University of Michigan bringt offene Werkzeuge zur Messung des Energieverbrauchs von KI‑Modellen auf den Markt

Was genau wurde veröffentlicht?

Forschende der University of Michigan haben eine offene Software‑Suite veröffentlicht, mit der sich der tatsächliche Stromverbrauch von KI‑Modellen während der Inferenz unter realen Lasten messen lässt. Ergänzt wird die Suite durch ein öffentliches Leaderboard, das den Energiebedarf offener Modelle vergleichbar macht.

Kernpunkte der Veröffentlichung:

• Open‑Source‑Software zur Messung von Leistungsaufnahme und Energieverbrauch von KI‑Workloads auf Hardware‑Ebene

• Standardisierte Metriken (z. B. Joule pro generiertem Token, Energie pro Request, Energie pro Aufgabe)

• Online‑Leaderboard, das verschiedene offene Modelle und Konfigurationen gegenüberstellt

• Fokus auf Inferenzenergie (80–90 % des KI‑Energieverbrauchs entstehen im Betrieb, nicht im Training)

• Tutorials und Best‑Practices, u. a. auf der NeurIPS‑Konferenz vorgestellt

Die Tool‑Suite ist eingebettet in die ML.ENERGY‑Initiative, ein Verbund mehrerer Forschungseinrichtungen, der sich auf das Messen, Verstehen und Optimieren des Energieverbrauchs moderner ML‑Systeme konzentriert.

Was ist neu im Vergleich zu bisherigen Ansätzen?

Bisherige Energieabschätzungen im KI‑Bereich basierten meist auf groben Näherungen:

• Maximale Leistungsaufnahme pro GPU × Anzahl der GPUs × angenommene Auslastung

• Modellanbieter‑ oder Cloud‑Schätzungen ohne transparente Messmethodik

• Isolierte Tools ohne standardisierte Kennzahlen oder anerkannte Benchmarks

Die neuen Werkzeuge der University of Michigan bringen mehrere Neuerungen:

1. Direkte Messung statt Hochrechnung

Die Software misst die reale Leistungsaufnahme der eingesetzten Hardware während konkreter KI‑Workloads. Damit wird sichtbar, wie viel Energie ein Modell für eine bestimmte Aufgabe (z. B. Chat, Code, Bild‑ oder Videogenerierung) tatsächlich benötigt – inklusive Effekten von Batch‑Größen, Scheduling und Speicherverwaltung.

2. Vergleichbarkeit über ein gemeinsames Benchmark‑Set

Mit dem ML.ENERGY‑Benchmark und dem Leaderboard können Unternehmen und Forschende Modelle „apples‑to‑apples“ vergleichen:

• identische Aufgaben (Chat, Problemlösen, Coding, Mediengenerierung)

• definierte Hardware‑Konfigurationen

• einheitliche Metriken

Das ist ein deutlicher Schritt in Richtung De‑facto‑Standard für Energie‑Benchmarks von KI‑Modellen.

3. Verknüpfung von Modell‑Design und Energieprofil

Die Auswertungen der Michigan‑Gruppe zeigen u. a.:

• Der Energieverbrauch steigt mit der Anzahl generierter Tokens; „wortreiche“ Modelle oder lange Chain‑of‑Thought‑Antworten verbrauchen deutlich mehr Energie.

• Problem‑lösende bzw. Reasoning‑Modelle erzeugen oft 10–100‑mal mehr Tokens pro Request und sind entsprechend energieintensiver.

• Die gleiche Modellarchitektur kann je nach Deployment (Batching, Speicher‑Allokation, Scheduling) erheblich unterschiedliche Energieprofile aufweisen.

Damit lässt sich erstmals systematisch analysieren, ob Energieverbrauch eher aus dem Modell, dem Prompting oder der Infrastrukturkonfiguration resultiert.

Konkrete Einsatzszenarien für Unternehmen

1. Modellwahl und Beschaffung

Ein Unternehmen, das zwischen mehreren Open‑Weight‑Modellen (z. B. unterschiedlichen LLM‑Größen) wählen muss, kann:

• alle Kandidaten mit der Michigan‑Software auf der eigenen Hardware benchmarken,

• Kosten pro 1.000 Requests (Strom + Hardware‑Kosten) berechnen,

• Energiekennzahlen in RFPs und interne Auswahlprozesse integrieren.

