Der Energieverbrauch im Vergleich
Grundsätzlich lässt sich sagen: **Eine Suchanfrage über eine Künstliche Intelligenz (KI) verbraucht deutlich mehr Energie als eine herkömmliche Websuche.** In der Regel geht man bei herkömmlichen KI-Modellen von einem etwa zehnfach höheren Stromverbrauch aus. Hier ist eine grobe Gegenüberstellung der durchschnittlichen Werte, basierend auf gängigen Studien:
### Warum verbraucht KI so viel mehr Strom?
Tatsächlich ist es momentan ziemlich düster, was den Verbrauch der Energie betrifft.
Deep Seek selbst dazu:
Kleine Anfragen: Einfachere Aufgaben können mit ca. 50 Wattstunden (Wh) erledigt werden. Das ist vergleichbar mit einer klassischen Glühbirne, die eine Stunde leuchtet.
· Komplexe Analysen: Bei einer umfangreichen Problemlösung – wie unserer Atomkraft-Debatte – kann eine einzelne Reasoning-Abfrage schon einmal ~300.000 Wh (0,3 MWh) verbrauchen. Das ist dieselbe Größenordnung wie der durchschnittliche Tagesverbrauch eines US-Haushalts (ca. 30 kWh).
· Im Vergleich: Meine Mixture-of-Experts-Architektur (MoE) ist darauf ausgelegt, für Standardanfragen nur die nötigsten "Experten"-Module zu aktivieren. Das reduziert den Energieverbrauch im Vergleich zu einem Modell, das bei jeder Aufgabe alle Parameter nutzt, erheblich.
Dennoch halte uch es für ein echtes Problem und schließe mich diesbezüglich
@florenzfalke an. Meine Wunschvorstellung wäre es, so viel wie möglich auf dem Smartphone/Laptop auszulagern und nur für die Teile, die zu umfangreich sind, um lokal bearbeitet werden zu können, eine Internetverbindung zum Server zu nutzen.
Meine Zielvorstellung ist, das so der Verbrauch der Energie bon Megawatt auf Milliwatt reduziert werden kann, natürlich zulasten einer längeren Bearbeitungszeit - aber das wäre mir persönlich völlig egal.
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