Jensen Huangs Ansichten zu KI und Energie:
- Das Training von KI benötigt enorme Energiemengen, doch gleichzeitig kann KI in vielen Bereichen auch zu Energieeinsparungen führen.
- Beispiele für Energieeinsparungen durch KI:
- Klimavorhersagen mit KI verbrauchen im Vergleich zu herkömmlichen Methoden mit Supercomputern 3000-mal weniger Strom
- Wenn KI in Smart Grids eingesetzt wird, lassen sich sowohl die Stromerzeugung aus erneuerbaren Energien als auch die Übertragung dieses Stroms optimieren
- KI-Fabriken (Datenzentren für das KI-Training) verbrauchen tatsächlich sehr viel Energie. Allerdings:
- kann überschüssige Energie aus Regionen mit Überproduktion genutzt werden, oder
- sie müssen nicht zu 100 % ausgelastet sein und können nur während des Trainings betrieben werden, um Energie zu sparen
- Wenn KI gut genutzt wird, wird der gesamte Energieverbrauch insgesamt steigen. Das liegt jedoch daran, dass sie Dinge ermöglicht, die bisher nicht möglich waren, was wiederum zu Wirtschaftswachstum und einer besseren Lebensqualität führen wird
NVIDIAs Ausrichtung bei der KI-Entwicklung:
- Fokus auf „Accelerated Computing“ – Entwicklung spezialisierter Prozessoren, die den Energieverbrauch bei KI-Berechnungen optimieren
- Aufbau eines kooperativen Ökosystems mit zahlreichen Startups aus verschiedensten Bereichen, die KI einsetzen
- Starker Fokus darauf, bei politischen Entscheidungsträgern und der Öffentlichkeit das Verständnis für das Potenzial und den Einsatzbereich von KI zu erhöhen
- Erwartung, dass KI in naher Zukunft einen wichtigen Teil der Wissensarbeit und der Industrie einnehmen wird
Zur Regulierung von KI:
- Es gibt die Ansicht, dass es eine Bedrohung für die nationale Sicherheit darstellen kann, wenn US-Unternehmen KI global anbieten, und dass es wichtig ist, zwischen beiden Seiten ein Gleichgewicht zu finden
- Regierungen sollten nicht nur Regulierung durchsetzen, sondern selbst zu Nutzern von KI werden (weil man nur dann versteht, was man einschränken und was man freigeben sollte)
- Die Genehmigung von KI-Datenzentren und die Bereitstellung von Energie dafür sind zentrale Regulierungsfragen
- In Zukunft ist es sehr wahrscheinlich, dass KI auch bei der Erstellung und Prüfung regulatorischer Vorgaben eingesetzt wird
2 Kommentare
> Wenn KI auf intelligente Stromnetze angewendet wird, können die Stromerzeugung aus erneuerbaren Energien und die Übertragung des so erzeugten Stroms optimiert werden.
Wenn für die Optimierung der Stromübertragung zusätzlich KI nötig ist, was bedeutet dann das „smart“ in Smart Grid eigentlich?
> In Regionen mit Energieüberproduktion kann überschüssige Energie genutzt werden, oder man kann Anlagen nicht zu 100 % auslasten und sie nur während des Trainings betreiben, um Energie zu sparen.
Ich finde, das ist etwas, das man unabhängig von KI sofort tun sollte.
In diesem Zusammenhang ist ein Blick auf die VPP-Branche interessant. Man sagt, dass KI wichtig ist, weil die Vorhersage und vorzeitige Bereitstellung der Erzeugungsmenge erneuerbarer Energien einen positiven Einfluss auf die Stabilität des gesamten Stromnetzes hat (Überproduktion – Überlastung des Stromnetzes – Stromausfall), https://repository.kisti.re.kr/bitstream/10580/…