Beispiel:

Ein Finanzdienstleister betreibt einen KI‑gestützten Kunden‑Chat. Zwei Modelle liefern ähnliche Antwortqualität, unterscheiden sich aber im Energieverbrauch um den Faktor 4. Mit den neuen Tools lässt sich diese Differenz belastbar quantifizieren und in die Total‑Cost‑of‑Ownership‑Rechnung aufnehmen.

2. Optimierung bestehender KI‑Workloads

Viele Unternehmen haben KI‑Anwendungen produktiv, ohne deren Energieprofil zu kennen. Die Tool‑Suite ermöglicht u. a.:

• Identifikation besonders energieintensiver Tasks (z. B. umfangreiche Code‑Generierung, komplexes Reasoning)

• Testen von Batching‑Strategien (z. B. höhere Batch‑Größen für Backoffice‑Prozesse, bei denen Latenz weniger kritisch ist)

• Vergleich verschiedener Deployment‑Stacks (Inference‑Server, Scheduler, Speicher‑Allocator)

Typische Optimierungshebel:

• Prompt‑Design anpassen (z. B. Begrenzung der Antwortlänge, Verzicht auf unnötige Chain‑of‑Thought‑Ausgaben)

• kleinere Modelle für Standardaufgaben, größere nur für komplexe Fälle

• Batch‑Verarbeitung für planbare Workloads (Berichte, Analysen, Batch‑Dokumentenverarbeitung)

3. ESG‑Berichterstattung und Regulatorik

Mit steigenden Anforderungen an Nachhaltigkeitsberichte (EU CSRD, Taxonomie, sektorale Leitlinien) wächst der Druck, auch digitale Dienste und KI‑Systeme transparent abzubilden. Die Michigan‑Tools bieten hier:

• belastbare Messdaten für den Stromverbrauch spezifischer KI‑Services,

• eine Basis, um Emissionen modellbezogen zu kalkulieren (unter Einbezug der Strommix‑Daten),

• Vergleichswerte gegen den Stand der Technik (über das öffentliche Leaderboard).

Unternehmen können so:

• KI‑bezogene Emissionsanteile in Scope‑2‑ und Scope‑3‑Betrachtungen transparenter ausweisen,

• Effizienzmaßnahmen (z. B. Modellwechsel, Optimierung der Infrastruktur) quantifizieren,

• interne KI‑Richtlinien um energiebezogene Benchmarks ergänzen.

Implikationen für KI‑Governance und interne Standards

Energie als explizite Governance‑Metrik

Bisher dominieren Qualität, Latenz, Sicherheit und Kosten die Governance von KI‑Modellen. Die neuen Werkzeuge machen es praktikabel, Energieverbrauch und daraus abgeleitete CO₂‑Äquivalente als zusätzliche Steuerungsgröße aufzunehmen, etwa in:

• Modellfreigabeprozessen (nur Modelle mit dokumentiertem Energieprofil)

• Risikoanalysen (hochfrequent genutzte, energieintensive Modelle als eigener Risikotyp)

• Richtlinien für Modell‑Updates (Wechsel nur, wenn Qualität steigt oder Energieprofil nicht schlechter wird)

Interne „Energy SLAs“ für KI‑Services

Unternehmen können Service‑Level‑Ziele definieren wie:

• maximale Joule pro 1.000 Tokens

• maximale kWh pro Monat und Use Case

Die Michigan‑Tools dienen dann als Mess‑Backend, um diese Ziele zu überwachen und Abweichungen zu identifizieren.

Handlungsempfehlungen für Organisationen

Kurzfristig (0–3 Monate)

1. Inventarisierung: zentrale Liste aller produktiven und geplanten KI‑Workloads erstellen.

2. Pilot‑Messungen: die offene Tool‑Suite auf einer repräsentativen Hardwareumgebung installieren und 2–3 kritische Use Cases benchmarken.

3. Baseline definieren: aktuelle Energiekennzahlen für diese Workloads dokumentieren (Joule/Request, kWh/Monat, Kosten).

Mittelfristig (3–12 Monate)

1. Modellportfolios prüfen: kleine vs. große Modelle systematisch anhand von Energie‑ und Qualitätsmetriken vergleichen.

2. Deployment‑Strategien optimieren: Batching, Scheduling und Speicherverwaltung mit Blick auf Energieeffizienz feinjustieren.

3. Governance erweitern: Energie‑ und Emissionsmetriken in KI‑Richtlinien, RfPs und interne Modellkataloge integrieren.

Langfristig

• Standardisierung: eigene Benchmarks an die ML.ENERGY‑Metriken anlehnen, um externe Vergleichbarkeit zu sichern.

