Green AI

Warum ist Green AI überhaupt sinnvoll?

Das Training und der Betrieb moderner KI-Modelle verbrauchen enorme Mengen an Energie und verursachen hohe CO₂-Emissionen. Deep-Learning-Modelle zählen zu den größten Stromfressern der digitalen Welt. Je nach Modellgröße und Trainingsaufwand kann bereits das Training eines einzelnen KI-Modells einen spürbaren CO₂-Fußabdruck hinterlassen.

Hinzu kommt, dass viele dieser Modelle dauerhaft in Rechenzentren laufen, die noch immer mit fossilen Brennstoffen betrieben werden. Zudem beansprucht die Informations- und Kommunikationstechnologie weltweit einen erheblichen Anteil am Strom- und Energiebedarf. Mit der steigenden Verbreitung großer KI-Systeme dürfte dieser Anteil weiter wachsen. Anfragen an Large Language Models (LLM) beispielsweise können je nach Modell und Infrastruktur deutlich mehr Rechenleistung erfordern als eine Anfrage an eine klassische Suchmaschine.

Diese Aussichten machen deutlich: Ohne ein Umdenken in Richtung Green AI – also energieeffizienter, ressourcenschonender KI-Systeme – droht der digitale Fortschritt die Klimakrise zu verschärfen, in einem noch nicht abschätzbaren Ausmaß.

Was ist Green AI?

Green AI, auch bekannt als Energy Efficient AI, beschreibt Strategien und Technologien, die darauf abzielen, die negativen Umweltauswirkungen von künstlicher Intelligenz zu minimieren. Es geht darum, KI smarter, sparsamer und nachhaltiger zu gestalten.

Hierzu werden verschiedene Ansätze verfolgt, beispielsweise die Optimierung von Algorithmen und Modellen, die Entwicklung stromsparender Hardware und Infrastrukturen, CO₂-bewusste Trainingsverfahren oder die Ausführung von KI-Anwendungen direkt am Endgerät (Edge Deployment), um lange energieintensive Datenübertragungen zu vermeiden.

Green AI beschreibt nicht nur diese verschiedenen technischen Ansätze, sondern steht auch für einen bewussten Umgang mit KI und die Überzeugung, dass technologische Innovation und Umweltschutz Hand in Hand gehen können.

KI/AI-Beratung

Unsere Experten helfen Ihnen dabei, Ihre Prozesse mithilfe von KI auf das nächste Level zu heben. Von der Strategie bis zur Implementierung.

Zum Angebot

Verfahren und Strategien von Green AI

Damit künstliche Intelligenz nachhaltig ist, müssen Systeme energieeffizient entwickelt und betrieben und muss Hardware umweltschonend entsorgt werden. Green AI setzt dafür auf eine Kombination aus technischer Optimierung, verantwortungsvollem Datenmanagement und nachhaltiger Infrastruktur. Was können Unternehmen konkret tun?

1. Energieeffiziente Algorithmen und Modelle

Nicht jedes KI-Modell muss maximal komplex sein. Oft erzielen kleinere, optimierte Modelle ähnliche Ergebnisse bei deutlich geringerem Energieverbrauch. Auch das Nachtrainieren bestehender Modelle („Feintuning“) ist meist ressourcenschonender als ein vollständiges Neutraining.

2. Nachhaltiges Datenmanagement

Die Art, wie Daten gespeichert und verarbeitet werden, beeinflusst den Energiebedarf erheblich. Wenn Unternehmen Daten komprimieren, regelmäßig Datenduplikate entfernen und große Datensätzen bewusst verwalten, hilft das, den Rechenaufwand und Speicherbedarf zu senken.

3. Grüne Infrastruktur und Hardware

Auch die Hardware spielt eine entscheidende Rolle. Durch stromsparende Prozessoren, Cloud-Computing mit Ökostrom und die Nutzung erneuerbarer Energien in Rechenzentren können Unternehmen den CO₂-Ausstoß ihrer KI-Lösungen massiv reduzieren.

4. Edge Deployment

Unternehmen sollten, wo möglich, KI-Anwendungen direkt auf Endgeräten oder in lokalen Netzwerken betreiben, statt ständig auf zentrale Server zuzugreifen. Das verkürzt Übertragungswege, senkt den Stromverbrauch und reduziert die Serverlast.

5. Lebenszyklusdenken

Nachhaltigkeit endet nicht beim Einsatz von KI: Auch das Recycling ausgedienter Hardware und ein bewusstes End-of-Life-Management gehören dazu, um Elektroschrott zu vermeiden und Ressourcen zu schonen.

Webinar: Von der KI-Vision zur realen Umsetzung

In diesem Webinar erwartet Sie eine praxisorientierte Einführung, wie Sie Ihre KI-Transformation erfolgreich umsetzen können.

