KI wird nicht intelligenter, sondern verlangt nach mehr Energie und wird teurer
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Forscher des MIT haben die Rechenleistung quantifiziert, die für 809 große Sprachmodelle erforderlich ist, und dabei erhebliche Ressourcenanforderungen aufgedeckt, die die Rechenzentren belasten könnten. Die Studie hebt einen Trend zu steigenden Kosten im Zusammenhang mit dem Training von KI-Modellen hervor und betont die Notwendigkeit energieeffizienterer Rechenlösungen, um das Wachstum von KI-Anwendungen aufrechtzuerhalten.
Die wachsende Nachfrage nach Rechenleistung für KI treibt die Kosten in die Höhe
Eine aktuelle Analyse des MIT hebt einen besorgniserregenden Trend in der Entwicklung großer Sprachmodelle (LLMs) hervor: Der erhebliche Anstieg der für das Training dieser Systeme erforderlichen Rechenleistung führt zu höheren Betriebskosten. Die Forschung zeigt, dass die Rechenleistung, die für 809 der größten Sprachmodelle nötig ist, dramatisch gestiegen ist, was Bedenken hinsichtlich der Nachhaltigkeit von KI-Fortschritten aufwirft.
Die durchschnittliche Rechenanforderung für das Training von LLMs ist in den letzten zwei Jahren um mehr als das 10-fache gestiegen, bedingt durch die Komplexität der Modelle und den Umfang, in dem sie betrieben werden. Das Training eines einzigen LLM erforderte 2020 etwa 1,5 Millionen GPU-Stunden; bis 2023 ist diese Zahl auf rund 15 Millionen GPU-Stunden angestiegen.
Darüber hinaus stellten die MIT-Forscher fest, dass der mit diesen Modellen verbundene Energieverbrauch alarmierend ansteigt, was erheblich zu den Kohlenstoffemissionen beitragen könnte, wenn keine nachhaltigen Praktiken umgesetzt werden. Dies ist besorgniserregend, da die KI-Branche versucht, Innovation mit ökologischer Verantwortung in Einklang zu bringen.
Diese Erkenntnisse verdeutlichen die finanzielle Belastung durch die Energieversorgung von KI-Systemen, die die Geschäftsmodelle umgestalten und die Zugänglichkeit von KI-Technologien in verschiedenen Sektoren beeinflussen könnte.
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📰 Originalquelle: https://www.zdnet.com/article/ai-isnt-getting-smarter-its-getting-more-expensive-mit-report-finds/
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