• Reporting‑Fähigkeit ausbauen: Energie‑Messdaten entlang der gesamten KI‑Wertschöpfung (Training, Fine‑Tuning, Inferenz) automatisiert erfassen und mit ESG‑Systemen koppeln.

Fazit

Die neuen Open‑Source‑Werkzeuge der University of Michigan markieren einen Wendepunkt: Energieverbrauch von KI‑Modellen wird von einem grob geschätzten Risiko zu einer mess‑ und steuerbaren Größe. Für Unternehmen, die KI in großem Stil einsetzen oder planen, bedeutet das:

• fundiertere Modellentscheidungen

• konkrete Einsparpotenziale bei Stromkosten

• bessere Vorbereitung auf wachsende Transparenz‑ und Nachhaltigkeitsanforderungen

Wer frühzeitig eigene Benchmarks aufsetzt und Energiedaten in seine KI‑Governance integriert, verschafft sich einen strukturellen Vorteil – technisch, wirtschaftlich und regulatorisch.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was ist die ML.ENERGY-Tool-Suite der University of Michigan?

Die ML.ENERGY-Tool-Suite ist eine offene Software-Sammlung, mit der der Stromverbrauch von KI-Modellen während der Inferenz auf Hardware-Ebene präzise gemessen werden kann. Ergänzt wird sie durch ein öffentliches Leaderboard, das Energiekennzahlen verschiedener offener Modelle vergleichbar macht.

Wie funktioniert die Messung des Energieverbrauchs von KI-Modellen mit diesen Tools?

Die Software liest die reale Leistungsaufnahme der eingesetzten Hardware während konkreter KI-Workloads aus und verknüpft sie mit standardisierten Metriken wie Joule pro Token oder Energie pro Request. So lässt sich für spezifische Aufgaben (z. B. Chat, Coding, Bildgenerierung) genau bestimmen, wie viel Energie ein Modell tatsächlich benötigt.

Welche Vorteile bieten die Michigan-Werkzeuge gegenüber bisherigen Schätzmethoden?

Im Unterschied zu pauschalen Hochrechnungen (z. B. maximale GPU-Leistung × Auslastung) liefern die neuen Tools direkt gemessene, transparente Energiewerte. Durch standardisierte Benchmarks und Metriken werden Modelle „apples-to-apples“ vergleichbar und Unternehmen erhalten belastbare Daten für Kosten- und Nachhaltigkeitsentscheidungen.

Welche Auswirkungen hat der gemessene Energieverbrauch auf KI-Governance und ESG-Berichterstattung?

Unternehmen können Energie- und Emissionsdaten ihrer KI-Services erstmals modellgenau in Governance-Prozesse und Nachhaltigkeitsberichte integrieren. Dies ermöglicht strengere Freigabekriterien, interne Energy-SLAs sowie eine präzisere Darstellung von KI-bedingten Emissionen in Scope-2- und Scope-3-Bilanzen.

Worin unterscheidet sich der Energieverbrauch von Training und Inferenz bei KI-Modellen?

Während das Training einmalig sehr viel Energie verbraucht, fallen 80–90 % des gesamten Energiebedarfs typischerweise im laufenden Betrieb (Inferenz) an. Die Michigan-Tools fokussieren daher auf Inferenzenergie, um die im Alltag wirksamsten Hebel für Effizienz und Kostensenkung sichtbar zu machen.

Was sollten Unternehmen jetzt konkret tun, um von den Michigan-Tools zu profitieren?

Kurzfristig sollten Unternehmen ihre wichtigsten KI-Workloads inventarisieren, die offene Tool-Suite installieren und erste Pilotmessungen durchführen, um eine Energie-Baseline zu erhalten. Darauf aufbauend können sie Modellportfolios vergleichen, Deployments optimieren und Energiekennzahlen fest in Beschaffung, Governance und ESG-Reporting verankern.

Wie können Unternehmen den Energieverbrauch ihrer KI-Anwendungen praktisch senken?

Mit Hilfe der Messdaten lassen sich energieintensive Tasks identifizieren und gezielt optimieren, etwa durch kürzere Antworten, weniger unnötige Chain-of-Thought-Ausgaben oder den Einsatz kleinerer Modelle für Standardanfragen. Zusätzlich können Batching, Scheduling und Speicherverwaltung angepasst werden, um bei planbaren Workloads deutliche Effizienzgewinne zu erzielen.