Vergleich des Energieverbrauchs von KI: GPU in GPT-4 & Gemini vs. Tesla Model 3
Überblick über den Energieverbrauch von KI
Künstliche Intelligenz (KI) beeinflusst sowohl die Umwelt als auch die Industrie durch ihren enormen Energieverbrauch. In diesem Artikel untersuchen wir, wie viel Energie fortschrittliche KI-Modelle wie GPT-4 und Gemini über GPUs verbrauchen – und vergleichen dies mit der täglichen Aufladung eines Tesla Model 3 Standard. Außerdem diskutieren wir, welche Unternehmen vom steigenden KI-Energieverbrauch profitieren und geben Prognosen für den Anstieg der operativen Gewinne in den Jahren 2025–2026.
GPT-4 & Gemini: GPU-Einsatz und Energieverbrauch
Die neuesten KI-Modelle benötigen enorme Mengen an Rechenleistung, weshalb tausende bis zehntausende leistungsstarke GPUs eingesetzt werden. Zum Beispiel hat OpenAI’s GPT-4, das wesentlich mehr Parameter als GPT-3 besitzt (geschätzt bis zu 100 Billionen Parameter), etwa 10.000 NVIDIA V100 GPUs genutzt, die 24 Stunden am Tag über 56 Monate liefen. Dies führte zu einem Gesamtenergieverbrauch von rund 7.200 MWh – was einem täglichen Verbrauch von etwa 48 MWh entspricht. Auch das Modell von Google, Gemini Ultra, erfordert trotz Optimierungen mit TPU v4/v5e enorme Ressourcen und den Einsatz mehrerer Rechenzentren.
Selbst beim Einsatz dieser gigantischen KI-Modelle in Diensten wie ChatGPT wird erhebliche Energie verbraucht. Schätzungen zufolge verbraucht eine einzelne Anfrage etwa 2,9 Wh – oder bei optimierten Modellen sogar nur 0,3 Wh pro Anfrage. Dennoch wird der tägliche Energieverbrauch des ChatGPT-Dienstes auf ca. 621,4 MWh geschätzt, was vergleichbar ist mit der Energie, die benötigt wird, um zehntausende Tesla Model 3 aufzuladen.
Tesla Model 3: Tägliche Batterieladung als Vergleich
Um den Energieverbrauch der KI in Perspektive zu setzen, vergleichen wir ihn mit einer bekannten Referenz: der Aufladung eines Tesla Model 3 Standard, dessen Batterie eine Kapazität von etwa 50–60 kWh hat.
Tesla vs. GPT-4
Der tägliche Energieverbrauch von GPT-4 (ca. 48 MWh) entspricht der Energie, die benötigt wird, um etwa 960 Tesla Model 3 aufzuladen. Betrachtet man den ChatGPT-Dienst, der rund 621,4 MWh pro Tag verbraucht, entspricht dies der Aufladung von ca. 12.000 Model 3 – eine Energiemenge, die dem täglichen Verbrauch von über 21.600 Haushalten in den USA gleichkommt.
Vergleich mit Google-Suchen
Es wird geschätzt, dass eine KI-Anfrage dem Energieverbrauch von zehn Google-Suchen entspricht, was verdeutlicht, wie viel mehr Energie KI-Dienste im Vergleich zu herkömmlichen Suchmaschinen benötigen.
Unternehmen, die vom steigenden KI-Energieverbrauch profitieren
Trotz des enormen Energieverbrauchs bietet die Entwicklung fortschrittlicher KI-Modelle große Geschäftschancen:
NVIDIA – Dominanz im GPU-Markt
NVIDIA, der Marktführer im Bereich KI-GPUs, erlebt ein explosionsartiges Wachstum in der Nachfrage. Produkte wie die A100 und H100 werden umfangreich für das Training und die Inferenz genutzt. Prognosen deuten darauf hin, dass NVIDIA über 95% des globalen KI-GPU-Markts halten wird, mit einem Marktwert, der bis 2025 bis zu 158 Milliarden Dollar erreichen könnte.
Speicher- und Infrastrukturunternehmen
Unternehmen wie SK Hynix und Samsung Electronics profitieren von der steigenden Nachfrage nach leistungsstarken Speicherlösungen wie HBM (High Bandwidth Memory). Auch Anbieter von Rechenzentrumsinfrastrukturen profitieren von Investitionen in Stromversorgung und Kühlsysteme.
Cloud-Dienstleister
Große Cloud-Plattformen wie Microsoft, Google und Amazon verzeichnen einen direkten Zusammenhang zwischen dem zunehmenden Einsatz von KI und höheren Einnahmen, dank Investitionen in dedizierte KI-Infrastrukturen.
Effizienz und Ausgewogenheit: Herausforderungen und Zukunftsperspektiven
Trotz der enormen Energiekosten arbeiten KI-Unternehmen und Betreiber von Rechenzentren intensiv daran, die Effizienz zu optimieren. Unternehmen wie Google entwickeln maßgeschneiderte KI-Chips und setzen umweltfreundliche Energiesysteme ein, um den Gesamtenergieverbrauch zu senken. Die Herausforderung der Zukunft besteht darin, den steigenden Leistungsbedarf mit einer nachhaltigen Umweltbilanz in Einklang zu bringen.
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Vergleich des Energieverbrauchs: GPT-4 & Gemini vs. Tesla Model 3
Energieverbrauch von KI: GPUs in GPT-4, Gemini und Tesla Model 3
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