KI News: Kurz und klar.

Eine neue Studie zeigt, dass selbst ein kurzes „Danke“ beim Chatten mit großen Sprachmodellen einen messbaren Energieverbrauch verursacht.

Mit einer Multi‑Attribut‑Entscheidungs­matrix können Sie komplexe Entscheidungen systematisch in übersichtliche Kriterien zerlegen, die wichtigsten Optionen vergleichen und dabei die wirklich entscheidenden Faktoren hervorheben. Durch die klare Gewichtung der Attribute lassen sich nicht nur die effizientesten Alternativen identifizieren, sondern auch potenzielle Verzerrungen in herkömmlichen Kennzahlen erkennen und vermeiden. So treffen Sie fundierte, datenbasierte Entscheidungen, die sowohl nachvollziehbar als auch nachhaltig sind.

Redmond hat sich das Ziel gesetzt, bis 2030 CO₂‑neutral zu werden. Doch die enorme Menge an Wasser, die Rechenzentren für die Kühlung benötigen, belastet lokale Ressourcen stark. Die steigende Nachfrage nach Wasser könnte in Zukunft zu Engpässen führen.

Große Sprachmodelle sind inzwischen unverzichtbar für agentische Künstliche Intelligenz, doch ihr hoher Energieverbrauch bei der Inferenz stellt ein ernstes Nachhaltigkeitsproblem dar.

Wissenschaftler warnen, dass KI‑gestützte Code‑Generatoren die Open‑Source‑Community stark beeinträchtigen und die Einnahmen der Maintainer verringern könnten. Durch die schnelle Generierung von Code wird die Zusammenarbeit erschwert und die Verantwortung für die Qualität des Projekts verschiebt sich.

Das ehemalige Krypto-Mining-Unternehmen, das sich nun zu einem Anbieter von KI‑Infrastruktur entwickelt hat, hat die Eröffnung eines 430‑MW‑Rechenzentrums in den südlichen USA angekündigt. Trotz öffentlicher Kritik an früheren Projekten bleibt der genaue Standort bis jetzt geheim. Das Unternehmen betont, dass es sich um ein hochmodernes, energieeffizientes Facility handelt, das für einen geheimen Kunden gebaut wird. Die Bauarbeiten haben bereits begonnen, doch die Details zur Lage werden erst zu einem späteren Zeitpunkt bekannt gegeben. Die Initiative soll die wachsende Nachfrage nach KI‑Computing unterstützen und gleichzeitig neue Standards in Sachen Nachhaltigkeit und Datensicherheit setzen.

Stell dir vor, du hast einen großen Garten mit vielen bunten Blumen und Tieren. Nachhaltigkeit bedeutet, dass wir diesen Garten gut pflegen, damit er immer schön bleibt. Wir gießen die Pflanzen, aber nicht zu viel, damit das Wasser nicht verschwendet wird. Wir benutzen keine schmutzigen Sachen, die die Erde kaputt machen, sondern lieber Dinge, die wiederverwendet werden können. Wenn wir Müll trennen und recyceln, hilft das der Erde, sauber zu bleiben. So können auch die Tiere und die Menschen in Zukunft noch viel Freude an unserem Garten haben. Nachhaltigkeit heißt also, dass wir heute gut mit der Natur umgehen, damit sie auch morgen noch schön ist.

Inmitten der Vorbereitungen für das neue Micron Megafab in zentralem New York haben Aktivisten einen klaren Forderungsrahmen vorgelegt. Sie verlangen, dass das Unternehmen seine Versprechen zum Umweltschutz einhält und gleichzeitig die Bedürfnisse von Menschen mit farbigen Hintergründen in der Region berücksichtigt. Durch die Forderung nach einer verbindlichen Nutzenvereinbarung soll Micron dazu gebracht werden, konkrete Maßnahmen zu ergreifen, die sowohl ökologische Nachhaltigkeit als auch soziale Gerechtigkeit fördern.

Seit mehr als 50 Jahren prägt Open Source die Softwarewelt. In den 2000er Jahren wurde es zum Mainstream, Unternehmen begannen, es zu nutzen und die Sichtbarkeit stieg enorm.

Microsoft hat angekündigt, mehrere Senior Manager im Bereich Energie- und Nachhaltigkeitsstrategie einzustellen, um die Energieversorgung seiner Rechenzentren in Asien zu optimieren. Die neuen Fachkräfte sollen dafür sorgen, dass die Datenzentren zuverlässig mit Strom versorgt werden und gleichzeitig die Unternehmensziele für eine nachhaltige Energieversorgung unterstützen.

Eine neue Umweltanalyse hat ergeben, dass der Bau von Rechenzentren rund 39 % der gesamten CO₂‑Emissionen verursacht – fast genauso viel wie der laufende Betrieb. Das bedeutet, dass der größte Teil der Umweltauswirkungen bereits in der Planungs- und Bauphase entsteht, lange bevor die Anlagen erstmals Strom verbrauchen. Die Untersuchung deckt den gesamten Lebenszyklus eines Rechenzentrums ab und unterstreicht damit die Notwendigkeit, von Anfang an nachhaltige Bau- und Materialentscheidungen zu treffen.

