Forscher: KI-Modellinferenz verbraucht mehr Strom und der Stromverbrauch der Industrie wird im Jahr 2027 mit dem der Niederlande vergleichbar sein

IT House News veröffentlichte am 13. Oktober „Joule“, eine Schwesterzeitschrift von „Cell“, diese Woche einen Artikel mit dem Titel „Der wachsende Energie-Fußabdruck künstlicher Intelligenz“.

Durch eine Anfrage erfuhren wir, dass dieser Artikel von Alex De Vries, dem Gründer der wissenschaftlichen Forschungseinrichtung Digiconomist, veröffentlicht wurde. Er behauptete, dass die Denkleistung künstlicher Intelligenz in Zukunft viel Strom verbrauchen könnte. Schätzungen zufolge könnte der Stromverbrauch künstlicher Intelligenz bis 2027 dem Stromverbrauch der Niederlande für ein Jahr entsprechen

Alex De Vries sagte, dass die Außenwelt immer geglaubt habe, dass das Training eines KI-Modells „die energieintensivste Phase der KI“ sei, aber Vries zitierte Berichte von SemiAnalysis und Google und wies darauf hin, dass der „Inferenzlink“ mehr Strom verbraucht 2019 bis 2021. Schätzungen zufolge stammen 60 % des Energieverbrauchs im Zusammenhang mit KI aus Modellinferenzen.

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Alex De Vries berechnete auch auf der Grundlage des von Google im Jahr 2021 veröffentlichten Stromverbrauchs von 18,3 TWh und behauptete, dass KI zu diesem Zeitpunkt 10–15 % des Gesamtstromverbrauchs von Google ausmachte, und nachdem Google die „KI-Suche“ vollständig implementiert hatte, wurde die The Der Stromverbrauch des Unternehmens für KI kann bis zu 27,4 TWh betragen, was in etwa dem Stromverbrauch entspricht, den Irland in einem ganzen Jahr verbraucht (29,3 TWh).

Da der NVIDIA-Partner Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) plant, im Jahr 2027 mit der Massenproduktion einer neuen CoWoS-Fabrik zu beginnen, wird sich voraussichtlich der gesamte Markt verändern. Nach Schätzungen von Alex De Vries wird der Gesamtstromverbrauch aller von NVIDIA gelieferten KI-Server bis dahin 85-134 TWh erreichen, was dem Stromverbrauch der Niederlande in einem Jahr entspricht

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Alex De Vries glaubt, dass die Branche der künstlichen Intelligenz die Hardwareeffizienz und die Effizienz von Modellalgorithmen verbessern sollte, um den Energieverbrauch der Branche zu senken. Er schlug außerdem vor, dass sich Entwickler nicht nur auf die Optimierung künstlicher Intelligenz konzentrieren sollten, sondern auch die Notwendigkeit des Einsatzes künstlicher Intelligenz berücksichtigen sollten, um die Energiekosten in der Branche der künstlichen Intelligenz zu senken

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