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»iX« Magazin: Energiehunger verhagelt CO2 Bilanz – nachhaltiger Einsatz von KIZoom Button

Cover: Heise Verlag, Informationen zu Creative Commons (CC) Lizenzen, für Pressemeldungen ist der Herausgeber verantwortlich, die Quelle ist der Herausgeber

»iX« Magazin: Energiehunger verhagelt CO2 Bilanz – nachhaltiger Einsatz von KI

»iX« Magazin: #Energiehunger verhagelt #CO2 Bilanz – nachhaltiger Einsatz von KI

#Hannover, 27. Juni 2025

Der Energiehunger Künstlicher Intelligenz kann zum Problem werden: Der Stromverbrauch in Rechenzentren soll bis 2030 um durchschnittlich 16 Prozent pro Jahr steigen. Das IT Profimagazin »iX« warnt in Ausgabe 7/2025 vor den Folgen dieses Booms für #Klima und #Energieversorgung. Um den Herausforderungen zu begegnen, sind sowohl technische Innovationen als auch ein bewussterer Umgang mit KI nötig.

»Der Energiebedarf von KI Systemen ist enorm«, erklärt »iX« Redakteur Philipp Steevens. »Allein das Training des Sprachmodells #GPT 3.5 Turbo hat schätzungsweise 552 Tonnen CO2 freigesetzt.« Die derzeit populären generativen KI Modelle sind besonders rechenintensiv.

Die steigenden Emissionen bereiten auch #Tech #Giganten wie #Google oder #Microsoft Kopfzerbrechen. »Technisch wären Verbesserungen bei der Modellarchitektur möglich«, erläutert Steevens. »Doch stattdessen setzen die Betreiber vor allem auf Symptombekämpfung wie den Ausbau der Rechenzentren.«

Mit dem Konzept »Frugal AI« gibt es inzwischen konkrete Leitlinien für Anwender, wie KI Systeme ressourcenschonend eingesetzt werden können: An erster Stelle steht dabei die kritische Prüfung, ob überhaupt KI zum Einsatz kommen muss. »Viele Aufgaben lassen sich auch mit klassischer #Software lösen«, betont Steevens. Ist #KI unverzichtbar, sollten Anwender auf effiziente, spezialisierte Modelle setzen, die deutlich weniger #Energie verbrauchen.

Auch die Art der Nutzung hat großen Einfluss auf den Energieverbrauch. »Je präziser die Anfragen formuliert sind, desto effizienter die Verarbeitung«, erklärt der Experte. Wo möglich, empfiehlt er den Einsatz lokaler Open Source Modelle. »Das spart nicht nur Energie für die Datenübertragung, sondern ermöglicht auch bessere Kontrolle über den Ressourcenverbrauch.« Häufig wiederkehrende Anfragen sollten zudem zwischengespeichert werden, statt sie immer neu zu berechnen.

Tools können helfen, KI Emissionen zu messen oder zu schätzen. Für Endnutzer wird es dennoch immer schwieriger nachzuvollziehen, welche ihrer Handlungen besonders energieintensive KI Interaktionen auslösen. Steevens rät daher zu mehr Transparenz seitens der Anbieter: »Die Entwickler sollten den Energieverbrauch ihrer Dienste offenlegen und Nutzern helfen, bewusste Entscheidungen zu treffen«, mehr

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