BRAVO! Das französische KI-Unternehmen Mistral geht mit gutem Beispiel voran und hat eine umfassende Umweltprüfung seines grossen Sprachmodells veröffentlicht.
Über einen Zeitraum von 18 Monaten erzeugte das KI-Modell «Large 2» zum Beispiel 20,4 Kilo Tonnen Treibhausgase, was der jährlichen Produktion von 4’500 Personenwagen entspricht.
Eine einzelne Anfrage mit dem KI-Tool «Le Chat» verursacht 1,14 Gramm Treibhausgase, was 10 Sekunden Netflix (Online Streaming) entspricht.
Die Ergebnisse zeigen, dass das Training des KI-Modells den allergrössten Brocken der Treibhausgase ausmacht. Doch viel Kleinvieh macht bekanntlich auch Mist, weshalb es Sinn macht, dass wir KI-Tools bewusst nutzen.
Vor allem ein klimafreundlicher Strommix sowie kleinere oder spezifische KI-Modelle tragen zu einer tiefen Umweltbelastung bei. Das sind die grossen Hebel für Optimierungen.
Nicht zu unterschätzen ist auch der hohe Wasserverbrauch für die Kühlung der Rechenzentren: Das KI-Modell benötigte während den 18 Monaten 281’000 Kubikmeter Wasser, womit sich rund 112 olympische Schwimmbecken füllen lassen.
Hoffentlich folgen viele weitere Unternehmen dem Beispiel von Mistral, denn nur basierend auf Fakten lässt sich der ökologische Fussabdruck der KI-Industrie reduzieren, was dringend nötig ist.
💁♀️ 👩🏻💼 Unterstützt oder schadet KI dem Klimawandel? Darüber sprechen wir in der neusten Podcast-Episode von DIETHELM & GENNER: Mit KI zu mehr Nachhaltigkeit?
💁♀️ Und für alle, die KI-Tools wie ChatGPT, Le Chat & Co. mit Herz und Verstand einsetzen möchten: Vielleicht sehen wir uns bald in einem meiner Kurse?
💚 🇫🇷 Mehr Informationen zur Lebenszyklus-Analyse von Mistral: Our contribution to a global environmental standard for AI (Juli 2025)
😻 🇫🇷 Wer das KI-Tool «Le Chat» von Mistral noch nicht kennt: Le Chat, die unterschätzte Alternative zu ChatGPT?
