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Greenly, ein französisches Unternehmen, das auf die Berechnung von CO2-Bilanzen spezialisiert ist, hat ChatGPT und DeepSeek hinsichtlich ihres ökologischen Fußabdrucks verglichen.

Die Untersuchung ergab ernste Bedenken mit Blick auf die Umweltauswirkungen von KI-Modellen der nächsten Generation, weil speziell LLMs sehr viel Rechenleistung beanspruchen, was zu hohen Strom- und Wasserverbräuchen und damit zu Umweltbelastungen führt. Daneben verursachen die Modelle auch große Mengen Elektroschrott, der oft gefährliche Materialien enthält, die auf spezielle Weise entsorgt und recycelt werden müssen.

Für ein hypothetisches Unternehmen, das monatlich eine Million E-Mails durch ChatGPT-4 beantworten lässt, berechnete Greenly einen jährlichen CO2-Ausstoß von 7138 Tonnen, das entspricht 4300 Flügen von paris nach New York und zurück. Ergänzend hatte eine Studie der Carnegie Mellon University und Hugging Face ergeben, dass eine einzige textbasierte Anfrage so viel Strom verbraucht, wie benötigt wird, um ein Smartphone auf 16 Prozent aufzuladen. In diesen Rechnungen sind die Umweltauswirkungen der Produktion der nötigen Hardware noch gar nicht eingerechnet.

Mit Blick auf die Umwelt präsentiert sich DeepSeek wesentlich nachhaltiger. Dank seiner Mixture-of-Experts-Architektur (MoE) aktiviert es nur die für eine bestimmte Aufgabe benötigten Sub-Modelle und verbraucht damit erheblich weniger Energie. Außerdem wurde DeepSeek mit nur 2 000 Nvidia-H800-Chips trainiert, verglichen mit den 25 000, die für ChatGPT-4 angegeben werden, oder den 16 000, die für Metas Llama 3.1 verwendet wurden.

Insgesamt benötigt DeepSeek nur ein Zehntel der GPU-Stunden (die Zeit, in der die GPUs während des Modelltrainings mit voller Kapazität arbeiten), verglichen mit dem Modell von Meta, was zu einem geringeren CO2-Fußabdruck, einer geringeren Servernutzung und einem geringeren Wasserbedarf für Kühlsysteme führt. Allerdings warnt Greenly, dass die Effizienzgewinne durch die Masse der Nutzer wieder zunicht gemacht werden könnten.

“Das Auftauchen von DeepSeek hat die Energieeffizienz in den Mittelpunkt des Kampfes zwischen KI-Modellen gerückt”, sagt Alexis Normand, CEO und Mitbegründer von Greenly. “Es bleibt abzuwarten, ob andere Akteure diesem Weg folgen werden oder ob sie weiterhin der reinen Rechenleistung auf Kosten der Umwelt den Vorzug geben.”