So ressourcenschonend ist künstliche Intelligenz wirklich
So ressourcenschonend ist künstliche Intelligenz wirklich
Quelle est la véritable empreinte écologique de l’intelligence artificielle?
Ecco quanto è efficiente l'intelligenza artificiale in termini di risorse
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Künstliche Intelligenz frisst Strom – doch sie kann auch helfen, Ressourcen zu schonen.
Künstliche Intelligenz frisst Strom – doch sie kann auch helfen, Ressourcen zu schonen.
L'intelligence artificielle consomme de l'électricité - mais elle peut aussi aider à préserver les ressources.
L'intelligenza artificiale consuma elettricità, ma può anche aiutare a risparmiare risorse.
Chatbots, Bildgeneratoren, smarte Assistenten: Künstliche Intelligenz (KI) ist längst kein Zukunftsversprechen mehr, sondern Alltag – in Unternehmen genauso wie zu Hause. Doch was viele nicht wissen: KI braucht gewaltige Mengen an Rechenleistung, Serverkapazität – und Energie.
Wie gross ist der ökologische Fussabdruck von KI wirklich? Und: Gibt es nachhaltigere Wege, sie zu nutzen?
KI ist nicht unsichtbar – und schon gar nicht energiearm
Jede Suchanfrage, jedes KI-generierte Bild, jeder Chatbot-Dialog löst im Hintergrund komplexe Prozesse aus. Um KI-Modelle wie GPT oder Bildgeneratoren wie Midjourney zu trainieren, braucht es Rechenzentren von der Grösse kleiner Städte. Studien gehen davon aus, dass allein das Training grosser Sprachmodelle mehrere Hundert Tonnen CO₂ verursachen kann – vergleichbar mit zig Transatlantikflügen.
Besonders energieintensiv: das Training selbst, bei dem Billionen Parameter auf riesigen Serverfarmen berechnet werden. Aber auch die Nutzung im Alltag trägt ihren Teil zum ökologischen Fussabdruck bei. Je häufiger wir KI-Tools verwenden, desto mehr Energie fliesst – oft unbemerkt – durch die Kabel.
Gibt es auch grüne KI?
Die gute Nachricht: KI ist nicht per se eine Klimasünderin. Richtig eingesetzt, kann sie sogar zum Klimaschutz beitragen. Smarte Algorithmen helfen etwa dabei, Stromnetze effizienter zu steuern, Gebäude energiesparend zu regulieren oder Lieferketten nachhaltiger zu gestalten. KI kann auch dabei helfen, Ressourcen in der Landwirtschaft gezielter einzusetzen oder Verkehrsflüsse zu optimieren – und somit Emissionen zu senken.
Und auch beim Training neuer Modelle gibt es Fortschritte: Immer mehr Unternehmen setzen auf effizientere Chips, erneuerbare Energien in Rechenzentren oder kompaktere Modelle, die weniger Daten brauchen.
So nutzt du KI nachhaltiger im Alltag
Auch als Nutzerin oder Nutzer kannst du mit kleinen Entscheidungen einen Unterschied machen:
Hinterfragen statt drauflos klicken: Muss es wirklich jedes Mal ein KI-generiertes Bild sein? Oder reicht auch mal ein klassisches Stockfoto?
Cloud mit Köpfchen wählen: Einige Anbieter wie Infomaniak oder «pCloud» setzen auf CO₂-neutrale Server – eine gute Alternative zu US-Diensten.
Effizient statt exzessiv: Viele Tools lassen sich ressourcenschonender nutzen, wenn man gezielter fragt, weniger wiederholt und bei der Auswahl des Tools auf schlankere Modelle achtet.
Chatbots, Bildgeneratoren, smarte Assistenten: Künstliche Intelligenz (KI) ist längst kein Zukunftsversprechen mehr, sondern Alltag – in Unternehmen genauso wie zu Hause. Doch was viele nicht wissen: KI braucht gewaltige Mengen an Rechenleistung, Serverkapazität – und Energie.
Wie gross ist der ökologische Fussabdruck von KI wirklich? Und: Gibt es nachhaltigere Wege, sie zu nutzen?
