Ein interaktiver Lernpfad zum Energieverbrauch von KI-Systemen
KI kann tolle Sachen: Texte schreiben, Bilder malen, Musik komponieren... aber das kostet Energie!
In diesem Lernpfad erfährst du:
Energie treibt KI-Modelle an
Bevor wir zu den Fakten kommen: Was schätzt du, wie viel Energie verbraucht...
1. Eine einfache Frage an ChatGPT?
2. Ein KI-generiertes Bild?
3. Das Training eines großen KI-Modells?
KI-Modelle gibt es in verschiedenen Größen. Unterschiedlich groß bedeutet auch unterschiedlich viel Energieverbrauch!
Vergleich: Je größer, desto hungriger
Warum ist das so?
Größere Modelle haben mehr "Parameter" (wie Gehirnzellen). Mehr Parameter bedeuten mehr Rechenoperationen, und das braucht mehr Strom!
Für welche Aufgabe würdest du welches KI-Modell verwenden? Ziehe die Aufgaben zum passenden Modell!
Kleines Modell (wenig Energie)
Mittleres Modell
Großes Modell
Bild+Text Modell (viel Energie)
Nicht nur die Modellgröße ist wichtig - auch was die KI tun soll macht einen großen Unterschied beim Energieverbrauch!
Kurze Textantwort
Etwa 10 Wh Energie - wie eine LED-Lampe für 5 Stunden
Langer Text (z.B. Aufsatz)
Etwa 50 Wh Energie - wie ein Smartphone vollständig aufladen
Ein Bild generieren
Etwa 200-500 Wh Energie - wie 10-50 Minuten föhnen
Ein kurzes Video generieren
Etwa 2.000-5.000 Wh Energie - wie ein Haushalt für 1-2 Tage
Warum ist das so?
Bilder und Videos brauchen viel mehr Rechenoperationen. Die KI muss Millionen von Pixeln gleichzeitig berechnen, und jeder Pixel hat Farbe, Schatten und andere Eigenschaften.
Beantworte diese Fragen, um zu sehen, ob du die wichtigsten Punkte verstanden hast:
1. Was verbraucht mehr Energie?
2. Warum verbrauchen größere KI-Modelle mehr Energie?
3. Was ist ein guter Weg, um Energie bei der KI-Nutzung zu sparen?
Eine einzelne KI-Anfrage braucht nicht viel Energie. Aber was passiert, wenn Millionen Menschen täglich KI nutzen?
Von einzelnen Anfragen zu Massennutzung
Stell dir vor: Eine Stadt mit 100.000 Einwohnern nutzt KI
Globaler Vergleich:
Aktuell macht KI etwa 0,1-0,2% des weltweiten Stromverbrauchs aus. Das klingt wenig, wächst aber schnell! Bis 2025 könnte es auf 0,5-1% steigen.
Stell dir vor, deine Klasse (mit 25 Schülern) nutzt KI für ein Projekt. Wie viel Energie würde das verbrauchen?
1. Textprojekt: Jeder Schüler stellt 10 Fragen an ChatGPT
2. Kunstprojekt: Jeder Schüler generiert 5 Bilder mit KI
Zum Vergleich: 25 kWh entspricht etwa dem Tagesstromverbrauch von 8 Haushalten!
Cool zu wissen: Ein Schulcomputer in Verwendung verbraucht etwa 0,1 kWh pro Stunde. Für einen ganzen Schultag mit der Klasse am Computer (6 Stunden × 25 Computer) wären das 15 kWh. KI-Bildgenerierung kann also mehr Energie verbrauchen als die Computer selbst!
Es gibt zwei Phasen, in denen KI Energie verbraucht:
Interessanter Fakt: Obwohl das Training sehr energieintensiv ist, wird bei beliebten KI-Modellen der gesamte Trainingsenergieverbrauch oft schon nach wenigen Monaten durch die Nutzung übertroffen! Bei 1 Million Anfragen pro Tag kann das schon nach einer Woche passieren.
Entscheide, ob die folgenden Aussagen wahr oder falsch sind:
1. Das Training eines großen KI-Modells verbraucht mehr Energie als ein einzelner Nutzer mit seinen Anfragen jemals verbrauchen wird.
2. KI-Bildgenerierung verbraucht etwa 20-50 mal mehr Energie als einfache Textgenerierung.
3. Der Energieverbrauch von KI-Systemen macht aktuell etwa 10% des weltweiten Stromverbrauchs aus.
KI verbraucht nicht nur Energie - sie kann auch dabei helfen, Energie zu sparen!
KI für Energieeffizienz
KI kann Heizung, Kühlung und Licht optimal steuern und 10-30% Energie sparen.
KI optimiert Routen und Verkehrsflüsse, spart 5-15% Kraftstoff ein.
