DeepSeek AI: Weniger Chips, Mehr Nachhaltigkeit?

KI-Tools und ihr CO2-Fußabdruck sind ein wachsendes Problem. Die Behauptung von DeepSeek AI, dass ihre Modelle effizienter sind als andere, hat in der Branche für Aufsehen gesorgt. Eine kürzlich durchgeführte Studie des französischen Softwareunternehmens für nachhaltige Entwicklung, Greenly, hat nun diese Behauptungen untersucht.

Greenlys Forschungsergebnisse legen nahe, dass DeepSeek-Modelle weniger Zeit für das Training benötigen und weniger Nvidia-Chips verwenden. Beim Training des V3-Modells von DeepSeek und des Llama 3.1-Modells von Meta in denselben Szenarien benötigte DeepSeek 2,78 Millionen Grafikprozessoreinheiten (GPU)-Stunden, während Metas Modell 30,8 Millionen GPU-Stunden benötigte. Da das Training in der Regel der CO2-intensivste Aspekt des Betriebs von KI-Modellen ist, trägt die schnellere Trainingsgeschwindigkeit von DeepSeek zweifellos zu seiner Effizienz bei. Darüber hinaus verwendete DeepSeek 2000 Nvidia-Chips, während Metas Modell über 16.000 verwendete und ChatGPT sogar über 25.000. Die Chips, die DeepSeek verwendet, sollen zudem eine geringere "Energiedichte" aufweisen als die von ChatGPT verwendeten.

Greenly stellt in seiner Studie fest: "Die von den USA verhängten Sanktionen, die DeepSeek den Zugang zu den fortschrittlichsten KI-Chips von Nvidia erschwerten, zwangen das Unternehmen, diese innovativen Technologien zu entwickeln. Diese Beschränkung zwang DeepSeek dazu, Modelle zu entwerfen, die die Effizienz maximieren, anstatt sich auf massive Rechenleistung zu verlassen."

DeepSeeks technologische Innovation: Das Mixture-of-Experts-Modell

Das Designmodell von DeepSeek umfasst ein Mixture-of-Experts-Design, das es dem Tool ermöglicht, Benutzeraufgaben an Submodelle zu delegieren und "nur die für eine bestimmte Anfrage erforderliche Rechenleistung zu aktivieren." Dieser Ansatz ähnelt einem großen Team, in dem jedes Mitglied ein Experte auf einem bestimmten Gebiet ist. Wenn ein neues Problem auftaucht, weist der Teamleiter es dem Experten zu, der am besten geeignet ist, das Problem zu lösen, anstatt das gesamte Team einzubeziehen.

Im Mixture-of-Experts-Modell von DeepSeek wird das große KI-Modell in kleinere, spezialisiertere Submodelle zerlegt. Jedes Submodell wird trainiert, um in bestimmten Arten von Aufgaben hervorragende Leistungen zu erbringen. Beispielsweise könnte ein Submodell in der Verarbeitung natürlicher Sprache hervorragend sein, während ein anderes Submodell in der Bilderkennung hervorragend sein könnte.

Wenn ein Benutzer eine Anfrage an DeepSeek AI stellt, analysiert das System die Anfrage und ermittelt, welches Submodell am besten geeignet ist, die Anfrage zu bearbeiten. Anschließend leitet das System die Anfrage an das entsprechende Submodell weiter, das die Anfrage bearbeitet und ein Ergebnis zurückgibt.

Dieser Ansatz bietet mehrere Vorteile:

• Erhöhte Effizienz: Durch die Aktivierung nur der für eine bestimmte Anfrage erforderlichen Rechenleistung kann das Mixture-of-Experts-Modell die Effizienz erheblich steigern. Dies kann im Vergleich zu herkömmlichen KI-Modellen, bei denen das gesamte Modell aktiviert werden muss, erhebliche Mengen an Rechenressourcen sparen.
• Erhöhte Genauigkeit: Durch die Delegierung von Aufgaben an das Submodell, das am besten geeignet ist, die Aufgabe zu bearbeiten, kann das Mixture-of-Experts-Modell die Genauigkeit erhöhen. Jedes Submodell ist speziell trainiert, um in seinem jeweiligen Bereich hervorragende Leistungen zu erbringen, sodass es wahrscheinlicher ist, dass es genaue Ergebnisse liefert.
• Erhöhte Skalierbarkeit: Mixture-of-Experts-Modelle sind leichter zu skalieren, da bei Bedarf neue Submodelle hinzugefügt werden können, um neue Aufgaben zu bearbeiten. Dies ermöglicht es dem System, sich an sich ändernde Anforderungen anzupassen.

