Forscher mit der Open-Source-AI-Plattform, die sich umarmt, haben festgestellt, dass der CO2-Fußabdruck von generativen KI-Tools wesentlich schlechter ist als bisher geschätzt, insbesondere für diejenigen, die Textaufforderungen in Videos umwandeln, aufgrund einer nichtlinearen Energieskalierung. In einem neu veröffentlichten Papier stellten die Forscher aus, wie die Energiebedarf von Text-zu-Video-Generatoren eher exponentiell als in direktem Verhältnis zur Länge des Inhalts zunehmen. In der Studie wurde festgestellt, dass sich die damit verbundene Dauer eines erzeugten Videos verdoppelt, der damit verbundene Energieverbrauch vervierfacht. Um dieses Prinzip zu veranschaulichen, liefert das Papier ein spezifisches Beispiel: Die Erzeugung eines Videoclips mit sechs Sekunden mit KI erfordert viermal so viel Energie wie ein dreiköpfiges Clip. „Diese Ergebnisse unterstreichen sowohl die strukturelle Ineffizienz der aktuellen Videodiffusionspipelines als auch die dringende Notwendigkeit eines effizienzorientierten Designs“, schlossen die Forscher in ihrer Arbeit. Diese Forschung entsteht unter der Warnungen von Experten, dass generative KI -Technologien ohne vollständiges Verständnis ihrer Umweltkonsequenzen eingesetzt werden. Eine kürzlich durchgeführte Analyse der MIT Technology Review unterstützt dieses Anliegen und besagt, dass „das gemeinsame Verständnis des Energieverbrauchs von AI voller Löcher ist“. Die Lücke im Verständnis ist signifikant beim Vergleich verschiedener Arten von generativen Tools. Während ein einzelnes 1,024 x 1.024 Pixelbild mit einem KI -Generator ein Energieverbrauch für die Erwärmung von etwas in einer Mikrowelle für fünf Sekunden lang ist, sind die Anforderungen an Video -Größenordnungen größer. Die umarmende Gesichtsstudie ergab, dass die Herstellung eines Videoclips mit fünf Sekunden eine Menge Energie erfordert, die über eine Stunde lang eine Standardmikrowelle ausführt. Diese Ungleichheit unterstreicht die intensive Natur der Videogenerierung. Die nichtlineare Skalierung bedeutet, dass der Stromverbrauch mit längerer Videoclips mit einer noch schnelleren Rate eskaliert. Laut dem Papier impliziert diese Flugbahn „schnell steigende Hardware- und Umweltkosten“ für Benutzer und Entwickler dieser Technologien. Es gibt potenzielle Methoden zur Minderung dieser hohen Energiebedarfs. Die Forscher schlagen mehrere Strategien vor, einschließlich der Implementierung intelligenter Caching-Systeme und der Praxis der Wiederverwendung bestehender Inhalte von AI-generierten, um eine redundante Verarbeitung zu vermeiden. Eine andere vorgeschlagene Technik ist „Beschneidung“, bei der ineffiziente Beispiele aus den großen Datensätzen zum Training von AI -Modellen methodisch identifiziert und entfernt werden. Dieser Prozess könnte dazu beitragen, die Modelle zu rationalisieren und ihre Betriebsergie -Fußabdruck bei Erzeugungsaufgaben zu verringern. Es bleibt jedoch ungewiss, ob diese Effizienzmaßnahmen ausreichen werden, um einen sinnvollen Einfluss auf den gesamten Stromverbrauch der aktuellen KI -Systeme zu erzielen. Das Ausmaß des Problems ist bereits erheblich. Laut Daten aus einer kürzlich durchgeführten Studie machen KI-bezogene Aktivitäten nun 20 Prozent der gesamten Strombedarf aller globalen Rechenzentren aus. Als Reaktion auf die wachsende KI -Nachfrage investieren große Technologieunternehmen zig Milliarden Dollar in neue Infrastrukturaufbauten, ein Prozess, bei dem einige zuvor angegebene Klimaziele aufgeben.
Googles 2024 Umweltverträglichkeitsbericht 2024 Das Unternehmen hat deutlich hinter seinem Plan hinter sich, bis 2030 die Kohlenstoffemissionen der Netz-Null zu erreichen. In dem Bericht wurde ein Anstieg der CO2-Emissionen von Jahr zu Jahr entstanden, was im großen Teil auf die Ausdehnung generativer KI-Dienste zurückzuführen war. Anfang dieses Jahres veröffentlichte Google seinen VEO 3 AI -Videogenerator. Das Unternehmen kündigte später an, dass Benutzer innerhalb der ersten sieben Wochen der Verfügbarkeit über 40 Millionen Videos mit dem Tool erstellt hatten. Die spezifische Umweltbelastung von VEO 3 wurde nicht bekannt gegeben.