KI ist nicht unsichtbar – und schon gar nicht energiearm
Jede Suchanfrage, jedes KI-generierte Bild, jeder Chatbot-Dialog löst im Hintergrund komplexe Prozesse aus. Um KI-Modelle wie GPT oder Bildgeneratoren wie Midjourney zu trainieren, braucht es Rechenzentren von der Grösse kleiner Städte. Studien gehen davon aus, dass allein das Training grosser Sprachmodelle mehrere Hundert Tonnen CO₂ verursachen kann – vergleichbar mit zig Transatlantikflügen.
Besonders energieintensiv: das Training selbst, bei dem Billionen Parameter auf riesigen Serverfarmen berechnet werden. Aber auch die Nutzung im Alltag trägt ihren Teil zum ökologischen Fussabdruck bei. Je häufiger wir KI-Tools verwenden, desto mehr Energie fliesst – oft unbemerkt – durch die Kabel.
Gibt es auch grüne KI?
Die gute Nachricht: KI ist nicht per se eine Klimasünderin. Richtig eingesetzt, kann sie sogar zum Klimaschutz beitragen. Smarte Algorithmen helfen etwa dabei, Stromnetze effizienter zu steuern, Gebäude energiesparend zu regulieren oder Lieferketten nachhaltiger zu gestalten. KI kann auch dabei helfen, Ressourcen in der Landwirtschaft gezielter einzusetzen oder Verkehrsflüsse zu optimieren – und somit Emissionen zu senken.
Und auch beim Training neuer Modelle gibt es Fortschritte: Immer mehr Unternehmen setzen auf effizientere Chips, erneuerbare Energien in Rechenzentren oder kompaktere Modelle, die weniger Daten brauchen.
So nutzt du KI nachhaltiger im Alltag
Auch als Nutzerin oder Nutzer kannst du mit kleinen Entscheidungen einen Unterschied machen:
Hinterfragen statt drauflos klicken: Muss es wirklich jedes Mal ein KI-generiertes Bild sein? Oder reicht auch mal ein klassisches Stockfoto?
Cloud mit Köpfchen wählen: Einige Anbieter wie Infomaniak oder «pCloud» setzen auf CO₂-neutrale Server – eine gute Alternative zu US-Diensten.
Effizient statt exzessiv: Viele Tools lassen sich ressourcenschonender nutzen, wenn man gezielter fragt, weniger wiederholt und bei der Auswahl des Tools auf schlankere Modelle achtet.
Chatbots, générateurs d’images, assistants intelligents: l’intelligence artificielle (IA) n’est plus une promesse d’avenir, mais fait partie du quotidien, tant dans les entreprises qu’à la maison. Mais ce que beaucoup ignorent, ce que l’IA nécessite d’énormes quantités de puissance de calcul, de capacité de serveur – et d’énergie.
Quelle est l’empreinte écologique réelle de l’IA? Et existe-t-il des moyens plus durables de l’utiliser?
L’IA est loin d’être invisible, et encore moins économe en énergie
Chaque demande de recherche, chaque image générée par l’IA, chaque conversation avec un chatbot déclenche des processus complexes en arrière-plan. Pour entraîner des modèles d’IA tels que GPT ou des générateurs d’images comme Midjourney, il faut des centres de données de la taille de petites villes. Des études estiment que l’entraînement de grands modèles de langage peut générer à lui seul plusieurs centaines de tonnes de CO₂ – soit l’équivalent de dizaines de vols transatlantiques.
Particulièrement énergivore: l’entraînement lui-même, au cours duquel des billions de paramètres sont calculés sur d’immenses fermes de serveurs. Mais l’utilisation au quotidien contribue également à l’empreinte écologique. Plus nous utilisons les outils d’IA, plus l’énergie qui circule dans les câbles – souvent sans que nous nous en rendions compte – est importante.
Existe-t-il une IA verte?
Bonne nouvelle: l’IA n’est pas en soi nuisible pour le climat. Bien utilisée, elle peut même contribuer à la protection du climat. Des algorithmes intelligents peuvent par exemple aider à gérer plus efficacement les réseaux électriques, à réguler les bâtiments pour économiser de l’énergie ou à concevoir des chaînes d’approvisionnement plus durables. L’IA peut aussi aider à utiliser les ressources de manière plus ciblée dans l’agriculture ou à optimiser les flux de trafic, contribuant ainsi à réduire les émissions.
