Künstliche Intelligenz im Alltag: Energieverbrauch, Trends und neue Anwendungen im Überblick

Künstliche Intelligenz prägt Wirtschaft, Gesellschaft und Alltag – doch mit dem rasanten Fortschritt wachsen auch die Herausforderungen. Von explodierendem Energieverbrauch und fragilen Klimazielen über Social-Media-Trends bis hin zu neuen Sicherheitslösungen und innovativen Finanzierungsmodellen: Der aktuelle Pressespiegel beleuchtet, wie KI unsere Welt verändert, welche Risiken und Chancen sich daraus ergeben und welche Strategien Unternehmen und Verbraucher jetzt kennen sollten.

Die Klimafolgen der KI: Energieverbrauch und Nachhaltigkeit

Die Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI) hat erhebliche Auswirkungen auf den Energieverbrauch. Laut der Klimaforscherin Sasha Luccioni, die die Klimaforschung bei Hugging Face leitet und Mitautorin eines Berichts der International Energy Agency ist, verbraucht die Generierung von 1.000 KI-Bildern durchschnittlich 2,9 Kilowattstunden Strom. Das ist 60-mal so viel wie die Generierung von Text. Besonders deutlich wird dies am Beispiel eines aktuellen Trends: Innerhalb einer Woche wurden mit der neuen Chat-GPT-Version 700 Millionen Bilder erzeugt. Die tatsächlichen Verbrauchszahlen der großen Tech-Unternehmen bleiben jedoch intransparent, da diese keine genauen Angaben machen und den Energiebedarf nicht offenlegen.

Luccioni betont, dass die Anbieter zwar an effizienteren Methoden und besserer Hardware arbeiten, gleichzeitig aber KI in immer mehr Produkte integrieren. Die Unternehmen verlieren derzeit Geld mit ihren KI-Angeboten, hoffen aber, künftig durch die breite Nutzung Einnahmen zu erzielen. Für Konsumenten empfiehlt Luccioni, KI nur dann zu nutzen, wenn es wirklich notwendig ist, da einfache Websuchen oder Taschenrechner deutlich weniger Energie verbrauchen als KI-Anfragen.

Die Tech-Konzerne verabschieden sich zunehmend von ihren Netto-Null-Klimazielen, da der Energiebedarf schneller steigt als durch erneuerbare Energien kompensiert werden kann. Erneuerbare-Energie-Zertifikate sind begrenzt, und Rechenzentren benötigen rund um die Uhr große Mengen Strom, was mit schwankender Produktion erneuerbarer Energien schwer vereinbar ist. Kurzfristige Lösungen wie der Einsatz bestehender Atomkraftwerke werden diskutiert, sind aber nicht sofort umsetzbar.

„Es ist ironisch, dass die Tech-Firmen nicht einmal ihre eigenen Klima-Ziele erreichen können“, so Sasha Luccioni.

• Generative KI verbraucht deutlich mehr Energie als klassische Anwendungen.
• Die Branche bleibt intransparent bezüglich des tatsächlichen Energieverbrauchs.
• Netto-Null-Ziele werden durch steigenden Bedarf und begrenzte Zertifikate untergraben.

Infobox: Die breite Nutzung von KI, insbesondere generativer Modelle, treibt den Strombedarf massiv in die Höhe. Die Klimaziele der Tech-Konzerne geraten dadurch zunehmend außer Reichweite. (Quelle: Neue Zürcher Zeitung)

AI-Trends auf Social Media: Zwischen Nostalgie und Überdruss

Aktuelle KI-Trends auf Social Media, wie der Studio-Ghibli- oder der Action-Figur-Trend, sorgen für eine Flut an Memes und Bildchen, die von Nostalgie und Infantilität geprägt sind. Selbst Politiker wie Markus Söder beteiligen sich an diesen Trends. Während einige Nutzer die Inhalte als deprimierend empfinden, hoffen andere, dass die Überflutung mit KI-generierten Inhalten die Attraktivität von Plattformen wie Instagram mindert und so einen positiven Effekt auf die Gesellschaft hat.

Die künstliche Intelligenz wird oft als technologiegetriebene Revolution dargestellt, doch bislang dominiert vor allem die Produktion von kurzlebigen Social-Media-Trends. Die Hoffnung bleibt, dass KI künftig einen größeren gesellschaftlichen Nutzen entfaltet.

