Auf dem Weg zur Grünen Zukunft: Adaptive KI und nachhaltiges Unternehmenswachstum

Im Zeitalter der digitalen Transformation ist künstliche Intelligenz (KI) eine mächtige Kraft, die die Unternehmenslandschaft umgestaltet: Sie optimiert Prozesse und verbessert die Entscheidungsfindung. Der Einfluss von KI auf die Effizienz von Unternehmen ist unbestreitbar und wird als Wachstumsmotor gefeiert. Doch in dem Maße, in dem die Industrie die Rechenleistung von fortschrittlichen Sprachmodellen (LLMs) nutzt, taucht jedoch ein Problem auf: der beträchtliche CO2-Fußabdruck, der mit den Trainings- und Laufzeitanforderungen dieser anspruchsvollen KI-Systeme einhergeht. [1]

Das Training von LLMs erfordert umfangreiche Rechenressourcen, was zu ihrem hohen Preis beiträgt. Der Ressourcenbedarf hält auch während der Laufzeit an und erfordert stromhungrige GPUs, spezielle Beschleunigerhardware, die mit dem Energieverbrauch eines durchschnittlichen PCs konkurrieren oder ihn sogar übertreffen kann.

Die transformative Rolle der KI in der Wirtschaft

KI ist heute nicht mehr wegzudenken und treibt die Automatisierung und Prozessoptimierung, die Kostensenkung und die Steigerung der Effizienz in allen Branchen voran. Trotz der Effizienzgewinne (die sich in Energieeinsparungen niederschlagen können) hat die Diskussion über die mit der KI verbundenen Umweltkosten und -vorteile an Dynamik gewonnen. Diese Diskussionen unterstreichen den enormen Trainingsaufwand, der erforderlich ist: Modelle wie GPT-3 benötigten satte 1.287 MWh, Gopher verbrauchte 1.066 MWh, OPT 324 MWh und BLOOM 433 MWh [2]. Im Vergleich dazu verbraucht ein US-Haushalt im Durchschnitt 11 MWh Strom pro Jahr, ein deutscher Haushalt 3,3 MWh [3]. Da die Nachfrage nach künstlicher Intelligenz weiter zunimmt, ist es für nachhaltige Geschäftspraktiken unabdingbar, sich mit ihrem CO2-Fußabdruck auseinanderzusetzen.

Das Argument, dass die während dem LLM-Training anfallenden Emissionen durch künftige Emissionsreduzierungen ausgeglichen werden, ist ein vielschichtiges. Während LLMs in der Tat das Potenzial haben, Prozesse zu optimieren und die Effizienz zu steigern, müssen wir anerkennen, dass die anfänglichen Umweltkosten erheblich sind. Das Gleichgewicht zwischen unmittelbaren Gewinnen und langfristigen Vorteilen erfordert einen differenzierten Ansatz, der nachhaltigen KI-Lösungen den Vortritt gibt, um eine positive Wirkung auf die Umwelt während des gesamten Lebenszyklus zu gewährleisten. Das Streben nach Effizienz muss mit einer Verpflichtung zur Milderung der ökologischen Auswirkungen von KI-Systemen einhergen, was einen Paradigmenwechsel hin zu umweltbewussten KI-Lösungen zur Folge haben muss.

semantha: The Smart & Green AI

Im Bereich der „modernen“ KI-Lösungen sind viele an die Verwendung von Large Language Models (LLMs) gebunden, selbst für Aufgaben, die über ihr ursprüngliches Design hinausgehen. Diese Lösungen sind nicht nur beim Training auf GPUs angewiesen, sondern benötigen sie auch zur Laufzeit. Die Inferenz solch umfangreicher Modelle ist ohne GPU-Unterstützung oft träge. Das stellt diejenigen vor eine Herausforderung, die KI-Lösungen selbst hosten wollen. Das Fehlen einer robusten IT-Infrastruktur mit GPUs kann sich auf die Datenverwaltung, den Datenschutz und die allgemeine Durchführbarkeit auswirken und den Einsatz von KI-Modellen on-premises einschränken.

Bei der Entwicklung von semantha, einer innovativen KI-Lösung, die auf die Verarbeitung von Dokumenten – egal ob Texte, Sprache oder Videos – zugeschnitten ist, standen sowohl Intelligenz als auch Nachhaltigkeit im Fokus. semantha zeichnet sich dadurch aus, dass es den CO2-Ausstoß durch CPU-Optimierung minimiert und somit den ressourcenintensiven Einsatz auf spezieller Hardware überflüssig macht. Dies macht semantha nicht nur zu einer umweltfreundlichen Wahl, sondern auch zu einer kosteneffizienten Lösung für den Einsatz on-premises.

