Stromverbrauch pro Person
Gesamtverbrauch
0 Watt
Bei 100.000 Personen
Parameter einstellen
Längere Eingaben benötigen mehr Verarbeitungsleistung
Größere Modelle haben mehr Parameter und höheren Energiebedarf
Längere Antworten erfordern mehr Berechnungen
Bilderzeugung ist deutlich energieintensiver als Text
Die Anzahl der Personen, die die KI gleichzeitig nutzen
Wie oft jede Person KI-Anfragen pro Stunde stellt
Szenarien laden
Arbeitsblatt: KI & Energie
Hinweise für Schülerinnen und Schüler
Dieses Arbeitsblatt führt dich durch eine Reihe von Experimenten und Aufgaben zum Thema KI und Energieverbrauch. Nutze den Simulator oben, um die Parameter anzupassen und die Auswirkungen zu beobachten. Beantworte die Fragen in den dafür vorgesehenen Feldern.
KI-Textgeneratoren und ihr Stromverbrauch
Simuliere eine typische Nutzung von ChatGPT und finde heraus, wie viel Energie dabei verbraucht wird.
Arbeitsauftrag 1.1: Stelle folgende Parameter im Simulator ein: Modellgröße "Groß", Prompt-Länge 100 Zeichen, Antwortlänge 500 Zeichen, keine Bilderzeugung. Notiere den Energieverbrauch pro Person:
Arbeitsauftrag 1.2: Wie ändert sich der Energieverbrauch, wenn 100.000 Menschen diese KI gleichzeitig nutzen? Notiere deine Beobachtung:
Arbeitsauftrag 1.3: Berechne, wie viel Energie verbraucht wird, wenn jeder dieser Nutzer pro Tag 5 solcher Anfragen stellt. Vergleiche dies mit dem täglichen Stromverbrauch eines Kühlschranks (ca. 0,5-1 kWh pro Tag).
Bildgeneratoren und Energieverbrauch
Untersuche, wie viel mehr Energie die Bilderzeugung im Vergleich zur Textgenerierung benötigt.
Arbeitsauftrag 2.1: Stelle folgende Parameter ein: Modellgröße "Sehr groß", Prompt-Länge 50 Zeichen, Bilderzeugung "Komplex". Notiere den Energieverbrauch:
Arbeitsauftrag 2.2: Vergleiche diesen Wert mit dem Textgenerator aus Aufgabe 1. Um wie viel höher ist der Energiebedarf für Bildgenerierung?
Arbeitsauftrag 2.3: Stelle dir vor, eine Schulklasse mit 30 Schülern verwendet den Bildgenerator im Kunstunterricht. Jeder Schüler erstellt 3 Bilder. Berechne den Gesamtenergieverbrauch.
KI und Energieeinsparung
Untersuche, wie KI auch helfen kann, Energie zu sparen.
Arbeitsauftrag 3.1: Stelle dir vor, durch Homeoffice-Arbeit mit KI-Unterstützung spart eine Person täglich den Arbeitsweg mit dem Auto (10 km) ein. Ein durchschnittliches Auto verbraucht etwa 7 Liter Benzin pro 100 km, und 1 Liter Benzin enthält ca. 9 kWh Energie. Berechne die eingesparte Energie pro Tag:
Arbeitsauftrag 3.2: Vergleiche diese Einsparung mit dem Energieverbrauch der KI-Nutzung. Wie viele KI-Anfragen (mit den Einstellungen aus Aufgabe 1) könnte eine Person stellen, bevor der eingesparte Energieverbrauch wieder aufgebraucht wäre?
Arbeitsauftrag 3.3: Nenne zwei weitere Beispiele, wie KI helfen könnte, Energie im Alltag einzusparen.
Energieeffizienz und KI-Modellgröße
Vergleiche den Energieverbrauch verschiedener Modellgrößen und überlege, wie man Energie sparen kann.
