Frugale KI: Das Geheimnis, um Kosten und CO₂-Fußabdruck in Ihrem Tech-Stack zu senken

Während wir immer mehr KI-Modelle in unsere Technologiestacks integrieren, wächst auch die Belastung unserer Rechenzentrumsinfrastruktur exponentiell.

Laut der Internationalen Energieagentur machen Rechenzentren, KI und Kryptowährungen etwa 2 % der weltweiten Stromnachfrage aus. Auch wenn der KI-Energiebedarf mit zunehmender Verbreitung weiter steigen wird, ist wichtig zu erkennen, dass der aktuelle Energieverbrauch von KI nur einen Bruchteil des Stromverbrauchs des Technologiesektors ausmacht und im Vergleich zu anderen Branchen gering ist.

Nach Angaben der U.S. Energy Information Administration entfallen in den USA 33 % des weltweit genutzten Stroms auf den Industriesektor. Schaut man genauer hin, werden 77 % des industriellen Stroms für die Herstellung verbraucht, 12 % für den Bergbau, 7 % für das Baugewerbe und 5 % für die Landwirtschaft. Auch wenn der aktuelle Energiebedarf von KI weit unter vielen anderen Lebensbereichen liegt, so wird der Energie-Fußabdruck der KI laut Prognosen bis 2026 um das Zehnfache steigen. Vor diesem Hintergrund sollten wir uns bewusst sein, wie der Einsatz von KI in Beruf und Alltag unseren Energieverbrauch beeinflusst.

Genau hier setzt das Konzept von „Frugal AI“ (Sparsame KI) an – ein pragmatischer Ansatz, KI-Systeme effizienter zu gestalten und dabei ihre Leistungsfähigkeit und ihren Nutzen zu erhalten.

Was ist Frugal AI?

Frugal AI steht für einen maßvollen Ansatz und die Entwicklung von KI-Systemen, die von Grund auf ressourcenschonend angelegt sind. Bei Schneider Electric haben wir diesen Ansatz besonders im Rahmen unserer Zusammenarbeit mit AFNOR verfolgt, um globale Standards für sparsame KI zu schaffen. Ziel ist es, KI-Systeme dazu zu bringen, mit weniger mehr zu erreichen – also mit weniger Ressourcen wie Strom, Rechenleistung und Bandbreite – und dennoch erstklassige Leistung zu bieten.

Darauf sollten Sie achten:

1. Bewerten, ob KI notwendig ist:
   Nicht jedes Geschäftsproblem erfordert eine KI-Lösung. Natürlich ist KI leistungsstark, aber manchmal sind herkömmliche Methoden effizienter. Bevor Sie KI einsetzen, stellen Sie sich die Frage: Ist KI hier wirklich die beste Lösung? Gibt es vielleicht eine effizientere Alternative? KI sollte nur dann eingesetzt werden, wenn sie das wirkungsvollste Werkzeug für die Aufgabe ist – etwa bei der Prozessautomatisierung oder der Reduzierung redundanter Tätigkeiten.
2. KI effizienter nutzen:
   Wenn Sie sich für einen KI-basierten Ansatz entscheiden, geht es als Nächstes um Optimierung. Für SaaS-Unternehmen kann das bedeuten, Modellparameter zu verfeinern oder – je nach Auslastung, Effizienz von Edge- und Cloud-Servern sowie CO₂-Intensität des Stroms vor Ort – ressourcenintensive Prozesse mithilfe von Edge Computing von zentralen Servern auszulagern. Wenn Sie die betriebliche Effizienz steigern wollen, sollten Sie dabei auch den Energieverbrauch im Blick behalten. Können Sie die Häufigkeit bestimmter Aufgaben reduzieren oder bewusst auf grünere Energiequellen umstellen, um Berechnungen durchzuführen? Kleine Anpassungen können große Einsparungen bringen.
3. KI kontinuierlich verbessern:
   KI ist kein „einrichten und vergessen“-System. Kontinuierliche Optimierung ist entscheidend. Können Sie etwa den Umfang der Trainingsdaten verringern? Oder auf kleinere neuronale Netze mit geringerer Genauigkeit setzen? Jeder Byte zählt und diese Kompromisse sorgen für eine umweltfreundlichere KI-Infrastruktur.

Warum ist das wichtig?

KI kann Zeit sparen, die Zuverlässigkeit von Systemen erhöhen und sogar Kosten senken – aber wir können nicht für jedes Geschäftsproblem bedenkenlos eine KI-Lösung einsetzen. Überlegen Sie sich, wann es sinnvoll ist, auf KI zu setzen und wann traditionelle Ansätze besser passen.

Da Kunden immer stärker auf die Nachhaltigkeitsmaßnahmen ihrer Partner achten, sind Sie gefordert, mit skalierbaren und energiebewussten Lösungen voranzugehen.

Um Sie dabei zu unterstützen, sehen wir uns an, wie „Frugal AI“ in der Praxis aussieht und wie Sie sie umzusetzen können – ohne auf Wachstum zu verzichten.

Praktische Wege für den Einsatz von Frugal AI

Die gute Nachricht: Sie müssen auf Leistung nicht verzichten, um Ressourcen zu sparen. Hier sind drei Strategien, wie Sie Ihre KI-Infrastruktur nachhaltig optimieren können:

• Weniger Berechnungen durchführen: Müssen Sie die Daten wirklich alle fünf Minuten prognostizieren? Versuchen Sie, es stattdessen einmal pro Stunde. Weniger Berechnungen bedeuten weniger Energieverbrauch.
• Grüne Energie nutzen: KI-Systeme mit erneuerbaren Energien zu betreiben, ist ein logischer Schritt. Wenn Sie Arbeitslasten in grünere Rechenzentren verlagern, reduzieren Sie Ihren CO₂-Fußabdruck direkt.
• Hardware optimieren: Nutzen Sie noch veraltete, stromfressende Hardware? Die Investition in energieeffiziente Server sorgt für Leistungssteigerung und Energieersparnis.

Technologie-Führungskräfte müssen vorangehen

Die AFNOR-Spezifikation für frugale KI ist ein Meilenstein bei der Festlegung globaler Standards für umweltverträgliche KI-Systeme. Technologieführer haben die Chance und Verantwortung, diese Standards umzusetzen. Indem Sie dies tun, schonen Sie nicht nur Ressourcen, sondern positionieren Ihr Unternehmen auch als Vorreiter für nachhaltige Innovation. 

Effizienz ist der neue Wettbewerbsvorteil, und der Schritt hin zu intelligenteren und durchdachteren KI-Lösungen wird die Technologieführer von morgen auszeichnen. 

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