Mit dem Fortschritt künstlicher Intelligenz steigt der weltweite Energiebedarf. Forscher der Firma Lightmatter stellen nun einen photonischen Prozessor vor, der KI-Modelle energieeffizienter betreiben soll. Die Studie offenbart das Potenzial der Technologie - doch es bleiben Herausforderungen.

Künstliche Intelligenz ist nicht nur ein großer Hype, sie verschlingt auch viel Energie. Im vergangenen Jahr führte das neben anderen Verursachern zu einem vergleichsweise starken Anstieg des weltweiten Stromverbrauchs, wie die Internationale Energieagentur (IEA) Ende März berichtete. Weltweit werden etwa zwei bis drei Prozent der Elektrizitätsproduktion für KI benötigt, das Generieren eines Bildes soll laut Experten den Strom einer halben Handyladung benötigen.

Die bisherige Antwort der Tech-Konzerne war: mehr Energie bereitzustellen. Unternehmen wie Google und Microsoft setzen deswegen besonders auf Atomenergie. Doch es gibt auch eine andere Möglichkeit - die Chips könnten effizienter werden. Genau darauf macht eine neue Studie von Forschenden des Tech-Unternehmens Lightmatter Hoffnung. Sie haben einen auf Licht basierenden Prozessor entwickelt, der KI-Modelle mit geringerem Energiebedarf betreiben soll. Ihre Ergebnisse haben sie in der Fachzeitschrift "Nature" veröffentlicht.

Licht erzeugt wenige Abwärme

Bisher arbeiten Computer mit elektronischen Prozessoren. Ein Teil der aufgewendeten Energie geht dabei als Abwärme verloren und kann nicht für die eigentliche Berechnung genutzt werden. Gleichzeitig sorgt die Abwärme dafür, dass die elektronischen Bauteile gekühlt werden müssen. Auch dafür ist zusätzliche Energie nötig. Optische Prozessoren arbeiten mit Photonen, wodurch weniger Abwärme entsteht, was Energie spart.

Technik 07.04.25

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Doch das Ganze hat auch einen Haken: Die optischen Prozessoren sind in einigen Fällen ungenauer als ihre elektronischen Vorgänger. Denn digitale Rechnungsoperationen, die mit den Werten 1 und 0 arbeiten, sind mit Licht schwierig umzusetzen. Licht-Prozessoren arbeiten daher analog. Um diesen Nachteil auszugleichen, verwendeten die Forschenden in der aktuellen Studie eine Kombination aus photonischen und elektronischen Komponenten.

Doch wie gut sind die neuartigen Prozessoren? Das Team ließ KI-Modelle verschiedene Aufgaben auf ihrem neu entwickelten Prozessor absolvieren und verglichen die Genauigkeit der Ergebnisse mit denen eines digitalen, elektronischen Prozessors. Das Ergebnis fiel gemischt aus: Bei mehreren Bilderkennungsaufgaben erreichte die Genauigkeit des photonischen Prozessors über 90 Prozent der Genauigkeit eines normalen Prozessors. Bei einer Aufgabe, in der Fragen in natürlicher Sprache beantwortet werden mussten, waren es hingegen nur knapp 30 Prozent.

Kann es mit besten Chips aufnehmen

Von einem "signifikanten technologischen Schritt für das Feld des photonischen Computings", spricht der nicht an der Studie beteiligte Experte für intelligente photonische Systeme, Mario Chemnitz von der Friedrich-Schiller-Universität Jena. Der Prozessor sei "um einen Faktor drei schneller und einen Faktor zehn energieeffizienter" als der etwas ältere A100-Prozessor des Unternehmens Nvidia und ebenbürtig mit dessen aktuellstem Modell H100. Angesichts des jahrzehntelangen technologischen Rückstands von photonischen Prozessoren sei dies ein "technologischer Meilenstein".

Allerdings bemängelte Chemnitz, dass die Studie "nicht die notwendige Informationstiefe" zur vollständigen Beurteilung liefere. Der neue Chip sei zudem noch "noch sehr verlustreich" und die Abhängigkeit von langsamer Elektronik limitiere dessen Rechengeschwindigkeit. Ein "fundamentales Problem" sei die Genauigkeit, insbesondere bei Näherungsaufgaben. Dennoch sieht Chemnitz Potenzial in der photonischen Technologie. Sie könnte in Zukunft konventionelle Prozessoren in bestimmten Anwendungen ablösen - sofern die Skalierbarkeit gelingt.