Wie man die Ozeane nicht mit künstlicher Intelligenz zum Kochen bringt

Wenn wir die Grenzen der künstlichen Intelligenz erkunden, reflektiere ich ständig über die duale Natur der Technologie, die wir entwickeln. KI ist in ihrer Essenz nicht nur eine Sammlung von Algorithmen und Datenmengen, sondern eine Manifestation unserer kollektiven Erfindungskraft, die darauf abzielt, einige der komplexesten Herausforderungen zu lösen, denen die Menschheit gegenübersteht. Doch als Mitbegründer und CEO von Lemurian Labs bin ich mir der Verantwortung bewusst, die unsere Rennerei zur Integration von KI in den Alltag begleitet. Sie zwingt uns, zu fragen: Wie können wir das unendliche Potenzial von KI nutzen, ohne die Gesundheit unseres Planeten zu gefährden?

Innovation mit einer Prise globaler Erwärmung

Technologische Innovationen kommen immer mit Nebenwirkungen, die man nicht immer berücksichtigt. Im Falle von KI heute benötigt sie mehr Energie als andere Arten von Computern. Die Internationale Energieagentur berichtete kürzlich, dass das Training eines einzigen Modells mehr Strom verbraucht als 100 US-Haushalte in einem ganzen Jahr. All diese Energie hat einen Preis, nicht nur für Entwickler, sondern auch für unseren Planeten. Im letzten Jahr erreichten die CO2-Emissionen aus Energiequellen ein Allzeithoch von 37,4 Milliarden Tonnen. KI verlangsamt nicht, also müssen wir uns fragen – ist die Energie, die benötigt wird, um KI zu betreiben und die resultierenden Auswirkungen auf unseren Planeten, es wert? Ist KI wichtiger als die Fähigkeit, unsere eigene Luft zu atmen? Ich hoffe, wir kommen nie an einen Punkt, an dem das eine Realität wird, aber wenn sich nichts ändert, ist es nicht allzu weit entfernt.

Ich bin nicht allein in meinem Ruf nach mehr Energieeffizienz in der KI. Auf der jüngsten Bosch Connected World Conference betonte Elon Musk, dass wir mit KI “am Rande der größten technologischen Revolution stehen, die je existiert hat”, aber ausdrückte, dass wir bereits im nächsten Jahr mit Stromengpässen konfrontiert werden könnten. Der Energieverbrauch von KI ist nicht nur ein technisches Problem, sondern ein globales Problem.

KI als komplexes System betrachten

Um diese Ineffizienzen zu lösen, müssen wir KI als ein komplexes System mit vielen miteinander verbundenen und beweglichen Teilen betrachten, anstatt als eine eigenständige Technologie. Dieses System umfasst alles, von den Algorithmen, die wir schreiben, bis hin zu den Bibliotheken, Compilern, Laufzeiten, Treibern, Hardware, auf die wir angewiesen sind, und der Energie, die benötigt wird, um all dies zu betreiben. Durch die Annahme dieser holistischen Sicht können wir Ineffizienzen auf jeder Ebene der KI-Entwicklung identifizieren und angehen, und Lösungen schaffen, die nicht nur technologisch fortschrittlich, sondern auch umweltfreundlich sind. Das Verständnis von KI als ein Netzwerk von miteinander verbundenen Systemen und Prozessen erhellt den Weg zu innovativen Lösungen, die so effizient wie effektiv sind.

Ein universeller Software-Stack für KI

Der aktuelle Entwicklungsprozess von KI ist stark fragmentiert, mit jedem Hardware-Typ, der einen spezifischen Software-Stack erfordert, der nur auf diesem einen Gerät läuft, und vielen spezialisierten Tools und Bibliotheken, die für verschiedene Probleme optimiert sind, von denen die meisten größtenteils inkompatibel sind. Entwickler kämpfen bereits mit der Programmierung von System-on-Chips (SoCs) wie denen in Edge-Geräten wie Mobiltelefonen, aber bald wird alles, was in Mobiltelefonen passiert, im Rechenzentrum passieren und hundertmal komplizierter sein. Entwickler müssen ein komplexes System von verschiedenen Programmiermodellen, Bibliotheken und Werkzeugen zusammenstellen, um Leistung aus ihren zunehmend heterogenen Clustern zu erzielen, viel mehr als sie bereits tun. Und das ist nur für das Training. Beispielsweise ist die Programmierung und Erzielung von Leistung aus einem Supercomputer mit Tausenden bis Zehntausenden von CPUs und GPUs sehr zeitaufwändig und erfordert sehr spezifische Kenntnisse, und selbst dann bleibt viel ungenutzt, weil das aktuelle Programmiermodell nicht auf dieses Level skaliert, was zu übermäßigem Energieverbrauch führt, der nur schlimmer wird, wenn wir weiterhin Modelle skalieren.

Um dies anzugehen, benötigen wir eine Art universellen Software-Stack, der die Fragmentierung angehen und es einfacher machen kann, auf heterogener Hardware von bestehenden Anbietern zu programmieren und Leistung zu erzielen, sowie es einfacher machen kann, auf neuer Hardware von neuen Anbietern produktiv zu sein. Dies würde auch die Innovation in KI und in Computer-Architekturen beschleunigen und die Adoption von KI in vielen mehr Branchen und Anwendungen erhöhen.

Die Nachfrage nach effizienter Hardware

Zusätzlich zur Implementierung eines universellen Software-Stacks ist es entscheidend, die zugrunde liegende Hardware für bessere Leistung und Effizienz zu optimieren. Grafikprozessoren (GPUs), ursprünglich für Spiele entwickelt, trotz ihrer enormen Leistung und Nützlichkeit, haben viele Quellen von Ineffizienz, die sich verstärken, wenn wir sie auf Supercomputer-Niveau im Rechenzentrum skalieren. Die aktuelle unendliche Skalierung von GPUs führt zu erhöhten Entwicklungskosten, Engpässen bei der Hardware-Verfügbarkeit und einer signifikanten Zunahme von CO2-Emissionen.

