Wähle deine bevorzugte Option:
für Einzelnutzer
für Teams und Unternehmen
Von der ersten Idee bis zur voll integrierten KI-Lösung – strukturiert, sicher und mit messbarem Erfolg
Wir analysieren Ihre Geschäftsprozesse und identifizieren konkrete Use Cases mit dem höchsten ROI-Potenzial.
✓ Messbare KPIs definiert
Vollständige Datenschutz-Analyse und Implementierung sicherer Datenverarbeitungsprozesse nach EU-Standards.
✓ 100% DSGVO-konform
Maßgeschneiderte Auswahl der optimalen KI-Lösung – von Azure OpenAI bis zu Open-Source-Alternativen.
✓ Beste Lösung für Ihren Fall
Schneller Proof of Concept mit nahtloser Integration in Ihre bestehende IT-Infrastruktur und Workflows.
✓ Ergebnisse in 4-6 Wochen
Unternehmensweiter Rollout mit umfassenden Schulungen für maximale Akzeptanz und Produktivität.
✓ Ihr Team wird KI-fit
Die zunehmende Verbreitung von KI-Anwendungen wirft Fragen nach dem Energieverbrauch dieser Systeme auf. Zahlreiche Medienberichte haben in letzter Zeit den Stromverbrauch von KI-Anfragen thematisiert, insbesondere im Kontext von Googles neuer KI-Software Gemini. Google selbst beziffert den durchschnittlichen Stromverbrauch einer einzelnen Text-Anfrage bei Gemini auf 0,24 Wattstunden – ein Wert, der in etwa dem Energieverbrauch von neun Sekunden Fernsehbetrieb entspricht. Zusätzlich werden pro Anfrage ca. 0,26 Milliliter Wasser zur Kühlung der Rechenzentren benötigt.
Auch andere Unternehmen der Branche liefern vergleichbare Daten. OpenAI, der Entwickler von ChatGPT, gibt an, dass der Stromverbrauch einer durchschnittlichen KI-Anfrage bei 0,34 Wattstunden liegt, was in etwa einer Sekunde Backofenbetrieb entspricht. Diese Angaben unterstreichen die Bemühungen der Unternehmen, die Energieeffizienz ihrer Systeme zu verdeutlichen und mögliche Bedenken bezüglich des hohen Energieverbrauchs zu zerstreuen.
Obwohl der Energieverbrauch pro einzelner Anfrage vergleichsweise gering erscheint, ist die Skalierung ein entscheidender Faktor. Die enorme Anzahl an KI-Anfragen weltweit führt zu einem erheblichen Gesamtstromverbrauch. Die zunehmende Verbreitung von KI-basierten Diensten und Anwendungen lässt den Gesamtverbrauch deutlich ansteigen, trotz der stetigen Verbesserungen in der Energieeffizienz von Hardware und Software.
Ein weiterer wichtiger Aspekt, den die genannten Angaben nicht berücksichtigen, ist der immense Energieverbrauch beim Training der KI-Modelle. Das Training dieser komplexen Systeme erfordert enorme Rechenleistungen und damit einen entsprechend hohen Energiebedarf. Dieser Aspekt ist für eine umfassende Bewertung des gesamten Energieverbrauchs von KI-Systemen unerlässlich.
Die Weiterentwicklung der Technologie und die Optimierung der Energieeffizienz von Hardware und Software sind entscheidend, um den Energiebedarf zukünftiger KI-Anwendungen zu reduzieren. Die Industrie arbeitet kontinuierlich an der Verbesserung der Energieeffizienz ihrer Systeme. Dennoch bleibt die Frage nach dem nachhaltigen Einsatz von KI eine zentrale Herausforderung, die sowohl technologische als auch gesellschaftliche Aspekte umfasst.
Es ist wichtig, die kontinuierliche Entwicklung und Verbesserung der Energieeffizienz von KI-Systemen im Auge zu behalten. Eine ganzheitliche Betrachtung, die sowohl den Verbrauch einzelner Anfragen als auch den erheblichen Energiebedarf des Modelltrainings umfasst, ist für eine fundierte Einschätzung des Gesamtbildes unerlässlich. Die Forschung und Entwicklung im Bereich energieeffizienter KI-Architekturen und -Algorithmen werden in den kommenden Jahren eine entscheidende Rolle spielen.
Die vorgestellten Daten bieten einen Einblick in den aktuellen Stand der Energieeffizienz von KI-Anwendungen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die Technologie sich ständig weiterentwickelt und die hier präsentierte Information den aktuellen Kenntnisstand wiedergibt.
Lernen Sie in nur 30 Minuten kennen, wie Ihr Team mit KI mehr erreichen kann – live und persönlich.
🚀 Demo jetzt buchen