Künstliche Intelligenz hat erreicht, was viele andere aufstrebende Technologien nicht konnten. ChatGPT und Bard sind bekannte Namen, während Quantencomputing immer noch wie eine Handlung aus der Science-Fiction klingt. Über ein Drittel der Bevölkerung, 18 Millionen Menschen, in Großbritannien haben generative KI genutzt, wobei 7 Millionen sie für die Arbeit verwenden im Vergleich zu 4 Millionen vor nur einem Jahr. Die Verwendung ist nicht die einzige statistische Größe, die bei generativer KI enorm angestiegen ist. Die Anwendung von ChatGPT zur Korrektur von Codes und Stabile Diffusion für Inneneinrichtungsentwürfe hat die Nachfrage nach Rechenleistung signifikant erhöht. Im Gegensatz zu traditionellen Suchmaschinen und Nicht-KI-Tools benötigen diese Anwendungen immense Energie, um effektiv zu funktionieren. Das Einstecken von etwas in ChatGPT erfordert angeblich zehnmal so viel Energie wie eine herkömmliche Google-Suche. Die Energieinfrastruktur, die diese Anwendungen antreibt, gerät bereits an ihre Grenzen und alternative Energiequellen sind noch begrenzt. Der Klimawandel kann sich keinen durch KI verursachten Emissionsanstieg leisten, und auch die Branchengiganten der KI wissen das. Selbst Altman hat sich dafür ausgesprochen, saubere Energie zur Stromversorgung der generativen KI zu nutzen, anstatt auf fossile Brennstoffe zurückzugreifen.
Für einen nachhaltigen Fortschritt der KI wird alternative Rechenlösungen benötigt, und Dezentralisierung ist ein starker Konkurrent. Dezentrale Netzwerke können die kollektive Kraft von Edge-Nodes nutzen, die von individuellen Heimcomputern betrieben werden und die GPU, die bereits auf PCs vorhanden ist, nutzen, um Rechenaufgaben im Hintergrund auszuführen, ohne den Alltag zu unterbrechen. Dezentrales Edge-Computing verringert auch Verarbeitungsengpässe. Edge-Anwendungen, die Daten näher an ihrem Ursprung analysieren, verringern die Latenzzeit, verbessern die Effizienz und stellen sicher, dass ChatGPT Ihnen bei der Erstellung Ihres Forschungsberichts ohne Verzögerung helfen kann. Optische neuronale Netze bieten eine weitere Antwort auf die Frage der Rechenquellen. Diese Netze verwenden Licht anstelle von Elektrizität zur Verarbeitung von Informationen und reduzieren somit die Abhängigkeit von Kohle nahezu vollständig. Mehr Finanzierung und Aufmerksamkeit sollten diesen vielversprechenden Ansätzen gewidmet werden.
Insgesamt ist die Implementierung dieser Lösungen eine Win-Win-Situation für Benutzer, Anwendungen und Anbieter. Die Reduzierung der Abhängigkeit von fossilen Brennstoffen wie Kohle wird den Kohlenstoff-Fußabdruck generativer KI reduzieren und den Umweltbeitrag der Branche verringern. Der Umzug weg von Rechenzentren stärkt auch die Branche, und die Minimierung der Abhängigkeit von Rechenzentrenanbietern hält KI frei von zu viel zentralisierter Autorität.
Individuelle und Umweltvorteile allein könnten nicht ausreichen, damit Unternehmen alternative Ansätze verfolgen, insbesondere mit einer „Wenn es nicht kaputt ist, repariere es nicht“-Mentalität. Glücklicherweise ist Dezentralisierung auch für generative KI-Anwendungen attraktiv, da diese Netzwerke kostengünstige, flexible Computernutzung ohne langfristige Verträge ermöglichen. Sie können Rechenleistung bereitstellen, wann und wo sie benötigt wird, anstatt einen Einheitsvertrag anzubieten, der einfach nicht zur sich ständig ändernden Welt generativer KI passt.
Um eine nachhaltige Skalierung der generativen KI zu erreichen, müssen Entwickler und Branchenakteure darüber nachdenken, wie sie ihre lebensverändernden Anwendungen mit Strom versorgen. Ihre Verantwortung besteht darin, dezentrale Ansätze anzunehmen, innovative Technologien wie optische neuronale Netze zu erforschen und Energiequellen zu diversifizieren. Durch die Überprüfung der Energieinfrastruktur kann die generative KI-Explosion verwaltet werden, um unser Leben zu verbessern, während der Planet geschützt wird.