Diese Herausforderungen sind nicht nur ein massiver Einstieg in die Barriere, sondern ihre Auswirkungen werden über die gesamte Branche hinweg gespürt. Denn lassen Sie uns realistisch sein – wenn die größten Tech-Unternehmen der Welt Schwierigkeiten haben, genügend GPUs und genug Energie zu beschaffen, um ihre Rechenzentren zu betreiben, gibt es keine Hoffnung für den Rest von uns.

Ein entscheidender Schwenk

Bei Lemurian Labs haben wir dies aus erster Hand erlebt. Im Jahr 2018 waren wir ein kleines KI-Startup, das versuchte, ein grundlegendes Modell zu entwickeln, aber die reinen Kosten waren nicht zu rechtfertigen. Die Menge an Rechenleistung, die allein benötigt wurde, um die Entwicklungskosten auf ein unerreichbares Niveau für uns als kleines Startup und für jeden außerhalb der größten Tech-Unternehmen zu treiben. Dies inspirierte uns, unsere Richtung zu ändern und von der Entwicklung von KI zu den Lösung der zugrunde liegenden Herausforderungen zu wechseln, die KI unzugänglich machten.

Wir begannen mit den Grundlagen und entwickelten eine völlig neue Grundrechenarithmetik, um KI zu betreiben. Diese innovative Zahlenreihe, genannt PAL (parallele adaptive Logarithmus), ermöglichte es uns, einen Prozessor zu entwickeln, der bis zu 20-mal höhere Durchsätze auf Benchmark-KI-Arbeitslasten erreichen konnte, während er nur die Hälfte der Energie verbrauchte.

Unser unerschütterlicher Einsatz, das Leben von KI-Entwicklern zu erleichtern, während KI effizienter und zugänglicher gemacht wird, hat uns dazu gebracht, immer wieder zu versuchen, das Problem zu verstehen. Von der Entwicklung von ultra-hochleistungs- und effizienten Computer-Architekturen, die von der Edge bis zum Rechenzentrum skaliert werden können, bis zur Erstellung von Software-Stacks, die die Herausforderungen der Programmierung einzelner heterogener Geräte bis hin zu Rechenzentren angehen. All dies dient dazu, schnellere KI-Implementierungen zu ermöglichen, die Kosten zu senken, die Produktivität der Entwickler zu steigern, die Arbeitslast zu beschleunigen und gleichzeitig die Zugänglichkeit, Innovation, Adoption und Gleichheit zu fördern.

KI für alle erreichen

Damit KI einen bedeutenden Einfluss auf unsere Welt haben kann, müssen wir sicherstellen, dass wir sie nicht im Prozess zerstören und dass erfordert eine grundlegende Änderung der Art und Weise, wie sie entwickelt wird. Die Kosten und der Rechenbedarf, der heute benötigt wird, neigen die Waage zugunsten einer kleinen Elite, was eine massive Barriere für Innovation und Zugänglichkeit darstellt, während massive Mengen an CO2 in unsere Atmosphäre gelangen. Indem wir die KI-Entwicklung aus der Sicht der Entwickler und des Planeten betrachten, können wir beginnen, diese zugrunde liegenden Ineffizienzen anzugehen, um eine Zukunft von KI zu erreichen, die für alle zugänglich und umweltfreundlich ist.

Eine persönliche Reflexion und Aufruf zu nachhaltiger KI

Wenn ich in die Zukunft blicke, sind meine Gefühle über die Zukunft von KI eine Mischung aus Optimismus und Vorsicht. Ich bin optimistisch über das transformative Potenzial von KI, unsere Welt zu verbessern, aber vorsichtig über die erhebliche Verantwortung, die es mit sich bringt. Ich stelle mir eine Zukunft vor, in der die Richtung von KI nicht nur durch unsere technologischen Fortschritte bestimmt wird, sondern durch eine unerschütterliche Hingabe an Nachhaltigkeit, Gleichheit und Inklusivität. Als Leiter von Lemurian Labs bin ich von einer Vision von KI als einer entscheidenden Kraft für positive Veränderung getrieben, die sowohl die Erhebung der Menschheit als auch den Umweltschutz priorisiert. Diese Mission geht über die Schaffung von überlegener Technologie hinaus; es geht darum, Innovationen zu entwickeln, die nützlich, ethisch und skalierbar sind und die Bedeutung von sorgfältigen, umweltfreundlichen Lösungen unterstreichen, die unsere kollektiven Bestrebungen und die Gesundheit unseres Planeten ehren.

Wenn wir an der Schwelle zu einer neuen Ära in der KI-Entwicklung stehen, ist unser Aufruf unmissverständlich: Wir müssen KI auf eine Weise fördern, die unsere Umweltauswirkungen bewusst berücksichtigt und das Gemeinwohl fördert. Diese Ethik ist der Grundstein unserer Arbeit bei Lemurian Labs, die uns inspiriert, zu innovieren, zu kooperieren und einen Präzedenzfall zu schaffen. “Lasst uns nicht nur KI für Innovation um der Innovation willen entwickeln, sondern innovieren für die Menschheit und unseren Planeten”, fordere ich auf, die globale Gemeinschaft ein, sich uns anzuschließen, um die Landschaft von KI neu zu gestalten. Zusammen können wir sicherstellen, dass KI als ein Leuchtturm der positiven Veränderung entsteht, der die Menschheit stärkt und unseren Planeten für zukünftige Generationen schützt.