DeepSeeks Beziehung zu Rechenzentren: Ein Schlüsselfaktor für Nachhaltigkeit

Greenlys Studie wies auch darauf hin, dass DeepSeeks Beziehung zu Rechenzentren (oder das potenzielle Fehlen einer solchen Beziehung) zu seiner Nachhaltigkeit beiträgt. Da DeepSeek ein Open-Weight-Modell ist, also öffentlich zugänglich ist, weist Greenly darauf hin, dass es auf physischen Geräten und nicht nur in der Cloud oder über Rechenzentren betrieben werden kann. Durch die Reduzierung des Bedarfs an Rechenzentren kann DeepSeek im Gegenzug den Energieverbrauch der Einrichtungen senken, von dem erwartet wird, dass er sich innerhalb von fünf Jahren verdoppelt.

Rechenzentren sind große Gebäude, die eine große Anzahl von Computerservern und anderen Geräten enthalten. Diese Server werden zum Speichern, Verarbeiten und Verteilen von Daten verwendet. Rechenzentren benötigen viel Energie, um zu funktionieren, da die Server viel Wärme erzeugen, die durch Kühlsysteme abgeführt werden muss.

Durch die Reduzierung des Bedarfs an Rechenzentren kann DeepSeek dazu beitragen, den weltweiten Energieverbrauch und die Kohlenstoffemissionen zu senken. Dies ist entscheidend für die Bekämpfung des Klimawandels.

Das Jevons-Paradoxon: Potenzielle Risiken durch Effizienzsteigerungen

Trotzdem warnte Greenlys Studie auch davor, dass "diese Gewinne leicht von kurzer Dauer sein könnten", was auf das Jevons-Paradoxon zurückzuführen ist, oder anders ausgedrückt: Je effizienter etwas ist, desto mehr wird es genutzt, was zu mehr Emissionen führt.

Das Jevons-Paradoxon wurde im 19. Jahrhundert vom britischen Ökonomen William Stanley Jevons aufgestellt. Jevons beobachtete, dass mit der Effizienzsteigerung der Kohleverbrennung der Kohleverbrauch nicht zurückging, sondern zunahm. Er argumentierte, dass dies daran liege, dass die Effizienzsteigerung den Preis der Kohle senkte, was eine höhere Nachfrage anregte.

Im Kontext der KI bedeutet das Jevons-Paradoxon, dass selbst wenn die Effizienz von KI-Modellen wie DeepSeek steigt, die gesamten Kohlenstoffemissionen aufgrund der weitverbreiteten Nutzung von KI immer noch zunehmen könnten. Wenn KI beispielsweise effizienter wird, könnten Unternehmen eher dazu neigen, KI zu verwenden, um mehr Aufgaben zu automatisieren, was zu einem exponentiellen Anstieg der KI-Nutzung führt. Dieses Wachstum könnte die Vorteile der Effizienzsteigerungen zunichte machen oder sogar zu höheren Kohlenstoffemissionen führen.

