Präzise und gut strukturierte Daten fürs volle KI-Potenzial

Frugal AI: Der Weg zur sparsamen KI

Der unkontrollierte Anstieg von Einwegdaten und die damit verbundene Datenverschwendung stellen ein großes ökologisches Problem dar. Schätzungen zeigen, dass der Strombedarf von Rechenzentren bis 2030 auf 945 Terawattstunden ansteigen könnte.

Johannes Pape, Head of AI EMEA & LATAM bei NetApp Johannes Pape, Head of AI EMEA & LATAM bei NetApp
Veröffentlicht Geändert
Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, die Effizienz von Unternehmen erheblich zu steigern. Doch dieser Fortschritt hat auch Schattenseiten
Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, die Effizienz von Unternehmen erheblich zu steigern. Doch dieser Fortschritt hat auch Schattenseiten.

Dies entspricht dem jährlichen Stromverbrauch Japans und verdeutlicht die massiven Ressourcen, die hinter den Kulissen der digitalen Welt verbraucht werden. Unternehmen müssen dringend handeln, um Nachhaltigkeit zu einem zentralen strategischen Faktor in ihren Geschäftsmodellen zu entwickeln. Die Menge an Daten, die Unternehmen generieren, wächst exponentiell. IDC prognostiziert, dass das globale Datenvolumen von 175 Zettabyte im Jahr 2025 auf 1 Yottabyte bis 2030 anwachsen wird. Diese Entwicklung befeuert den Denkansatz, der besagt, dass mehr Daten gleich bessere Ergebnisse bedeuten. Doch das ist ein Trugschluss. Künstliche Intelligenz benötigt keine Unmenge an Daten, sondern braucht präzise kuratierte und gut strukturierte Informationen, um ihre volle Leistung zu entfalten. Überflüssige Daten führen nicht nur zu einer ineffizienten Ausführung von KI-Anwendungen. Sie belasten auch das Klima durch den hohen Energieaufwand für Speicherung und Verarbeitung.

Negative Umweltwirkung von schlechter Datenqualität ist alarmierend

Studien zeigen, dass mehr als zwei Drittel aller gespeicherten Daten ungenutzt bleiben. Diese Verschwendung verursacht einen CO2-Fußabdruck, der dem des globalen Luftfahrtsektors ähnelt. Unternehmen müssen sich dessen bewusst werden, dass schlecht organisierte Datensätze nicht nur die Umwelt belasten, sondern auch finanzielle Ressourcen verbrauchen: Denn bei der Verarbeitung, Analyse und bei der bloßen Speicherung dieser Daten wird viel Energie verbraucht, was letztlich auch die Kosten für Unternehmen erhöht. Hinzu kommen aktuelle Befunde, die belegen, dass bis zu 20 Prozent der KI-Projekte scheitern, häufig aufgrund unzureichender oder irrelevanter Daten. Diese Herausforderungen verdeutlichen die Notwendigkeit eines grundlegenden Umdenkens im Bereich Datenmanagement.

Intelligenter und sparsamer Umgang mit Daten

Die Lösung für dieses Dilemma ist Frugal AI (sparsame KI). Das Konzept fußt auf einem intelligenten und sparsamen Umgang mit Daten, bei dem sowohl alte als auch neue Daten optimal verwaltet und eingesetzt werden. Unternehmen sollten den Fokus auf die Qualität der Daten legen, anstatt sie in großen Mengen zu sammeln. Effektives Datenmanagement bedeutet, die benötigten Informationen so zu organisieren, dass sie für KI-Anwendungen bereitstehen oder sogar neue innovative Lösungen fördern. Durch effiziente Datenmanagementprozesse können Firmen zudem ihre Betriebskosten senken und gleichzeitig ihre Umweltbilanz verbessern.

Maßnahmen zur nachhaltigen Implementierung von Frugal AI

Für eine nachhaltige Implementierung von Frugal AI müssen Unternehmen ihre Dateninfrastruktur/-strategie grundlegend überdenken. Die folgenden Maßnahmen können dabei unterstützen, die passende Struktur für eine sparsame KI zu schaffen:

  • Daten qualitativ statt quantitativ anwenden: Eine gute Datenqualität schlägt die Masse. Unternehmen sollten sich bemühen, präzise und strukturierte Datensätze zu kuratieren und zu bereinigen, um die Relevanz und Nützlichkeit der Informationen zu erhöhen.
  • Dynamische Infrastrukturen realisieren: Eine flexible Dateninfrastruktur, die auf erneuerbare Energien setzt und dynamisch an aktuelle Anforderungen angepasst werden kann, hilft Unternehmen, ihren ökologischen Fußabdruck zu minimieren.
  • Regelmäßige Analyse von Datensätzen: Daten sollten kontinuierlich überprüft werden, um ihre Relevanz für aktuelle KI-Projekte zu gewährleisten. Ein proaktives Datenmanagement ermöglicht es, veraltete und irrelevante Informationen zu identifizieren und zu entfernen.
  • Energieeffiziente Algorithmen nutzen: Klassische KI-Modelle verbrauchen weniger Energie als generative KI. Bei vielen Standardaufgaben sind sie ausreichend, sodass sich der Einsatz generativer Algorithmen vermeiden und der Energieverbrauch erheblich reduzieren lässt.
  • Schulung der Mitarbeitenden: Die Sensibilisierung der Teams für eine bewusste Datenbewirtschaftung trägt dazu bei, ein unternehmensweites Bewusstsein für die Bedeutung von Frugal AI zu schaffen. Die Mitarbeitenden sollten verstehen, welche Daten benötigt werden und wie sie diese effizient nutzen können.