Wikimedia Enterprise hat neue Verträge für KI-Trainingsdaten mit fünf großen Technologieunternehmen abgeschlossen. Die Vereinbarungen umfassen Microsoft, Meta, Amazon, Perplexity und Mistral AI und ermöglichen den Zugang zu umfangreichen Datenmengen, die für die Entwicklung und Verbesserung von KI-Modellen genutzt werden.

Microsoft hat angekündigt, die gesamten Stromkosten für seine energieintensiven KI-Rechenzentren zu übernehmen. Damit will das Unternehmen die Bedenken der Anwohner hinsichtlich hoher Stromrechnungen und des Wasserverbrauchs in den betroffenen Gemeinden zerstreuen.

In der heutigen Zeit gewinnen KI‑gestützte, menschenzentrierte kritische Systeme immer mehr an Bedeutung. Sie extrahieren wertvolles Wissen aus Sensordaten und finden Anwendung in Bereichen wie medizinischer Überwachung, Gestensteuerung und autonomen Fahrzeugen. Diese Systeme sollen oft ein Leben lang zuverlässig arbeiten – zum Beispiel bei der kontinuierlichen Blutzuckerregulierung bei Typ‑1‑Diabetikern, beim selbstfahrenden Auto oder bei der Diagnostik und Rehabilitation von Schlaganfallpatienten.

Ein neu entwickeltes Sprachmodell, das ausschließlich aus binären 1‑ und 0‑Werten besteht, verspricht einen Quantensprung in der KI‑Effizienz. Laut den ersten Tests ist das Modell 41‑mal effizienter und 9‑mal schneller als die heutigen Standard‑LLMs. Diese Leistung resultiert aus einer optimierten Architektur, die die reine Binärdarstellung nutzt, um Rechenaufwand und Speicherbedarf drastisch zu reduzieren. Forscher betonen, dass die Technologie nicht nur die Leistungsfähigkeit steigert, sondern auch die Umweltbelastung durch geringeren Energieverbrauch senkt. Das Ergebnis zeigt, dass die Zukunft der KI in einer schlanken, binären Basis liegen könnte, die sowohl Geschwindigkeit als auch Nachhaltigkeit neu definiert.

Die Next Generation Mobile Networks (NGMN)-Allianz warnt, dass die derzeitigen, fragmentierten Messstandards die Betreiber in die Irre führen und sie daran hindern, ihren Energieverbrauch genau zu erfassen. Ohne ein gemeinsames Messsystem bleibt die Energieeffizienz im Mobilfunknetz unsicher.

Im Jahr 2025 hat die Interconnect-Branche erneut wichtige Meilensteine gesetzt. Neue Standards wurden eingeführt, die die Effizienz von Hochgeschwindigkeitsverbindungen steigern und die Kompatibilität zwischen verschiedenen Anbietern verbessern.

Als die ABB FIA Formula E World Championship im Jahr 2014 ihre erste Runde durch den Olympiapark in Peking startete, war die Idee eines vollständig elektrischen Motorsports noch ein Experiment. Die Batterien konnten zu diesem Zeitpunkt nicht eine komplette Rennstrecke durchhalten, sodass die Fahrer während des Wettbewerbs ihre Fahrzeuge wechseln mussten.

In Schottland sollen neue Datenzentren entstehen, die laut der Tech‑Aktivistengruppe Foxglove einen enormen Strombedarf haben. Ein einzelner Gigawatt entspricht bereits rund drei Vierteln des Spitzenverbrauchs des Landes.

Die rasante Entwicklung, Einführung und Nutzung von KI-Systemen wird zunehmend von großen Technologieunternehmen vorangetrieben. Diese Dominanz hat nicht nur die Geschwindigkeit des Fortschritts beschleunigt, sondern auch neue ethische Bedenken und weitreichende gesellschaftliche sowie ökologische Auswirkungen ausgelöst.

Der Doughnut-Ansatz für soziale und planetare Grenzen hat sich als beliebtes Instrument zur Bewertung von Umwelt- und Sozialnachhaltigkeit etabliert. In einer neuen Studie demonstrieren die Autoren, wie kostengünstige Machine‑Learning‑Methoden in ein einfaches makroökonomisches Modell integriert werden können, um die „Doughnut“-Grenzen einzuhalten.

JPMorgan Asset Management hat in einer Analyse gezeigt, dass die Ausgaben für künstliche Intelligenz im ersten Halbjahr 2025 zwei Drittel des Wachstums des US‑BIP ausmachten. Diese Zahl ist mehr als ein Statistikum; sie signalisiert, dass Unternehmen weltweit Milliarden, sogar Billionen, in KI‑Transformationen investieren.

Die weltweite KI-Community hat endlich die Absurdität ihrer eigenen Entscheidungen erkannt. Nach Jahren intensiver Forschung und unzähligen Experimenten wird klar, dass die Branche in einem Teufelskreis aus schnellen Durchbrüchen und kurzfristigem Erfolgsdruck gefangen war.

Milchviehhalter stehen vor der schwierigen Aufgabe, zu entscheiden, ob eine Kuh im Bestand verbleiben oder aussortiert werden soll. Eine objektive Einschätzung ihrer zukünftigen Leistungsfähigkeit ist dabei entscheidend, um resilientere Tiere zu identifizieren, die besser mit den Bedingungen auf dem Bauernhof umgehen und mehr Laktationen durchlaufen.