KI optimiert Produktionsprozesse und kann 5-20% Energie einsparen.
Wichtige Erkenntnis: In vielen Fällen spart KI mehr Energie ein, als sie selbst verbraucht! Ein KI-System zur Netzsteuerung kann 20-30× mehr Energie einsparen als es verbraucht.
Überlege: Wie könnte KI in deinem Umfeld Energie sparen helfen? Wähle die besten Ideen aus:
KI steuert Heizung und Licht je nach Raumbelegung
Jeder Schüler generiert täglich KI-Kunst für Schulprojekte
KI hilft bei der Planung von Schulbusrouten, um Fahrten zu optimieren
KI-Training auf jedem Schulcomputer durchführen
Smarte Thermostate, die mit KI lernen, wann geheizt werden muss
Ständig KI-Filme und -Videos für Unterhaltung generieren
KI-Planung für Einkäufe, um Lebensmittelabfall zu reduzieren
Alle Hausaufgaben von der größten verfügbaren KI machen lassen
Eigene Idee: Wie könnte KI in deiner Umgebung Energie sparen?
KI wird immer leistungsfähiger - aber auch energieeffizienter!
Das menschliche Gehirn ist unglaublich energieeffizient:
Wichtiger Trend: Die neuesten KI-Modelle brauchen immer weniger Energie pro Aufgabe. Jede Generation wird 20-30% effizienter. Durch diese Verbesserungen könnte der KI-Energieverbrauch trotz starker Nutzungszunahme begrenzt bleiben.
Du kannst KI energieeffizienter nutzen! Hier sind praktische Tipps:
Für einfache Fragen reichen kleine Modelle. Nutze große Modelle nur, wenn du sie wirklich brauchst.
Klar formulierte Fragen sparen Rechenleistung und Zeit. Vermeide mehrere Nachfragen.
Bildgenerierung verbraucht viel Energie. Überlege, ob du wirklich 10 Varianten brauchst.
Nutze KI, um Ressourcen zu sparen: Optimiere Wege, reduziere Abfall, plane effizienter.
Energie-Rechenbeispiel:
Teste dein Wissen mit diesem kurzen Quiz!
Richtig! Ein KI-generiertes Bild verbraucht etwa 200-500 Wh, während 10 Textanfragen nur etwa 100 Wh verbrauchen. Bildgenerierung ist besonders energieintensiv.
Richtig! Obwohl das Training sehr energieintensiv ist, übertrifft die tägliche Nutzung durch Millionen von Menschen diesen Energiebedarf langfristig. Bei sehr beliebten KI-Modellen geschieht dies oft schon nach wenigen Monaten.
Richtig! Aktuell machen KI-Systeme etwa 0,1-0,2% des weltweiten Stromverbrauchs aus. Das klingt wenig, wächst aber schnell und könnte bis 2025 auf 0,5-1% steigen.
Richtig! Die Größe und Komplexität eines KI-Modells, gemessen an der Anzahl seiner Parameter, ist der wichtigste Faktor für seinen Energieverbrauch. Größere Modelle brauchen deutlich mehr Energie.
Richtig! KI kann Energie sparen, indem sie Gebäudeheizung, Verkehrsflüsse und industrielle Prozesse optimiert. In vielen Fällen spart KI mehr Energie, als sie selbst verbraucht - bei Gebäudesteuerung oft 10-30% Energie.
Richtig! KI-Videogenerierung verbraucht enorm viel Energie - oft mehrere tausend Wattstunden für ein kurzes Video. Das übertrifft sowohl den Energieverbrauch für Textgenerierung als auch den normalen Computerverbrauch in der Schule.
Richtig! Klare, präzise Anfragen sparen Rechenleistung und Energie. Wenn die KI genau versteht, was du willst, kann sie die Antwort effizienter generieren, ohne dass mehrfaches Nachfragen nötig ist.
Richtig! Neuere KI-Modelle werden tatsächlich energieeffizienter. Jede Generation wird durch bessere Algorithmen, spezialisierte Hardware und effizientere Designs etwa 20-30% sparsamer pro Aufgabe.
Richtig! Kleine, spezialisierte KI-Modelle können für bestimmte Aufgaben bis zu 85% weniger Energie verbrauchen als große Allzweckmodelle. Sie sind für einfache Aufgaben wie Rechtschreibprüfung oder einfache Fragen ideal.
Richtig! Das menschliche Gehirn ist das ultimative Vorbild für energieeffiziente KI-Systeme. Es ist etwa 1.000-mal effizienter als aktuelle KI-Modelle und verbraucht nur etwa 20 Watt - so viel wie eine schwache Glühbirne.
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Du hast gelernt:
Stelle dir folgende Fragen bei der KI-Nutzung:
Du kannst jetzt bewusste Entscheidungen treffen, wie du KI nachhaltig nutzt!
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