Der AI Index Report der Stanford University zeigt deutliche Veränderungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz. Während die Kosten für die Nutzung großer Sprachmodelle massiv gesunken sind, beispielsweise ein Preisverfall für die Nutzung von GPT-3.5 von 20 US-Dollar auf nur sieben Cent pro Million Tokens innerhalb von zwei Jahren, ist das Training neuer Modelle sehr aufwändig und emissionsintensiv. Das Training von GPT-4 verursachte beispielsweise 2023 Emissionen von 5.184 Tonnen CO2. Ein Jahr später benötigte das Modell Llama 3.1 405B sogar 8.930 Tonnen CO2.

• Kosten für die Nutzung von KI-Modellen sind drastisch gesunken.
• Training von KI-Modellen bleibt teuer und energieintensiv.
• Steigerung der Energieeffizienz von KI-Hardware kompensiert den Verbrauch nicht vollständig.
• Der Anteil öffentlich verfügbarer Daten für das Modelltraining sinkt.
• Der Kostendruck verlagert sich auf die Entwicklerseite.

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