Hver gang du sender en prompt afsted, sætter det gang i store datacentre verden over. Men hvor slemt står det egentlig til med AI og klimaet? Er det sandt, at en enkelt prompt koster 10 mobilopladninger, eller er sandheden mere nuanceret?

I denne episode af HverdagsAI dykker vi ned i "maskinrummet". Vi ser nærmere på, hvorfor AI kræver enorme mængder vand og strøm, og hvordan innovation faktisk er med til at gøre modellerne mere effektive år for år.

Vi kommer blandt andet omkring:

• Datacentrenes "varmeproblem": Hvorfor AI-servere kræver voldsom køling og hvad det betyder for vandforbruget.

• Træning vs. Brug: Hvorfor 80-90% af energien i dag bruges på vores daglige prompts frem for selve træningen af modellerne.

• Google vs. AI: Er en prompt virkelig tungere end en klassisk Google-søgning?

• Den praktiske vinkel: Tips til hvordan du selv kan bruge AI mere klimabevidst 

• Fremtiden: Hvordan man forsøger at løse energikrisen gennem smartere hardware og software.

Få overblikket over AI’s klimaaftryk, og lær hvordan du bliver mere klimabevidst når du bruger AI.

(00:00) Intro

(01:03) Hvorfor koster AI-modeller så meget strøm og vand?

(02:34) Datacentre og behovet for køling

(04:34) AI vs. andre digitale tjenester (Netflix, Google, Cloud)

(05:53) Den eksponentielle vækst i energibehov

(07:38) Betydningen af datacentrets placering og energikilde

(08:58) Forskellen på energi til træning vs. brug af modeller (Inference)

(10:20) Sammenligning: AI's CO2-aftryk vs. New York City

(11:31) Udfordringer med elnettet og placering af datacentre

(14:21) Fremtiden: Kan modellerne gøres mere effektive?

(17:23) Nvidias rolle i energieffektivisering

(19:33) AI-prompt vs. Google-søgning: Hvad koster mest?

(21:18) Energiforbrug ved billeder og video

(23:25) Tips til mere klimabevidst brug af AI

(27:32) Optimering af AI-automatiseringer og agenter

(28:32) Opsamling: Værdi vs. ressourceforbrug