Des progrès ont également été réalisés dans l’entraînement de nouveaux modèles: de plus en plus d’entreprises misent sur des puces plus efficaces, des énergies renouvelables dans les centres de données ou des modèles plus compacts nécessitant moins de données.
Comment utiliser l’IA de manière plus durable au quotidien
En tant qu’utilisateur, tu peux aussi faire la différence de manière simple:
Pose-toi des questions au lieu de cliquer sans réfléchir: as-tu vraiment besoin d’une image générée par l’IA à chaque fois? Ou est-ce qu’une photo d’une banque d’images pourrait convenir?
Choisis judicieusement ton cloud: certains fournisseurs comme Infomaniak ou «pCloud» utilisent des serveurs neutres en CO₂ – une bonne alternative aux services américains.
Privilégie l’efficacité plutôt que l’excès: de nombreux outils peuvent être utilisés de manière plus respectueuse des ressources en posant des questions plus ciblées, en évitant les répétitions inutiles et en optant pour des modèles plus légers.
Chatbot, generatori di immagini, assistenti intelligenti: l'intelligenza artificiale (IA) non è più una promessa per il futuro, ma fa parte della vita quotidiana, sia in azienda che a casa. Ma molti non si rendono conto che l'IA richiede enormi quantità di potenza di calcolo, di capacità di server ed energia.
Quanto è grande l'impronta ecologica dell'IA? Esistono modi più sostenibili per utilizzarla?
L'intelligenza artificiale non è invisibile, e certamente non a basso consumo energetico
Ogni ricerca, ogni immagine generata dall'intelligenza artificiale e ogni dialogo con un chatbot attiva dei processi complessi. L'addestramento di modelli di IA come GPT o di generatori di immagini come Midjourney richiede dei centri dati grandi come piccole città. Secondo alcuni studi, la sola formazione di modelli linguistici di grandi dimensioni può generare diverse centinaia di tonnellate di CO₂, paragonabili ad innumerevoli voli transatlantici.
Particolarmente dispendioso dal punto di vista energetico è l'addestramento stesso, in cui vengono calcolati trilioni di parametri su enormi server. Ma anche l'uso quotidiano contribuisce all'impronta ecologica. Più frequentemente utilizziamo gli strumenti di intelligenza artificiale, più energia passa - spesso inosservata - attraverso i cavi.
Esiste anche un’IA ecologica?
La buona notizia è che l'IA non è di per sé un colpevole del cambiamento climatico. Se usata correttamente, può addirittura contribuire alla protezione dell’ambiente. Gli algoritmi intelligenti possono aiutare a controllare le reti elettriche in modo più efficiente, a regolare gli edifici per risparmiare energia e a rendere le catene di approvvigionamento più sostenibili. L'IA può anche aiutare a fare un uso più mirato delle risorse in agricoltura o a ottimizzare i flussi di traffico, riducendo così le emissioni.
E si stanno facendo progressi anche nella formazione di nuovi modelli: sempre più aziende si affidano a dei chip più efficienti, ad energie rinnovabili per alimentare i data center o a modelli più compatti che richiedono meno dati.
Come utilizzare l'IA in modo più sostenibile nella vita di tutti i giorni
Anche in qualità di utenti, potete fare la differenza con delle piccole decisioni:
Porsi delle domande invece di cliccare senza pensarci: avete veramente bisogno di un'immagine generata dall'intelligenza artificiale ogni volta? O andrebbe bene anche una classica foto stock?
Scegliete il vostro cloud con cura: alcuni provider come Infomaniak o «pCloud» si affidano a server neutrali da un punto di vista climatico, una buona alternativa ai servizi statunitensi.
Efficienza anziché eccesso: molti strumenti possono essere utilizzati in modo più efficiente dal punto di vista delle risorse se ponete delle domande più specifiche, ripetendole meno e se prestate attenzione a dei modelli più compatti nella scelta dei vostri strumenti di lavoro.
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