Verantwortungsbewusster KI-Einsatz: Sicherstellung der Nachhaltigkeit als Schlüsselfaktor

Um das Jevons-Paradoxon zu vermeiden, betonte Greenlys Studie die Bedeutung eines "verantwortungsbewussten Einsatzes". Dies bedeutet, dass Unternehmen und Einzelpersonen bei der Verwendung von KI Maßnahmen ergreifen sollten, um ihren CO2-Fußabdruck zu verringern. Hier sind einige Maßnahmen, die ergriffen werden können:

• Verwendung effizienter KI-Modelle: Die Wahl effizienter KI-Modelle wie DeepSeek kann den Energieverbrauch und die Kohlenstoffemissionen senken.
• Optimierung der Nutzung von KI-Modellen: Stellen Sie sicher, dass KI-Modelle nur bei Bedarf ausgeführt werden, und vermeiden Sie übermäßigen Gebrauch.
• Verwendung erneuerbarer Energien: Die Verwendung erneuerbarer Energien zur Stromversorgung von Rechenzentren und physischen Geräten kann die Kohlenstoffemissionen senken.
• Unterstützung einer nachhaltigen KI-Entwicklung: Unterstützen Sie Unternehmen und Organisationen, die sich der Entwicklung und dem Einsatz nachhaltiger KI-Technologien verschrieben haben.

Durch das Treffen dieser Maßnahmen können wir sicherstellen, dass die Vorteile der KI nicht auf Kosten der Umwelt gehen.

DeepSeek AIs Open-Source-Strategie: Beschleunigung von Innovation und nachhaltiger Entwicklung

DeepSeek AIs Entscheidung, einige seiner Modelle als Open Source freizugeben, hat nicht nur die Innovation in der KI-Technologie beschleunigt, sondern auch in gewissem Maße die nachhaltige Entwicklung von KI gefördert. Open Source bedeutet, dass jeder auf den Modellcode von DeepSeek AI zugreifen, diesen verwenden, ändern und verteilen kann. Diese Offenheit bringt folgende Vorteile mit sich:

• Beschleunigung von Innovation: Durch Open Source kann DeepSeek AI mehr Entwickler dazu bringen, sich an der Verbesserung und Optimierung von Modellen zu beteiligen. Entwickler aus der ganzen Welt können zusammenarbeiten, um Mängel in Modellen zu finden und neue Lösungen vorzuschlagen. Dieses offene und kollaborative Modell kann die Innovation in der KI-Technologie beschleunigen und die Anwendung von KI in verschiedenen Bereichen fördern.
• Senkung der Entwicklungskosten: Für andere Unternehmen und Forschungseinrichtungen kann die Verwendung der Open-Source-Modelle von DeepSeek AI die Kosten der KI-Entwicklung erheblich senken. Sie müssen ihre eigenen Modelle nicht von Grund auf neu erstellen, sondern können die Modelle von DeepSeek AI direkt ändern und anpassen, wodurch viel Zeit und Ressourcen gespart werden.
• Verbesserung der Zugänglichkeit von Modellen: Open Source ermöglicht es mehr Menschen, auf die Modelle von DeepSeek AI zuzugreifen und sie zu verwenden. Dies trägt dazu bei, die Popularität der KI-Technologie zu fördern und mehr Menschen in die Lage zu versetzen, davon zu profitieren.
• Förderung einer nachhaltigen Entwicklung: Durch Open Source können mehr Entwickler die Bemühungen von DeepSeek AI zur Verbesserung der Modelleffizienz verstehen. Dies trägt dazu bei, nachhaltige KI-Entwicklungskonzepte zu fördern, mehr Entwickler zu ermutigen, sich mit den Umweltauswirkungen von KI zu befassen und effizientere und umweltfreundlichere KI-Modelle zu entwickeln.

Open Source birgt jedoch auch einige Herausforderungen. Beispielsweise ist die Sicherheit von Open-Source-Modellen ein wichtiges Thema. Befinden sich Schwachstellen in Modellen, können diese von böswilligen Angreifern ausgenutzt werden. Darüber hinaus ist auch der Schutz der Rechte an geistigem Eigentum von Open-Source-Modellen ein Thema, dem Aufmerksamkeit geschenkt werden muss.

Trotz einiger Herausforderungen ist DeepSeek AIs Open-Source-Strategie insgesamt von Vorteil. Sie hat die Innovation in der KI-Technologie beschleunigt, die Kosten der KI-Entwicklung gesenkt, die Zugänglichkeit von Modellen verbessert und die nachhaltige Entwicklung von KI gefördert.

