Wie viel Energie wird das Training von Frontier-KI 2030 benötigen?

Die Schätzung von Epoch AI zeigt, dass die größten KI-Trainingsläufe bis 2030 zwischen 4 und 16 Gigawatt (GW) an Energie benötigen werden. Dies entspricht dem Energiebedarf von Millionen von Haushalten in den USA. Diese alarmierenden Zahlen verdeutlichen die wachsenden Herausforderungen für die Energieversorgung und die Notwendigkeit, nachhaltige Lösungen zu finden.

Wachsender Energiebedarf für KI-Modelle

Der Energiebedarf für das Training von KI-Modellen wächst exponentiell. In den letzten Jahren hat sich der Energiebedarf für das Training von Frontier-Modellen mehr als verdoppelt, was auf die steigenden Anforderungen an die Rechenleistung und die Größe der Trainingscluster zurückzuführen ist. Laut einer neuen Studie von EPRI wird der Energiebedarf für die größten Trainingsläufe bis 2030 voraussichtlich zwischen 4 und 16 GW liegen.

Faktoren, die den Energiebedarf beeinflussen

Die Analyse der Faktoren, die das Wachstum des Energiebedarfs antreiben, zeigt mehrere wichtige Trends:

• Rechenleistung: Der Bedarf an Rechenleistung für das Training von KI-Modellen wächst jährlich um 4-5x. Dies ist ein entscheidender Faktor, der den Energiebedarf beeinflusst.
• Energieeffizienz: Die Energieeffizienz der führenden KI-GPUs hat sich in den letzten Jahren um 40 % pro Jahr verbessert. Diese Fortschritte sind entscheidend, um den Energiebedarf zu senken.
• Dauer der Trainingsläufe: Die Dauer der Trainingsläufe hat sich ebenfalls verändert. Historisch gesehen wuchs die Dauer um 26 % bis 50 % pro Jahr, aber mit vielen Trainingsläufen, die nun über 100 Tage dauern, wird ein langsameres Wachstum erwartet.

Implikationen für den Energiesektor

Die wachsenden Energieanforderungen für das Training von KI-Modellen haben erhebliche Auswirkungen auf den Energiesektor. Die größten Rechenzentren, die für das Training von KI-Modellen benötigt werden, erfordern große, lokal konzentrierte Energiequellen. Dies stellt eine Herausforderung für die Energieinfrastruktur dar.

Es gibt jedoch Hinweise darauf, dass verteiltes Training über mehrere geografische Standorte hinweg immer technischer machbar wird. Google DeepMind hat bereits Modelle über mehrere Rechenzentrumsstandorte hinweg trainiert, was es ermöglicht, die Energieanforderungen auf mehrere Standorte zu verteilen.

Prognosen für die Zukunft

Die Prognosen deuten darauf hin, dass der Energiebedarf für das Training von Frontier-KI-Modellen in den kommenden Jahren um 2,2x bis 2,9x pro Jahr wachsen wird. Dies bedeutet, dass die größten Trainingsläufe bis 2030 4-16 GW erreichen könnten. Diese Schätzungen sind jedoch mit Unsicherheiten behaftet, insbesondere hinsichtlich der Machbarkeit, diese Energiemengen bis 2030 bereitzustellen.

Fazit

Die wachsenden Energieanforderungen für das Training von KI-Modellen stellen eine bedeutende Herausforderung dar, die sowohl die Technologie- als auch die Energiesektoren betreffen wird. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, sind innovative Ansätze zur Verbesserung der Energieeffizienz und zur Entwicklung nachhaltiger Energiequellen erforderlich.

Quellenliste:

• Quelle: HOW MUCH POWER WILL FRONTIER AI TRAINING DEMAND IN 2030?
• Source Code
• Scaling Intelligence: The Exponential Growth of AI’s Power Needs