Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in den letzten Jahren rasant entwickelt und ist zu einer Schlüsseltechnologie des 21. Jahrhunderts geworden. Doch der immense Energiebedarf von KI-Systemen, insbesondere beim Training großer Sprachmodelle (LLMs) und dem Betrieb von Rechenzentren, stellt eine Herausforderung dar. Deutschland sieht in der Entwicklung energiesparender KI eine Chance, seine technologische Souveränität zu stärken und eine führende Rolle im globalen KI-Wettbewerb einzunehmen.
Das Training von LLMs wie GPT-4 oder Gemini erfordert enorme Rechenleistung und damit einen hohen Energieverbrauch. Multi-Core-Systeme mit Grafikprozessoren und spezialisierter Software sind notwendig, um die parallele Verarbeitung großer Datenmengen zu ermöglichen. Der steigende Bedarf an Rechenkapazität für KI-Anwendungen treibt den Energieverbrauch von Rechenzentren weiter in die Höhe. Experten schätzen, dass der Stromverbrauch um ein Vielfaches steigen könnte, wenn alle täglichen Suchanfragen von KI-Systemen bearbeitet würden.
Um den Energiebedarf von KI-Systemen zu senken, forschen Wissenschaftler und Unternehmen an verschiedenen innovativen Ansätzen. Neben der kontinuierlichen Verbesserung der Chiptechnologie gemäß dem Mooreschen Gesetz stehen neue Technologien im Fokus:
Mehrstufige Datenspeicherung: Technologien wie Phasenwechselmaterialien ermöglichen die Speicherung mehrerer Datenzustände in einem einzigen Gerät, was die Speicherdichte und Energieeffizienz erhöht. Mixed-Signal-Datenverarbeitung: Die Kombination von analogen und digitalen Signalen in modernen CMOS-Schaltungen kann die Energieeffizienz der Datenverarbeitung verbessern. Elektrisch-optische Signalverarbeitung: Die Integration von optischen Komponenten in System-on-Chip-Architekturen (SoC) ermöglicht schnellere und energieeffizientere Datenübertragung.
Besonders vielversprechend sind Ansätze des neuromorphen Computings, die sich an der Funktionsweise des menschlichen Gehirns orientieren. Neuromorphe Chips können Informationen deutlich energieeffizienter verarbeiten als herkömmliche Prozessoren. Auch das Quantencomputing bietet das Potenzial, komplexe Berechnungen in Zukunft deutlich schneller und energiesparender durchzuführen.
Ein weiterer vielversprechender Ansatz zur Steigerung der Energieeffizienz in Rechenzentren ist die Photonik. Optische Datenübertragung über Glasfaserkabel ist deutlich energieeffizienter als die Übertragung über Kupferkabel. Photonische Integrated Circuits (PICs) ermöglichen zudem die energieeffiziente Verarbeitung großer Datenmengen. Deutsche Startups wie Q.ant arbeiten bereits an der Entwicklung photonischer KI-Chips.
Deutschland sieht in der Entwicklung energiesparender KI-Technologien eine große Chance, sich im globalen Wettbewerb zu positionieren. Die Förderung von Forschung und Innovation in Bereichen wie neuromorphes Computing, Quantencomputing und Photonik soll dazu beitragen, Deutschlands technologische Souveränität zu sichern und neue Marktpotenziale zu erschließen. Gleichzeitig wird die Bedeutung einer agilen Regulierung betont, die mit den technologischen Entwicklungen Schritt hält und das Vertrauen der Bevölkerung in KI stärkt.
KI kann auch dazu beitragen, die Energiewirtschaft effizienter und nachhaltiger zu gestalten. Anwendungsbeispiele sind die Optimierung von Stromnetzen, die Vorhersage von Energiebedarf und -erzeugung, die Verbesserung der Energieeffizienz in Gebäuden und die Steuerung von Smart Homes. Durch den Einsatz von KI können Energieunternehmen ihre Kosten senken, den CO2-Ausstoß reduzieren und die Versorgungssicherheit erhöhen.
Mindverse, ein deutsches Unternehmen, bietet eine All-in-One-Plattform für KI-basierte Content-Erstellung, Bildgenerierung und Forschung. Darüber hinaus entwickelt Mindverse maßgeschneiderte KI-Lösungen für Unternehmen, darunter Chatbots, Voicebots, KI-Suchmaschinen und Wissenssysteme. Mindverse unterstützt Unternehmen dabei, die Potenziale der KI zu nutzen und ihre Geschäftsprozesse zu optimieren.
Bibliographie: - Heise online: Technikverband: Deutschland soll mit energiesparender KI an die Weltspitze - Heise online: Technikverband: Photonik soll Energiehunger von KI und Rechenzentren stillen - KI-Strategie Deutschland - Industry of Things: Deutschland soll an die KI-Weltspitze - Welt: Künstliche Intelligenz: Deutschland ist eine Hochbegabte mit Selbstzweifeln - Wirtschaftswoche: Stanford-Studie: Deutschland fällt im KI-Wettbewerb zurück - BDEW: Künstliche Intelligenz für die Energiewirtschaft - MDR: Experte: Stromverbrauch durch KI wächst rasant - Bundesregierung: Aktionsplan Künstliche Intelligenz - HypeInnovation: Wie deutsche Unternehmen heute schon von KI profitieren