Arbeitsauftrag 4.1: Vergleiche den Energieverbrauch zwischen einem kleinen und einem sehr großen Modell. Klicke wiederholt auf den "Klein vs. Groß"-Button und notiere die Werte:
Arbeitsauftrag 4.2: Um welchen Faktor unterscheidet sich der Energieverbrauch? Wann wäre es sinnvoll, ein kleineres Modell zu verwenden?
Arbeitsauftrag 4.3: Welche drei Maßnahmen könnte man ergreifen, um den Energieverbrauch von KI-Anwendungen zu reduzieren?
Zusammenfassung und Reflexion
1. Fasse zusammen: Was hast du über den Energieverbrauch von KI-Anwendungen gelernt?
2. Bewerte: Glaubst du, dass der Nutzen von KI-Technologien den Energieverbrauch rechtfertigt? Begründe deine Meinung.
KI-Systeme und globaler Energieverbrauch
Analysiere die energetischen Auswirkungen der weltweiten KI-Nutzung und erstelle eine Prognose.
Arbeitsauftrag 1.1: Stelle folgende Parameter ein, um ein Zukunftsszenario zu simulieren: 1 Million Nutzer, 30 Anfragen pro Stunde, Modellgröße "Groß". Notiere den Gesamtenergieverbrauch:
Arbeitsauftrag 1.2: Berechne den täglichen Energieverbrauch dieses Szenarios und konvertiere ihn in Kilowattstunden (kWh). Ein durchschnittlicher Haushalt verbraucht ca. 10 kWh Strom pro Tag. Wie vielen Haushalten entspricht dieser KI-Verbrauch?
Arbeitsauftrag 1.3: Welche globalen Konsequenzen könnte der zunehmende Energiebedarf von KI-Systemen haben? Betrachte Aspekte wie Infrastrukturanforderungen, CO₂-Emissionen und Ressourcenverteilung.
Systemische Energieeinsparungen durch KI
Untersuche, wie KI auf systemischer Ebene helfen kann, Energie einzusparen und optimaler zu nutzen.
Arbeitsauftrag 2.1: KI kann die Effizienz von Energienetzen verbessern. Recherchiere: Ein modernes Stromnetz (Smart Grid) mit KI-Steuerung kann den Energieverbrauch um ca. 5-10% reduzieren. Deutschland verbraucht jährlich ca. 500 TWh Strom. Berechne das Einsparpotenzial:
Arbeitsauftrag 2.2: Erstelle eine Analyse, in welchen Bereichen KI besonders große Energieeinsparungen ermöglichen könnte. Berücksichtige konkrete Anwendungsbeispiele und potenzielle Einsparungsraten:
Arbeitsauftrag 2.3: Entwickle ein Konzept, wie deine Schule KI nutzen könnte, um ihren Energieverbrauch zu optimieren. Berücksichtige dabei verschiedene Aspekte wie Heizung, Beleuchtung, Raumnutzung usw.
Nachhaltigkeit und Energieeffizienz von KI-Architekturen
Untersuche verschiedene Ansätze zur Steigerung der Energieeffizienz von KI-Systemen.
Arbeitsauftrag 3.1: Vergleiche den Energieverbrauch verschiedener Modellgrößen und analysiere, welche Faktoren den größten Einfluss haben. Führe systematische Tests durch und dokumentiere deine Ergebnisse:
| Parameter | Test 1 | Test 2 | Test 3 |
|---|---|---|---|
| Modellgröße | |||
| Weitere Parameter | |||
| Energieverbrauch |
Arbeitsauftrag 3.2: Recherchiere moderne Optimierungstechniken für KI-Modelle wie Quantisierung, Pruning und Destillation. Erkläre, wie diese Techniken den Energieverbrauch reduzieren können:
Arbeitsauftrag 3.3: Entwickle eine Strategie für eine energieeffiziente KI-Nutzung in deinem persönlichen oder schulischen Alltag. Berücksichtige dabei, welche Modellgrößen für welche Anwendungen angemessen sind und wie du den Energieverbrauch optimieren könntest.