DeepSeek AIs Anwendungspotenzial in verschiedenen Branchen

DeepSeek AIs Effizienz und Nachhaltigkeit machen es in verschiedenen Branchen zu einem breiten Anwendungspotenzial. Hier sind einige Bereiche, in denen DeepSeek AI eine wichtige Rolle spielen könnte:

• Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): DeepSeek AI kann verwendet werden, um effizientere und genauere NLP-Modelle zu erstellen, wodurch Anwendungen wie maschinelle Übersetzung, Textzusammenfassung, Stimmungsanalyse usw. verbessert werden.
• Computer Vision: DeepSeek AI kann verwendet werden, um effizientere und genauere Computer-Vision-Modelle zu erstellen, wodurch Anwendungen wie Bilderkennung, Objekterkennung, Videoanalyse usw. verbessert werden.
• Empfehlungssystem: DeepSeek AI kann verwendet werden, um effizientere und personalisierte Empfehlungssysteme zu erstellen, wodurch die Benutzererfahrung und die kommerziellen Vorteile verbessert werden.
• Gesundheitswesen: DeepSeek AI kann in Bereichen wie unterstützte Diagnose, Medikamentenentwicklung, personalisierte Behandlung usw. eingesetzt werden, wodurch die medizinische Effizienz verbessert und die Prognose der Patienten verbessert wird.
• Finanzdienstleistungen: DeepSeek AI kann in Bereichen wie Risikobewertung, Betrugserkennung, quantitativer Handel usw. eingesetzt werden, wodurch die Effizienz und Sicherheit von Finanzdienstleistungen verbessert wird.
• Fertigungsindustrie: DeepSeek AI kann in Bereichen wie Produktionsprozessoptimierung, Qualitätskontrolle, Fehlerprognose usw. eingesetzt werden, wodurch die Produktionseffizienz verbessert und die Produktionskosten gesenkt werden.

Zukünftige KI-Entwicklungstrends: Effizienz, Nachhaltigkeit und verantwortungsbewusster Einsatz

DeepSeek AIs Fall zeigt, dass die zukünftige KI-Entwicklung zunehmend Wert auf Effizienz, Nachhaltigkeit und verantwortungsbewussten Einsatz legen wird. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der KI-Technologie müssen wir den Auswirkungen von KI auf die Umwelt und die Gesellschaft mehr Aufmerksamkeit schenken und Maßnahmen ergreifen, um sicherzustellen, dass die Vorteile von KI voll ausgeschöpft werden können, während ihre negativen Auswirkungen minimiert werden.

Hier sind einige zukünftige KI-Entwicklungstrends:

• Modellkomprimierung und -optimierung: Forscher werden weiterhin neue Methoden erforschen, um KI-Modelle zu komprimieren und zu optimieren, wodurch der Berechnungsbedarf und der Energieverbrauch von Modellen gesenkt werden.
• Edge Computing: Das Bereitstellen von KI-Modellen auf Edge-Geräten (z. B. Smartphones, Sensoren usw.) kann die Abhängigkeit von Rechenzentren verringern, wodurch der Energieverbrauch und die Latenz reduziert werden.
• Grüne KI: Immer mehr Forscher werden sich auf die Entwicklung grüner KI konzentrieren, um umweltfreundlichere und nachhaltigere KI-Technologien zu entwickeln.
• KI-Ethik und -Sicherheit: Die ethischen und sicherheitstechnischen Aspekte von KI werden immer wichtiger. Wir müssen entsprechende Maßnahmen und Normen formulieren, um die Sicherheit, Zuverlässigkeit und Fairness von KI zu gewährleisten.

Die Erkundung von DeepSeek AI hat uns ein gutes Beispiel gegeben, das zeigt, wie die Effizienz von KI verbessert und gleichzeitig die nachhaltige Entwicklung von KI gefördert werden kann. Wir erwarten in Zukunft, dass wir mehr innovative Unternehmen wie DeepSeek AI sehen werden, die dazu beitragen, ein umweltfreundlicheres und nachhaltigeres KI-Ökosystem aufzubauen.