universität München wirft einen Blick auf den Energieverbrauch von KI-Modellen und zeigt auf, dass jede Anfrage an einen KI-Chatbot wie ChatGPT mehr Energie benötigt als eine herkömmliche Suchanfrage. Maximilian Dauner, ein Doktorand der Universität, hat 14 große Sprachmodelle (LLMs) untersucht, darunter auch Modelle von Meta und Alibaba. Dabei wurden 500 Fragen aus verschiedenen Themenbereichen gestellt, um den Energieverbrauch zu analysieren.
Ergebnisse der Studie
Die Ergebnisse sind aufschlussreich: Der Energieverbrauch hängt stark von der Größe des Modells und dessen Fähigkeit zum „Reasoning“ ab, also der Fähigkeit, komplexe Probleme in mehreren Schritten zu lösen. Je mehr Parameter ein Modell hat, desto höher ist der CO₂-Ausstoß. Besonders auffällig ist, dass ein auf „Reasoning“ spezialisiertes Modell erheblich mehr Energie benötigt als kleinere Modelle, um Aufgaben zu bewältigen. Für einfache Fragen sind oft leichtere Modelle ausreichend, was auch von den Anbietern empfohlen wird.
Reduzierung des Energieverbrauchs
Ein weiterer interessanter Aspekt ist, dass Nutzer ihren Energieverbrauch aktiv reduzieren können. Indem du prägnante Anweisungen gibst, kannst du den Umfang des generierten Textes verringern und somit auch den Energieaufwand minimieren.
Zukunftsperspektiven
In Zukunft könnte eine größere Transparenz über den Energieverbrauch von KI-Anbietern dazu beitragen, das Bewusstsein der Nutzer zu schärfen. Wenn du die Kosten für deine Anfragen kennst, bist du möglicherweise eher bereit, bewusster zu entscheiden, welche Anfragen wirklich notwendig sind.
Quellen
- Quelle: Technische Universität München
- Der ursprüngliche Artikel wurde hier veröffentlicht
- Dieser Artikel wurde im Podcast KI-Briefing-Daily behandelt. Die Folge kannst du hier anhören.
