Warum verbraucht KI so viel Energie?

By | December 20, 2023

Dabei sollte es keinen Zweifel daran geben, dass die künstliche Intelligenz (KI) von Dauer ist und auch weiterhin bestehen wird Überdenken Sie unsere Arbeitsweise und spielen, benötigen Sie möglicherweise eine kurze Pause, um ein sehr wichtiges Thema anzusprechen, das die KI-Blase zum Platzen zu bringen droht:

Warum verbraucht KI so viel Energie?

Um diesem heiklen Thema auf den Grund zu gehen, habe ich mit Lyline Lim, Head of Impact and Sustainability bei, gesprochen Fotoraumein führender KI-Fotoeditor.

Laut Lim sind KI-Modelle aufgrund der großen Datenmenge, auf der das Modell trainiert wird, der Komplexität des Modells und der Menge an Anfragen, die Benutzer an die KI stellen, energieintensiv.

Während des Trainings „lernt“ das KI-Modell anhand einer Vielzahl von Beispielen und Daten, wie es sich zu verhalten hat. Das Training eines KI-Modells kann je nach Datenmenge und Komplexität des Modells zwischen einigen Minuten und mehreren Monaten dauern. In diesem Zeitraum arbeiten GPUs – eine Art elektronischer Chip zur Verarbeitung großer Datenmengen – 24 Stunden am Tag und verbrauchen dabei viel Energie.

„Je komplexer das Modell und je größer der Datensatz, desto mehr Energie wird die KI während des Trainings verbrauchen“, sagte Lim.

Ein weiterer Grund für den Energieverbrauch liegt darin, dass die KI Schlussfolgerungen zieht, also die Fragen der Benutzer beantwortet. Die KI „versteht“ zunächst die Anfrage und „denkt“ sich dann eine Antwort aus, bevor sie die Schlussfolgerung mit dem Benutzer teilt. Jede KI-Inferenz erfordert GPU-Rechenleistung, die Energie verbraucht.

„Je beliebter das KI-Modell ist, desto mehr Schlussfolgerungen werden gezogen und desto mehr Energie wird verbraucht“, sagte Lim.

KI-Funktionalität nachhaltiger gestalten

Für die meisten Unternehmen sind Kosten und Benutzererfahrung der größte Anreiz, die KI-Funktionalität nachhaltiger zu gestalten. Die KI-Branche ist relativ neu und befindet sich in einem Stadium, in dem Unternehmen mehr Wert auf Qualität als auf Kosten oder Ausführungsgeschwindigkeit legen.

„Es gibt so viel Wachstum und Investitionen, dass die Kosten für die meisten Unternehmen im KI-Bereich immer noch ein zweitrangiges Thema sind“, sagte Lim.

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Da immer mehr KI-Modelle immer mehr GPUs erfordern, könnten GPU-Anbieter Schwierigkeiten haben, mitzuhalten. Dieser Anstieg der Nachfrage könnte letztendlich dazu führen, dass Anbieter die Kosten für ihre GPUs erhöhen, was KI-Unternehmen dazu zwingen würde, GPUs effizienter zu nutzen.

Langfristig werden KI-Unternehmen auch anfällig für einen Anstieg der Energiekosten sein, was Unternehmen ebenfalls dazu ermutigt, kosten- und energieeffizienter zu werden.

Umweltauswirkungen von KI-Tools

Im KI-Bereich hängen die Auswirkungen auf die Umwelt stark mit Kosteneffizienz und Benutzererfahrung zusammen, die zentrale Themen für jedes Unternehmen sind. Lim glaubt, dass es keinen Zweifel daran gibt, dass KI-Innovatoren entlang der gesamten Kette das Thema ernst nehmen werden, wenn der KI-Markt reift, unabhängig von ihrer anfänglichen Sorge um die Umwelt.

„Die Reduzierung der Umweltauswirkungen von KI-Tools hängt eng mit der Verbesserung des Benutzererlebnisses und der Kosteneffizienz zusammen“, sagte Lim. „Wenn Ihr Modell langsamer ist, geben Sie mehr für Rechenleistung aus und der Benutzer wird darunter leiden. ein langsameres Erlebnis.“ Wenn Sie also daran arbeiten können, Ihr Modell schneller zu machen, wird die Benutzererfahrung viel besser sein und Sie werden Ihre Kosten senken Es ist den Energieverbrauch reduzieren. Die Kosteneffizienz von KI-Modellen steht im Einklang mit der Reduzierung der Umweltbelastung und der Bereitstellung des besten Benutzererlebnisses.“

Spezialisierte KI-Modelle zur Rettung?

Laut Lim erfordern generische KI-Modelle das Training viel breiterer und größerer Datensätze als spezialisierte und verbrauchen daher viel mehr Energie.

„Im Vergleich dazu verbrauchen spezialisierte KI-Modelle wie PhotoRoom, das auf die Produktfotografie zugeschnitten ist, viel weniger Energie“, sagte Lim. „Wir haben nachgerechnet und festgestellt, dass PhotoRoom 164-mal weniger Energie verbraucht als ein allgemeines Bild wie Stable Diffusion XL.“

Laut Lim lag der Fokus von PhotoRoom immer darauf, Technologie auf eine Weise zu nutzen, die für Benutzer nützlich und zugänglich ist.

„Wir möchten mehr Menschen helfen, fantastische Fotos zu machen, sei es eine Hausfrau, die nebenberuflich ihren eigenen Schmuck herstellt und verkauft und sich nie einen professionellen Fotografen leisten könnte, oder ein E-Commerce-Team, das versucht, manuelle Aufgaben zu automatisieren. und vereinfachen Sie Ihre Arbeitsabläufe.“

PhotoRoom begann mit der Entwicklung einer Telefon- und Desktop-App, die Hintergründe besser als alles andere auf dem Markt entfernen konnte, erkannte jedoch schnell, wie groß die Chancen für generative KI sein würden. Letztes Jahr hat PhotoRoom die erste Version von Instant Backgrounds erstellt, seinem generativen KI-Hintergrundersteller.

„Das war eine sehr erfolgreiche Wette für uns“, sagte Lim. „Wir waren die ersten, die unseren KI-Hintergrundgenerator und Instant Funds kommerzialisierten, und das hat uns schnell geholfen, an Dynamik zu gewinnen, und nur ein Jahr später sind wir nun führend im KI-Fotobereich.“ Bearbeitung.”

Lim glaubt nicht, dass KI oder die Nachhaltigkeit von KI für PhotoRoom Neuland sind.

„Als benutzerzentriertes Unternehmen, bei dem Mobile First und AI First im Mittelpunkt stehen, war dies für unser Team schon immer eine Priorität. Wir bestehen aus Experten, die sich seit vielen Jahren mit diesen Problemen beschäftigen. Und wir haben unsere Software unter Berücksichtigung unseres Energieverbrauchs entwickelt.“

Laut Lim reduziert PhotoRoom auch die Umweltauswirkungen der Arbeitsabläufe der Kunden.

„Ein E-Commerce-Unternehmen erzählte uns, dass es früher in die Alpen geflogen ist, um seine Produkte zu fotografieren, und jetzt mit PhotoRoom in Sekundenschnelle dieselben Bergszenen erstellt.“ Dies war ein Wendepunkt bei der Reduzierung des CO2-Fußabdrucks seines Teams, da die Flugreisebranche einer der größten Umweltverschmutzer auf dem Planeten ist.“

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