• KI-Trends auf Social Media sind von Nostalgie und Infantilität geprägt.
• Die Flut an KI-Inhalten könnte die Lust auf soziale Plattformen mindern.

Infobox: Trotz des Potenzials von KI dominiert derzeit die Produktion von Social-Media-Trends, die nicht immer als gesellschaftlich wertvoll empfunden werden. (Quelle: Zeit Online)

Cisco bringt Foundation AI für Security-Anwendungen

Cisco hat mit Foundation AI ein quelloffenes Reasoning-Modell für die IT-Sicherheit vorgestellt. Das Modell verfügt über acht Milliarden Parameter und wurde mit 200 Milliarden Tokens auf Basis von Llama 3 trainiert. Es ist für kleinere Umgebungen konzipiert und kann auf einer Nvidia A100 betrieben werden. Einen genauen Veröffentlichungstermin nannte Cisco nicht.

Zusätzlich erweitert Cisco seine Überwachungssoftware AI Defense um Funktionen zum Risikomanagement in der Lieferkette von KI-Anwendungen. Das Tool kann bösartige KI-Modelle erkennen, vor deren Einsatz im Unternehmen warnen und auch Lizenzbedingungen sowie die Herkunft der Modelle prüfen. Die hauseigene XDR-Anwendung erhält agentenbasierte KI zur Erkennung und Reaktion auf Sicherheitsbedrohungen. Für kritische Ereignisse nannte Cisco eine Trefferquote von 85 Prozent. Updates für Splunk und Cyber Vision sowie eine geplante Integration mit ServiceNow runden das Sicherheitsportfolio ab.

• AI Defense erkennt bösartige Modelle und prüft Lizenzbedingungen.
• XDR-Anwendung mit 85% Trefferquote bei kritischen Ereignissen.
• Updates für Splunk und Cyber Vision verbessern die Sicherheit in OT-Netzen.

Infobox: Cisco setzt mit Foundation AI und neuen Sicherheitsfunktionen auf eine umfassende Absicherung von IT- und OT-Umgebungen gegen KI-basierte Bedrohungen. (Quelle: heise online)

KI in der Baufinanzierung: keymacht.ai erleichtert den Weg zum Eigenheim

Die Bauzinsen in Deutschland liegen aktuell zwischen 3,5 % und 4 % für zehnjährige Darlehen. Banken verlangen mehr Eigenkapital und prüfen die Bonität strenger. Das Berliner Startup keymacht.ai bietet mit einem KI-gestützten Baufinanzierungsrechner eine Lösung, die den Finanzierungsprozess vereinfacht und für mehr Transparenz sorgt.

Der Rechner analysiert individuelle Finanzierungsprofile anhand von Einkommen, Eigenkapital, Berufsstatus, Familienstand und Förderberechtigung. Er greift auf tagesaktuelle Zinssätze hunderter Banken zu und erkennt automatisch staatliche Förderprogramme wie die KfW-Förderung mit Zinssätzen ab 1 %. Nutzer erhalten innerhalb weniger Minuten eine Übersicht über ihre Möglichkeiten, inklusive Tilgungsplänen und monatlicher Belastungen. Die Plattform schlägt zudem passende Immobilienangebote vor und integriert Versicherungsvergleiche.

• Individuelle Finanzierungsprofile durch KI-Analyse.
• Echtzeit-Zinsvergleiche und automatische Berücksichtigung von Förderprogrammen.
• Frühzeitige Risikoerkennung und Optimierungsvorschläge.

Infobox: Der KI-basierte Baufinanzierungsrechner von keymacht.ai verschafft Käufern einen entscheidenden Vorteil in einem schwierigen Marktumfeld. (Quelle: Braunschweiger Zeitung)

Meta AI: Der neue KI-Assistent als eigenständige App

Meta hat die erste Version seiner Meta-AI-App veröffentlicht, die auf Llama 4 basiert und als zentraler Hub für die verschiedenen Meta-Plattformen dient. Die App setzt auf Sprachsteuerung mit Full-Duplex-Technologie für natürlichere Gespräche, die zunächst in den USA, Kanada, Australien und Neuseeland verfügbar ist. Besonders für Besitzer der Ray-Ban Meta Smartglasses ist die Integration interessant, da die bisherige Meta View Companion-App durch die neue Meta-AI-App ersetzt wird.