Im Gegensatz zu vielen modernen KI-Lösungen, die auf leistungshungrige GPUs angewiesen sind, setzt semantha LLMs selektiv für bestimmte Aufgaben innerhalb des umfangreichen Repertoires von semantha ein. Wichtig ist, dass die LLM-Nutzung nach einer sorgfältigen Vorverarbeitung von Dokumenten und Abfragen nur bei Bedarf erfolgt. Durch die Verringerung der Abhängigkeit von stromhungrigen GPUs, die Optimierung für CPUs und die Vermeidung von kostspieligem Retraining oder Refinement auf Kundendaten trägt semantha zu ökologischer Nachhaltigkeit, Ressourceneinsparungen und reduzierten Betriebskosten bei.

Die Wirkung von semantha beschränkt sich nicht nur auf die technologische Effizienz, sondern auch auf den CO₂-Fußabdruck der menschlichen Arbeitskraft (siehe auch unseren kürzlich aktualisierten Blogbeitrag „Der CO₂-Fußabdruck Deiner KI„). Die Erfolgsgeschichte von Forvia (ehemals Hella) ist ein Beispiel für die Flexibilität von semantha. Innerhalb von Forvia analysiert semantha eingehende Anforderungen und stellt die Verbindung zwischen den eingehenden Dokumenten und der umfangreichen Wissensbasis von Forvia her. Das ermöglicht einen schlanken Prozess für die Expertenbewertung ermöglicht. Außerdem bereitet semantha Vertragsprüfungen vor, die nahtlos in die bestehende IT-Landschaft von Forvia integriert sind.

Wichtig ist, dass semantha nicht auf eine einzige Rolle beschränkt ist; es ist eine vielseitige Lösung mit breiten Anwendungsmöglichkeiten: Von der Automobilbranche bis hin zu Rückversicherungsunternehmen – von der Bedarfsanalyse bis hin zur Unterstützung bei Nachhaltigkeits-(Berichts-)Bemühungen – die Anpassungsfähigkeit von semantha macht es zu einer strategischen Wahl für Branchen, die ein Gleichgewicht zwischen Innovation und Umweltverantwortung suchen. Der Erfolg von Forvia unterstreicht die Fähigkeit von semantha, die unterschiedlichen Anforderungen von Unternehmen aus allen Bereichen nicht nur zu erfüllen, sondern zu übertreffen.

Die Zukunft von KI muss grün sein

Da Unternehmensleiter zunehmend die Notwendigkeit umweltfreundlicher Praktiken erkennen, wird semantha zu einem Leuchtturm der grünen Innovation. Seine minimalen Umweltauswirkungen, sein Fokus auf CPU-Berechnungen und seine Anpassungsfähigkeit machen es zu einem idealen Baustein für transformative KI-Projekte. Denn: Bei der Navigation durch die künftige KI-Landschaft müssen Entscheidungsträger die Umweltauswirkungen ihrer Entscheidungen sorgfältig abwägen.

Wir plädieren für einen Paradigmenwechsel in Richtung Nachhaltigkeit bei KI-Initiativen. Im Gegensatz zu traditionellen Ansätzen mit mehreren spezialisierten Modellen, die angesichts der sich verändernden Gegebenheiten ständig neu trainiert werden müssen, bietet semantha eine vielseitige Lösung, die einen höheren Return on Investment verspricht und einen wichtigen Beitrag zu den Bemühungen um Nachhaltigkeit leistet.

Semantha ist bereit, sich nahtlos in verschiedene Prozesslandschaften zu integrieren. Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie semantha die Nachhaltigkeitsinitiativen und Effizienz Ihres Unternehmen verbessern kann, laden wir Sie ein, sich mit uns in Verbindung zu setzen. Lassen Sie uns gemeinsam den Weg für eine KI-Zukunft ebnen, die nicht nur intelligent, sondern auch von Natur aus grün ist.

1. Lacoste, Alexandre & Luccioni, Alexandra & Schmidt, Victor & Dandres, Thomas. (2019). Quantifying the Carbon Emissions of Machine Learning. (arXiv preprint arXiv:1910.09700) https://mlco2.github.io/impact/ 
2. Alexandra Sasha Luccioni, Sylvain Viguier, Anne-Laure Ligozat: Estimating the Carbon Footprint of BLOOM, a 176B Parameter Language Model. Journal of Machine Learning Research 24 (2023) 1-15, https://jmlr.org/papers/volume24/23-0069/23-0069.pdf 
3. Für Details siehe Stromverbrauch in Haushalten – U.S. Energy Information Administration (EIA), Private Haushalte – Statistisches Bundesamt (destatis.de). Wir sind sicher, dass es einen Unterschied in der statistischen Methodik gibt, aber ein großer Teil des Unterschieds ist auf die vergleichsweise weitverbreitete Nutzung von Klimaanlagen in den USA zurückzuführen.