Künstliche Intelligenz (AI) steht vor einer Energiekrise, da die Rechenanforderungen sprunghaft ansteigen und möglicherweise bald eine Stromquelle benötigt wird, die dem einer Kernreaktor entspricht, so Greg Osuri – Gründer des Akash Netzwerks. Er warnt, dass die Rechenzentren derzeit Hunderte von Megawatt Strom aus fossilen Brennstoffen verbrauchen, was das Risiko erhöht, die Stromrechnungen der Haushalte in die Höhe zu treiben und Millionen Tonnen Emissionen pro Jahr zu verursachen.
Die Lösung, laut Osuri, ist dezentral: Anstatt die Rechenleistung in großen Super-Data-Centern zu bündeln, könnte das Training von KI über ein Netzwerk kleinerer GPUs verteilt werden, von Unternehmens-Chips bis hin zu Heimgrafikkarten. Dieser Ansatz erinnert an die frühen Tage von Bitcoin, als Nutzer Rechenleistung beisteuerten, um Belohnungen zu erhalten.
Trotz der technologischen Herausforderungen und der Anreizmechanismen glaubt Osuri, dass dezentrale KI der unvermeidliche Weg ist, um den Druck auf die Energie zu verringern und eine nachhaltige KI-Wirtschaft aufzubauen.
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