Die KI lernt die Vorlieben der Nutzer kennen und kann auf Profilinformationen aus Facebook und Instagram zugreifen, sofern diese im gleichen Account Center verknüpft sind. Ein „Discover Feed“ zeigt, wie andere Menschen die KI nutzen. Die Webversion erhält ebenfalls ein Update mit Sprachsteuerung und neuen Funktionen zur Bildgenerierung. In ausgewählten Ländern testet Meta einen Dokumenten-Editor mit PDF-Export und Analysefunktionen.

• Meta AI-App als zentraler Hub für Meta-Plattformen.
• Sprachsteuerung mit Full-Duplex-Technologie.
• Integration mit Ray-Ban Meta Smartglasses und neue Funktionen für die Webversion.

Infobox: Meta setzt mit der neuen KI-App auf personalisierte Assistenz und tiefe Integration in das eigene Ökosystem. (Quelle: Caschys Blog)

KI im Unternehmen: Tipps für die erfolgreiche Integration

Immer mehr Startups streben an, „AI-first“ zu sein und KI in den Kern aller Prozesse zu integrieren. Laut Henrik Roth, Mitgründer von Neuroflash, ersetzt KI repetitive Aufgaben, sodass Mitarbeiter sich auf wertschöpfende Tätigkeiten konzentrieren können. Für eine erfolgreiche Integration empfiehlt er, neue Rollen und KI-Kompetenzen im Unternehmen zu schaffen und die Technologie in alle Bereiche einzubinden.

Roth betont, dass KI nicht nur für die Content-Erstellung, sondern auch für das Risikomanagement, die Prozessoptimierung und das Recruiting eingesetzt werden kann. Entscheidend ist, die Mitarbeiter von den Vorteilen zu überzeugen und ihnen die nötigen Kompetenzen zu vermitteln.

• KI ersetzt repetitive Aufgaben und schafft Freiräume für wertschöpfende Tätigkeiten.
• Neue Rollen und Kompetenzen sind für die erfolgreiche Integration notwendig.
• KI kann in allen Unternehmensbereichen eingesetzt werden.

Infobox: Die erfolgreiche Integration von KI erfordert neue Kompetenzen und eine umfassende Einbindung in alle Unternehmensprozesse. (Quelle: Business Insider Deutschland)

Einschätzung der Redaktion

Die aktuellen Entwicklungen zeigen, dass der rasante Ausbau generativer KI-Modelle zu einem massiven Anstieg des Energieverbrauchs führt und damit die Nachhaltigkeitsziele der Tech-Branche ernsthaft gefährdet. Die fehlende Transparenz der Unternehmen beim tatsächlichen Strombedarf erschwert eine fundierte Bewertung der ökologischen Auswirkungen und untergräbt das Vertrauen in die Selbstverpflichtungen der Branche. Die Diskrepanz zwischen dem propagierten technologischen Fortschritt und der realen Klimabilanz wird immer deutlicher, zumal kurzfristige Lösungen wie der Rückgriff auf Atomkraftwerke nicht zeitnah umsetzbar sind. Ohne eine konsequente Umstellung auf wirklich nachhaltige Infrastrukturen und eine ehrliche Kommunikation über den Ressourcenverbrauch droht die KI-Industrie, zum Treiber einer neuen Welle von Umweltproblemen zu werden. Die Verantwortung liegt nicht nur bei den Anbietern, sondern auch bei den Nutzern, die ihren Umgang mit KI-Anwendungen kritisch hinterfragen sollten.

• Der Energiehunger generativer KI-Modelle stellt eine der größten Herausforderungen für die digitale Nachhaltigkeit dar.
• Ohne Transparenz und echte Innovationen im Bereich der Energieversorgung drohen die Klimaziele der Branche zu scheitern.
• Ein bewusster und reflektierter Einsatz von KI ist angesichts der ökologischen Folgen unerlässlich.

Quellen:

• Wie viel Energie verbrauchen die viralen KI-Bilder? Expertin über die Klimafolgen der KI
• AI-Trends auf Social Media: KI-Schrott, der die Welt verbessert
• Foundation AI: Cisco bringt KI-Modell für Integration in Security-Anwendungen
• Mit dem Baufinanzierungsrechner von keymacht.ai und künstlicher Intelligenz die Zinswende meistern: Wie KI die Baufinanzierung auf den Kopf stellt
• Meta AI: Der neue KI-Assistent als eigenständige App
• KI im Unternehmen einsetzen: Anleitung und Tipps, wie es geht