Jetzt anmelden

Welche KI-Modelle sind grün und welche nicht?

Nicht alle KI-Modelle sind gleich energiehungrig. Während einige Systeme durch ihre Größe und Rechenkomplexität enorme Mengen Strom verbrauchen, wurden andere gezielt für Effizienz und Ressourcenschonung entwickelt.

Energieeffiziente Modelle

Einige neuere Modelle, sogenannte „Green Models“, zeigen, dass Leistung und Nachhaltigkeit kein Widerspruch sein müssen:

• GPT-4o (OpenAI): Das Modell ist multimodal, hocheffizient und hat eine deutlich geringere Latenz als frühere Versionen. Der Strombedarf liegt spürbar unter dem von GPT-4, besonders bei lokaler oder gezielter Nutzung.
• Phi-3 Mini (Microsoft): Die KI wurde für ressourcenschonende Anwendungen entwickelt und funktioniert sogar offline auf energiearmer Hardware. Ideal für Edge-Szenarien.
• Mistral / Mixtral (Mistral.ai): Die Open-Weight-Modelle punkten mit hoher Performance bei geringem Energiebedarf; besonders interessant für europäische Organisationen.
• StarCoder 2 (BigCode): Eine Open-Source-KI, die für Entwickler:innen optimiert wurde und Effizienz mit Transparenz kombiniert.
• Gemma (Google DeepMind): Da kleine, leichtgewichtige Sprachmodell läuft sogar auf Laptops oder Edge Devices – ein Paradebeispiel für nachhaltige KI.

Modelle mit hohem Energieverbrauch

Andere Modelle gelten dagegen als weniger nachhaltig, weil sie auf große Rechenkapazitäten und umfangreiche Trainingsdaten angewiesen sind:

• GPT-3 / GPT-3.5 (OpenAI): Die Sprachmodelle sind leistungsstark, aber veraltet und mit sehr hohem Strombedarf verknüpft. Dennoch werden sie in vielen Tools weitergenutzt.
• PaLM / PaLM Coder (Google): Die extrem großen Modelle bieten eine exzellente Performance, aber der Preis ist eine hohe Umweltbelastung.
• Codex / Incoder / CodeGeeX: Der Ressourcenverbrauch dieser älteren Codegeneratoren ist ineffizient und entspricht nicht mehr aktuellen Standards.
• Gemini5 (Google DeepMind): Das KI-Modell beeindruckend in der Funktionalität, ist jedoch extrem energieintensiv und sein Einsatz daher nur für komplexe Anwendungen sinnvoll.

Unternehmen sollten bewusst abwägen, welches Modell sie für welchen Zweck einsetzen und genau prüfen, ob es immer das größte KI-Modell sein muss oder nicht eine kompaktere, grünere Alternative die gleiche Leistung liefern kann.

Webinar: Wie KI Unternehmen transformiert:
Erfolgsstories aus der Praxis

In diesem Webinar erleben Sie den gesamten Lebenszyklus eines realen KI-Projekts – von der ersten Idee über die Potenzialanalyse bis zu den konkreten Herausforderungen in der Umsetzung.

Jetzt anmelden

Herausforderungen bei der Umsetzung von Green AI

Der Weg zu mehr Nachhaltigkeit in der Künstlichen Intelligenz erfordert nicht nur technische, sondern auch organisatorische Anpassungen. Damit diese rechtssicher gelingen, darf Green AI kein Nachgedanke sein, sondern muss als fester Bestandteil der KI-Strategie verstanden werden.

1. Hoher Rechenbedarf bleibt eine Realität

Besonders während des Trainings im maschinellen Lernen benötigen KI-Modelle enorme Rechenleistung. Selbst wenn Algorithmen optimiert werden, bleibt ein gewisser Energieverbrauch unvermeidlich. Hier gilt es, Effizienz und Leistungsfähigkeit intelligent auszubalancieren.

2. Datenqualität als Schlüsselfaktor

Nachhaltige KI setzt auf gezieltes statt massenhaftes Lernen. Dafür müssen Datensätze hochwertig, konsistent und relevant sein, was in der Praxis oft an fehlender Datenpflege scheitert.

3. Elektroschrott und Hardware-Recycling

Mit zunehmendem Einsatz von KI und steigender KI-Reife einer Organisation verändern sich Hardware-Anforderungen. Die Menge veralteter oder ungenutzter Geräte nimmt zu. Es braucht Strategien für Recycling und Wiederverwendung, um Ressourcenverbrauch und Müll zu begrenzen.

4. Fehlende Standards und Regulierung

Bislang gibt es keine einheitlichen Vorschriften oder Metriken, um den ökologischen Fußabdruck von KI-Systemen zu messen. Unternehmen agieren dadurch in ihrer Eigenverantwortung ohne konkrete Orientierung.