Energiebilanz von KI: Eine kritische Betrachtung
Führe eine Kosten-Nutzen-Analyse des Energieverbrauchs von KI durch und entwickle ein Zukunftsszenario.
Arbeitsauftrag 4.1: Erstelle eine ausgewogene Kosten-Nutzen-Analyse zum Energieverbrauch von KI-Anwendungen. Berücksichtige sowohl direkte als auch indirekte Auswirkungen:
Energiekosten:
Energievorteile/Einsparungen:
Arbeitsauftrag 4.2: Entwickle ein Zukunftsszenario für die nächsten 10 Jahre: Wie könnte sich der Energieverbrauch von KI-Systemen entwickeln, welche Technologien könnten ihn reduzieren und welche politischen oder wirtschaftlichen Maßnahmen wären sinnvoll?
Reflexion und Transfer
1. Entwickle ein Konzept: Wie könnte ein energieeffizientes KI-System der Zukunft aussehen? Welche technischen und nutzungsbezogenen Aspekte müssten berücksichtigt werden?
2. Positioniere dich: Diskutiere aus verschiedenen Perspektiven (Umweltschutz, technologischer Fortschritt, soziale Gerechtigkeit), inwieweit der Energieverbrauch von KI-Systemen ethisch vertretbar ist und wie er verantwortungsvoll gestaltet werden könnte.
KI & Energieverbrauch verstehen
Warum verbraucht KI Energie?
KI-Modelle basieren auf komplexen neuronalen Netzwerken, die Millionen oder sogar Milliarden von Parametern enthalten. Jede Berechnung benötigt Strom, und je komplexer das Modell, desto höher der Energiebedarf.
Es gibt zwei Hauptphasen, in denen KI Energie verbraucht:
1. Training
Das Training großer Modelle wie GPT-4 kann Wochen dauern und Hunderte oder Tausende von leistungsstarken GPUs verwenden. Das Training eines einzigen großen Sprachmodells kann so viel Energie verbrauchen wie Hunderte amerikanische Haushalte in einem Jahr.
2. Inferenz
Wenn Nutzer mit dem fertigen Modell interagieren (Inferenz), ist der Energieverbrauch pro Anfrage geringer als beim Training, summiert sich aber bei Millionen von Nutzern zu erheblichen Mengen.
Wie KI Energie einsparen kann
Intelligente Energienetze
KI kann Stromnetze optimieren, indem sie Angebot und Nachfrage in Echtzeit ausgleicht. Dies ermöglicht eine bessere Integration erneuerbarer Energien und reduziert Verluste im Netz.
Effizientere Mobilität
Durch optimierte Routen, Verkehrssteuerung und verbesserte Fahrzeugeffizienz kann KI den Kraftstoffverbrauch im Verkehrssektor erheblich reduzieren.
Gebäudemanagement
Intelligente Thermostate und Gebäudemanagementsysteme können den Energieverbrauch um 15-30% senken, indem sie Heizung, Kühlung und Beleuchtung bedarfsgerecht steuern.
Remote-Arbeit
KI-gestützte Remote-Arbeit und virtuelle Meetings reduzieren den Pendlerverkehr und damit verbundene Emissionen. Ein durchschnittlicher Pendler mit 30 km Arbeitsweg kann durch Homeoffice ca. 1.500 kg CO₂ pro Jahr einsparen.
Fakten zum Nachdenken
Training großer Modelle
Das Training eines großen Sprachmodells kann bis zu 300 Tonnen CO₂ verursachen – vergleichbar mit 70 Autos, die ein Jahr lang fahren.
KI-Optimierungspotenzial
KI-Systeme können die Effizienz von Industrieanlagen um 5-20% steigern, was Milliarden Kilowattstunden einsparen könnte.
Effizienzsteigerung
Neue Techniken wie "Pruning" (Beschneiden) können die Modellgröße um bis zu 70% reduzieren, ohne die Leistung wesentlich zu beeinträchtigen.