Häufig gestellte Fragen
Die hohe Energienachfrage signalisiert Ineffizienz. Ein massives, allgemeines Modell für eine spezifische Geschäftsaufgabe zu verwenden, ist wie ein Supercomputer für einfache Mathematik zu nutzen; es ist übertrieben und führt oft zu weniger genauen, langsameren Ergebnissen für Ihre spezifischen Bedürfnisse.
Es geht um viel mehr als nur um Strom. Der gesamte ökologische Fußabdruck umfasst einen enormen Wasserverbrauch zur Kühlung von Rechenzentren, die Ressourcen, die benötigt werden, um spezialisierte Hardware herzustellen, und ein wachsendes E-Waste-Problem, da ältere Technologien schnell ersetzt werden.
Ja, der Anstieg ist erheblich. Schätzungen deuten darauf hin, dass neuere Modelle exponentiell mehr Strom verbrauchen können, wobei einige Anfragen fast zehnmal so viel Strom wie frühere Versionen benötigen. Dieser Trend von „größer ist besser“ ist nicht nachhaltig.
Große KI-Unternehmen sind sehr geheimnisvoll über ihren Ressourcenverbrauch und behandeln ihn wie ein Geschäftsgeheimnis. Diese mangelnde Transparenz erschwert es Unternehmen und Verbrauchern, die tatsächlichen ökologischen und finanziellen Kosten der Werkzeuge, die sie verwenden, zu verstehen.
Absolut. Ein spezialisiertes Modell wird nur auf Ihren relevanten Unternehmensdaten trainiert, was nur einen winzigen Bruchteil der Energie benötigt. Dies führt zu einem viel effizienteren System, das nicht nur nachhaltig ist, sondern auch genauere und relevantere Antworten für Ihren spezifischen Anwendungsfall liefert.
Während das Training unglaublich energieintensiv ist, kann das schiere Volumen der täglichen Anfragen (Inference) die anfänglichen Trainingskosten im Laufe der Lebensdauer des Modells leicht übersteigen. Für ein Tool mit Milliarden von täglichen Nutzern wird die kumulierte Energie, die für die Inference aufgewendet wird, zum dominierenden Faktor.
