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Jedes Mal, wenn Sie Chatgpt eine Frage stellen, ein Bild zu generieren oder zu lassen künstliche Intelligenz Fassen Sie Ihre E -Mail zusammen, etwas Großes passiert hinter den Kulissen. Nicht auf Ihrem Gerät, sondern in weitläufigen Rechenzentren, die mit Servern, GPUs und Kühlsystemen gefüllt sind, die massive Strommengen erfordern.
Der moderne KI -Boom drückt unser Stromnetz an seine Grenzen. Allein Chatgpt verarbeitet rund 1 Milliarde Abfragen pro Tag, wobei jeweils Rechenzentrumsressourcen weit über das, was sich auf Ihrem Gerät befindet, über die Ressourcen hinausgeht.
Tatsächlich, die Energie benötigte Die Unterstützung künstlicher Intelligenz steigt so schnell, dass sie den Ruhestand mehrerer Kohlekraftwerke in den USA bereits verschoben hat, wobei weitere Verzögerungen erwartet werden. Einige Experten warnen davor, dass das KI -Wettrüsten die Infrastruktur übertrifft, die es unterstützen soll. Andere argumentieren, dass es eine lang überfällige Innovation für saubere Energie auslösen könnte.
KI ist nicht nur Apps und Suchmaschinen umgestaltet. Es wird auch umgestaltet, wie wir die digitale Welt aufbauen, treibt und regulieren. Das Rennen um die Vergrößerung der KI -Fähigkeiten beschleunigt schneller als die meisten Infrastrukturen, und Energie wird zum nächsten großen Engpass.
Hier ist ein Blick darauf, wie KI die Energiegleichung verändert und was sie für unsere Klimakarke bedeuten könnte.
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Chatgpt auf einem Computer (Kurt „Cyberguy“ Knutsson)
Warum KI so viel Macht verbraucht und was die Nachfrage antreibt
Das Ausführen künstlicher Intelligenz im Maßstab erfordert enorme Rechenleistung. Im Gegensatz zu herkömmlichen Internetaktivitäten, bei denen hauptsächlich gespeicherte Informationen hochgezogen werden, führen KI-Tools eine intensive Echtzeitverarbeitung durch. Unabhängig davon, ob massive Sprachmodelle trainieren oder auf Benutzeraufforderungen reagieren, AI -Systeme auf spezialisierten Hardware wie GPUs (Grafikverarbeitungseinheit) angewiesen sind, die weitaus mehr Strom verbrauchen als Legacy -Server. GPUs sind so konzipiert, dass viele Berechnungen parallel behandelt werden, was perfekt für die matrix-orientierte …