Frugal AI als integraler Bestandteil der digitalen Transformation

NetApp bietet daher Storage-Systeme mit hoher Energieeffizienz an. Durch die automatisierte Datenklassifizierung und ein Lifecycle-Management können Unternehmen sich einen Überblick über ihre Daten verschaffen und sie mithilfe von Tiering-Strategien in möglichst kostengünstige und energieeffiziente Speicher verschieben. Monitoring Tools analysieren und optimieren den Ressourcenverbrauch und Data-Fabric-Strategien verteilen Daten intelligent über On-Prem, Hybrid und Cloud. Auf diesem Weg können Unternehmen ihre Daten effizient, nachhaltig und intelligent managen.

KI-Potenziale nutzen und die Umwelt schonen

Wer frühzeitig den Weg des umweltbewussten Datenmanagements einschlägt, stellt nicht nur seine Innovationskraft unter Beweis, sondern leistet auch einen bedeutenden Beitrag zu einer nachhaltigeren Zukunft. Mit der richtigen Balance zwischen Datenmenge und -qualität können Unternehmen die Potenziale der Künstlichen Intelligenz in vollem Umfang nutzen und gleichzeitig die Umwelt schonen.

NetApp ist Partner für intelligente Dateninfrastruktur

Mit Unified Storage sowie integrierten Data-, Management- und Workloads-Services von NetApp minimieren Kunden Insellösungen und nutzen Umbrüche im Markt als Chance. Ergänzt um daten- und KI-basierte Analyse schafft NetApp volle Transparenz über die gesamte Systemlandschaft und ermöglichen dadurch optimales Datenmanagement. Mit dem einzigen nativen Storage-Service auf Enterprise-Niveau in den führenden Public Clouds ist die Flexibilität von NetApp-Lösungen unübertroffen: Die Data-Services liefern starke Cyber-Resilienz, umfassende Governance und agile Applikationen; die Management- und Workload-Services optimieren fortlaufend die Performance und Ressourceneffizienz mit Hilfe Künstlicher Intelligenz und telemetrischer Analyse. Egal welche Daten, Anwendungen und Umgebungen – NetApp transformiert Dateninfrastrukturen, damit Unternehmen ihr maximales Geschäftspotenzial ausschöpfen.

Quelle: NetApp

FAQs zu Frugal AI

1. Worin besteht das Problem mit Einwegdaten und Datenverschwendung?

Einwegdaten sind Daten, die erzeugt, gespeichert und dann kaum oder nie genutzt werden. Das treibt Energieverbrauch und Kosten in die Höhe. Schätzungen zufolge könnten Rechenzentren bis 2030 rund 945 TWh Strom benötigen – in der Größenordnung des Jahresverbrauchs von Japan. Studien zeigen zudem, dass mehr als zwei Drittel der gespeicherten Daten ungenutzt bleiben; diese Verschwendung verursacht einen CO2-Fußabdruck ähnlich dem des globalen Luftfahrtsektors.

2. Warum ist „mehr Daten = bessere KI“ ein Trugschluss?

KI profitiert vor allem von präzise kuratierten, gut strukturierten Informationen. Überflüssige, irrelevante oder schlecht organisierte Datensätze verlangsamen Modelle, erhöhen Energiebedarf und Kosten und verschlechtern Ergebnisse. Bis zu 20 Prozent der KI-Projekte scheitern an unzureichenden oder irrelevanten Daten.

3. Was bedeutet Frugal AI konkret?

Frugal AI (sparsame KI) steht für einen intelligenten, ressourcenschonenden Umgang mit Daten. Statt möglichst viel zu sammeln, werden alte und neue Daten qualitativ bewertet, bereinigt und so organisiert, dass sie für KI-Anwendungen maximal nutzbar sind. Das reduziert Speicher- und Rechenaufwand, senkt Betriebskosten und verbessert die Umweltbilanz, ohne die Leistungsfähigkeit zu beeinträchtigen.

4. Welche Maßnahmen führen zur nachhaltigen Umsetzung von Frugal AI?

– Datenqualität vor Quantität: gezielt kuratieren, bereinigen und strukturieren.
– Dynamische, flexible Infrastrukturen: möglichst mit erneuerbaren Energien betreiben.
– Kontinuierliche Datenanalyse: veraltete/irrelevante Informationen identifizieren und entfernen.
– Energieeffiziente Algorithmen: für Standardaufgaben klassische Modelle statt generativer KI einsetzen.
– Schulung der Mitarbeitenden: Bewusstsein für notwendige Daten und effiziente Nutzung schaffen.

5. Welche Rolle können Lösungen wie die von NetApp dabei spielen?

Energieeffiziente Storage-Systeme, automatisierte Datenklassifizierung und Lifecycle-Management schaffen Transparenz und ermöglichen Tiering in kostengünstige, energieeffiziente Speicher. Monitoring-Tools optimieren Ressourcen, und Data-Fabric-Strategien verteilen Daten intelligent über On-Prem, Hybrid und Cloud. Mit Unified Storage sowie integrierten Data-, Management- und Workload-Services werden Insellösungen minimiert, Governance und Cyber-Resilienz gestärkt und Performance wie Ressourceneffizienz fortlaufend optimiert. So lässt sich die Dateninfrastruktur transformieren, um Nachhaltigkeit und Geschäftspotenzial zugleich zu steigern.

ressourceneffizienz zukunftstechnologien technik energie- und utilities cloud integration energieeffizienz

Auch interessant