Emissionsrechner (nicht nur) für KI-Modelle vorgestellt

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Dass generative KI energiehungrig und der KI-Boom geeignet ist, CO₂-Emissionsziele weltweit zu gefährden, steht außer Frage. Schwierig ist es aber, zu realistischen Aussagen zu gelangen, wie viel CO₂ der Betrieb eines konkreten großen Sprachmodells (LLM) in einem bestimmten Rechenzentrum tatsächlich freisetzt. Die zahlreichen Einflussfaktoren reichen von der Größe und Architektur des Modells über den Typ der Beschleunigerhardware und die Energieeffizienz des Rechenzentrums bis zum Energiemix, den das Stromnetz liefert.

Verlässliche Daten sind selten verfügbar, sodass die zahlreichen Energie- und CO₂-Rechner im Netz fast immer mit Schätzungen und Annahmen arbeiten, die nicht selten intransparent und kaum nachvollziehbar sind. Für Unternehmen, die KI einsetzen, wird das zum Problem, wenn sie gemäß ESG-Regularien (Environmental Social Governance) ihren Berichtspflichten zur Dekarbonisierung nachkommen müssen.

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Ein kleines Team beim Versicherungskonzern AXA hat im Zuge eines Forschungsprojektes einen Emissionsrechner gebaut und auf GitHub veröffentlicht, der auf einem allgemeinen, offenen Datenmodell beruht. Damit kann jeder die zugrunde liegenden Annahmen nicht nur einsehen, sondern auch anpassen. Das Tool erlaubt es also, auch für eigene Projekte Emissionsszenarien aufzubauen und zu vergleichen.

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