5. Mangelndes Bewusstsein

Viele Entwickler und Organisationen unterschätzen den tatsächlichen Energieverbrauch ihrer Modelle. Schulungen zum Thema Green AI sind elementar, um Bewusstsein zu schaffen und dann auf fundierter Informationsbasis nachhaltigere Entscheidungen zu treffen.

Warum sich Green AI für Unternehmen lohnt

Green AI ist nicht nur ein Beitrag zum Umweltschutz, sie ist auch ein wirtschaftlicher Erfolgsfaktor. Unternehmen, die heute auf energieeffiziente KI setzen, sparen Kosten und sichern sich langfristig Vorteile in einem Markt, in dem Nachhaltigkeit zu einem immer wichtigeren Auswahlkriterium wird.

1. Kostenreduktion durch Energieeffizienz

Effizientere Modelle, optimierte Trainingsverfahren und grüne Rechenzentren senken den Energieverbrauch und damit auch die Betriebskosten. Gerade bei großskaligen Anwendungen kann das Einsparpotenzial erheblich sein.

2. Stärkung der ESG-Bilanz

Nachhaltige KI zahlt direkt auf die ESG-Ziele (Environment, Social, Governance) eines Unternehmens ein. Sie verbessert die Umweltkennzahlen, erhöht Transparenz und vereinfacht die Berichterstattungspflichten zu CO₂-Emissionen und Energieverbrauch.

3. Wettbewerbsvorteil durch Nachhaltigkeit

Immer mehr Kunden und Partner achten auf die ökologische Verantwortung ihrer Dienstleister. Wer Green AI aktiv integriert, positioniert sich als innovativ, verantwortungsvoll und zukunftsorientiert. Das kann ein entscheidender Imagevorteil sein.

4. Zukunftssicherheit und Compliance

Mit Blick auf neue EU-Vorgaben, wie den AI Act und die Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD), wird Nachhaltigkeit auch in der Technologieentwicklung bald gesetzliche Pflicht. Unternehmen, die früh handeln, vermeiden Risiken und gewinnen Planungshoheit.

E-Book: KI im Mittelstand

In diesem E-Book erfahren Sie, wie Sie KI in Ihrem Unternehmen einsetzen können.

Jetzt herunterladen

E-Book: KI im Mittelstand

×

Fazit: Die grüne Zukunft der KI

Künstliche Intelligenz wird die Zukunft der Wertschöpfung prägen. Ob sie dabei zur Belastung von Klima und Umwelt wird, hängt auch von Unternehmen ab. Sie sind aufgefordert, Energieeffizienz und Verantwortungsbewusstsein zum Kernelement ihrer KI-Strategie zu machen.

Dabei zeigt Green AI, dass technologische Innovation und Umweltschutz kein Widerspruch sein müssen. Unternehmen, die heute in energieeffiziente Modelle, nachhaltige Infrastruktur und ein bewusstes Datenmanagement investieren, schaffen mehr als nur ökologische Vorteile. Sie senken ihre Kosten und erhöhen ihre Resilienz in einem Umfeld wachsender regulatorischer und gesellschaftlicher Erwartungen. Green AI entwickelt sich vom Nachhaltigkeitsthema zum Wettbewerbsfaktor – und zu einem bewussten Bekenntnis zu langfristiger, verantwortungsvoller Wertschöpfung.

FAQ

Was bedeutet Green AI konkret?

Green AI umfasst Methoden und Technologien, die KI energieeffizienter und ressourcenschonender machen. Sie reicht dabei von der Modellentwicklung über den Betrieb bis zum Hardware-Lebenszyklus.

Worin unterscheidet sich Green AI von gewöhnlicher KI?

Klassische KI-Ansätze optimieren häufig primär auf maximale Leistung. Green AI ergänzt dieses Ziel um Effizienz. Sie zielt dabei ab auf gleiche oder ausreichende Qualität bei geringerem Ressourcenverbrauch und besserer Nachhaltigkeitsbilanz.

Was ist ein sinnvoller erster Schritt für den Einstieg?

Für den Einstieg lohnt sich eine Green-AI-Bestandsaufnahme. Dabei sollten Sie sich fragen: Welche KI-Use-Cases laufen bereits, wie werden sie betrieben, wo entstehen die größten Ressourcenverbräuche, und welche Quick Wins gibt es?

Wer kann mir beim Thema Green AI helfen?

Wenn Sie Unterstützung zum Thema Green AI benötigen, stehen Ihnen die Experten der mindsquare AG zur Verfügung. Unsere Berater helfen Ihnen, Ihre Fragen zu beantworten, das passende Tool für Ihr Unternehmen zu finden und es optimal einzusetzen. Vereinbaren Sie gern ein unverbindliches Beratungsgespräch, um Ihre spezifischen Anforderungen zu besprechen.